CN117974321A - 一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及互联网金融产品技术领域，尤其涉及一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法。所述方法包括以下步骤：对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；对交易成交量数据进行交易量突变分析，从而获取交易量突变点数据；根据金融产品价格变动数据以及交易量突变点数据对目标金融产品进行价格波动历史演变趋势复原，从而获取价格历史走势数据；对价格历史走势数据进行突变多因素分析，从而获取突变多因素数据集。本发明能够实现对金融产品风险的及时监测和评估，及时采取风险管控策略，降低风险暴露。

Description

一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法

技术领域

本发明涉及互联网金融产品技术领域，尤其涉及一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法。

背景技术

当前，金融市场的不断发展和复杂性的增加使得金融产品面临着更为多样化和动态化的风险。在这种背景下，传统的金融产品风险管理方法显得越来越滞后。目前主要依赖手工方式进行风险识别，仅仅依靠专家经验进行风险评估和制定对策。然而，这种方法存在一系列明显的不足。首先，手工方式的风险管理容易受到个体经验和主观感觉的干扰，导致评估结果的主观性较强，且缺乏科学依据。专家的主观判断可能受制于过去的行业经验，难以充分适应新的市场趋势和变化。其次，现有方法缺乏系统性和量化性。由于金融市场涉及的因素众多，传统方法往往无法全面考虑各种潜在风险，导致风险评估结果的不全面和不准确。缺乏系统性的方法也使得风险管理难以形成标准化和科学化的流程，降低了管理的效率。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法，包括以下步骤：

步骤S1：对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；

步骤S2：对交易成交量数据进行交易量突变分析，从而获取交易量突变点数据；根据金融产品价格变动数据以及交易量突变点数据对目标金融产品进行价格波动历史演变趋势复原，从而获取价格历史走势数据；

步骤S3：对价格历史走势数据进行突变多因素分析，从而获取突变多因素数据集；对价格历史走势数据进行价格回升检测，从而获取检测结果数据；根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立，从而获取风险规则引擎；

步骤S4：对交易用户数据进行客户画像分析，从而获取客户风格画像数据；根据客户风格画像数据对风险规则引擎进行模式匹配优化，从而获取优化风险规则引擎；

步骤S5：对目标金融产品进行市场行情数据实时监测，从而获取实时市场数据；根据实时市场数据利用优化风险规则引擎对目标金融产品进行基于动态阈值的风险评级，从而获取风险评级数据；根据风险评级数据进行风险管控策略制定，从而获取风险管控总方案。

本发明通过采集目标金融产品的历史交易数据，可以获取包括交易成交量、交易用户以及价格变动等重要信息。这些数据对于风险管理非常关键，可以提供基础数据资料，为后续风险管控方法的实施提供依据。通过对交易成交量数据进行突变分析，可以识别出交易量的突变点，即交易量发生显著变化的时间点。结合价格变动数据，可以还原金融产品的价格波动历史走势。这样的分析和还原可以帮助识别出金融产品价格的异常波动情况，为后续的风险评估和管控提供依据。通过对价格历史走势数据进行突变多因素分析，可以识别出导致价格波动的多个因素。同时，通过价格回升检测，可以判断价格是否出现回升趋势。这些分析结果可以用于建立风险规则库，形成风险规则引擎。风险规则引擎能够根据历史数据和规则库中的规则，自动化地识别潜在的风险因素，提高风险识别的准确性和效率。通过对交易用户数据进行客户画像分析，可以了解不同客户的交易习惯、风险偏好等信息，形成客户风格画像数据。将客户风格画像数据与风险规则引擎进行模式匹配优化，可以根据不同客户的特点，优化风险规则引擎的规则匹配过程，提高风险管控的个性化能力，更好地适应不同客户的需求。通过对目标金融产品进行实时市场数据监测，可以获取最新的市场行情数据，包括价格变动、交易量等信息。利用优化后的风险规则引擎，可以基于动态阈值对目标金融产品进行实时的风险评级。这样可以及时发现潜在的风险情况，并根据风险评级数据制定相应的风险管控策略。通过风险管控策略的制定，可以有效地降低风险暴露，保护投资者的利益。通过对历史交易数据的采集和分析，以及对价格走势的复原和分析，能够更准确地识别出金融产品的风险点和异常波动情况，帮助投资者及时发现潜在风险。通过建立风险规则引擎，可以自动化地对突变多因素进行分析和识别，提高了风险识别的效率，减少了依赖专家经验的手工识别过程。通过客户画像分析和模式匹配优化，能够根据不同客户的风险偏好和交易习惯，定制个性化的风险规则引擎，更好地适应不同客户的需求，提供个性化的风险管控方案。通过实时市场数据的监测和基于动态阈值的风险评级，能够实现对金融产品风险的及时监测和评估，及时采取风险管控策略，降低风险暴露。综上所述，本发明能够大幅减少手工操作和人力成本，提高评估的效率。通过自动化的数据采集和处理，以及快速的算法和计算能力，能够快速分析大规模的数据，提高评估的速度和精确度，满足快速变化的市场需求。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了一实施例的基于规则引擎的金融产品风险管控方法的步骤流程示意图。

图2示出了一实施例的步骤S3的详细步骤流程示意图。

图3示出了一实施例的步骤S4的详细步骤流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相相应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；

具体地，例如，可以确定目标金融产品，并选择相应的交易所或数据提供商进行历史交易数据采集。使用API或其他数据获取方式，获取目标金融产品的历史交易数据，包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。对获取的数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和一致性。将清洗后的数据存储为历史交易数据集，可以使用数据库或文件格式进行存储。

步骤S2：对交易成交量数据进行交易量突变分析，从而获取交易量突变点数据；根据金融产品价格变动数据以及交易量突变点数据对目标金融产品进行价格波动历史演变趋势复原，从而获取价格历史走势数据；

具体地，例如，可以对历史交易数据集中的交易成交量数据进行分析。使用统计学方法或时间序列分析技术，识别交易成交量的突变点。例如，可以使用均值、标准差、百分比变化等指标来判断交易量的突变。将识别出的交易量突变点数据记录下来，以便后续分析和处理。对历史交易数据集中的金融产品价格变动数据进行分析。结合交易量突变点数据，通过价格变动数据的趋势分析，复原目标金融产品的价格历史走势。可以使用技术分析方法(如移动平均线、波动率指标等)或机器学习算法(如回归模型、神经网络等)来预测和复原价格历史走势。将复原的价格历史走势数据记录下来，形成完整的历史价格数据集。

步骤S3：对价格历史走势数据进行突变多因素分析，从而获取突变多因素数据集；对价格历史走势数据进行价格回升检测，从而获取检测结果数据；根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立，从而获取风险规则引擎；

具体地，例如，可以对价格历史走势数据进行多因素分析，识别可能导致价格突变的因素。这些因素可以包括市场情绪、宏观经济指标、行业动态等。将识别出的突变多因素与价格历史走势数据关联，形成突变多因素数据集。对价格历史走势数据进行价格回升检测，识别出价格回升的情况。可以使用技术指标、价格波动率等方法进行检测。将价格回升检测的结果数据与价格历史走势数据关联，形成检测结果数据集。基于检测结果数据，建立风险规则库。根据检测结果中的异常情况和价格回升情况，定义相应的风险规则，并将其存储为风险规则库。将风险规则库作为风险规则引擎的基础，用于后续的风险管理和决策。

步骤S4：对交易用户数据进行客户画像分析，从而获取客户风格画像数据；根据客户风格画像数据对风险规则引擎进行模式匹配优化，从而获取优化风险规则引擎；

具体地，例如，可以对交易用户数据进行客户画像分析，通过数据挖掘和分析技术，识别用户的特征和行为模式，形成客户风格画像数据。将客户风格画像数据与风险规则引擎中的规则进行模式匹配，分析客户画像与规则的匹配度和适用性。根据模式匹配的结果，对风险规则引擎进行优化，调整规则的权重、触发条件或添加新的规则，以提升风险规则引擎的准确性和适应性。

步骤S5：对目标金融产品进行市场行情数据实时监测，从而获取实时市场数据；根据实时市场数据利用优化风险规则引擎对目标金融产品进行基于动态阈值的风险评级，从而获取风险评级数据；根据风险评级数据进行风险管控策略制定，从而获取风险管控总方案。

具体地，例如，可以建立与市场行情数据源的连接，以获取实时市场数据。可以使用API接口或其他数据订阅服务来获取实时市场数据。设计并实现一个实时监测系统，该系统可以定期(或实时)获取市场行情数据，并将其存储为实时市场数据。可以使用数据库或内存缓存等方式进行存储。利用优化风险规则引擎，基于实时市场数据进行风险评级。风险规则引擎根据预先设定的规则和阈值，分析实时市场数据中的风险指标，如价格波动、交易量变化等，以确定目标金融产品的风险水平。根据风险评级数据，制定风险管控策略。根据不同的风险评级，确定相应的风险限制和控制措施，例如止损点、风险警示线、资金调整等。结合风险评级和风险管控策略，制定综合的风险管控总方案。该方案应包括风险评级的解释和分类、具体的风险管控策略和操作指南等，以便实施和执行。

