CN106022925A - 一种智能撮合匹配资产的方法 - Google Patents
一种智能撮合匹配资产的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106022925A CN106022925A CN201610318081.9A CN201610318081A CN106022925A CN 106022925 A CN106022925 A CN 106022925A CN 201610318081 A CN201610318081 A CN 201610318081A CN 106022925 A CN106022925 A CN 106022925A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- assets
- target
- coupling
- eigenvalue
- actual
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种智能撮合匹配资产的方法,包括:S1:计算待撮合匹配的资产标的的特征值;S2:选出资产池中与待撮合匹配的资产标的的特征值匹配的实际资产标的;S3:比较实际资产标的与待撮合匹配的资产标的的特征值的大小,若实际资产标的的特征值大于或等于所述待撮合匹配的资产标的的特征值,则完成全部撮合匹配,若实际资产标的的特征值小于待撮合匹配的资产标的的特征值,则进入步骤S4;S4:计算剩余的待撮合匹配的资产标的的特征值,并进入步骤S2。本发明方法通过计算资产标的特征值,并依据该特征值采用背包问题来处理撮合匹配资产,实现了对资产的智能匹配,能够尽可能最优化的撮合匹配资产,并且可有效的利用用户的资金。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,特别涉及一种智能撮合匹配资产的方法。
背景技术
原始单一的投资固定资产,不能有效的屏蔽风险,而且用户的投资行为比较频繁。
通过理财产品撮合匹配资产端的方案,能够分散投资风险,简化用户的投资行为。
原始通过人工撮合匹配的方案,资金利用率比较低,匹配程度也比较低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能撮合匹配资产的方法,以解决现有的人工撮合匹配的方式所存在的资金利用率低、匹配程度低的问题
为实现上述目的,本发明提供了一种智能撮合匹配资产的方法,包括以下步骤:
S1:将待撮合匹配的资产标的放入撮配***,由所述撮配***计算该待撮合匹配的资产标的的特征值;
S2:选出资产池中与所述待撮合匹配的资产标的的特征值最匹配的实际资产标的;
S3:比较所述实际资产标的与所述待撮合匹配的资产标的的特征值的大小,若所述实际资产标的的特征值大于或等于所述待撮合匹配的资产标的的特征值,则完成全部撮合匹配,若所述实际资产标的的特征值小于所述待撮合匹配的资产标的的特征值,则进入步骤S4;
S4:计算剩余的待撮合匹配的资产标的的特征值,并进入步骤S2。
较佳地,所述资产池中包括若干个实际资产标的,每个实际资产标的具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征;相应地,所述待撮合匹配的资产标的也具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征。
较佳地,所述特征值通过如下方法计算:
特征值=金额×时间×(1+年化收益率)×风控系数;
其中,风控系数为资产标的在进入资产池中时输入的值,待撮合匹配的资产标的的风控系数设为1。
较佳地,所述步骤S2至步骤S4中,匹配的实际资产标的的选择标准是:
求取待撮合匹配的资产标的对应金额能撮合匹配资产标的的总特征值使其尽可能大的最优解;
最优解求取方法如下:
f[i,j]=max(f[i-1,j-Wi]+Pi(j≥Wi),f[i-1,j]),
其中,f[i,j]表示在前i个资产标的中选择若干个资产标的放在剩余金额为j的待撮合匹配的资产标的里时所能获得的最大特征值,Wi为第i个资产标的的金额,Pi表示第i个资产标的的特征值。
较佳地,所述步骤S2中,匹配的实际资产标的的选择标准还包括:所述实际资产标的特征值与所述待撮合匹配的资产标的的特征值的差值在预设范围内。
本发明还提供了一种智能撮合匹配资产的***,用于执行上述的方法,包括资产池存储模块、特征值计算模块、智能匹配模块,所述资产池存储模块用于存储资产池,所述资产池中包括若干个实际资产标的;
所述特征值计算模块用于获取所述资产池存储模块中各实际资产标的信息,根据获取的信息计算各实际资产标的特征值,以及计算待撮合匹配的资产标的特征值;
所述智能撮合模块包括匹配单元、比较单元,所述用于获取上述特征值,并从各实际资产标的特征值中选出与所述待撮合匹配的资产标的特征值最匹配的,所述比较单元用于将最匹配的实际资产标的特征值与所述待撮合匹配的资产标的特征值进行比较,若最匹配的实际资产标的特征值大于或等于所述待撮合匹配的资产标的特征值,则输出该最匹配的实际资产标的,否则计算剩余的待撮合匹配的资产标的特征值并再次输入匹配单元进行匹配。
本发明方法利用了资产标的的四个维度(具体包括:时间、风控系数、年化收益率及金额)信息,计算资产标的特征值,并依据该特征值采用背包问题来处理撮合匹配资产,实现了对资产的依据资产特征值的智能匹配,能够尽可能最优化撮合匹配资产,并且可有效的利用用户的资金。
附图说明
图1为本发明提供的智能撮合匹配资产的方法流程图;
图2为本发明提供的智能撮合匹配资产的***组成图。
具体实施方式
为更好地说明本发明,兹以一优选实施例,并配合附图对本发明作详细说明,具体如下:
如图1所述,本实施例提供的智能撮合匹配资产的方法,包括以下步骤:
S1:计算待撮合匹配的资产标的的特征值;
