余额珍资产流动入流动出产预测.PDF 21页

  余额珍资产流动入流动出产预测

  撰写人:谢春天阳,潘紫岑,张予琪

  所属地区:中国江苏节南京市

  校:南京本国语校

  指点教养员:南京父亲学计算机系高阳教养任命

  2015年8月

  余额珍资产流动入流动出产预测

  摘要:跟遂互联网金融的展开,遂存放遂取的钱币基金(比如余额珍)成为了人们对小规模资产终止理财的

  新习尚。此雕刻些基金每天邑会触及极为微少量的资产流动入和流动出产,其活触动性和装置然性把持成为了壹个要紧的讯问

  题。为了拥有效地把持活触动性,将剩装置然资产用于投资,基金公司需寻求对不到来壹段时间的该基金的申购赎回

  回情景终止预测。为了找到在还愿事情场景中效实最好的方案,本文使用阿里巴巴供的叁万余额珍用户

  在13个月中的脱敏完整顿行为数据和用户信息数据,运用回归和时间前言列剖析方法和ARIMA、神物经网绕、线

  性回归和GBDT模具终止对比,对不到来壹个月的每日购置和赎回回数据终止了较为正确的预测,并对特点的提

  取终止了剖析。就中,运用星期、月份和假期的GBDT算法体即兴最好。

  关键词:父亲数据,机具念书,余额珍,回归,时间前言列,神物经网绕,资产办

  AlibabaYuE’BaoCapitalInflowandOutflowPrediction

  Abstract: With the development of Internet Finance, money market funds such as YuE’Bao have become new

  fashionofsmall-scaleinvestments.Thesefundsmeetlargedemandsofpurchaseandredemptioneveryday,andsee

  liquidityandpositionmanagement asavital issue.Inordertomanage liquidityeffectivelyandusetherest ofthe

  capitalininvestments,fundmanagersneedtopredictthecapitalinflowandoutflowinthenearfuture.Inorderto

  find the best solution for practical use, in this paper we take desensitized full behavior log of 30,000YuE’Bao

  users overthe courseof 13months, applyregression andtime seriesanalysistothedata,analyzethe selectionof

  features,andpredicttotal amountofpurchase andredemptionper dayforthenextmonth.Amongthe algorithms

  wetested,GBDTregressionwithweekly,monthlyandholidayfeaturesworkedthebest.

  Key Words: Big Data, Machine Learning, YuE’Bao, Regression, Time Series, Neural Network, Capital

  Managment

  背景伸见

  近日到几年,互联网金融正逐步成为金融体系中的要紧结合片断。跟遂却遂存放遂取的基金普

  及和壮父亲,每天邑会触及极为微少量的资产流动入和流动出产,就中首当其冲的坚硬是阿里巴巴旗下蚂蚁金

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