一种数据处理方法、装置及电子设备与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。


背景技术：

2.在目前的中国经济市场，利率互换产品已经成为经济市场中重要的组成部分，常见的利率互换产品有债券、股票等，利率互换是同种通货不同利率的利息交换，比如：在利率互换产品交易过程中，金额a有两种计算利息的方式，一种是按照固定利率计算a的利息，另一种是按照浮动利率计算a的利息，若采用固定利率计算出a的利息为a，采用浮动利率计算出a的利息为b，客户1持有a，客户2持有b，当客户1与客户2进行交易后，客户1会持有b，客户2会持有a，上述描述的交易过程就为一次利率互换产品的交易过程，在利率互换产品的交易过程中，为了保证交易的公平，需要提前对利率互换产品进行定价。
3.目前，中国经济市场对于利率互换产品的定价都是通过比较利率互换产品的浮动收益率和固定收益率，获得该利率互换产品的利率风险，然后再将该利率风险同实际的投资者预期相比较，来判断利率互换产品的定价的正确性。
4.由于该方法是通过收集现有的利率互换产品的浮动收益率和固定收益率来确定出利率风险，从而基于利率风险计算出统计时的时间节点对应的损益值，但是，按照上述描述的方法确定出的利率风险以及损益值只是将各个统计时间段之内的利率风险以及损益值划分至距离最近的时间节点，并将该时间节点上的利率风险值以及损益值相加，没有考虑到交割日期的利率风险值以及损益值在时间节点之间时，利率风险值以及损益值对两端的时间节点的影响，造成获得的利率风险以及损益数据不准确。


技术实现要素：

5.本技术实施例提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，通过预设加权算法计算利率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值，将利率曲线上每个时间节点对应的利率风险以及目标损益值进行重新分配，能够根据实际情况对各个利率风险节点之间的各个时间节点的权重值进行调整，减少了每笔交易金额的交割日期对利率风险以及目标损益值的影响，从而提高了利率风险值以及目标损益值的准确度。
6.第一方面，本技术提供了一种数据处理方法，所述方法包括：
7.获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点；
8.从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点；
9.按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。
10.通过上述描述的方法，从利率曲线上的所有时间节点上筛选出利率风险节点，并通过预设加权算法计算出利率风险节点之间的各个时间节点对应的权重值，且利率风险节点之间的各个时间节点对应的权重值能够根据实际情况进行调整，再基于权重值计算出利
率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值，降低了统计日期与交割日期不一致对统计出的各个时间节点对应的利率风险值以及目标损益值的影响，提高了计算出的利率风险值以及目标损益值的准确率。
11.在一种可能的设计中，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值，包括：
12.获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；
13.按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，获得所述利率曲线的每个利率风险节点分别对应的第一现金流现值以及第二现金流现值；
14.将所述第一现金流现值以及所述第二现金流现值带入预设利率风险算法，计算出每个利率风险节点分别对应的利率风险值。
15.在一种可能的设计中，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，包括：
16.将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的间隔位置进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；或
17.将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值。
18.在一种可能的设计中，按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，包括：
19.按照时间顺序读取所述利率曲线上的各个时间节点分别对应的权重值；
20.按照各个时间节点各自对应的权重值分别向上以及向下平移目标单位值，获得向上平移目标单位值的利率曲线以及向下平移目标单位值的利率曲线。
21.在一种可能的设计中，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的目标损益值之前，包括：
22.获得所述利率曲线中每笔交易金额对应的交割日期，计算出每笔交易金额在交割日期进行交易时的初始损益值。
23.在一种可能的设计中，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的目标损益值，包括：
24.计算出所述利率曲线上的相邻利率风险节点之间的时间差值，按照所述时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；
25.提取出每个利率风险节点对应的初始损益值，按照所述权重值分配所述初始损益值；
26.统计出每个利率风险节点对应的总初始损益值，并将所述初始损益值作为目标损益值，获得每个利率风险节点对应的目标损益值。
27.第二方面，本技术提供了一种数据处理装置，所述装置包括：
28.获取模块，用于获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点；
29.筛选模块，用于从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点；
30.计算模块，用于按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。
