本发明涉及计算机，具体涉及一种基于分布式的风险模型计算解决方法。
背景技术：
1、当前全球金融市场正在蓬勃发展，金融创新不断涌现，出现了各类适用不同需求的金融衍生品。金融全球化也在不断深入，各个国家间的金融合作更加紧密。与此同时，全球金融市场的波动性日趋加剧，系统性和非系统性风险日益严重，周期性的全球金融危机不断加重人们对金融风险和金融稳定性的担忧。如何识别、计算、控制金融市场中存在的风险，成为了金融领域中最受关注也是最有挑战性的话题。
2、金融领域中，风险是指金融资产由于各种不确定因素影响而造成的潜在损失，风险来源包含信用风险、市场风险、流动性风险等等，金融风险对整个金融体系的稳定性和安全性有着至关重要的影响。市场风险是指因为股票价格、利率、汇率、商品价格、债券到期收益率的变动带来的风险，是投资者面临的最直接的风险，往往也是其它风险的导火索。风险价值(var)是用来衡量市场风险的主要工具之一，该方法用一个单一的指标来衡量一种资产或资产组合的风险，将资产潜在的损失用具体货币单位来表达。
3、var计算方法可分为3种：分析法、历史模拟法以及蒙特卡罗模拟法，这3种计算方法各有优缺点，在不同的风险模型计算场景都有广泛的使用。但是这些算法都面临着一个共同的问题：当组合的持仓量很大时，计算完所有个券的风险价值需要消耗很多的计算资源，在一台计算机上进行计算耗时很长，严重影响投资者和监管部门进行风险监控的时效性和便利性。
技术实现思路
1、本发明的目的是：资产组合计算风险指标时，采用分布式方法对持仓个券采用分布式并发计算，并通过聚合算法对个券计算结果进行聚合，解决资产组合持仓量过大时单机运算耗时过长的问题。
2、本发明的技术方案是提供了一种基于分布式的风险模型计算解决方法，所述方法在计算与调度主机和分布式计算机之间进行，所述方法包含以下步骤：
3、步骤1：计算与调度主机进行依赖指标的分析，依赖指标包含资产组合指标和单券指标。指标分析完成后，计算与调度主机计算依赖指标，将单券指标的计算结果发送至分布式计算机，并在分布式计算机中进行保存。
4、步骤2：计算与调度主机向分布式计算机发送数据预加载指令，分布式计算机将数据预加载指令相对应的数据加载到分布式计算机的内存中；所述数据预加载指令相对应的数据为个券的历史行情数据。
5、步骤3：根据用户流水生成资产组合的持仓个券，计算与调度主机进行分布式调度，将持仓个券平均分配给分布式计算机，采用var算法进行个券var计算，得到一个或多个个券var结果，分布式计算机计算将个券var结果发送给计算与调度主机；var算法包括分析法、历史模拟法以及蒙特卡罗模拟法；
6、步骤4：计算与调度主机将个券var结果进行聚合得到聚合结果，并保存到计算与调度主机内存中，根据资产组合指标及用户选择的var算法计算得到资产组合的var指标。
7、优选地，所述资产组合指标为计算与调度主机计算资产组合var所依赖的指标，所述单券指标为分布式计算机计算单券var所依赖的指标。
8、优选地，在步骤2中，所述分布式计算机采用内存映射技术将数据预加载指令相对应的数据加载到内存中。
9、优选地，在所述计算与调度主机进行计算依赖指标时，所述分布式计算机将数据预加载指令相对应的数据加载到内存中。
10、本发明的技术方案提出一种基于分布式的风险模型计算解决方法，在资产组合计算风险指标时，采用分布式方法对持仓个券采用分布式并发计算，并通过聚合算法对个券计算结果进行聚合，解决了以往资产组合持仓量过大单机运算耗时很长的问题；同时使用聚合算法对持仓个券分布式计算的结果进行聚合，从而获得资产组合的风险模型计算结果。
1.一种基于分布式的风险模型计算解决方法，其特征在于，所述方法在计算与调度主机和分布式计算机之间进行，所述方法包含以下步骤：
2.步骤4：计算与调度主机将个券var结果进行聚合得到聚合结果，并保存到计算与调度主机内存中，根据资产组合指标及用户选择的var算法计算得到资产组合的var指标。如权利要求1所述的一种基于分布式的风险模型计算解决方法，其特征在于，所述资产组合指标用于描述计算与调度主机计算资产组合var依赖的指标，所述单券指标用于描述分布式计算机计算单券var依赖的指标。
3.如权利要求1所述的一种基于分布式的风险模型计算解决方法，其特征在于，在步骤2中，所述分布式计算机采用内存映射技术将数据预加载指令相对应的数据加载到内存中。
4.如权利要求1所述的一种基于分布式的风险模型计算解决方法，其特征在于，在所述计算与调度主机进行计算依赖指标时，所述分布式计算机将数据预加载指令相对应的数据加载到内存中。
