[发明专利]资产数据配置方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种资产数据配置方法，包括：根据数据配置指令构建数据计算模型集合，利用数据计算模型集合中的模型对实时业务数据进行配置计算，得到第一计算结果，对历史业务数据集合中的数据进行数据初始化处理，得到标准历史数据集合，利用数据计算模型集合中的模型对标准历史数据集合中的数据进行配置计算，得到第二计算结果，对第一计算结果及第二计算结果进行对比计算，得到数据配置结果。此外，本发明还涉及区块链技术，所述数据配置结果可以存储在区块链的节点中。本发明还提出一种资产数据配置方法装置、电子设备以及计算机可读存储介质。本发明可以解决资产数据配置效率较低的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资产数据配置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

资产配置是指根据投资需求将投资资金在不同资产类别之间进行分配，通常是将资产在低风险、低收益证券与高风险、高收益证券之间进行分配。现有技术在进行大类资产配置时，通常需要手工输入资产数据，然后通过配置大量的公式进行复杂的运算，最终得到各类资产的投资占比、预期收益率和波动率等。这种配置方式不仅容易出错、效率低下，还要耗费大量人力。此外通过EXCEL计算得到的结果可视化相对较差，不便进行不同配置方案的对比，使得资产配置效率及准确率较低。

发明内容

本发明提供一种资产数据配置方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于解决资产数据配置效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种资产数据配置方法，包括：

接收数据配置指令，根据所述数据配置指令构建数据计算模型集合；

获取实时业务数据，利用所述数据计算模型集合中的模型对所述实时业务数据进行配置计算，得到第一计算结果；

获取历史业务数据集合，对所述历史业务数据集合中的数据进行数据初始化处理，得到标准历史数据集合；

利用所述数据计算模型集合中的模型对所述标准历史数据集合中的数据进行配置计算，得到第二计算结果；

对所述第一计算结果及所述第二计算结果进行对比计算，得到数据配置结果。

可选地，所述根据所述数据配置指令构建数据计算模型集合，包括：

接收用户输入的配置参数文件，利用所述数据配置指令提取所述配置参数文件中的基础配置字段及所述基础配置字段对应的配置参数；

根据所述基础配置字段及所述基础配置字段对应的配置参数构建不同的参数配置模板；

将所述参数配置模板中的配置参数填充至预构建的Python模板中，得到所述数据计算模型集合。

可选地，所述获取实时业务数据，包括：

从预构建的消息中间件中获取实时数据流；

利用预设的批处理间隔对所述实时数据流进行切分，得到包含多个切分数据集合的离散数据流；

利用预设的滑动窗口滑动提取所述离散数据流中的切分数据集合，得到批量数据集合；

将所述批量数据集合中的数据作为所述实时业务数据。

可选地，所述利用所述数据计算模型集合中的模型对所述实时业务数据进行配置计算，得到第一计算结果，包括：

接收模型选择指令，利用所述模型选择指令从所述数据计算模型集合中选取目标模型；

利用所述目标模型对所述实时业务数据进行配置计算，得到所述第一计算结果。

可选地，所述对所述历史业务数据集合中的数据进行数据初始化处理，得到标准历史数据集合，包括：