31.在一种可能的设计中，所述计算模块，具体用于获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，获得所述利率曲线的每个利率风险节点分别对应的第一现金流现值以及第二现金流现值，将所述第一现金流现值以及所述第二现金流现值带入预设利率风险算法，计算出每个利率风险节点分别对应的利率风险值。
32.在一种可能的设计中，所述计算模块，还用于将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的间隔位置进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值。
33.在一种可能的设计中，所述计算模块，还用于按照时间顺序读取所述利率曲线上的各个时间节点分别对应的权重值，按照各个时间节点各自对应的权重值分别向上以及向下平移目标单位值，获得向上平移目标单位值的利率曲线以及向下平移目标单位值的利率曲线。
34.在一种可能的设计中，所述计算模块，还用于获得所述利率曲线中每笔交易金额对应的交割日期，计算出每笔交易金额在交割日期进行交易时的初始损益值。
35.在一种可能的设计中，所述计算模块，还用于计算出所述利率曲线上的相邻利率风险节点之间的时间差值，按照所述时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，提取出每个利率风险节点对应的初始损益值，按照所述权重值分配所述初始损益值，统计出每个利率风险节点对应的总初始损益值，并将所述初始损益值作为目标损益值，获得每个利率风险节点对应的目标损益值。
36.第三方面，本技术提供了一种电子设备，包括：
37.存储器，用于存放计算机程序；
38.处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现上述的一种数据处理方法步骤。
39.第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种数据处理方法步骤。
40.第五方面，本技术提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述数据处理方法步骤。
41.上述第一方面至第五方面中的各个方面以及各个方面可能达到的技术效果请参照上述针对第一方面或第一方面中的各种可能方案可以达到的技术效果说明，这里不再重复赘述。
附图说明
42.图1为本技术提供的一种数据处理方法步骤的流程图；
43.图2为本技术提供的一种数据处理装置的结构示意图；
44.图3为本技术提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
45.为了使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术作进一步地详细描述。方法实施例中的具体操作方法也可以应用于装置实施例或系统实施例中。需要说明的是，在本技术的描述中“多个”理解为“至少两个”。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。a与b连接，可以表示：a与b直接连接和a与b通过c连接这两种情况。另外，在本技术的描述中，“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性，也不能理解为指示或暗示顺序。
46.在以往的技术中，是通过收集现有的利率互换产品的浮动收益率以及固定收益率来确定出利率风险，在基于利率风险计算出统计时间节点对应的损益值，但是，计算出的利率风险值以及损益值只是将利率风险值以及损益值划分至距离最近的时间节点，并将该时间节点对应的所有利率风险值以及损益值相加，获得该时间节点对应的利率风险值以及损益值，由于没有考虑到存在交割日期在各个时间节点之间时，该交割日期对应的交易数据会对当前交割日期所属的最小范围的时间段对应的时间节点造成影响，因此，造成计算出的利率风险值以及目标损益值不准确。
47.为了解决上述描述的问题，本技术实施例提供了一种数据处理方法，用以提高利率风险值以及目标损益值的准确度。其中，本技术实施例所述方法和装置基于同一技术构思，由于方法及装置所解决问题的原理相似，因此装置与方法的实施例可以相互参见，重复之处不再赘述，本技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
48.下面结合附图，对本技术实施例进行详细描述。
49.参照图1，本技术提供了一种数据处理方法，该方法可以计算出各个利率风险节点之间各个时间对应的权重值，并基于权重值计算出每个利率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值，从而提高利率风险值以及目标损益值的准确度，该方法的实现流程如下：
50.步骤s1：获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点。
51.当前，利率曲线是用来统计在各个时间节点上利率互换产品在不同交割日期时进行交易时对应的利率，需要注意的是，交割日期与时间节点可以一致，也可以不一致，时间节点为交易数据的统计期限，基于时间节点与利率生成的利率曲线可以用来反映各个时间节点的交易状况，为了基于利率曲线获得各个时间节点对应的利率风险值以及目标损益值，需要获得利率曲线以及利率曲线上的所有时间节点。
52.步骤s2：从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点。
53.由于利率曲线是按照统计交易数据的时间节点获得的，而对交易数据进行统计时的时间节点与所有利率互换产品的交割日期不能确保完全一致，交易数据归篮至某一个时间节点影响着该时间节点的利率风险值以及目标损益值，在实际情况中，存在大量的利率互换产品的交割日期在各个时间节点组成的时间段之间，处于该时间段之间的利率互换产品产生的交易数据如何归篮至某一个时间节点成为要解决的问题。
54.对交易数据的正确归篮的重要性进行说明之后，由于利率曲线上的时间节点对应的利率风险值受到固定利率以及浮动利率的影响，各个时间节点之间的交易数据存在巨大差异的情况，为了避免将时间节点之间的交易数据全部归篮至某一个时间节点，造成计算出的该时间节点的利率风险值以及目标损益值不准确的情况，需要从利率曲线的所有时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，预设数量值可根据实际情况进行调整，最后，将筛选出的时间节点作为利率风险节点。