本发明通过采集目标金融产品的历史交易数据，可以获取包括交易成交量、交易用户以及价格变动等重要信息。这些数据对于风险管理非常关键，可以提供基础数据资料，为后续风险管控方法的实施提供依据。通过对交易成交量数据进行突变分析，可以识别出交易量的突变点，即交易量发生显著变化的时间点。结合价格变动数据，可以还原金融产品的价格波动历史走势。这样的分析和还原可以帮助识别出金融产品价格的异常波动情况，为后续的风险评估和管控提供依据。通过对价格历史走势数据进行突变多因素分析，可以识别出导致价格波动的多个因素。同时，通过价格回升检测，可以判断价格是否出现回升趋势。这些分析结果可以用于建立风险规则库，形成风险规则引擎。风险规则引擎能够根据历史数据和规则库中的规则，自动化地识别潜在的风险因素，提高风险识别的准确性和效率。通过对交易用户数据进行客户画像分析，可以了解不同客户的交易习惯、风险偏好等信息，形成客户风格画像数据。将客户风格画像数据与风险规则引擎进行模式匹配优化，可以根据不同客户的特点，优化风险规则引擎的规则匹配过程，提高风险管控的个性化能力，更好地适应不同客户的需求。通过对目标金融产品进行实时市场数据监测，可以获取最新的市场行情数据，包括价格变动、交易量等信息。利用优化后的风险规则引擎，可以基于动态阈值对目标金融产品进行实时的风险评级。这样可以及时发现潜在的风险情况，并根据风险评级数据制定相应的风险管控策略。通过风险管控策略的制定，可以有效地降低风险暴露，保护投资者的利益。通过对历史交易数据的采集和分析，以及对价格走势的复原和分析，能够更准确地识别出金融产品的风险点和异常波动情况，帮助投资者及时发现潜在风险。通过建立风险规则引擎，可以自动化地对突变多因素进行分析和识别，提高了风险识别的效率，减少了依赖专家经验的手工识别过程。通过客户画像分析和模式匹配优化，能够根据不同客户的风险偏好和交易习惯，定制个性化的风险规则引擎，更好地适应不同客户的需求，提供个性化的风险管控方案。通过实时市场数据的监测和基于动态阈值的风险评级，能够实现对金融产品风险的及时监测和评估，及时采取风险管控策略，降低风险暴露。综上所述，本发明能够大幅减少手工操作和人力成本，提高评估的效率。通过自动化的数据采集和处理，以及快速的算法和计算能力，能够快速分析大规模的数据，提高评估的速度和精确度，满足快速变化的市场需求。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对目标金融产品进行生命周期检测，从而获取生命周期数据；

具体地，例如，可以假设目标金融产品是一种投资基金，生命周期指基金的成立日期至今的时间跨度。确定目标金融产品的成立日期和当前日期。计算两个日期之间的时间差，得到目标金融产品的生命周期。例如，如果目标金融产品是一只成立于2010年1月1日的投资基金，当前日期是2023年11月24日，那么生命周期就是从2010年1月1日至2023年11月24日的时间跨度。

步骤S12：将生命周期数据与预设的生期阈值进行对比，当生命周期数据大于或等于预设的生命周期阈值时，对目标金融产品进行历史交易数据采集时间窗口制定，从而获取第一时间窗口数据；

具体地，例如，可以假设预设的生命周期阈值为5年，即如果目标金融产品的生命周期大于或等于5年，则需要进行历史交易数据采集。将目标金融产品的生命周期与预设的生命周期阈值进行比较。如果生命周期大于或等于5年，表示目标金融产品已经存在至少5年，需要采集历史交易数据。制定历史交易数据采集的时间窗口，可以选择最近5年的时间段作为第一时间窗口。例如，如果目标金融产品的生命周期为8年，预设的生命周期阈值为5年，那么第一时间窗口数据的时间段可以是从当前日期往前推算的最近5年的时间段。

步骤S13：当生命周期数据小于预设的生命周期阈值时，将生命周期数据作为第二时间窗口数据；

具体地，例如，可以如果目标金融产品的生命周期为3年，小于预设的生命周期阈值5年，那么生命周期数据本身就作为第二时间窗口的数据。

步骤S14：对目标金融产品进行交易数源确定，从而获取交易数据源数据；

具体地，例如，可以确定目标金融产品所属的交易市场或交易平台。例如，该产品可能在证券交易所或在线交易平台上进行交易。确定可用于获取交易数据的数据源或接口。根据目标金融产品所属的市场或平台，可能有不同的数据提供商或接口可以获取相应的交易数据。配置和连接到适当的数据源或接口，以获取目标金融产品的交易数据。例如，如果目标金融产品是在某证券交易所上交易的股票，可以选择该交易所提供的数据源或接口，通过相应的接口获取该股票的交易数据，如交易价格、成交量等。

步骤S15：根据第一时间窗口数据以及交易数据源数据对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；

具体地，例如，可以根据第一时间窗口数据确定需要采集的历史交易数据的时间范围，例如，从2018年1月1日到2023年11月24日。配置和连接到交易数据源的数据接口，以获取与目标金融产品相关的交易数据。使用数据接口查询交易数据源，获取历史交易数据，包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

步骤S16：根据第二时间窗口数据以及交易数据源数据对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取轻量历史交易数据集，其中轻量历史交易数据集包括轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据；

具体地，例如，可以根据第二时间窗口数据确定轻量历史交易数据的时间范围，例如，从2021年1月1日到2023年11月24日。使用相同的数据接口连接到交易数据源，查询轻量历史交易数据。获取轻量交易成交量数据，可能包括每日的成交量总量或分时成交量数据。获取轻量交易用户数据，可能包括每日的买卖用户数量或交易用户的基本信息。获取轻量金融产品价格变动数据，可能包括每日的开盘价、收盘价等。

步骤S17：根据第一时间窗口数据以及第二时间窗口数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

具体地，例如，可以根据第一时间窗口数据以及第二时间窗口数据的时间差，计算出这个时间差中产生的数据量，得到需要添加的数据的数量，根据需要添加的数据的数量生成轻量交易成交量数据同类的数据，得到成交量填充数据集，将成交量填充数据集添加到轻量历史交易数据集中，得到历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

本发明通过生命周期检测获取目标金融产品的生命周期数据，可以为后续的风险管控方法提供重要的基础信息。了解金融产品的生命周期可以帮助确定其不同阶段的特征和风险，为后续的数据采集和分析提供指导，从而更准确地评估和管理风险。通过将生命周期数据与预设的生命周期阈值进行对比，可以判断目标金融产品是否处于需要详细历史交易数据分析的阶段。当生命周期数据大于或等于预设的阈值时，制定第一时间窗口数据采集时间窗口，可以确保在关键阶段获取足够详细的历史交易数据，进一步提升风险管控的准确性和可靠性。当目标金融产品的生命周期数据小于预设的生命周期阈值时，将生命周期数据作为第二时间窗口数据，可以确保即使在较短的时间窗口内也能获取一定程度的历史交易数据。这样可以保证在较短时间内对风险进行初步分析和评估，为风险管控提供基础数据。确定目标金融产品的交易数据源可以确保获取到可靠和全面的交易数据。交易数据源的确定是建立风险管控方法的基础，通过选择合适的数据源，可以提供准确的交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，为后续的数据采集和分析提供可靠的基础。通过根据第一时间窗口数据和交易数据源数据对目标金融产品进行历史交易数据采集，可以获取到详细的历史交易数据集。这些数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，为基于规则引擎的风险管控方法提供丰富的数据基础，从而能够更全面地分析和评估风险。当目标金融产品的生命周期数据小于预设的生命周期阈值时，将采集轻量历史交易数据集。这些轻量历史交易数据集包括轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据。尽管数据量相对较小，但仍然提供了一定程度的历史交易信息，有助于初步了解目标金融产品的交易特征和价格变动趋势，为风险管控提供基础数据。通过对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，可以将其补充和扩展为更完整的历史交易数据集。这样得到的历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，提供了更全面和详细的历史交易信息。这些数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说非常有价值，可以更准确地分析和评估风险，帮助制定有效的风险控制策略。

优选地，步骤S17包括以下步骤：

步骤S171：对第一时间窗口数据与第二时间窗口数据进行时间差异计算，从而获取时间窗口差异数据；

具体地，例如，可以确定第一时间窗口和第二时间窗口的起始时间和结束时间，即数据采集的时间范围。例如，第一时间窗口为2021年1月1日到2021年12月31日，第二时间窗口为2022年1月1日到2022年12月31日。从数据源获取第一时间窗口和第二时间窗口的数据。计算第一时间窗口数据与第二时间窗口数据之间的时间差异。可以通过计算时间窗口的长度(天数、小时数等)或计算时间窗口之间的时间间隔来获取差异数据。

步骤S172：对轻量交易成交量数据进行交易成交量变化趋势曲线绘制，从而获取成交量趋势曲线；

具体地，例如，可以对成交量数据进行处理，可以使用统计方法(例如，计算均值、中值)来获取一定时间范围内的成交量数据，或者使用滑动窗口等方法来平滑数据。根据处理后的数据，绘制成交量变化趋势曲线。可以使用图表工具(如Matplotlib)绘制折线图或曲线图，其中横轴表示时间，纵轴表示成交量。通过观察成交量趋势曲线，可以获取成交量随时间变化的趋势信息，如增长、下降或波动等。