S2:选出资产池中与所述待撮合匹配的资产标的的特征值最匹配的实际资产标的;
S3:判断实际资产标的特征值是否小于上述待撮合匹配的资产标的的特征值,若否,则完成全部撮合匹配,若是,则进入步骤S4;
S4:计算剩余的待撮合匹配的资产标的的特征值,并进入步骤S2。
其中,步骤S2中的资产池中包括若干个实际资产标的,每个实际资产标的具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征;相应地,待撮合匹配的资产标的也具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征。本发明方法即基于该四个维度的特征进行采用背包问题来处理撮合匹配资产的。
则计算资产标的的特征值时,通过如下方法计算:
特征值=金额×时间×(1+年化收益率)×风控系数;
其中,金额为资产标的所需的金额;时间为资产标的的所需的投资时间;年化收益率为投资资产标的可获得的年化收益率;风控系数为资产标的在进入资产池存储模块时输入的值(值的范围:0-1),待撮合匹配的资产标的的风控系数默认设为1。其中,上述特征值计算公式既可以用于计算待撮合匹配的资产标的的特征值,也可以用于计算实际资产标的的特征值。
较佳地,所述步骤S2至步骤S4中,匹配的实际资产标的的选择标准是:求取待撮合匹配的资产标的对应金额能撮合匹配资产标的的总特征值使其尽可能大的最优解;
其中,最优解求取方法如下:
f[i,j]=max(f[i-1,j-Wi]+Pi(j≥Wi),f[i-1,j]),
其中,f[i,j]表示在前i个资产标的中选择若干个资产标的放在剩余金额为j的待撮合匹配的资产标的里时所能获得的最大特征值,f[i-1,j-Wi]表示为前i-1个资产标的中选择若干个资产标的放在剩余金额为j-Wi的待撮合匹配的资产标的里时所能获得的最大特征值;f[i-1,j]表示为前i-1个资产标的中选择若干个资产标的放在剩余金额为j的待撮合匹配的资产标的里时所能获得的最大特征值;Wi为第i个资产标的的金额,Pi表示第i个资产标的的特征值。
优选地,步骤S2中,匹配的实际资产标的的选择标准还包括:所述实际资产标的特征值与所述待撮合匹配的资产标的的特征值的差值在预设范围内。
此外,本发明还提供了一种智能撮合匹配资产的***,用于执行上述的方法,如图2所示,包括资产池存储模块10、特征值计算模块20、智能匹配模块30。
资产池存储模块10用于存储资产池,所述资产池中包括若干个实际资产标的,这些资产标的包括直接投资的资产标度以及可被债权转让的资产标的;
特征值计算模块20用于获取资产池存储模块中各实际资产标的信息,根据获取的信息计算各实际资产标的特征值以及事先对资产标的进行特征值/金额的排序,以及计算待撮合匹配的资产标的特征值;
智能撮合模块30包括匹配单元、比较单元,匹配单元用于获取上述特征值,并从各实际资产标的特征值中选出与所述待撮合匹配的资产标的特征值最匹配的,比较单元用于将最匹配的实际资产标的特征值与待撮合匹配的资产标的特征值进行比较,若最匹配的实际资产标的特征值大于或等于待撮合匹配的资产标的特征值,则输出该最匹配的实际资产标的,否则计算剩余的待撮合匹配的资产标的特征值并再次输入匹配单元进行匹配。
本发明方法利用了资产标的的四个维度(具体包括:时间、年化收益率、金额及风控系数)信息,计算资产标的特征值,并依据该特征值采用背包问题来处理撮合匹配资产,实现了对资产的依据资产特征值的智能匹配,能够尽可能最优化撮合匹配资产,并且可有效的利用用户的资金。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何本领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,对本发明所做的变形或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述的权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种智能撮合匹配资产的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:计算待撮合匹配的资产标的的特征值;
S2:选出资产池中与所述待撮合匹配的资产标的的特征值匹配的实际资产标的;
S3:比较所述实际资产标的与所述待撮合匹配的资产标的的特征值的大小,若所述实际资产标的的特征值大于或等于所述待撮合匹配的资产标的的特征值,则完成全部撮合匹配,若所述实际资产标的的特征值小于所述待撮合匹配的资产标的的特征值,则进入步骤S4;
S4:计算剩余的待撮合匹配的资产标的的特征值,并进入步骤S2。
2.根据权利要求1所述的智能撮合匹配资产的方法,其特征在于,所述资产池中包括若干个实际资产标的,每个实际资产标的具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征;相应地,所述待撮合匹配的资产标的也具有时间、年化收益率、金额及风控系数四个维度特征。
3.根据权利要求2所述的智能撮合匹配资产的方法,其特征在于,所述特征值通过如下方法计算:
特征值=金额×时间×(1+年化收益率)×风控系数;
其中,金额为资产标的所需的金额;时间为资产标的的所需投资时间;年化收益率为投资资产标的可获得的年化收益率;风控系数为资产标的在进入资产池中时输入的值,待撮合匹配的资产标的的风控系数设为1。
4.根据权利要求1所述的智能撮合匹配资产的方法,其特征在于,所述步骤S2至步骤S4中,匹配的实际资产标的的选择标准是:求取待撮合匹配的资产标的对应金额能撮合匹配资产标的的总特征值使其尽可能大的最优解;
最优解求取方法如下:
f[i,j]=max(f[i-1,j-Wi]+Pi(j≥Wi),f[i-1,j]),
其中,f[i,j]表示在前i个资产标的中选择若干个资产标的放在剩余金额为j的待撮合匹配的资产标的里时所能获得的最大特征值;Wi为第i个资产标的的金额;Pi表示第i个资产标的的特征值。