55.需要进一步说明的是，利率风险节点可以基于固定期限模式进行设置，也可以基于曲线模式进行设置，基于固定期限设置利率风险节点时，固定期限可以是3个月、6个月，固定期限模式下利率风险节点全部为3个月、6个月，固定期限可以根据实际情况进行调整，因此，这里不做过多说明。
56.基于利率曲线描述设置利率风险节点时，每一条利率曲线互不影响，且每一条利率曲线对应的利率风险节点之间也互不影响。
57.比如：以美元、人民币为例，利率曲线上的时间节点依次为1月、2月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月，采用固定期限模式设置利率风险节点时，美元与人民币对应的利率风险节点是一致的，可以将1月、4月、5月、10月的时间节点作为利率风险节点，采用曲线模式设置利率风险节点时，美元对应的利率风险节点可以为2月、5月、7月、9月，人民币对应的利率风险节点可以为1月、4月、5月、10月。
58.采用上述描述的方法，从利率曲线的所有时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将该时间节点作为利率风险节点，能够根据实际情况调整利率风险节点的数量，避免了极端数据对利率风险节点的影响，有利于提高计算出的利率风险节点的准确度。
59.步骤s3：按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。
60.继续以上述从利率曲线的所有时间节点中确定出利率风险节点的例子进行说明，当利率风险节点确定之后，为了使利率风险节点之间的时间节点对应的利率风险值以及目标损益值更加准确，需要准确得到各个利率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值。
61.为了得到准确的利率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值，需要按照权重值对利率曲线进行上下移动，进而计算出每个利率风险节点对应的利率风险值。
62.本技术实施例中，采用了三种方式计算利率风险节点之间各个时间节点的权重值，第一种是基于利率曲线的所有时间节点之间的间隔位置进行加权计算，第二种是基于利率曲线的所有时间节点之间的时间差值进行加权计算，第三种是基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，第一种计算各个时间节点的权重值的方式与第二种计算权重值的方式可以作为利率风险对应的归篮计算方法，第三种计算权重值的方式可以作目标损益值对应的归篮计算方法。
63.基于利率曲线的所有时间节点之间的间隔位置进行加权计算的具体过程如下：
64.继续以上述的例子进行说明，确定出的利率风险节点对应的权重值如表1所示：
[0065] 1245678910利率风险节点11
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
利率风险节点4
ꢀꢀ1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
利率风险节点5
ꢀꢀꢀ1ꢀꢀꢀꢀꢀ
利率风险节点10
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ1[0066]
表1
[0067]
由上述的例子可知，确定出的利率风险节点为1月、4月、5月、10月，每个利率风险节点都对应一个利率风险值，因此，需要计算4次利率风险值，进而需要将利率曲线分别进行上下平移4次，因为只考虑利率曲线的相邻时间节点之间的间隔位置，因此，利率曲线上各个时间节点在计算每个利率风险节点的利率风险值的权重值如表2所示：
[0068] 1245678910利率风险节点110.50000000利率风险节点400.51000000利率风险节点500010.80.60.40.20利率风险节点1000000.20.40.60.81
[0069]
表2
[0070]
在表2中，每个时间节点对应的权重值的总和为1，当计算利率风险节点1对应的利率风险值时，虽然1月与2月之间相隔1个月、2月与4月之间间隔2个月、5月与10月之间间隔5个月，但是，1月与2月、2月与4月之间的权重值相等，查询表1可知利率风险节点1对应的权重值为1，为了能够计算出利率风险节点1的利率风险值，需要将利率曲线上时间节点为1的点向上平移一个单位，基于向上平移之后的利率曲线计算出第一现金流现值，还需要将利率曲线向下平移一个单位，基于向下平移的利率曲线计算出第二现金流现值，根据利率曲线计算出现金流现值为本领域的技术人员公知的技术，因此，这里不做过多说明。
[0071]
获得第一现金流现值以及第二现金流现值之后，将第一现金流现值以及第二现金流现值带入以下公式：
[0072][0073]
dv01代表利率风险节点的利率风险值，pv
′
代表利率曲线向上平移目标单位值之后计算出的第一现金流现值，pv
″
代表利率曲线向下平移目标单位值之后计算出的第二现金流现值，x bump代表利率曲线移动的目标单位值。
[0074]
基于上述的公式能够计算出利率风险节点1的利率风险值，由于计算出利率风险节点的利率风险值对应的过程相同，因此，其他利率风险节点的利率风险值的获取过程可参考利率风险节点1的利率风险值的获取过程，这里不做过多说明。
[0075]
基于利率曲线的所有时间节点之间的时间差值进行加权计算的具体过程如下：
[0076]
继续以确定出的利率风险节点进行说明，根据时间节点之间的时间差值计算出时间节点的权重值如表3所示：
[0077] 1245678910利率风险节点110.670000000利率风险节点400.331000000利率风险节点500010.80.60.40.20利率风险节点1000000.20.40.60.81
[0078]
表3
[0079]
在表3中，已知利率风险节点为1月、4月、5月、10月，1月与2月之间相隔1个月，2月与4月之间间隔2个月，5月与10月之间间隔5个月，将2月的权重值归篮至利率风险节点1的概率值为0.67，2月的权重值归篮至利率风险节点4的概率值为0.33，同理可知，5月与10月之间相差6、7、8、9四个月，均分至每一个利率风险节点的权重值为0.2，由于越靠近利率风险节点，将靠近利率风险节点的时间节点归篮至该利率风险节点的概率越高，所以，利率风险节点5对应的时间节点为6、7、8、9的权重值呈依次递减，利率风险节点10对应的时间节点6、7、8、9的权重值呈依次增。