步骤S173：根据轻量交易成交量数据对轻量交易用户数据进行用户资产配置分析，从而获取用户资产配置数据；

具体地，例如，轻量交易用户数据包括用户的资产配置信息和成交记录。这些数据可以包括用户持有的不同加密货币或金融产品的数量、价值等信息。根据用户的成交记录和资产配置信息，计算用户在不同金融产品上的持仓比例或资产配置比例。可以使用统计方法计算持仓比例，例如将某个金融产品的市值除以总资产市值。分析用户的资产配置数据，可以通过绘制饼图或柱状图来可视化不同金融产品的持仓比例。通过观察用户资产配置数据，可以获取用户对不同金融产品的偏好或风险承受能力等信息。

步骤S174：对目标金融产品进行用户浏览行为检测，从而获取用户身份统计数据；

具体地，例如，可以收集用户浏览行为数据，包括用户在轻量交易平台上浏览目标金融产品的记录。这些数据可以包括用户访问的页面、点击的链接、停留时间等信息。对用户浏览行为数据进行分析，识别出用户浏览目标金融产品的行为。可以使用数据挖掘或机器学习方法来检测用户的行为模式。根据检测到的用户浏览行为，统计用户的身份信息。例如，可以计算浏览目标金融产品的用户数量、频率等。可以使用图表工具绘制柱状图、饼图等可视化图表，展示用户身份统计数据，如不同用户群体的比例、用户浏览行为的趋势等。

步骤S175：根据用户身份统计数据对目标金融产品进行曝光度计算，从而获取产品曝光度数据；

具体地，例如，可以根据用户身份统计数据，计算目标金融产品的曝光度。可以根据用户访问次数、停留时间等指标来衡量产品的曝光度。或者使用金融产品曝光度计算公式进行曝光度计算，对不同用户群体的曝光度进行统计和分析，可以使用统计方法计算产品在不同用户群体中的曝光度比例。

步骤S176：根据时间窗口差异数据对轻量历史交易数据集进行目标数据增量估计，从而获取补充量估计数据；

具体地，例如，可以根据时间窗口差异数据，估计第二时间窗口相对于第一时间窗口的目标数据增量。可以使用统计方法，例如线性插值、指数平滑等来估计增量数据。

步骤S178：根据成交量趋势曲线、用户资产配置数据以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

具体地，例如，可以根据第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据和第三产品价值历史演变数据，对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理。可以使用插值、平均值计算等方法，填补缺失的数据或平滑数据，确保金融产品价格变动数据的连续性和完整性。

本发明通过时间差异计算可以帮助识别第一时间窗口数据与第二时间窗口数据之间的差异，即不同时间窗口内的数据变化情况。这些时间窗口差异数据提供了目标金融产品在不同时间段的变化趋势和特征，为风险管控方法提供了更全面的数据基础。通过分析时间窗口差异数据，可以揭示出金融产品在不同时间段内可能存在的风险和变动情况，有助于制定相应的风险控制策略。通过绘制交易成交量变化趋势曲线，可以直观地展示目标金融产品的成交量随时间的变化情况。成交量趋势曲线反映了金融产品的市场交易活跃度和流动性，对于风险管控方法而言具有重要意义。通过分析成交量趋势曲线，可以识别出潜在的市场风险，例如异常波动、低迷期等，从而采取相应的风险控制措施。用户资产配置数据提供了关于金融产品交易用户的资产分布和配置情况的信息。通过分析用户资产配置数据，可以了解不同用户群体对目标金融产品的持有比例、资产配置偏好等信息。这些数据对于风险管控方法来说至关重要，可以帮助评估用户的风险承受能力、市场敏感度等因素，从而更准确地评估和管理风险。用户身份统计数据提供了关于目标金融产品的用户群体特征和行为习惯的信息。通过检测用户浏览行为，可以了解不同用户对金融产品的关注度、参与度等信息，从而识别出潜在的市场需求和用户行为风险。这些数据有助于风险管控方法针对不同用户群体制定个性化的风险控制策略，提高风险管理的精准性和有效性。产品曝光度数据反映了金融产品在市场中的曝光程度和受关注程度。通过计算产品的曝光度，可以了解金融产品在市场中的竞争情况和市场反应。这对于风险管控方法来说非常重要，可以帮助评估市场风险和流动性风险，从而制定相应的风险管理策略。目标数据增量估计基于时间窗口差异数据，通过分析不同时间窗口内的数据变化，可以估计出历史交易数据集中的缺失或遗漏的数据。这些补充量估计数据对于风险管控方法非常重要，可以填补历史交易数据的空缺，提供更完整的数据基础。通过使用补充量估计数据，可以更准确地分析和评估金融产品的历史风险和市场波动情况，为风险管理决策提供更可靠的依据。通过扩张重构处理，将成交量趋势曲线、用户资产配置数据和补充量估计数据与轻量历史交易数据集进行整合，得到一个更完整和全面的历史交易数据集。这个数据集包括了交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，为风险管控方法提供了更丰富的数据信息。通过分析和挖掘历史交易数据集，可以深入了解金融产品的市场表现、用户行为以及价格波动情况，为风险管理和决策提供更准确的依据和参考。

优选地，步骤S175中通过金融产品曝光度计算公式进行曝光度计算，其中，金融产品曝光度计算公式如下所示：

式中，E为金融产品曝光度，T为曝光度的时间范围，t为时间变量，为金融产品价格变化率，P为金融产品价格，N为金融产品交易用户数，π为圆周率，σ为金融产品价格波动率，e为自然对数的底数，μ为金融产品价格均值，n为金融产品浏览用户数，i为第i个用户的序号，V_i为第i个用户的资产配置。

本发明构建了一个传感器间距理论间距计算公式，该公式中，通过E表示金融产品在一定时间内被用户关注的程度。该公式的目的是计算金融产品曝光度的数值，以便对金融产品的市场吸引力和竞争力进行评估和分析。通过表示计算曝光度的时间单位。该公式的第一步是将金融产品曝光度的总和除以时间窗口长度，以得到金融产品曝光度的平均值，即在时间窗口内，金融产品曝光度的单位时间值。通过/>表示金融产品价格随时间的变化速度。该公式的第三步是将金融产品价格变化率作为被积函数的一个因子，以反映金融产品价格的波动和市场活跃度对金融产品曝光度的影响，一般来说，越高的价格变化率意味着越大的价格波动和越高的市场活跃度，也可能意味着越高的曝光度和越高的风险。通过/>表示在一定时间内参与金融产品交易的用户数量与金融产品价格的变动幅度的关系。该公式的第四步是将金融产品交易用户数与价格波动率的比值作为被积函数的一个因子，以反映金融产品的交易规模和市场深度对金融产品曝光度的影响，一般来说，越高的交易用户数与价格波动率的比值意味着越大的交易规模和越深的市场深度，也可能意味着越高的曝光度和越低的交易成本。通过/>表示金融产品价格的分布情况。该公式的第五步是将正态分布概率密度函数作为被积函数的一个因子，以反映金融产品价格的水平和市场预期对金融产品曝光度的影响，一般来说，越高的正态分布概率密度函数意味着越高的价格水平和越高的市场预期，也可能意味着越高的曝光度和越高的需求。通过表示金融产品价格的周期性变化情况。该公式的第六步是将傅里叶级数的平均值作为被积函数的一个因子，以反映金融产品价格的周期性变化和用户资产配置对金融产品曝光度的影响，一般来说，越高的傅里叶级数的平均值意味着越大的价格周期性变化和越高的用户资产配置，也可能意味着越高的曝光度和越高的投资机会。通过dt表示时间的变化量。该公式的第七步是将时间变量的微分作为被积函数的一个因子，以表示时间的变化对金融产品曝光度的影响，一般来说，越小的时间变量的微分意味着越细致的时间划分和越精确的曝光度计算，而越大的时间变量的微分意味着越粗略的时间划分和越近似的曝光度计算。该公式能够用一个具体的数字来量化金融产品在一定时间内被用户关注的程度，从而可以对金融产品的市场表现进行客观和有效的评价，也可以对金融产品的市场优势和劣势进行有针对性的分析，从而可以制定更合理和更有效的市场策略和风险控制措施。

优选地，步骤S178包括以下步骤：

步骤S1781：对目标金融产品进行同类型金融产品信息采集，从而获取同类型金融产品数据集，其中同类型金融产品数据集包括多个同类型金融产品相应的金融产品详细信息数据，同时每个同类型金融产品相应的金融产品详细信息数据包括产品存续时长数据、产品所属公司规模数据以及用户量数据；

具体地，例如，可以确定目标金融产品的类型，例如假设目标金融产品是借贷平台的一款借贷产品。使用网络爬虫技术或者API调用等方式，从各个借贷平台上采集同类型的金融产品信息。这些信息可能包括产品名称、产品描述、利率、期限等。对采集到的金融产品信息进行清洗和整理，提取出产品存续时长数据、产品所属公司规模数据以及用户量数据。例如，可以通过解析产品描述中的关键词或者通过爬取公司网站上的信息来获取这些数据。将提取得到的同类型金融产品数据集保存起来，以便后续的分析和处理。

