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公开(公告)号：CN115564190A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211132107.2
申请日：2022-09-16
申请人： 中信建投证券股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明实施例提供了一种执行工作流的方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机数据处理技术领域。该方法包括：获取待执行工作流的流程内容对应的目标流程图；解析所述目标流程图，得到节点信息；基于所述节点信息中的每一节点的节点类型，判断所述目标流程图是否符合预设格式规则；在所述目标流程图符合所述预设格式规则的情况下，基于所述节点信息，利用指定线程池中的线程，依次执行所述目标流程图中每一属于任务类型的节点所表征的目标任务，以实现按照所述目标流程图所表征的执行顺序执行各个目标任务。应用本发明实施例提供的方案，可以有效执行包含有各种执行次序的任务的工作流。
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公开(公告)号：CN114565466A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210257314.4
申请日：2022-03-16
申请人： 中信建投证券股份有限公司
摘要： 本发明公开的基于RoBERTa的股票行业舆情智能排序方法，包括：获取股票行业舆情数据；按照股票所属行业和板块对股票舆情数据分类；预处理股票舆情数据，其中，结构化数值数据采用去极值、填充、标准化方法进行预处理，非结构化文本数据采用去停用词、中文分词方法进行预处理；结构化数据直接作为特征向量输入至模型，非结构化数据分别通过适配金融股票时间序列的时间编码、TF‑IDF和Word2vec算法转换为特征向量再进行融合拼接，然后输入至模型；训练RoBERTa模型，基于模型预测结果分析股票各行业和各板块下一段时间的涨跌趋势。该方法创造性地结合金融股票时序性质、AI自然语言编码优势，大幅提高RoBERTa在股票投资领域的模型性能，实现基于舆情数据对股票的智能而且准确的排序。
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公开(公告)号：CN118484664A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410682277.0
申请日：2024-05-29
申请人： 中信建投证券股份有限公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06Q40/04 , G06Q40/06 , G06N3/0455
摘要： 本发明实施例提供了一种数据降维方法、装置、电子设备及存储介质，涉及大数据处理技术领域，上述方法包括：获得金融产品的多个目标指标分别对应的指标值序列；将指标值输入第一编码网络进行数据降维，得到第一维数的第一降维结果，第一维数依据各目标指标的金融语义的相关程度确定；将第一降维结果中指定维度的指标值输入第二编码网络进行数据降维，得到第二维数的第二降维结果，第二维数依据第一编码子网络的输出数据中各维度的金融语义的相关程度确定；合并第二降维结果和第一降维结果中除指定维度外其他维度的指标值，得到所获得指标值的降维结果。应用本发明实施例提供的方案，能够对所获得的指标值进行降维，得到降维后的指标值。
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公开(公告)号：CN114840315A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210257310.6
申请日：2022-03-16
申请人： 中信建投证券股份有限公司
IPC分类号： G06F9/48
摘要： 本发明实施例公开了一种基于zeppelin的任务调度模块、装置及方法，该方法包括：azkaban调度平台调度zeppelin平台页面定义的spark任务；任务调度模块基于事件触发提交任务给zeppelin平台；zeppelin平台接收到任务信息后，与spark解释器进程建立连接，并将提交任务给spark解释器进程；spark解释器在接收到zeppelin平台提交的任务后，根据任务中包含的yarn队列信息，将任务提交到yarn指定队列，执行spark任务。本发明实现了一个任务调度模块同时调度多个spark任务提交到yarn资源池，完成了多任务的并行执行，大幅提高了整体执行效率。
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公开(公告)号：CN115982229A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211574904.6
申请日：2022-12-08
申请人： 中信建投证券股份有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/22 , G06Q40/06 , G06F123/02
摘要： 本发明实施例提供了一种证券处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：利用多只证券的指定描述数据，计算所述多只证券中每两只证券间的关于相关性的辅助评估值；利用每两只证券的关于相关性的辅助评估值，构建关系图；从所述关系图中识别符合预定筛选条件的各个目标顶点对，得到每一目标顶点对所表示的证券对；计算在不同的历史时间段内每一证券对中的证券的价格相关系数，并利用计算得到的价格相关系数，确定每一证券对的价格相关系数在时间维度的变化趋势；从多个证券对中，选取所对应变化趋势表征价格相关系数增大的目标证券对；基于所选取的目标证券对，确定至少一组具有相关性的证券。通过本方案，可以筛选出具有相关性的证券。
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