[0080]
基于时间节点之间的时间差值计算出时间节点的权重值之后，将按照权重值对利率曲线进行上下平移，计算出每个利率风险节点对应的第一现金流现值以及第二现金流现值，最后，基于上述描述的公式计算出每个利率风险节点对应的利率风险值。
[0081]
基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值的计算过程如下：
[0082]
继续以确定出的利率风险节点进行说明，根据预设加权算法计算各个时间节点对应的权重值如表4所示：
[0083] 1245678910利率风险节点1100000000利率风险节点4011000000利率风险节点5000100000利率风险节点10000011111
[0084]
表4
[0085]
在上述表4中，是基于预设加权函数计算出的各个时间节点的权重值，利率风险节点1、4、5、10对应的权重值为1，本技术实施例中采用的预设加权函数为阶梯加权函数。
[0086]
上述描述了采用不同方式计算各个利率风险节点之间各个时间节点的权重值的方式以及获得利率风险节点的利率风险值的步骤，为了获得每个利率风险节点对应的目标损益值，需要计算出利率曲线对应的各个交易数据中每笔交易金额在交割日期进行交易时的第三现金流现值，并基于该现金流现值计算出每笔交易数据对应的初始损益值，基于利率曲线计算交易数据的初始损益值为本领域技术人员公知的技术，因此，这里不做说明。
[0087]
获得利率曲线对应的每笔交易数据的初始损益值之后，为了计算出每个利率风险节点对应的目标损益值，仍然需要各个利率风险节点之间的各个时间节点对应的损益值归篮至利率风险节点，由于上述描述的表4描述了基于阶梯加权函数计算各个时间节点对应的权重值，因此，这里不做过多阐述。
[0088]
获得各个时间节点的初始损益值之后，按照计算出的权重值将各个利率风险节点之间的各个时间节点的初始损益值归篮至利率风险节点，再计算出每个利率风险节点上归篮的初始损益值的总和，并将该初始损益值的总和作为利率风险节点对应的目标损益值。
[0089]
通过上述描述的方法，采用不同的方式计算出各个利率风险节点之间的各个时间节点对应的利率风险值对应的权重值和初始损益值对应的权重值，在基于计算出的权重值将该时间节点上的利率风险值归篮至利率风险节点上，并将该时间节点上的初始损益值归篮至利率风险节点上，同时，计算出的权重值能够根据实际情况进行调整，避免了利率风险值以及目标损益值归篮不准确的问题，提高了计算出的利率风险值以及目标损益值的准确
度。
[0090]
基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种数据处理装置，该数据处理装置用于实现了一种数据处理方法的功能，参照图2，所述装置包括：
[0091]
获取模块201，用于获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点；
[0092]
筛选模块202，用于从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点；
[0093]
计算模块203，用于按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。
[0094]
在一种可能的设计中，所述计算模块203，具体用于获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，获得所述利率曲线的每个利率风险节点分别对应的第一现金流现值以及第二现金流现值，将所述第一现金流现值以及所述第二现金流现值带入预设利率风险算法，计算出每个利率风险节点分别对应的利率风险值。
[0095]
在一种可能的设计中，所述计算模块203，还用于将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的间隔位置进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值。
[0096]
在一种可能的设计中，所述计算模块203，还用于按照时间顺序读取所述利率曲线上的各个时间节点分别对应的权重值，按照各个时间节点各自对应的权重值分别向上以及向下平移目标单位值，获得向上平移目标单位值的利率曲线以及向下平移目标单位值的利率曲线。
[0097]
在一种可能的设计中，所述计算模块203，还用于获得所述利率曲线中每笔交易金额对应的交割日期，计算出每笔交易金额在交割日期进行交易时的初始损益值。
[0098]
在一种可能的设计中，所述计算模块203，还用于计算出所述利率曲线上的相邻利率风险节点之间的时间差值，按照所述时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，提取出每个利率风险节点对应的初始损益值，按照所述权重值分配所述初始损益值，统计出每个利率风险节点对应的总初始损益值，并将所述初始损益值作为目标损益值，获得每个利率风险节点对应的目标损益值。
[0099]
基于同一发明构思，本技术实施例中还提供了一种电子设备，所述电子设备可以实现前述一种数据处理装置的功能，参考图3，所述电子设备包括：
[0100]
至少一个处理器301，以及与至少一个处理器301连接的存储器302，本技术实施例中不限定处理器301与存储器302之间的具体连接介质，图3中是以处理器301和存储器302之间通过总线300连接为例。总线300在图3中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线300可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。或者，处理器301也可以称为控制器，对于名称不做限制。
[0101]
在本技术实施例中，存储器302存储有可被至少一个处理器301执行的指令，至少
一个处理器301通过执行存储器302存储的指令，可以执行前文论述的一种数据处理方法。处理器301可以实现图2所示的装置中各个模块的功能。
[0102]