步骤S1782：基于产品存续时长数据、产品所述公司规模数据以及用户量数据对相应的同类型金融产品进行产品路径分析，从而获取产品发展趋势数据集，其中产品发展趋势数据集包括多个同类型金融产品的产品发展趋势数据；

具体地，例如，可以对同类型金融产品数据集进行数据预处理，确保数据的准确性和完整性。可以进行数据清洗、缺失值处理等。根据产品存续时长数据、产品所属公司规模数据以及用户量数据，进行产品路径分析。例如，可以使用统计分析方法、数据挖掘算法或机器学习算法来探索这些数据之间的关系。根据产品路径分析的结果，整理并提取出产品发展趋势数据。例如，可以得出某一公司规模较大、用户量较多的产品在市场上的表现更好，具有较高的发展潜力等。将提取得到的产品发展趋势数据集保存起来，以备后续使用。

步骤S1783：对目标金融产品所属公司进行初建信息采集，从而获取目标产品所属公司规模数据；

具体地，例如，可以确定目标金融产品所属的公司。使用网络搜索引擎、企业数据库或者其他可靠的信息来源，收集目标产品所属公司的初建信息。这些信息可能包括公司名称、成立日期、注册资本等。对采集到的公司初建信息进行整理和处理，提取出目标产品所属公司的规模数据，例如公司的资产规模、员工人数等。将提取得到的目标产品所属公司规模数据保存起来，以备后续使用。

步骤S1784：对同类型金融产品进行初建信息采集，从而获取同类型产品公司规模数据集，其中同类型产品公司规模数据集包括多个同类型产品公司规模数据；

具体地，例如，可以使用同类型金融产品数据集，提取出这些产品所属公司的信息。使用网络搜索引擎、企业数据库或其他可靠的信息来源，收集同类型产品所属公司的初建信息。对采集到的公司初建信息进行整理和处理，提取出同类型产品公司的规模数据，例如公司的资产规模、员工人数等。将提取得到的同类型产品公司规模数据集保存起来，以备后续使用。可以将这些数据与步骤S1781中的同类型金融产品数据集进行关联，以便进行综合分析和风险管控。

步骤S1785：将目标产品所属公司规模数据与同类型产品公司规模数据集进行匹配筛选，从而获取第一匹配公司规模数据、第二匹配公司规模数据以及第三匹配公司规模数据；

具体地，例如，可以根据目标产品所属公司规模数据，与同类型产品公司规模数据集中的公司规模数据进行比较，可以使用一些规则或者阈值来进行匹配筛选。例如，可以筛选出公司规模最接近目标产品所属公司规模的三个公司。将筛选得到的第一匹配公司规模数据、第二匹配公司规模数据以及第三匹配公司规模数据保存起来，以备后续使用。

步骤S1786：分别对第一匹配公司规模数据、第二匹配公司规模数据与第三匹配公司规模数据对相应的金融产品进行市场价值演化趋势分析，从而获取第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据以及第三产品价值历史演变数据；

具体地，例如，可以使用第一匹配公司规模数据，筛选出与该公司相关的金融产品数据。例如，可以从同类型金融产品数据集中，选择该公司所属的金融产品数据。对选定的金融产品数据进行市场价值演化趋势分析。可以使用统计分析方法、趋势分析方法或者其他相关方法，来研究产品的市场价值随时间的变化趋势。例如，可以绘制产品的历史价格曲线、市场价值指标变化趋势等。重复上述步骤，对第二匹配公司规模数据和第三匹配公司规模数据进行相同的市场价值演化趋势分析，以获取对应的产品价值历史演变数据。将第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据以及第三产品价值历史演变数据保存起来，以备后续使用。

步骤S1787：根据第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据、第三产品价值历史演变数据、成交量趋势曲线、用户资产配置数据以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

具体地，例如，可以使用第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据和第三产品价值历史演变数据，结合成交量趋势曲线、用户资产配置数据以及补充量估计数据，进行轻量历史交易数据的扩张重构处理。扩张重构处理可以采用插值方法、回归分析方法或者其他相关方法，通过填充增加预测的交易数据集，以扩充历史交易数据集。扩张重构处理后，得到的历史交易数据集将包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。这些数据可以用于后续的金融产品风险管控方法中的分析和决策。

本发明通过采集同类型金融产品的信息数据，可以构建一个同类型金融产品数据集，其中包括了多个同类型金融产品的详细信息数据。这些数据对于风险管控方法非常有价值，可以提供同类型产品的参考指标和行业趋势。通过分析同类型产品的存续时长、所属公司规模和用户量等数据，可以了解目标金融产品在行业中的地位和发展情况，为风险管控提供更全面的参考依据。产品发展趋势数据集提供了同类型金融产品在时间上的演化趋势数据。通过对产品存续时长、所属公司规模和用户量等数据进行分析，可以揭示出同类型产品的发展轨迹和市场变化趋势。这对于风险管控方法来说非常有益，可以帮助评估目标金融产品的发展潜力和市场竞争力，为风险管理提供更准确的预测和决策依据。目标产品所属公司规模数据提供了关于目标金融产品所属公司的规模信息。通过对所属公司的规模进行初步信息采集，可以了解公司的资产规模、业务规模等关键指标。这些数据对于风险管控方法非常有用，可以作为评估目标金融产品所属公司风险承受能力和稳定性的重要参考。同类型产品公司规模数据集提供了同类型金融产品所属公司的规模信息。通过对同类型产品的信息进行初步采集，可以了解同类型产品所属公司的规模范围和行业地位。这些数据对于风险管控方法非常有益，可以帮助评估目标金融产品所属公司在行业中的竞争力和稳定性。通过将目标产品所属公司规模数据与同类型产品公司规模数据集进行匹配筛选，可以得到与目标产品所属公司规模相匹配的其他同类型产品公司规模数据。这可以用来比较目标产品所属公司与同类型产品公司的规模差异，并确定目标公司在行业中的地位。这对于风险管控方法来说是有益的，可以帮助评估目标产品所属公司的竞争力和市场份额。通过对第一、第二和第三匹配公司规模数据对应的金融产品进行市场价值演化趋势分析，可以得到这些产品的价值历史演变数据。这对于风险管控方法非常有价值，可以帮助评估目标产品的市场表现和价值变动情况，从而更好地了解产品的风险和潜在回报。通过根据产品价值历史演变数据、成交量趋势曲线、用户资产配置数据和补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，可以得到一个更大的历史交易数据集。该数据集包括了交易成交量、交易用户和金融产品价格变动等关键数据。这对于风险管控方法非常有益，可以用于分析交易活动、市场流动性和产品价格波动情况，从而更好地识别和管理风险。

优选地，步骤S1787包括以下步骤：

步骤S17871：分别对第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据以及第三产品价值历史演变数据进行演变曲线绘制，从而获取第一产品价值历史演变曲线、第二产品价值历史演变曲线以及第三产品价值历史演变曲线；

具体地，例如，可以使用第一产品价值历史演变数据，绘制产品的历史演变曲线。可以使用折线图或者曲线图来展示产品的市场价值随时间的变化趋势。横轴表示时间，纵轴表示产品的市场价值。根据第二产品价值历史演变数据，同样绘制第二产品的历史演变曲线。重复上述步骤，对第三产品价值历史演变数据进行相同的演变曲线绘制。绘制完成后，可以得到第一产品价值历史演变曲线、第二产品价值历史演变曲线以及第三产品价值历史演变曲线。

步骤S17872：对第一产品价值历史演变曲线、第二产品价值历史演变曲线以及第三产品价值历史演变曲线进行波动特征提取，从而获取波动参数特征数据；

具体地，例如，可以对第一产品价值历史演变曲线进行波动特征提取。可以使用统计方法或者技术指标来计算曲线的波动性参数，例如标准差、波动率等。同样地，对第二产品价值历史演变曲线进行相同的波动特征提取。重复上述步骤，对第三产品价值历史演变曲线进行波动特征提取。提取完成后，可以得到每个产品价值历史演变曲线的波动参数特征数据。

步骤S17873：根据轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据对目标金融产品进行产品市场价值推理预测，从而获取目标产品短期价值预测数据；

具体地，例如，可以使用轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据，进行产品市场价值推理预测。可以使用机器学习方法、时间序列分析方法或者其他相关方法来建立预测模型。将特征数据输入预测模型，进行预测。预测模型可以基于历史数据来学习产品市场价值的变化规律，从而进行短期价值预测。针对目标金融产品，进行短期价值预测。可以预测未来一段时间内的产品市场价值走势，例如未来一周或一个月内的预测结果。完成预测后，可以得到目标产品的短期价值预测数据，用于后续的金融产品风险管控方法中的分析和决策。

步骤S17874：对目标短期产品价值预测数据进行曲线绘制，从而获取目标产品短期价值预测曲线；

具体地，例如，可以将目标产品的短期价值预测数据进行整理，包括时间点和对应的预测价值。使用绘图工具(如折线图或曲线图)将时间点作为横轴，预测价值作为纵轴，绘制目标产品的短期价值预测曲线。确保曲线能够清晰地显示预测价值随时间的变化趋势。添加适当的轴标签，包括时间单位和价值单位，以便更好地理解曲线的含义。

