[发明专利]估值引擎的优化方法、装置、设备、介质和程序产品

权利要求书

1.一种估值引擎的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

基于python框架构建待优化的定价估值模型，得到python文件；

将所述python文件编译为与所述python框架所应用的估值引擎上的操作系统匹配的加密类型文件；所述加密类型文件的后缀名非字母组合pyc。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述python文件编译为与所述python框架所应用的估值引擎上的操作系统匹配的加密类型文件，包括：

使用Cython编译器将所述python文件编译为中间类型文件；所述中间类型文件的为后缀名为字母c；

将所述中间类型文件编译为与所述python框架所应用的估值引擎上的操作系统匹配的加密类型文件。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述加密类型文件的后缀名为字母组合pyd，所述后缀名为字母组合pyd的文件运行于Windows操作系统。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述加密类型文件的后缀名为字母组合so，所述后缀名为字母组合so的文件运行于Linux操作系统。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

使用LLVM编译器将所述python文件编译生成本地机器码；

使用Cpython解释器执行所述本地机器码。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述使用LLVM编译器将所述python文件编译生成本地机器码，包括：

使用Numba编译器通过@jit注解为所述python文件中包含的代码添加类型信息；

使用所述LLVM编译器根据添加类型信息后的代码生成所述本地机器码。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于python框架构建待优化的定价估值模型，得到python文件，包括：

使用C++编写所述定价估值模型对应的Quantlib代码包；

使用Swing技术对所述Quantlib代码包进行封装，以供所述python框架调用封装后的Quantlib代码包构建所述定价估值模型。

8.一种估值引擎的优化装置，其特征在于，所述装置包括：

构建模块，用于基于python框架构建待优化的定价估值模型，得到python文件；

编译模块，用于将所述python文件编译为与所述python框架所应用的估值引擎上的操作系统匹配的加密类型文件；所述加密类型文件的后缀名非字母组合pyc。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。