其中，处理器301是该装置的控制中心，可以利用各种接口和线路连接整个该控制设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器302内的指令以及调用存储在存储器302内的数据，该装置的各种功能和处理数据，从而对该装置进行整体监控。
[0103]
在一种可能的设计中，处理器301可包括一个或多个处理单元，处理器301可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器301中。在一些实施例中，处理器301和存储器302可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
[0104]
处理器301可以是通用处理器，例如中央处理器(cpu)、数字信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本技术实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本技术实施例所公开的一种数据处理方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
[0105]
存储器302作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器302可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(random access memory，ram)、静态随机访问存储器(static random access memory，sram)、可编程只读存储器(programmable read only memory，prom)、只读存储器(read only memory，rom)、带电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，eeprom)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器302是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本技术实施例中的存储器302还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。
[0106]
通过对处理器301进行设计编程，可以将前述实施例中介绍的一种数据处理方法所对应的代码固化到芯片内，从而使芯片在运行时能够执行图1所示的实施例的一种数据处理方法步骤。如何对处理器301进行设计编程为本领域技术人员所公知的技术，这里不再赘述。
[0107]
基于同一发明构思，本技术实施例还提供一种存储介质，该存储介质存储有计算机指令，当该计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述的一种数据处理方法。
[0108]
在一些可能的实施方式中，本技术提供一种数据处理方法的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在装置上运行时，程序代码用于使该控制设备执行本说明书上述描述的根据本技术各种示例性实施方式的一种数据处理方法中的步骤。
[0109]
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或
半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0110]
本发明的实施方式中提供的数据处理方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在计算设备上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0111]
可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
[0112]
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、有线、光缆、rf等，或者上述的任意合适的组合。
[0113]
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0114]
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了装置的若干单元或子单元，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多单元的特征和功能可以在一个单元中具体化。反之，上文描述的一个单元的特征和功能可以进一步划分为由多个单元来具体化。
[0115]
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
[0116]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0117]
本技术是参照根据本技术的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到
通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0118]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0119]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0120]