5.根据权利要求4所述的智能撮合匹配资产的方法,其特征在于,所述步骤S2中,匹配的实际资产标的的选择标准还包括:所述实际资产标的特征值与所述待撮合匹配的资产标的的特征值的差值在预设范围内。
6.一种智能撮合匹配资产的***,其特征在于,用于执行权利要求1至5任意一项所述的方法,包括资产池存储模块、特征值计算模块、智能匹配模块,所述资产池存储模块用于存储资产池,所述资产池中包括若干个实际资产标的;
所述特征值计算模块用于获取所述资产池存储模块中各实际资产标的信息,根据获取的信息计算各实际资产标的特征值,以及计算待撮合匹配的资产标的特征值;
所述智能撮合模块包括匹配单元、比较单元,所述匹配单元用于获取上述特征值,并从各实际资产标的特征值中选出与所述待撮合匹配的资产标的特征值最匹配的,所述比较单元用于将最匹配的实际资产标的特征值与所述待撮合匹配的资产标的特征值进行比较,若最匹配的实际资产标的特征值大于或等于所述待撮合匹配的资产标的特征值,则输出该最匹配的实际资产标的,否则计算剩余的待撮合匹配的资产标的特征值并再次输入匹配单元进行匹配。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610318081.9A CN106022925A (zh) | 2016-05-13 | 2016-05-13 | 一种智能撮合匹配资产的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201610318081.9A CN106022925A (zh) | 2016-05-13 | 2016-05-13 | 一种智能撮合匹配资产的方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106022925A true CN106022925A (zh) | 2016-10-12 |
Family
ID=57100389
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201610318081.9A Pending CN106022925A (zh) | 2016-05-13 | 2016-05-13 | 一种智能撮合匹配资产的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106022925A (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107403382A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-11-28 | 北京金未来金融信息服务有限公司 | 资产匹配*** |
CN107909479A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-13 | 上海裕乾金融信息服务有限公司 | 金融资产快速配标*** |
CN109146672A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-04 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 一种基于生产模式的撮合匹配方法和装置 |
CN109544329A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-03-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 撮合匹配方法、装置和*** |
CN110135965A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-16 | 上海证大爱特金融信息服务有限公司 | 一种资产与资金快速自动撮合方法及*** |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102063682A (zh) * | 2009-11-16 | 2011-05-18 | 精进财商顾问有限公司 | 财富管理方法 |
CN102800019A (zh) * | 2012-06-26 | 2012-11-28 | 上海市建青实验学校 | 一种基于不同类型理财产品的投资组合规划方法 |
CN104715415A (zh) * | 2013-12-13 | 2015-06-17 | 徐国良 | 借贷撮合平台*** |
CN105225150A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-01-06 | 北京弘合柏基金融信息服务有限责任公司 | 基于计算机的数据智能匹配方法及*** |
CN105427170A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-23 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种资产配置策略匹配方法及装置 |
-
2016
- 2016-05-13 CN CN201610318081.9A patent/CN106022925A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102063682A (zh) * | 2009-11-16 | 2011-05-18 | 精进财商顾问有限公司 | 财富管理方法 |
CN102800019A (zh) * | 2012-06-26 | 2012-11-28 | 上海市建青实验学校 | 一种基于不同类型理财产品的投资组合规划方法 |
