本申請(qǐng)涉及人工智能領(lǐng)域，尤其涉及一種突發(fā)事件脈沖大小的確定方法、裝置、介質(zhì)及程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，前瞻性分析是預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。其中，脈沖響應(yīng)函數(shù)被廣泛應(yīng)用于評(píng)估突發(fā)事件對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的影響。突發(fā)事件脈沖是指在時(shí)間序列分析中，模擬突發(fā)事件所引起的短暫且強(qiáng)烈的變化。突發(fā)事件脈沖通常以某個(gè)變量（如交易頻次、新增開(kāi)戶(hù)數(shù)等）在某一時(shí)刻突然變化的形式表現(xiàn)出來(lái)，用于研究這種突變對(duì)整個(gè)系統(tǒng)或其他變量的后續(xù)影響。因此，如何確定突發(fā)事件脈沖大小至關(guān)重要。

2、相關(guān)技術(shù)中，通過(guò)人為設(shè)定突發(fā)事件脈沖大小，或，根據(jù)簡(jiǎn)單的規(guī)則自動(dòng)確定突發(fā)事件脈沖大小。然而，上述方式存在不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N突發(fā)事件脈沖大小的確定方法、裝置、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，用以解決突發(fā)事件脈沖大小不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。

2、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N突發(fā)事件脈沖大小的確定方法，包括：

3、獲取目標(biāo)突發(fā)事件對(duì)應(yīng)的金融數(shù)據(jù)；

4、對(duì)金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，得到特征數(shù)據(jù)；

5、將特征數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型中，脈沖大小確定模型基于集成的提示詞工程（簡(jiǎn)稱(chēng)prompt），根據(jù)特征數(shù)據(jù)確定目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小。

6、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N突發(fā)事件脈沖大小的確定裝置，包括：

7、獲取模塊，用于獲取目標(biāo)突發(fā)事件對(duì)應(yīng)的金融數(shù)據(jù)；

8、提取模塊，用于對(duì)金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，得到特征數(shù)據(jù)；

9、處理模塊，用于將特征數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型中，脈沖大小確定模型基于集成的prompt，根據(jù)特征數(shù)據(jù)得到目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小。

10、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N電子設(shè)備，包括：處理器，以及與處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

11、存儲(chǔ)器存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令；

12、處理器執(zhí)行存儲(chǔ)器存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，以實(shí)現(xiàn)如第一方面任一項(xiàng)的方法。

13、第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，該計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如第一方面任一項(xiàng)的方法。

14、第五方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如第一方面任一項(xiàng)的方法。

15、本申請(qǐng)?zhí)峁┑耐话l(fā)事件脈沖大小的確定方法、裝置、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，通過(guò)獲取目標(biāo)突發(fā)事件對(duì)應(yīng)的金融數(shù)據(jù)，對(duì)金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，得到特征數(shù)據(jù)；將特征數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型中，脈沖大小確定模型基于集成的prompt，根據(jù)特征數(shù)據(jù)確定目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小。其中，prompt用于指導(dǎo)脈沖大小確定模型確定突發(fā)事件脈沖大小，進(jìn)而增強(qiáng)脈沖大小確定模型的預(yù)測(cè)能力，提高脈沖大小確定模型的精度和處理效率，進(jìn)而提高突發(fā)事件脈沖大小的準(zhǔn)確度和生成效率，降低系統(tǒng)的資源消耗。另外，通過(guò)預(yù)訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型的泛化能力更強(qiáng)，適應(yīng)不同突發(fā)事件和市場(chǎng)環(huán)境，進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度。

技術(shù)特征：

1.一種突發(fā)事件脈沖大小的確定方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述脈沖大小確定模型基于集成的提示詞工程，根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)確定所述目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述提示詞工程是通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型確定的，和/或，所述提示詞工程包含針對(duì)突發(fā)事件與突發(fā)事件脈沖大小對(duì)應(yīng)關(guān)系的專(zhuān)家規(guī)則。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于預(yù)設(shè)的第二脈沖大小，對(duì)所述第一脈沖大小進(jìn)行校準(zhǔn)和優(yōu)化，得到所述目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小，包括：基于預(yù)設(shè)的第二脈沖大小，根據(jù)回歸算法，調(diào)整所述第一脈沖大小，得到所述目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，在得到所述目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小之后，還包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述金融數(shù)據(jù)包括金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)和突發(fā)事件數(shù)據(jù)，所述對(duì)所述金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，得到特征數(shù)據(jù)，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1至4中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述脈沖大小確定模型是通過(guò)以下方式得到的：

8.一種突發(fā)事件脈沖大小的確定裝置，包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：處理器，以及與所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令被執(zhí)行時(shí)用于實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N突發(fā)事件脈沖大小的確定方法、裝置、介質(zhì)及程序產(chǎn)品，涉及人工智能領(lǐng)域。突發(fā)事件脈沖大小的確定方法包括：獲取目標(biāo)突發(fā)事件對(duì)應(yīng)的金融數(shù)據(jù)，對(duì)金融數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行提取，得到特征數(shù)據(jù)；將特征數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型中，脈沖大小確定模型基于集成的提示詞工程，根據(jù)特征數(shù)據(jù)確定目標(biāo)突發(fā)事件的突發(fā)事件脈沖大小。提示詞工程用于指導(dǎo)脈沖大小確定模型確定突發(fā)事件脈沖大小，增強(qiáng)脈沖大小確定模型的預(yù)測(cè)能力，提高脈沖大小確定模型的精度和處理效率，進(jìn)而提高突發(fā)事件脈沖大小的準(zhǔn)確度和生成效率，降低系統(tǒng)的資源消耗。通過(guò)預(yù)訓(xùn)練得到的脈沖大小確定模型的泛化能力更強(qiáng)，適應(yīng)不同突發(fā)事件和市場(chǎng)環(huán)境，提高預(yù)測(cè)精度。

技術(shù)研發(fā)人員：王哲嘉,翟炳陽(yáng)
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)工商銀行股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15