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

背景技術：

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，并作出相應的投資決策。這些系統(tǒng)的目標是通過科學的方法，降低投資風險，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，例如采用機器學習和人工智能技術來進行更精準的市場預測和風險評估。

2、傳統(tǒng)投資決策系統(tǒng)存在以下關鍵缺陷：

3、數(shù)據(jù)孤島與響應延遲：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、供應鏈物聯(lián)網(wǎng)等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)，導致風險監(jiān)測維度受限。

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

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

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

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術中的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種基于聯(lián)邦學習與多模態(tài)風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)邦學習與多模態(tài)風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強化學習引擎，狀態(tài)空間包含表面標準差的梯度、市場偏度及歸一化植被指數(shù)變化量，動作空間為資產(chǎn)權重動態(tài)調(diào)整及杠桿率控制，優(yōu)化目標為風險評價與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)的融合權重；

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

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，預測農(nóng)產(chǎn)品期貨價格波動；

9、供應鏈數(shù)據(jù)通道，通過全球部署的rfid傳感器網(wǎng)絡實時采集溫度、濕度及振動數(shù)據(jù)，采用lstm與garch復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，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的偏導數(shù)；表示物理量對曲率k的偏導數(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)聚合權重，為客戶端k上的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量，k為參與訓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，所述風險評價與black-litterman約束的混合模型表達式為：

19、

20、其中，為權重向量；是基于black-litterman模型的權重向量；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)坐標映射至供應鏈節(jié)點地理坐標系，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，是供應鏈數(shù)據(jù)的關鍵向量，是金融數(shù)據(jù)的價值向量；

25、動態(tài)風險畫像模塊，實時更新三類風險指標：

26、區(qū)域調(diào)整風險：基于衛(wèi)星圖像事件檢測模型，按預設周期進行更新；

27、供應鏈風險：通過lstm異常評分與garch波動率復合計算，更新頻率為實時；

28、市場流動性風險：通過波動率曲面梯度突變檢測，當超出預設范圍時觸發(fā)市場結(jié)構(gòu)預警，每秒更新一次。

29、優(yōu)選地，所述智能決策層進一步包括：

30、時變風險預算模型，動態(tài)調(diào)整資產(chǎn)權重，計算公式為：

31、

32、其中，表示在時間t時資產(chǎn)i的權重；是時間t的調(diào)整參數(shù)，；為時間t時資產(chǎn)i的風險調(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、自適應閾值控制模塊，動態(tài)調(diào)節(jié)風險參數(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值分析生成風險因子貢獻度熱力圖，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)邦學習與多模態(tài)風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)權重優(yōu)化；

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

50、所述td3算法為：

51、

52、其中，是在時間t的狀態(tài)向量；是表面標準差的梯度；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)邦學習、動態(tài)風險建模與強化學習優(yōu)化，解決了傳統(tǒng)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)整合、實時風控及跨市場分析中的核心痛點，在風險預警時效性、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供應鏈軌跡、期權波動率曲面），監(jiān)測指標擴展至300+項，覆蓋區(qū)域調(diào)整、供應鏈、市場流動性等多維風險；通過衛(wèi)星影像解析（ndvi計算誤差<0.5像素）與供應鏈傳感器網(wǎng)絡（rfid節(jié)點>5000個），提前36-72小時預警供應鏈中斷，準確率達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/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。