CN104715415A (zh) * | 2013-12-13 | 2015-06-17 | 徐国良 | 借贷撮合平台*** |
CN105225150A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-01-06 | 北京弘合柏基金融信息服务有限责任公司 | 基于计算机的数据智能匹配方法及*** |
CN105427170A (zh) * | 2015-11-10 | 2016-03-23 | 中国建设银行股份有限公司 | 一种资产配置策略匹配方法及装置 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107403382A (zh) * | 2017-06-12 | 2017-11-28 | 北京金未来金融信息服务有限公司 | 资产匹配*** |
CN107403382B (zh) * | 2017-06-12 | 2021-08-06 | 北京金未来金融信息服务有限公司 | 资产匹配*** |
CN107909479A (zh) * | 2017-12-06 | 2018-04-13 | 上海裕乾金融信息服务有限公司 | 金融资产快速配标*** |
CN109146672A (zh) * | 2018-09-04 | 2019-01-04 | 北京京东金融科技控股有限公司 | 一种基于生产模式的撮合匹配方法和装置 |
CN109544329A (zh) * | 2018-10-09 | 2019-03-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 撮合匹配方法、装置和*** |
CN109544329B (zh) * | 2018-10-09 | 2023-09-05 | 创新先进技术有限公司 | 撮合匹配方法、装置和*** |
CN110135965A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-16 | 上海证大爱特金融信息服务有限公司 | 一种资产与资金快速自动撮合方法及*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106022925A (zh) | 一种智能撮合匹配资产的方法 | |
CN106815566B (zh) | 一种基于多任务卷积神经网络的人脸检索方法 | |
Ševcovic et al. | Analytical and numerical methods for pricing financial derivatives | |
CN110175850B (zh) | 一种交易信息的处理方法及装置 | |
CN110046656A (zh) | 基于深度学习的多模态场景识别方法 | |
CN108921061A (zh) | 一种表情识别方法、装置和设备 | |
CN105894379A (zh) | 金融产品交易策略的生成***和生成方法 | |
CN108985929A (zh) | 训练方法、业务数据分类处理方法及装置、电子设备 | |
CN106875007A (zh) | 用于语音欺骗检测的基于卷积长短期记忆端对端深度神经网络 | |
CN113449704B (zh) | 人脸识别模型训练方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Liu et al. | Stock price prediction model based on RBF-SVM algorithm | |
CN114240672B (zh) | 绿色资产的占比的识别方法及相关产品 | |
Junbao et al. | Refined kernel principal component analysis based feature extraction | |
CN111273911A (zh) | 基于双向lstm和注意力机制的软件技术债务识别方法 | |
Lei et al. | Deep learning for algorithmic trading: enhancing MACD strategy | |
CN108734127A (zh) | 年龄识别值调整方法、装置、设备及存储介质 | |
Deng et al. | Sequential importance sampling and resampling for dynamic portfolio credit risk | |
CN105069402A (zh) | 一种面向人脸识别的改进鲁棒稀疏编码算法 | |
CN109635269A (zh) | 一种机器翻译文本的译后编辑方法及装置 | |
CN111882318A (zh) | 一种基于神经网络的智能卡片推荐方法及装置 | |
CN107203489A (zh) | 一种基于最优重构的特征选择方法 | |
Hess | A pure-jump mean-reverting short rate model | |
Wang et al. | Transferring style in motion capture sequences with adversarial learning | |
CN115422888A (zh) | 交流文本分类方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109636600A (zh) | 一种使用维度约减的投资组合方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20161012 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |