本發(fā)明涉及智能金融，具體地，涉及一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多模態(tài)風(fēng)險控制的投資決策系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)投資決策系統(tǒng)通常依賴于一系列的定量和定性分析方法來評估潛在的投資機會，并作出相應(yīng)的投資決策。這些系統(tǒng)的目標(biāo)是通過科學(xué)的方法，降低投資風(fēng)險，提高投資回報率。隨著科技的發(fā)展，傳統(tǒng)的投資決策系統(tǒng)正在逐漸向更加智能化的方向發(fā)展，例如采用機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)來進行更精準(zhǔn)的市場預(yù)測和風(fēng)險評估。

2、傳統(tǒng)投資決策系統(tǒng)存在以下關(guān)鍵缺陷：

3、數(shù)據(jù)孤島與響應(yīng)延遲：現(xiàn)有系統(tǒng)多依賴單一金融數(shù)據(jù)源（如市場時序數(shù)據(jù)），無法整合衛(wèi)星遙感、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致風(fēng)險監(jiān)測維度受限。

4、尾部風(fēng)險捕捉能力不足：現(xiàn)有系統(tǒng)監(jiān)測指標(biāo)不足50項，難以實時識別新型風(fēng)險源（如港口衛(wèi)星影像中的供應(yīng)鏈中斷、社交媒體情緒突變）。例如，傳統(tǒng)方法對供應(yīng)鏈中斷的預(yù)警延遲超過24小時，準(zhǔn)確率低于70%。

5、跨市場聯(lián)動分析缺失：傳統(tǒng)模型依賴歷史相關(guān)系數(shù)法，無法量化區(qū)域調(diào)整事件或供應(yīng)鏈沖擊對金融市場的傳導(dǎo)效應(yīng)，導(dǎo)致跨市場風(fēng)險預(yù)警能力薄弱。

6、專利申請文獻(xiàn)cn116167833a公開了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險控制系統(tǒng)及其方法，其通過采用基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型挖掘出各個互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險評估模型的權(quán)重矩陣之間的隱含關(guān)聯(lián)特征信息，以此來融合所述各個互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險評估模型，以提高融合后互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險評估模型的評估精準(zhǔn)度。然而該專利無法完全解決目前存在的技術(shù)問題，也無法滿足本發(fā)明的需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多模態(tài)風(fēng)險控制的投資決策系統(tǒng)及方法。

2、根據(jù)本發(fā)明提供的基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多模態(tài)風(fēng)險控制的投資決策系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集層，用于整合衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及金融市場數(shù)據(jù)；

4、聯(lián)邦處理層，基于fedavg算法構(gòu)建分布式訓(xùn)練框架，通過同態(tài)加密與差分隱私實現(xiàn)跨機構(gòu)數(shù)據(jù)融合和全局模型參數(shù)更新；

5、智能決策層，采用td3強化學(xué)習(xí)引擎，狀態(tài)空間包含表面標(biāo)準(zhǔn)差的梯度、市場偏度及歸一化植被指數(shù)變化量，動作空間為資產(chǎn)權(quán)重動態(tài)調(diào)整及杠桿率控制，優(yōu)化目標(biāo)為風(fēng)險評價與black-litterman約束的混合模型，采用動態(tài)門控機制實時調(diào)節(jié)文本、時序、圖像模態(tài)的融合權(quán)重；

6、執(zhí)行監(jiān)控層，通過數(shù)字孿生技術(shù)實時檢測交易執(zhí)行偏差，采用cusum算法實現(xiàn)異常響應(yīng)，并通過貝葉斯優(yōu)化動態(tài)調(diào)整聯(lián)邦學(xué)習(xí)率。

7、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集層包括：

8、衛(wèi)星數(shù)據(jù)通道，通過衛(wèi)星采集多光譜影像，計算歸一化植被指數(shù)，公式為：，其中，nir為近紅外波段的反射率，red為紅光波段的反射率，然后結(jié)合小波變換檢測儲油罐陰影變化，預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品期貨價格波動；

9、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)通道，通過全球部署的rfid傳感器網(wǎng)絡(luò)實時采集溫度、濕度及振動數(shù)據(jù)，采用lstm與garch復(fù)合模型計算異常評分，公式為：

10、

11、其中，為異常得分，為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，表示從到t時間段內(nèi)的溫度、濕度和振動數(shù)據(jù)，為小波變換函數(shù)，為振動數(shù)據(jù)的頻譜；

12、金融數(shù)據(jù)通道，采集期權(quán)市場隱含波動率曲面數(shù)據(jù)，計算其梯度作為市場微觀結(jié)構(gòu)突變指標(biāo)，公式為：

13、

14、其中，為梯度運算符，用于描述某一物理量在空間中的變化率；為表面上的某種物理量；表示物理量對溫度t的偏導(dǎo)數(shù)；表示物理量對曲率k的偏導(dǎo)數(shù)；是一個比例系數(shù)，用于調(diào)整曲率對物理量影響的權(quán)重。

15、優(yōu)選地，所述全局模型參數(shù)更新公式為：

16、

17、其中，為在時間步t+1時更新后的全局模型參數(shù)，為基于夏普比率的動態(tài)聚合權(quán)重，為客戶端k上的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，k為參與訓(xùn)練過程的客戶端總數(shù)，為在時間步t時客戶端k的局部模型參數(shù)。

18、優(yōu)選地，所述風(fēng)險評價與black-litterman約束的混合模型表達(dá)式為：

19、

20、其中，為權(quán)重向量；是基于black-litterman模型的權(quán)重向量；t為時間單位。

21、優(yōu)選地，所述聯(lián)邦處理層進一步包括：

22、跨模態(tài)特征對齊模塊，將衛(wèi)星數(shù)據(jù)坐標(biāo)映射至供應(yīng)鏈節(jié)點地理坐標(biāo)系，并通過多頭注意力機制融合多源特征，公式為：

23、

24、其中，是融合后的特征向量，是多頭注意力機制函數(shù)，是衛(wèi)星數(shù)據(jù)的查詢向量，是供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)的關(guān)鍵向量，是金融數(shù)據(jù)的價值向量；

25、動態(tài)風(fēng)險畫像模塊，實時更新三類風(fēng)險指標(biāo)：

26、區(qū)域調(diào)整風(fēng)險：基于衛(wèi)星圖像事件檢測模型，按預(yù)設(shè)周期進行更新；

27、供應(yīng)鏈風(fēng)險：通過lstm異常評分與garch波動率復(fù)合計算，更新頻率為實時；

28、市場流動性風(fēng)險：通過波動率曲面梯度突變檢測，當(dāng)超出預(yù)設(shè)范圍時觸發(fā)市場結(jié)構(gòu)預(yù)警，每秒更新一次。

29、優(yōu)選地，所述智能決策層進一步包括：

30、時變風(fēng)險預(yù)算模型，動態(tài)調(diào)整資產(chǎn)權(quán)重，計算公式為：

31、

32、其中，表示在時間t時資產(chǎn)i的權(quán)重；是時間t的調(diào)整參數(shù)，；為時間t時資產(chǎn)i的風(fēng)險調(diào)整收益；

33、分級優(yōu)化流水線，包括：每日全資產(chǎn)類別調(diào)整，每小時核心資產(chǎn)池再平衡，以及每分鐘流動性資產(chǎn)調(diào)倉。

34、優(yōu)選地，所述執(zhí)行監(jiān)控層進一步包括：

35、自適應(yīng)閾值控制模塊，動態(tài)調(diào)節(jié)風(fēng)險參數(shù)，計算公式為：

36、

37、其中，是時間t的調(diào)整后的參數(shù)，基礎(chǔ)閾值=5%，流動性敏感系數(shù)=0.15，是時間t的波動率，是時間t的市場流動性；是流動性對參數(shù)的指數(shù)衰減項；

38、閉環(huán)反饋機制，通過shap值分析生成風(fēng)險因子貢獻(xiàn)度熱力圖，觸發(fā)數(shù)據(jù)采集層特征提取策略優(yōu)化，并實時校準(zhǔn)模型參數(shù)。

39、優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)采集層進一步包括：

40、邊緣計算預(yù)處理模塊，在數(shù)據(jù)源頭部署輕量化特征提取算法，實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗、異常值過濾及特征歸一化；

41、動態(tài)數(shù)據(jù)湖構(gòu)建模塊，采用datamesh架構(gòu)實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)自主治理與聯(lián)邦訪問。

42、優(yōu)選地，所述聯(lián)邦處理層的數(shù)據(jù)融合過程進一步包括：

43、時序同步機制，建立統(tǒng)一時間戳；

44、特征編碼模塊，衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用3d卷積提取空間特征，供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)采用雙向lstm提取時序特征，金融數(shù)據(jù)采用svi模型擬合波動率曲面參數(shù)。

45、根據(jù)本發(fā)明提供的基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多模態(tài)風(fēng)險控制的投資決策方法，包括以下步驟：

46、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理步驟：通過衛(wèi)星影像解析、rfid傳感器數(shù)據(jù)流及波動率曲面分析，生成特征向量；

47、聯(lián)邦模型訓(xùn)練與聚合步驟：周期性執(zhí)行一次跨機構(gòu)模型更新；

48、動態(tài)風(fēng)險控制與資產(chǎn)配置步驟：通過td3算法周期性執(zhí)行多次資產(chǎn)權(quán)重優(yōu)化；

49、交易執(zhí)行與反饋校準(zhǔn)：實時監(jiān)控滑點并觸發(fā)模型再校準(zhǔn)；

50、所述td3算法為：

51、

52、其中，是在時間t的狀態(tài)向量；是表面標(biāo)準(zhǔn)差的梯度；是時間t-1到t的偏度；是歸一化植被指數(shù)的變化。

53、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下的有益效果：

54、（1）本發(fā)明通過多模態(tài)聯(lián)邦學(xué)習(xí)、動態(tài)風(fēng)險建模與強化學(xué)習(xí)優(yōu)化，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)整合、實時風(fēng)控及跨市場分析中的核心痛點，在風(fēng)險預(yù)警時效性、模型魯棒性及收益穩(wěn)定性方面實現(xiàn)代際突破；

55、（2）整合12類異構(gòu)數(shù)據(jù)源（如哨兵衛(wèi)星ndvi數(shù)據(jù)、rfid供應(yīng)鏈軌跡、期權(quán)波動率曲面），監(jiān)測指標(biāo)擴展至300+項，覆蓋區(qū)域調(diào)整、供應(yīng)鏈、市場流動性等多維風(fēng)險；通過衛(wèi)星影像解析（ndvi計算誤差<0.5像素）與供應(yīng)鏈傳感器網(wǎng)絡(luò)（rfid節(jié)點>5000個），提前36-72小時預(yù)警供應(yīng)鏈中斷，準(zhǔn)確率達(dá)92.3%；

56、（3）通過cusum算法實現(xiàn)800ms級異常檢測，交易滑點<1.5bps；分級優(yōu)化流水線（戰(zhàn)略/戰(zhàn)術(shù)/高頻）將決策延遲壓縮至秒級（高頻調(diào)倉延遲<10秒），相較傳統(tǒng)系統(tǒng)性能提升兩個數(shù)量級。