步骤S17875：根据波动参数特征数据对目标产品价值预测分布曲线进行波动参数校准，从而获取修正目标产品短期价值预测曲线；

具体地，例如，可以将目标产品的价值预测分布曲线转换为概率密度函数形式，表示不同价值水平的概率分布。根据波动参数特征数据，包括波动率、方差等指标，评估目标产品的波动性特征。将波动参数应用于目标产品价值预测分布曲线，通过调整分布曲线的形状和波动性来校准预测的价值波动。使用绘图工具，将经过波动参数校准的目标产品价值预测分布曲线绘制出来，得到修正的目标产品短期价值预测曲线。

步骤S17876：根据修正目标产品短期价值预测曲线以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

具体地，例如，可以根据修正的目标产品短期价值预测曲线，计算每个时间点上的补充量估计数据。补充量可以是交易成交量、交易用户数或金融产品价格变动数据等。将轻量历史交易数据集与补充量估计数据进行合并，以扩张重构历史交易数据集。确保合并后的数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

本发明通过绘制第一、第二和第三产品的历史演变曲线，该步骤能够获得这些产品的市场价值随时间变化的趋势。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为它提供了对产品价值演变的可视化理解。通过折线图或曲线图展示产品的市场价值变化，可以帮助决策者更好地了解产品的历史表现，为风险管控决策提供依据。通过对产品价值历史演变曲线进行波动特征提取，该步骤可以获取波动参数特征数据。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为波动参数可以提供关于市场波动性和风险水平的信息。这些特征数据可以作为风险管控模型的输入，帮助预测和评估金融产品的风险水平，并支持制定相应的风险管理策略。通过利用轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据和轻量金融产品价格变动数据对目标金融产品进行市场价值推理预测，该步骤可以获取目标产品的短期价值预测数据。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为短期价值预测可以提供有关目标产品未来表现的信息。这些预测数据可以用于评估产品的风险和收益潜力，并为决策者提供更准确的风险管理建议。通过对目标短期产品价值预测数据进行曲线绘制，该步骤可以获得目标产品的短期价值预测曲线。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为预测曲线可以直观地展示目标产品的预期表现。这有助于决策者更好地理解产品的风险和收益特征，从而支持他们做出相应的风险管理决策。通过对目标产品价值预测分布曲线进行波动参数校准，该步骤可以修正目标产品的短期价值预测曲线。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为波动参数校准可以提高价值预测的准确性和可靠性。通过将波动参数应用于预测分布曲线，可以更好地考虑市场波动性对产品价值的影响，从而提供更可靠的风险管理建议。通过对修正目标产品短期价值预测曲线和补充量估计数据进行历史交易数据集的扩张重构处理，该步骤可以获得包括交易成交量数据、交易用户数据和金融产品价格变动数据的历史交易数据集。这对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法来说是有益的，因为历史交易数据集可以为风险管理模型提供更全面和准确的数据基础。通过扩张重构处理，可以增加数据集的数据量，使得数据集更具代表性和可靠性。这有助于提高风险管理模型的预测能力和决策支持能力，从而更有效地管理金融产品的风险。

优选地，步骤S17876包括以下步骤：

步骤S178761：根据修正目标产品短期价值预测曲线对目标金融产品进行价格波动率预测，从而获取价格波动率预测数据；

具体地，例如，可以从修正的目标产品短期价值预测曲线中提取出时间点和对应的修正预测价值。使用提取的修正预测价值数据，通过合适的计算方法(如历史波动率、隐含波动率等)计算价格波动率。价格波动率反映了金融产品价格的波动程度。根据计算得到的价格波动率，进行未来一段时间内的价格波动率预测。可以使用统计模型、时间序列分析或基于市场数据的模型等方法进行预测。将预测得到的价格波动率数据整理成适合后续处理的格式，包括时间点和对应的价格波动率预测值。

步骤S178762：根据价格波动率预测数据以及补充量估计数据对目标金融产品进行交易成交量预测，从而获取交易成交量预测数据，其中交易成交量预测数据为补充量估计数据的两倍；

具体地，例如，可以根据给定的价格波动率预测数据和补充量估计数据，整理成适合处理的格式，包括时间点和对应的价格波动率预测值以及补充量估计数据的值。使用适当的预测模型或算法，基于价格波动率预测数据和补充量估计数据，进行目标金融产品交易成交量的预测。可能的方法包括回归分析、时间序列模型或机器学习算法等。根据预测结果，将交易成交量预测数据设置为补充量估计数据的两倍。

步骤S178763：根据补充量估计数据对交易成交量预测数据进行隔日采样提取，从而获取历史交易填充数据集；

具体地，例如，可以根据补充量估计数据的量，确定隔日采样的数量。从交易成交量预测数据中按照设定的隔日采样数量进行采样。例如，如果补充量估计数据的量为10个，那么每隔一天从交易成交量预测数据中选择一个数据点进行采样，直到采样数量达到10个。提取的数据组成历史交易填充数据集，包括时间点和对应的交易成交量预测数据。

步骤S178764：按照时间顺序利用历史交易填充数据集对轻量历史交易数据集进行数据插值填充，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

具体地，例如，可以整理历史交易填充数据集和轻量历史交易数据集，确保数据包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，并按照时间顺序进行排序。从历史交易填充数据集的最新的时间点开始，逐个时间点进行插值填充。对于缺失的交易成交量数据，可以使用插值方法进行填充。常见的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。选择合适的插值方法，根据已知的数据点进行计算填充缺失的交易成交量数据。对于交易用户数据和金融产品价格变动数据，如果有缺失值，可以采用类似的插值方法进行填充。重复以上步骤，直到完成所有时间点的插值填充。最终得到的历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据，数据已经按照时间顺序进行了插值填充，以获取完整的历史交易数据。

本发明通过演变曲线的绘制，可以直观地展示目标产品和同类型产品的价值随时间的变化趋势。这有助于风险管控方法的评估和决策，可以帮助识别产品的价值波动情况，了解产品的市场表现和可能的风险因素。通过提取产品价值历史曲线的波动特征，可以获得关于产品价值波动性的定量指标。这些波动参数特征数据对于风险管控方法非常有用，可以帮助评估产品的风险水平和稳定性，以及预测未来可能的波动情况。通过对交易成交量、交易用户和金融产品价格变动等数据进行分析和推理预测，可以获取目标产品的短期价值预测数据。这对于风险管控方法非常有价值，可以提供对目标产品未来市场表现的预估，为风险管理和决策提供重要参考。通过绘制目标产品短期价值预测曲线，可以直观地展示目标产品未来价值的变化趋势。这有助于风险管控方法的评估和决策，可以帮助识别潜在的风险和机会，以及制定相应的风险管理策略。通过对目标产品价值预测分布曲线进行波动参数校准，可以根据波动特征数据对预测结果进行修正。这有助于提高预测的准确性和可靠性，为风险管控方法提供更可信的短期价值预测结果，从而更好地评估目标产品的风险和回报。通过对修正目标产品短期价值预测曲线和补充量估计数据的处理，可以扩充和重构轻量历史交易数据集，获得更全面的历史交易数据。这对于风险管控方法非常有益，可以提供更多的数据样本用于分析和建模，从而更准确地评估目标产品的风险和回报。同时，历史交易数据集中的交易成交量、交易用户和金融产品价格变动等信息也可以用于进一步的风险管理和决策。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对价格历史走势数据进行价格突变点提取，从而获取价格突变点数据集，其中价格突变点数据集包括多个价格突变点；

具体地，例如，可以将价格历史走势数据整理成适合处理的格式，例如按时间顺序排列，并包括每个时间点对应的价格值。对价格历史走势数据进行价格突变点的提取。可以使用各种方法来检测价格的突变，例如阈值法、统计方法或机器学习算法等。设置一个阈值，用于判断价格的变化是否超过该阈值。从价格历史走势数据的第一个时间点开始，逐个时间点检测价格变化是否超过阈值。如果价格变化超过阈值，则将该时间点标记为价格突变点。重复以上步骤，直到检测完所有时间点。提取的价格突变点组成价格突变点数据集，包括时间点和对应的价格突变点。

步骤S32：对价格突变点进行事件相关因素回溯分析，从而获取事件因素数据；

具体地，例如，可以对价格突变点进行事件相关因素的回溯分析。这涉及确定导致价格突变的事件因素，可以从多个信息源获取相关数据。根据价格突变点的时间点，回溯查询相关的新闻、公告、市场数据等信息。通过文本分析或相关数据的统计分析，确定可能与价格突变相关的事件因素。提取事件因素数据，包括事件描述、相关指标或数据等。整理事件因素数据，确保数据与价格突变点对应，并按时间顺序排序。

