基于大数据和机器学习的金融市场风险监控系统设计与优化
机器学习
2024-07-30 v1 风险管理
摘要
随着金融市场复杂度的增加和数据量的快速增长，传统的风险监控方法已不足以满足现代金融机构的需求。本文设计并优化了一个基于大数据和机器学习的风险监控系统。通过构建四层架构，有效集成了大规模金融数据和先进的机器学习算法。系统采用的关键技术包括长短期记忆网络（LSTM）、随机森林、梯度提升树以及实时数据处理平台 Apache Flink，确保了风险监控的实时性和准确性。研究结果表明，该系统在风险管理中显著提升了效率和准确性，尤其在识别和预警市场崩溃风险方面表现突出。
引用
@article{arxiv.2407.19352,
title = {Design and Optimization of Big Data and Machine Learning-Based Risk Monitoring System in Financial Markets},
author = {Liyang Wang and Yu Cheng and Xingxin Gu and Zhizhong Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.19352},
year = {2024}
}