时间序列数据预警方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及金融大数据，尤其涉及一种时间序列数据预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、时间序列数据目前多用于描述金融领域相关数据随时间发展变化的特征。例如，在债券交易中，债券收益因债券收盘价、债券派息额、汇率等时间序列数据在不同时间的表现的不同，而发生收益增加或减少的不同变化。一方面，在不考虑事物发展之间的因果关系的前提下，假设事物发展趋势会延伸到未来，根据已有的时间序列数据能够预测未来，辅助决策。另一方面，通过对时间序列数据进行趋势分析，能够找到数据行为中隐藏的异常信息，及时进行预警，便于对业务做出合理决策。

2、当前对时间序列的异常进行检测，较多采用马尔可夫链模型、概率后缀树等算法。这些算法都是单纯从时间序列数据本身入手，在时间序列数据库中寻找异常的序列，需要对大量的时间序列数据逐个进行异常分析，计算复杂度高，导致对金融领域相关数据预警的准确度较低。

技术实现思路

1、本发明提供一种时间序列数据预警方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决对金融数据主指标进行预警时的精确度较低的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种时间序列数据预警方法，包括：

3、获取金融数据主指标的高频面板数据，其中，所述高频面板数据包括预设数量的高频指标的时间序列数据；

4、计算所述高频面板数据中每个所述高频指标的时间序列数据的同比值，将所述同比值作为对应高频指标的相对指标值；

5、获取所述高频面板数据中金融数据主指标的同比值，计算所述相对指标值与所述金融数据主指标的同比值之间的变化趋势，得到相关变化趋势，并选取所述高频面板数据中所述相关变化趋势大于预设阈值的高频指标的时间序列数据，得到关联高频面板数据；

6、计算所述关联高频面板数据中每个高频指标对应的指标趋势方向及预设维度的指标趋势影响因子，计算所述预设维度的指标趋势影响因子的平均值，将所述平均值与所述指标趋势方向相乘，得到每个所述高频指标的指标趋势因子；

7、计算所述关联高频面板数据中所有指标趋势因子的平均值，得到预警信号，根据所述预警信号确定所述金融数据主指标的预警标准，根据所述预警标准对所述金融数据主指标进行预警。

8、可选地，所述计算所述高频面板数据中每个所述高频指标的时间序列数据的同比值之前，所述方法还包括：

9、删除所述高频面板数据中的异常值，得到标准面板数据；

10、识别所述标准面板数据中的缺失值，利用所述缺失值对应的时间序列数据进行缺失值填充，得到高频面板数据。

11、可选地，所述计算所述相对指标值与所述金融数据主指标的同比值之间的变化趋势，包括：

12、利用预设的赋值函数对所述金融数据主指标的同比值以及所述相对指标值逐个进行赋值；

13、将所述赋值后的相对指标值与对应的赋值后的金融数据主指标的同比值相乘，得到每个相对指标值与所述金融数据主指标的同比值之间的变化趋势指标值；

14、计算所述变化趋势指标值的平均值，得到相关变化趋势。

15、可选地，所述计算所述关联高频面板数据中每个高频指标对应的指标趋势方向及预设维度的指标趋势影响因子，包括：

16、计算所述关联高频面板数据中每个高频指标对应的时间序列数据中初始数据与最终数据之间的数据增减方向，得到每个所述高频指标对应的指标趋势方向；

17、获取指标趋势影响因子的预设维度，根据所述指标趋势方向及所述关联高频面板数据计算所述预设维度的指标趋势影响因子。

18、可选地，所述根据所述指标趋势方向及所述关联高频面板数据计算所述预设维度的指标趋势影响因子，包括：

19、计算所述指标趋势方向的总数占所述关联高频面板数据中所有高频指标的趋势方向的比例，得到每个所述高频指标的趋势变化百分比；

20、计算所述关联高频面板数据中每个高频指标的时间序列数据得变化幅度在全部高频指标的变化幅度中的排名百分比，得到每个所述高频指标的历史变化幅度；

21、计算每个所述高频指标的时间序列数据的累计值在所述第二面板数据的累计值的百分比，得到每个所述高频指标的权重系数；

22、汇集所述趋势变化百分比、所述历史变化幅度以及所述权重系数，得到每个所述高频指标的预设维度的指标趋势影响因子。

23、可选地，所述计算所述关联高频面板数据中每个高频指标的时间序列数据得变化幅度在全部高频指标的变化幅度中的排名百分比，包括：

24、计算每个所述高频指标的时间序列数据的变化幅度数值，并根据所述变化幅度数值的绝对值对每个所述高频指标进行降序排列，得到每个所述高频指标的排序；

25、计算所述每个所述高频指标的排序与所述关联高频面板数据中高频指标的总数的比例，得到每个所述高频指标的排名百分比。

26、可选地，所述根据所述预警信号确定所述金融数据主指标的预警标准，包括：

27、利用预设的预警区间确定所述预警信号所在的预警标准区间；

28、根据所述预警标准区间所述金融数据主指标的预警标准。

29、为了解决上述问题，本发明还提供一种时间序列数据预警装置，所述装置包括：

30、高频面板数据获取模块，用于获取金融数据主指标的高频面板数据，其中，所述高频面板数据包括预设数量的高频指标的时间序列数据；

31、相对指标值计算模块，用于计算所述高频面板数据中每个所述高频指标的时间序列数据的同比值，将所述同比值作为对应高频指标的相对指标值；

32、关联高频面板数据选取模块，用于获取所述高频面板数据中金融数据主指标的同比值，计算所述相对指标值与所述金融数据主指标的同比值之间的变化趋势，得到相关变化趋势，并选取所述高频面板数据中所述相关变化趋势大于预设阈值的高频指标的时间序列数据，得到关联高频面板数据；

33、指标趋势因子计算模块，用于计算所述关联高频面板数据中每个高频指标对应的指标趋势方向及预设维度的指标趋势影响因子，计算所述预设维度的指标趋势影响因子的平均值，将所述平均值与所述指标趋势方向相乘，得到每个所述高频指标的指标趋势因子；

34、时间序列数据预警模块，用于计算所述关联高频面板数据中所有指标趋势因子的平均值，得到预警信号，根据所述预警信号确定所述金融数据主指标的预警标准，根据所述预警标准对所述金融数据主指标进行预警。

35、为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

36、至少一个处理器；以及，

37、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

38、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的时间序列数据预警方法。

39、为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的时间序列数据预警方法。

40、本发明实施例中通过对金融数据主指标的高频面板数据进行预处理，得到高频面板数据，能够保证数据的完整性及准确性；计算高频面板数据中每个高频指标数据对应的相关变化趋势，选取高频面板数据中相关趋势系数大于预设阈值的高频指标数据，得到关联高频面板数据；再根据关联高频面板数据计算每个高频指标的指标趋势因子，选取与金融数据主指标趋势相关性高的高频指标数据构造指标趋势因子，能够提高指标趋势因子的准确度；通过金融数据主指标的高频面板数据构建预设维度的指标趋势影响因子，使得更多细分维度的高频指标可以进行高维面板数据的预警，从而有效地提高预警的准确度。因此本发明提出的时间序列数据预警方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决对金融数据主指标进行预警时的精确度较低的问题。