步骤S33：根据价格历史走势数据对价格突变点进行金融产品价格波动跨度计算，从而获取价格波动跨度数据；

具体地，例如，可以使用价格历史走势数据，计算价格突变点的金融产品价格波动跨度。对于每个价格突变点，确定其前一个价格突变点和后一个价格突变点之间的价格波动范围。价格波动范围可以使用多种指标来衡量，例如价格差异、百分比变化等。计算价格波动跨度，即前一个价格突变点和后一个价格突变点之间的价格波动范围。将计算得到的价格波动跨度数据与对应的价格突变点进行关联，确保数据对应并按时间顺序排序。

步骤S34：遍历价格突变点数据集，重复步骤S32至步骤S33，从而获取事件因素数据集以及价格波动跨度数据集，其中事件因素数据集包括多个事件因素数据，价格波动跨度数据集包括多个价格波动跨度数据，事件因素数据集中的事件因素数据与价格波动跨度数据集中的价格波动跨度数据存在一一对应的关系；

具体地，例如，可以对于每个价格突变点，执行步骤S32至步骤S33的操作，获取与该价格突变点相关的事件因素数据和价格波动跨度数据。将每个价格突变点对应的事件因素数据和价格波动跨度数据存储起来，确保数据之间存在一一对应的关系。最终得到的事件因素数据集包括多个事件因素数据，每个事件因素数据与价格突变点数据集中的价格突变点对应，并按时间顺序排序。价格波动跨度数据集包括多个价格波动跨度数据，每个价格波动跨度数据与价格突变点数据集中的价格突变点对应，并按时间顺序排序。

步骤S35：对事件因素数据集进行权重评估，从而获取权重评估结果数据集；根据价格波动跨度数据集以及权重评估结果数据集对事件因素数据集进行权重动态调整，从而获取突变多因素数据集；

具体地，例如，可以根据具体的需求和具体的评估方法，可以采用不同的权重评估方法，例如基于统计分析、机器学习算法或专家判断等。确定评估事件因素的重要性和影响程度。根据重要性和影响程度，为每个事件因素分配权重值。权重值可以是定量或定性的。对事件因素数据集中的每个事件因素数据，根据权重值进行评估，得到权重评估结果数据。根据价格波动跨度数据的不同，调整事件因素数据的权重值。根据价格波动跨度数据的大小，确定权重调整的方向和幅度。根据权重评估结果数据集中的权重值和调整规则，对事件因素数据集中的事件因素数据进行权重动态调整。最终得到的突变多因素数据集包括多个事件因素数据，每个事件因素数据与价格突变点数据集中的价格突变点对应，并按时间顺序排序。

步骤S36：对价格历史走势数据进行价格回升检测，从而获取检测结果数据；

具体地，例如，可以对价格历史走势数据进行价格回升检测。价格回升检测旨在识别价格历史走势中的回升趋势或反转点。根据具体的定义或规则，确定价格回升的条件或标志。例如，价格上涨超过一定百分比、价格突破某个阻力位等。遍历价格历史走势数据，检测是否符合价格回升的条件。对于符合条件的价格回升点，将其标记为检测结果数据。最终得到的检测结果数据集包括多个检测结果数据，每个检测结果数据对应价格历史走势中的一个价格回升点，并按时间顺序排序。

步骤S37：根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立，从而获取风险规则引擎。

具体地，例如，可以根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立。风险规则库是一组根据检测结果定义的规则，用于识别潜在风险和触发相应的操作或决策。分析检测结果数据，确定不同类型的风险情况和相应的规则。例如，如果价格回升过大可能导致泡沫风险，可以定义一个规则来标记该情况。基于规则定义，建立风险规则库，包括规则名称、条件、触发操作等信息。最终得到的风险规则引擎是基于检测结果数据和风险规则库建立的，可用于自动识别风险情况并触发相应的操作或决策。

本发明通过提取价格突变点，可以捕捉到金融产品价格发生明显变化的时刻。这些价格突变点对于风险管控方法非常有价值，可以作为分析和决策的依据，帮助确定价格变动的关键节点，识别市场的重要转折点和潜在风险因素。通过对价格突变点进行事件相关因素回溯分析，可以了解导致价格变动的具体事件因素。这些事件因素数据对于风险管控方法非常有益，可以揭示价格波动的原因和根源，帮助识别市场上的关键事件和可能的风险驱动因素。通过计算价格突变点的价格波动跨度，可以量化价格的波动程度和幅度。这些价格波动跨度数据对于风险管控方法非常有用，可以提供有关价格波动性的定量指标，帮助评估风险水平和市场波动性，从而更好地预测未来的价格变动趋势。通过遍历价格突变点数据集并进行回溯分析和波动跨度计算，可以获得多个事件因素数据和价格波动跨度数据。这些数据集合对于风险管控方法非常有益，可以提供更全面和细致的分析结果，帮助识别和理解多个价格突变点背后的事件因素和波动特征。通过对事件因素数据集进行权重评估和动态调整，可以确定事件因素的重要性和影响程度，并结合价格波动跨度数据集进行综合分析。这些权重评估结果和动态调整后的多因素数据集对于风险管控方法非常有益，可以提供更准确和全面的风险评估和预测，帮助识别潜在的风险因素和制定相应的风险管理策略。通过价格回升检测，可以识别价格曲线中的回升趋势，即价格从低点回升的情况。这些检测结果数据对于风险管控方法非常有益，可以提供关于价格走势的额外信息，帮助判断市场的反弹和回升潜力，以及调整风险管理策略。通过基于检测结果数据建立风险规则库，可以将价格突变点和多因素数据与相应的风险规则进行关联和整合。这个风险规则引擎对于风险管控方法非常有益，可以自动化地识别和预测潜在的风险事件，根据预先设定的规则和策略，及时采取相应的措施来管理和控制风险，提高金融产品的风险管理能力和决策效率。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对交易用户数据对应的用户进行历史交易行为数据采集，从而获取用户历史交易行为数据；

具体地，例如，可以根据交易用户数据中的用户标识，可以从交易记录或交易数据库中提取该用户的历史交易数据。采集的历史交易数据可以包括交易日期、交易类型、交易金额、交易产品等信息。最终得到的用户历史交易行为数据是针对每个交易用户的历史交易记录，用于后续步骤的分析和挖掘。

步骤S42：对用户历史交易行为数据进行用户属性特征挖掘，从而获取客户属性特征数据；

具体地，例如，可以分析用户历史交易行为数据，提取潜在的用户属性特征。例如，交易频率、交易金额的分布情况、偏好的交易产品类型等。使用统计分析方法、机器学习算法或数据挖掘技术等，对用户历史交易行为数据进行特征提取和分析。最终得到的客户属性特征数据是对每个交易用户提取的属性特征，用于后续的客户风格分类和画像分析。

步骤S43：根据客户属性特征数据以投资金额作为分类标准对用户进行客户风格分类，从而获取客户风格画像数据；

具体地，例如，可以基于客户属性特征数据中的投资金额，将用户分为不同的风格分类。例如，可以将用户分为保守型、平衡型和进取型等。根据分类标准和具体的阈值设定，对客户进行风格分类。最终得到的客户风格画像数据是对每个交易用户进行风格分类后的结果，用于后续的风险规则引擎分析和优化。

步骤S44：根据客户风格画像数据对风险规则引擎进行画像特征匹配分析，从而获取画像规则对应关系表；

具体地，例如，可以分析客户风格画像数据中的风格特征和画像规则引擎中的规则要求。对每个客户风格画像数据，与画像规则引擎中的规则进行特征匹配分析，确定匹配程度或符合度。最终得到的画像规则对应关系表是客户风格画像数据与风险规则引擎中的规则之间的匹配关系表，用于后续的模式匹配优化。

步骤S45：根据画像规则对应关系表对风险规则引擎进行模式匹配优化，从而获取优化风险规则引擎。

具体地，例如，可以遍历画像规则对应关系表中的每个匹配结果和规则要求。针对每个匹配结果，分析其与规则要求之间的匹配程度或符合度。这可以通过比较画像规则对应关系表中的特征值与规则要求中的条件进行评估。根据匹配程度或符合度的评估结果，确定需要进行的优化操作，可能包括增加、删除或修改规则。增加规则：如果某个匹配结果没有与之匹配的规则，但具有一定的重要性或价值，可以添加新的规则以覆盖该情况。删除规则：如果某个规则与任何匹配结果都不匹配或不再具有实际意义，可以将其从规则引擎中删除，以减少规则引擎的复杂性。修改规则：对于与匹配结果相关但匹配程度较低的规则，可以进行修改以提高其准确性和适应性，使其更好地匹配画像规则对应关系表中的特征值。执行相应的优化操作，对规则引擎进行调整。增加规则：根据新增的规则要求，向规则引擎中添加新的规则。删除规则：从规则引擎中移除不再需要的规则。修改规则：对现有的规则进行修改，更新其条件、动作或其他相关信息。验证优化后的规则引擎的性能和效果。使用测试数据或实际交易数据对优化后的规则引擎进行验证，评估其准确性和适应性。可以比较优化前后的规则引擎在相同数据集上的性能指标，例如匹配率、误报率或准确度。根据验证结果进行必要的调整和改进。如果优化后的规则引擎表现良好，符合预期，则可以将其应用于实际的风险评估和决策支持中。如果验证结果不理想，可以根据问题的具体情况，重新调整规则引擎的规则或优化策略，进行进一步的改进。最终得到的优化风险规则引擎是经过模式匹配优化后的规则引擎，可用于处理新的交易用户数据，并进行风险评估和决策支持。

