本发明涉及信息处理，具体为一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法。
背景技术：
1、根据中国专利号为“cn113870002a”公开的利率定价方法、装置、电子设备及存储介质，包括基于目标用户的借贷信息，通过预设的定价公式，确定所述目标用户的借贷基础利率；基于预先构建的违约风险预测模型，确定与所述目标用户对应的违约率曲线；通过所述违约率曲线与预设违约率，确定目标借贷利率对应的风险调节因子；根据所述风险调节因子以及所述借贷基础利率，确定所述目标用户的目标借贷利率。本公开的方法能够从实际业务场景出发，通过引入期权定价理论，综合考虑行业(市场)等宏观因素、金融机构成本等微观因素的基础利率，在基础利率基础上结合借款人利率风险调节因子，量化实现借贷利率的实时定价。
2、上述专利文件及现有技术在使用时存在以下技术问题：
3、1、传统的风险管理系统通常依赖静态的信用评分和财务状况评估，这些方法无法实时响应客户行为和市场环境的变化，导致银行在面对风险时反应滞后；
4、2、传统来自不同数据源的数据质量和格式差异大，数据噪声高，难以进行有效的整合和分析；
5、3、传统模型往往只能捕捉数据中的线性特征，无法有效识别客户行为中的非线性变化。
技术实现思路
1、解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，解决了以下问题：
3、1、传统的风险管理系统通常依赖静态的信用评分和财务状况评估，这些方法无法实时响应客户行为和市场环境的变化，导致银行在面对风险时反应滞后；
4、2、传统来自不同数据源的数据质量和格式差异大，数据噪声高，难以进行有效的整合和分析；
5、3、传统模型往往只能捕捉数据中的线性特征，无法有效识别客户行为中的非线性变化。
6、技术方案
7、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，所述调节方法包括以下部分：
8、数据采集：从历史数据、环境变量、行为模式数据多渠道收集原始数据，经过数据清理、去噪和标准化处理；
9、特征工程：采用滑动窗口、变异系数、时差方法提取时间序列特征，并通过衍生特征构造生成新的统计特征，使用主成分分析和聚类算法进行特征筛选与降维；
10、时间序列建模：利用自回归模型、指数平滑模型和循环神经网络模型对时间序列特征进行建模，预测未来的风险特征变化趋势；
11、风险量化：根据时间序列模型的输出，计算时间序列波动率、评估系统稳定性，并设置风险警戒阈值；
12、风险调节：基于量化结果，通过动态调节机制实时调整系统参数，当特定特征超出阈值时触发预警机制；
13、反馈优化：通过实时监测模型输出与实际结果，定期调整模型参数并重新训练模型。
14、优选的，所述数据采集步骤中，通过使用自适应数据筛选算法，根据数据源的质量、相关性和实时性动态调整数据采集策略，优先选取对时间序列特征影响最大的高质量数据源，并排除低相关性或噪声数据源；数据源集合为：
15、s＝*s1,s2,…,sn+
16、对应的特征相关性度量为r(si)，质量度量为q(si)，实时性度量为t(si)，则数据源选择权重w(si)为：
17、w(si)＝α·r(si)+β·q(si)+γ·t(si)
18、α、β、γ为权重系数，选择数据源s*满足：
19、s*＝*si∣w(si)≥θ+
20、θ为设定的阈值。
21、优选的，所述特征工程采用核方法和多项式扩展，将原始线性特征转化为更高维度的非线性特征空间，捕捉时间序列关系，并使用正则化技术防止模型过拟合；
22、使用核方法和多项式扩展将原始线性特征映射到高维度空间，以捕捉复杂的时间序列关系，原始特征向量为：
23、x＝,x1,x2,…,xm-
24、则多项式扩展后的特征向量为:
25、
26、通过核函数k(xi,xj)计算特征之间的非线性关系，采用下述核函数的任意一种：
27、线性核:k(xi,xj)＝xi·xj
28、多项式核:k(xi,xj)＝(γxi·xj+r)d
29、高斯核(rbf核):k(xi,xj)＝exp(-γ∥xi-xj∥2)。
30、优选的，所述时间序列建模步骤中，使用混合模型方法，将自回归模型与循环神经网络模型进行组合，提高预测的准确性和稳定性；
31、混合模型方法通过将自回归模型(ar)与循环神经网络模型(rnn)结合，提升时间序列的预测精度和稳定性:
32、
33、yt为时间序列在时刻t的值，φi为自回归系数，∈t为误差项，循环神经网络模型通过记忆前一时刻的状态信息来预测当前时刻的输出：
34、ht＝σ(whht-1+wxxt+b)
35、yt＝wyht+c
36、ht为隐含状态，wh,wx,wy为权重矩阵，b,c为偏置项，混合模型结合两者的优势，预测结果可以通过加权平均的方式得到:
37、
38、λ1、λ2为加权系数，rnn为神经函数。
39、优选的，所述风险量化采用动态贝叶斯网络模型，根据时间序列特征的变化情况，动态调整风险概率分布，并通过多级蒙特卡罗模拟计算不同情景下的风险暴露，用于实现精确风险量化和评估；
40、动态贝叶斯网络(dbn)模型用于根据时间序列特征的变化动态调整风险概率分布，动态贝叶斯网络描述了时间序列数据随时间演化的概率依赖关系，每个节点：xt表示系统在时间t的状态，条件概率分布为:
41、
42、表示节点的父节点集合。多级蒙特卡罗模拟用于评估不同情景下的风险暴露:
43、
44、其中，n为模拟次数，为在第i次模拟中的风险暴露值。
45、优选的，所述风险量化采用时空联合分析算法，将时间序列特征与地理空间数据相结合，通过构建时空风险模型，量化和评估风险在不同地理位置和时间段的分布与演化趋势；
46、时空联合分析算法将时间序列特征与地理空间数据相结合，通过构建时空风险模型，评估不同时间和空间维度的风险分布与演化趋势。数学公式:假设时间序列数据为x(t)，地理空间数据为s(x,y)，时空联合分析模型可表示为:
47、r(t,x,y)＝f(x(t),s(x,y))
48、通过分析r(t,x,y)的分布和变化趋势，确定不同地理位置和时间点的风险暴露值。
49、优选的，所述反馈优化模块通过强化学习算法，将历史调节结果与实际风险表现的对比，自动调整模型参数，用于增强系统的自适应能力和抗风险能力；
50、强化学习算法用于持续优化风险调节策略，使系统能够自主适应不断变化的环境。数学公式:强化学习的基本框架包括状态st、动作at、奖励rt和状态转移st+1，策略π的目标是最大化期望累积奖励：
51、
52、γ为折扣因子，q学习算法通过更新q值函数q(st,at)来近似最优策略：
53、
54、α为学习率。
55、优选的，所述风险调节采用模糊逻辑控制算法，处理不同特征在时间序列中的不确定性和模糊性；
56、模糊逻辑控制算法处理时间序列特征中的不确定性和模糊性，动态调整系统参数和调节策略，模糊逻辑系统由模糊化、规则推理和去模糊化三部分组成。模糊化步骤将输入变量转换为模糊集，输入变量x的隶属度函数为：
57、
58、c、σ分别为模糊集a的中心和宽度，规则推理部分基于模糊规则进行推理，如果x是高风险，则y是紧急响应，去模糊化步骤将模糊输出转换为精确数值，采用加权平均法：
59、
60、y:去模糊化后的输出，输入x在模糊集ai中的隶属度，表示x属于模糊集ai的程度，隶属度是一个介于0和1之间的数值，yi:与模糊集ai对应的代表值，n:模糊输出的数量，即参与去模糊化计算的模糊集的数量。
61、优选的，所述特征工程采用基于生成对抗网络(gans)的特征增强算法，通过生成器和判别器的对抗训练，生成时间序列特征；
62、生成对抗网络由生成哭g和判别器d组成，目标是生成器生成的数据能够欺骗判别器，使其无法区分真实数据和生成数据，损失函数为:
63、
64、pdata(x)是真实数据的分布，pz(z)是噪声的分布，g(z)是生成的数据，生成对抗网络通过不断优化生成器和判别器的对抗过程，最终生成与真实数据高度相似的时间序列特征。
65、优选的，所述预警机制包括多模型预警集成算法，用于对不同模型输出的预警信号进行加权组合，生成综合预警信号；
66、有n个模型，每个模型的预警信号为si，其加权组合为:
67、
68、λi为模型i的权重，满足预警信号可以根据历史预测准确性动态调整权重λi，实现自适应的预警机制。
69、有益效果
70、本发明提供了一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法。
71、具备以下有益效果：
72、1、本发明采用多渠道数据采集，银行能够实时获取客户的业务行为、财务状况以及外部经济环境的动态数据，预处理算法和自适应数据采集策略确保了数据的准确性和时效性，显著提升了银行对风险变化的感知能力，结合时间序列特征和动态贝叶斯网络，系统可以实时更新客户的风险评分，并通过模糊逻辑控制算法即时调整业务策略，确保银行能够快速响应风险变化，降低业务风险。
73、2、本发明通过结合自回归模型(ar)和循环神经网络(rnn)，银行可以准确捕捉客户行为中的线性和非线性特征，并预测未来的风险走势，有效地提升了业务审批的精准度，降低了决策失误的风险。
74、3、本发明系统通过不断对比模型预测结果与实际业务表现，识别差异并进行优化调整，通过定期重新训练模型，银行的风险管理系统能够始终适应市场变化，保持高效运作，随着系统不断优化和增强对复杂风险场景的应对能力，银行在面对市场波动时，能够保持业务的稳定和可持续发展，为稳健运营提供强有力的保障。
1.一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述调节方法包括以下部分：
2.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述数据采集步骤中，通过使用自适应数据筛选算法，根据数据源的质量、相关性和实时性动态调整数据采集策略，优先选取对时间序列特征影响最大的高质量数据源，并排除低相关性或噪声数据源；数据源集合为：
3.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述特征工程采用核方法和多项式扩展，将原始线性特征转化为更高维度的非线性特征空间，捕捉时间序列关系，并使用正则化技术防止模型过拟合；
4.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述时间序列建模步骤中，使用混合模型方法，将自回归模型与循环神经网络模型进行组合，提高预测的准确性和稳定性；
5.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述风险量化采用动态贝叶斯网络模型，根据时间序列特征的变化情况，动态调整风险概率分布，并通过多级蒙特卡罗模拟计算不同情景下的风险暴露，用于实现精确风险量化和评估；
6.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述风险量化采用时空联合分析算法，将时间序列特征与地理空间数据相结合，通过构建时空风险模型，量化和评估风险在不同地理位置和时间段的分布与演化趋势；
7.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述反馈优化模块通过强化学习算法，将历史调节结果与实际风险表现的对比，自动调整模型参数，用于增强系统的自适应能力和抗风险能力；
8.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述风险调节采用模糊逻辑控制算法，处理不同特征在时间序列中的不确定性和模糊性；
9.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述特征工程采用基于生成对抗网络(gans)的特征增强算法，通过生成器和判别器的对抗训练，生成时间序列特征；
10.根据权利要求1所述的一种批量构造风险时间序列特征及量化信息风险调节方法，其特征在于，所述预警机制包括多模型预警集成算法，用于对不同模型输出的预警信号进行加权组合，生成综合预警信号；