显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的精神和范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术权利要求及其等同技术的范围之内，则本技术也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点；从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点；按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值，包括：获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，获得所述利率曲线的每个利率风险节点分别对应的第一现金流现值以及第二现金流现值，其中，所述第一现金流现值基于向上平移目标单位值的利率曲线进行计算获得，所述第二现金流现值基于向下平移目标单位值的利率曲线进行计算获得；将所述第一现金流现值以及所述第二现金流现值带入预设利率风险算法，计算出每个利率风险节点分别对应的利率风险值。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，包括：将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的间隔位置进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；或将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；或基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，包括：按照时间顺序读取所述利率曲线上的各个时间节点分别对应的权重值；按照各个时间节点各自对应的权重值分别向上以及向下平移目标单位值，获得向上平移目标单位值的利率曲线以及向下平移目标单位值的利率曲线。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的目标损益值之前，包括：获得所述利率曲线中每笔交易金额对应的交割日期，计算出每笔交易金额在交割日期进行交易时的初始损益值。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的目标损益值，包括：计算出所述利率曲线上的相邻利率风险节点之间的时间差值，按照所述时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；提取出每个利率风险节点对应的初始损益值，按照所述权重值分配所述初始损益值；统计出每个利率风险节点对应的总初始损益值，并将所述初始损益值作为目标损益值，获得每个利率风险节点对应的目标损益值。7.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点；筛选模块，用于从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点；计算模块，用于按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，具体用于获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，按照预设移动方式以及所述权重值移动所述利率曲线，获得所述利率曲线的每个利率风险节点分别对应的第一现金流现值以及第二现金流现值，将所述第一现金流现值以及所述第二现金流现值带入预设利率风险算法，计算出每个利率风险节点分别对应的利率风险值。9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的间隔位置进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或将所有的时间节点按照时间顺序进行排列，按照相邻时间节点之间的时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值，或基于预设加权函数计算各个时间节点对应的权重值，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值。10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于按照时间顺序读取所述利率曲线上的各个时间节点分别对应的权重值，按照各个时间节点各自对应的权重值分别向上以及向下平移目标单位值，获得向上平移目标单位值的利率曲线以及向下平移目标单位值的利率曲线。11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于获得所述利率曲线中每笔交易金额对应的交割日期，计算出每笔交易金额在交割日期进行交易时的初始损益值。12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述计算模块，还用于计算出所述利率曲线上的相邻利率风险节点之间的时间差值，按照所述时间差值进行加权计算，获得每个利率风险节点以及各个时间节点对应的权重值；提取出每个利率风险节点对应的初始损益值，按照所述权重值分配所述初始损益值；统计出每个利率风险节点对应的总初始损益值，并将所述初始损益值作为目标损益值，获得每个利率风险节点对应的目标损益值。13.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行所述存储器上所存放的计算机程序时，实现权利要求1-6任一项所述的方法步骤。14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的方法步骤。15.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

技术总结
一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括：获取利率曲线以及所述利率曲线上的所有时间节点，从所有的时间节点中筛选出预设数量值的时间节点，并将所述时间节点作为利率风险节点，按照预设加权算法计算出各个利率风险节点分别对应的利率风险值以及目标损益值。通过上述描述的方法，从利率曲线上选取部分时间节点作为利率风险节点，并通过预设加权算法计算出每个利率风险节点对应的利率风险值以及目标损益值，按照利率曲线上的时间节点将利率风险以及损益值按照权重重新分配，并且，能够实际情况对权重值进行调整，提高了计算出的利率风险值以及目标损益值的准确度。率风险值以及目标损益值的准确度。率风险值以及目标损益值的准确度。


技术研发人员：张亮 林晓 孔国栋 朱郭卫 王冲 周宁 薛剑 李立富 杨尚武 沈笺 曹阳 徐浩
受保护的技术使用者：中国建设银行股份有限公司
技术研发日：2022.02.16
技术公布日：2022/5/25