本发明通过采集用户历史交易行为数据，可以获取用户在金融产品中的交易记录和行为模式。这些历史交易行为数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，可以提供关于用户的交易偏好、风险承受能力和行为习惯等信息，帮助识别用户的风险偏好和行为模式，从而更准确地评估用户的风险水平和制定个性化的风险管理策略。通过对用户历史交易行为数据进行属性特征挖掘，可以发现隐藏在数据中的用户特征和行为模式。这些客户属性特征数据对于风险管控方法非常有益，可以提供用户的个人特征、交易模式和偏好等信息，帮助深入了解用户的需求和行为动机，从而更好地理解和预测用户的风险行为。通过根据客户属性特征数据以投资金额为分类标准对用户进行客户风格分类，可以将用户划分为不同的风格类别。这些客户风格画像数据对于风险管控方法非常有益，可以提供关于用户的投资偏好、风险承受能力和风格特征等信息，帮助区分不同类型的用户风格，从而更好地量化用户的风险水平和制定相应的风险管理策略。通过对客户风格画像数据进行画像特征匹配分析，可以将用户的风格特征与相应的风险规则进行匹配。这个画像规则对应关系表对于风险管控方法非常有益，可以建立用户画像与风险规则之间的映射关系，帮助识别不同风格用户所面临的风险类型和风险敞口，为后续的风险管理和决策提供依据。通过根据画像规则对应关系表进行模式匹配优化，可以对风险规则引擎进行优化和调整。这个优化后的风险规则引擎对于风险管控方法非常有益，可以根据用户的风格特征和画像规则，精确匹配相应的风险规则，提供更准确和个性化的风险管理策略，帮助实现更精细化的风险控制和用户服务。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对目标产品进行市场行情数据同步采集，从而构建实时市场数据池；

具体地，例如，可以确定需要采集的市场行情数据，例如股票价格、指数数据等。使用合适的数据源或API，从市场数据提供商获取实时市场行情数据。将采集到的市场行情数据存储到实时市场数据池中，以便后续的处理和分析。

步骤S52：对实时市场数据池进行结构化处理并提取核心行情指标，从而获取市场动态指标数据；

具体地，例如，可以对实时市场数据进行清洗和整理，去除无效或错误的数据。根据目标金融产品的需求，从实时市场数据中提取核心行情指标，例如开盘价、收盘价、最高价、最低价等。对提取到的核心行情指标进行计算或处理，生成市场动态指标数据，如涨跌幅、交易量等。

步骤S53：根据市场动态指标数据利用优化风险规则引擎对目标金融产品进行基于动态阈值的风险评级，从而获取风险评级数据；

具体地，例如，可以确定需要考虑的市场动态指标，例如股票的涨跌幅、成交量等。根据目标金融产品的特性和风险评估需求，设计相应的规则，例如规定当某个指标超过或低于特定阈值时触发风险评级。设置动态阈值的计算方法，可以基于历史数据、行业标准或其他相关因素来确定阈值的变化范围。将市场动态指标数据传输到风险规则引擎中，以便进行评估。风险规则引擎根据预先定义的规则和动态阈值，对每个指标进行匹配和比较，以确定是否触发风险评级。风险规则引擎根据匹配结果和规则的优先级，确定最终的风险评级。根据规则的定义和匹配程度，将目标金融产品划分为不同的风险等级，如低风险、中风险、高风险等。可以为每个风险等级定义相应的处理措施或建议，以支持风险管理和决策制定。

步骤S54：获取目标用户投入资金数据；对目标用户进行损失敏感度统计分析，从而获取损失敏感度数据；根据损失敏感度数据对目标用户进行风险承受度分析，从而获取风险承受度数据；

具体地，例如，可以从用户交易记录或账户信息中获取目标用户的投入资金数据。这可以包括用户的初始投资金额、最近投入资金的时间和金额等信息。基于用户的历史交易记录和投入资金数据，计算用户的损失敏感度。损失敏感度可以通过计算用户的投入资金与已实现或潜在损失之间的比例或差异来衡量。设定风险承受度的评估指标和标准，例如根据损失敏感度的阈值来划分风险承受度等级。根据目标用户的损失敏感度数据，将其归类为相应的风险承受度等级，如低、中、高等。

步骤S55：根据风险评级数据以及目标用户投入资金数据对目标金融产品进行风险损失预测分析，从而获取损失金额预测数据；

具体地，例如，可以基于风险评级数据以及目标用户投入资金数据，进行风险损失预测分析。目标用户投入资金数据是指用户在该金融产品中投入的资金金额。这可以涉及建立统计模型、风险评估模型或者其他相关方法来预测目标金融产品的风险损失。预测模型可以考虑风险评级和投入资金等因素，从而得出损失金额的预测结果。完成预测分析后，可以得到目标金融产品的损失金额预测数据。

步骤S56：对损失金额预测数据进行风险收益比分析，从而获取风险收益比数据；

具体地，例如，可以使用损失金额预测数据进行风险收益比分析。风险收益比是用于评估投资风险与预期收益之间的关系。可以根据损失金额的预测结果和预期收益数据，计算出风险收益比。根据计算得到的风险收益比数据，对目标金融产品进行评估。较高的风险收益比表示相对较高的潜在风险与预期收益之间的关系，而较低的风险收益比表示相对较低的风险与预期收益之间的关系。完成风险收益比分析后，可以得到目标金融产品的风险收益比数据。

步骤S57：根据风险收益比数据以及风险承受度数据进行风险管控策略制定，从而获取风险管控总方案。

具体地，例如，可以结合风险收益比数据和风险承受度数据，分析风险收益比数据和风险承受度数据之间的关系，了解投资者对不同风险水平下的预期收益的偏好。根据投资者的风险承受度和风险收益比的分析结果，制定风险管控策略。这些策略可以包括：设定投资组合或金融产品的最大风险水平，确保不超过投资者的风险承受度。设定预期收益目标，并根据风险收益比数据和投资者的风险偏好调整投资组合的配置。设定风险控制措施，如止损点、分散投资、风险警示机制等，以限制潜在损失。考虑投资者的时间偏好和资金需求，制定合理的投资期限和资金流动性管理策略。完成风险管控策略制定后，得到风险管控总方案：将制定的风险管控策略整合为综合方案，确保该方案能够全面管理目标金融产品的风险。方案应包含具体的操作指南、决策流程和风险监控措施，以帮助投资者或金融机构在实际操作中进行风险管理和决策。方案还应考虑不同风险情景下的应对措施，并定期进行评估和调整，以确保风险管控的有效性和及时性。

本发明通过对目标产品进行市场行情数据的同步采集，可以获取实时的市场行情数据，并构建实时市场数据池。这个实时市场数据池对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，它提供了最新的市场信息和行情数据，为后续的风险评级、风险预测和风险管控策略制定提供了基础数据和依据。通过对实时市场数据池进行结构化处理和提取核心行情指标，可以提取出关键的市场动态指标数据。这些市场动态指标数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，可以反映市场的波动情况、趋势变化和风险水平。这些数据有助于更好地理解市场的风险特征和动态变化，为后续的风险评级和风险预测提供重要参考。通过利用优化风险规则引擎根据市场动态指标数据进行基于动态阈值的风险评级，可以对目标金融产品进行风险评级。这个风险评级数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，可以量化和评估目标金融产品的风险水平。这有助于更好地了解目标金融产品的风险特征和风险级别，为后续的风险预测和风险管控策略制定提供依据。通过获取目标用户的投入资金数据，并对目标用户进行损失敏感度统计分析和风险承受度分析，可以获取目标用户的损失敏感度数据和风险承受度数据。这些数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，可以帮助了解目标用户对风险的敏感程度和承受能力。这有助于量化目标用户的风险偏好和风险承受能力，为后续的风险预测和风险管控策略制定提供依据。通过根据风险评级数据和目标用户投入资金数据对目标金融产品进行风险损失预测分析，可以得到损失金额预测数据。这个损失金额预测数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，它可以帮助评估目标金融产品可能面临的风险损失程度。这有助于制定风险管控策略、提前预警风险，并进行充分的风险准备。通过对损失金额预测数据进行风险收益比分析，可以得到风险收益比数据。这个风险收益比数据对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，它可以帮助评估目标金融产品的风险与收益之间的关系。通过比较风险与收益的比值，可以确定风险承受的合理范围，从而为风险管控策略的制定提供依据。通过根据风险收益比数据和风险承受度数据进行风险管控策略的制定，可以得到风险管控总方案。这个风险管控总方案对于基于规则引擎的金融产品风险管控方法非常有益，它综合考虑了风险收益比、风险承受度以及市场行情等因素，制定出针对目标金融产品的具体风险管控策略。这有助于有效管理和控制金融产品的风险，保护投资者的利益，并提高风险管理的精确性和效率。综上所述，本发明为整个风险管控过程提供了有益的数据、分析和决策支持，帮助实现对金融产品风险的有效管理和控制。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；

步骤S2：对交易成交量数据进行交易量突变分析，从而获取交易量突变点数据；根据金融产品价格变动数据以及交易量突变点数据对目标金融产品进行价格波动历史演变趋势复原，从而获取价格历史走势数据；

步骤S3：对价格历史走势数据进行突变多因素分析，从而获取突变多因素数据集；对价格历史走势数据进行价格回升检测，从而获取检测结果数据；根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立，从而获取风险规则引擎；

步骤S4：对交易用户数据进行客户画像分析，从而获取客户风格画像数据；根据客户风格画像数据对风险规则引擎进行模式匹配优化，从而获取优化风险规则引擎；

步骤S5：对目标金融产品进行市场行情数据实时监测，从而获取实时市场数据；根据实时市场数据利用优化风险规则引擎对目标金融产品进行基于动态阈值的风险评级，从而获取风险评级数据；根据风险评级数据进行风险管控策略制定，从而获取风险管控总方案。

2.根据权利要求1所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：对目标金融产品进行生命周期检测，从而获取生命周期数据；

步骤S12：将生命周期数据与预设的生期阈值进行对比，当生命周期数据大于或等于预设的生命周期阈值时，对目标金融产品进行历史交易数据采集时间窗口制定，从而获取第一时间窗口数据；

步骤S13：当生命周期数据小于预设的生命周期阈值时，将生命周期数据作为第二时间窗口数据；

步骤S14：对目标金融产品进行交易数源确定，从而获取交易数据源数据；

步骤S15：根据第一时间窗口数据以及交易数据源数据对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据；

步骤S16：根据第二时间窗口数据以及交易数据源数据对目标金融产品进行历史交易数据采集，从而获取轻量历史交易数据集，其中轻量历史交易数据集包括轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据；

步骤S17：根据第一时间窗口数据以及第二时间窗口数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

3.根据权利要求2所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S17包括以下步骤：

步骤S171：对第一时间窗口数据与第二时间窗口数据进行时间差异计算，从而获取时间窗口差异数据；

步骤S172：对轻量交易成交量数据进行变化趋势曲线绘制，从而获取成交量趋势曲线；

步骤S173：根据轻量交易成交量数据对轻量交易用户数据进行用户资产配置分析，从而获取用户资产配置数据；

步骤S174：对目标金融产品进行用户浏览行为检测，从而获取用户身份统计数据；

步骤S175：根据用户身份统计数据对目标金融产品进行曝光度计算，从而获取产品曝光度数据；

步骤S176：根据时间窗口差异数据对轻量历史交易数据集进行目标数据增量估计，从而获取补充量估计数据；

步骤S178：根据成交量趋势曲线、用户资产配置数据以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

4.根据权利要求3所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S175中通过金融产品曝光度计算公式进行曝光度计算，其中，金融产品曝光度计算公式如下所示：

式中，E为金融产品曝光度，T为曝光度的时间范围，t为时间变量，为金融产品价格变化率，P为金融产品价格，N为金融产品交易用户数，π为圆周率，σ为金融产品价格波动率，e为自然对数的底数，μ为金融产品价格均值，n为金融产品浏览用户数，i为第i个用户的序号，V_i为第i个用户的资产配置。

5.根据权利要求3所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S178包括以下步骤：

步骤S1781：对目标金融产品进行同类型金融产品信息采集，从而获取同类型金融产品数据集，其中同类型金融产品数据集包括多个同类型金融产品相应的金融产品详细信息数据，同时每个同类型金融产品相应的金融产品详细信息数据包括产品存续时长数据、产品所属公司规模数据以及用户量数据；

步骤S1782：基于产品存续时长数据、产品所述公司规模数据以及用户量数据对相应的同类型金融产品进行产品路径分析，从而获取产品发展趋势数据集，其中产品发展趋势数据集包括多个同类型金融产品的产品发展趋势数据；

步骤S1783：对目标金融产品所属公司进行初建信息采集，从而获取目标产品所属公司规模数据；

步骤S1784：对同类型金融产品进行初建信息采集，从而获取同类型产品公司规模数据集，其中同类型产品公司规模数据集包括多个同类型产品公司规模数据；

步骤S1785：将目标产品所属公司规模数据与同类型产品公司规模数据集进行匹配筛选，从而获取第一匹配公司规模数据、第二匹配公司规模数据以及第三匹配公司规模数据；

步骤S1786：分别对第一匹配公司规模数据、第二匹配公司规模数据与第三匹配公司规模数据对相应的金融产品进行市场价值演化趋势分析，从而获取第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据以及第三产品价值历史演变数据；

步骤S1787：根据第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据、第三产品价值历史演变数据、成交量趋势曲线、用户资产配置数据以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

6.根据权利要求5所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S1787包括以下步骤：

步骤S17871：分别对第一产品价值历史演变数据、第二产品价值历史演变数据以及第三产品价值历史演变数据进行演变曲线绘制，从而获取第一产品价值历史演变曲线、第二产品价值历史演变曲线以及第三产品价值历史演变曲线；

步骤S17872：对第一产品价值历史演变曲线、第二产品价值历史演变曲线以及第三产品价值历史演变曲线进行波动特征提取，从而获取波动参数特征数据；

步骤S17873：根据轻量交易成交量数据、轻量交易用户数据以及轻量金融产品价格变动数据对目标金融产品进行产品市场价值推理预测，从而获取目标产品短期价值预测数据；

步骤S17874：对目标短期产品价值预测数据进行曲线绘制，从而获取目标产品短期价值预测曲线；

步骤S17875：根据波动参数特征数据对目标产品价值预测分布曲线进行波动参数校准，从而获取修正目标产品短期价值预测曲线；

步骤S17876：根据修正目标产品短期价值预测曲线以及补充量估计数据对轻量历史交易数据集进行扩张重构处理，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

7.根据权利要求6所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S17876包括以下步骤：

步骤S178761：根据修正目标产品短期价值预测曲线对目标金融产品进行价格波动率预测，从而获取价格波动率预测数据；

步骤S178762：根据价格波动率预测数据以及补充量估计数据对目标金融产品进行交易成交量预测，从而获取交易成交量预测数据，其中交易成交量预测数据为补充量估计数据的两倍；

步骤S178763：根据补充量估计数据对交易成交量预测数据进行隔日采样提取，从而获取历史交易填充数据集；

步骤S178764：按照时间顺序利用历史交易填充数据集对轻量历史交易数据集进行数据插值填充，从而获取历史交易数据集，其中历史交易数据集包括交易成交量数据、交易用户数据以及金融产品价格变动数据。

8.根据权利要求1所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对价格历史走势数据进行价格突变点提取，从而获取价格突变点数据集，其中价格突变点数据集包括多个价格突变点；

步骤S32：对价格突变点进行事件相关因素回溯分析，从而获取事件因素数据；

步骤S33：根据价格历史走势数据对价格突变点进行金融产品价格波动跨度计算，从而获取价格波动跨度数据；

步骤S34：遍历价格突变点数据集，重复步骤S32至步骤S33，从而获取事件因素数据集以及价格波动跨度数据集，其中事件因素数据集包括多个事件因素数据，价格波动跨度数据集包括多个价格波动跨度数据，事件因素数据集中的事件因素数据与价格波动跨度数据集中的价格波动跨度数据存在一一对应的关系；

步骤S35：对事件因素数据集进行权重评估，从而获取权重评估结果数据集；根据价格波动跨度数据集以及权重评估结果数据集对事件因素数据集进行权重动态调整，从而获取突变多因素数据集；

步骤S36：对价格历史走势数据进行价格回升检测，从而获取检测结果数据；

步骤S37：根据检测结果数据对突变多因素数据集进行风险规则库建立，从而获取风险规则引擎。

9.根据权利要求1所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对交易用户数据对应的用户进行历史交易行为数据采集，从而获取用户历史交易行为数据；

步骤S42：对用户历史交易行为数据进行用户属性特征挖掘，从而获取客户属性特征数据；

步骤S43：根据客户属性特征数据以投资金额作为分类标准对用户进行客户风格分类，从而获取客户风格画像数据；

步骤S44：根据客户风格画像数据对风险规则引擎进行画像特征匹配分析，从而获取画像规则对应关系表；

步骤S45：根据画像规则对应关系表对风险规则引擎进行模式匹配优化，从而获取优化风险规则引擎。

10.根据权利要求1所述的基于规则引擎的金融产品风险管控方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：对目标产品进行市场行情数据同步采集，从而构建实时市场数据池；

步骤S52：对实时市场数据池进行结构化处理并提取核心行情指标，从而获取市场动态指标数据；

步骤S53：根据市场动态指标数据利用优化风险规则引擎对目标金融产品进行基于动态阈值的风险评级，从而获取风险评级数据；

步骤S54：获取目标用户投入资金数据；对目标用户进行损失敏感度统计分析，从而获取损失敏感度数据；根据损失敏感度数据对目标用户进行风险承受度分析，从而获取风险承受度数据；

步骤S55：根据风险评级数据以及目标用户投入资金数据对目标金融产品进行风险损失预测分析，从而获取损失金额预测数据；

步骤S56：对损失金额预测数据进行风险收益比分析，从而获取风险收益比数据；

步骤S57：根据风险收益比数据以及风险承受度数据进行风险管控策略制定，从而获取风险管控总方案。