[发明专利]基金池筛选方法及筛选装置

权利要求书

1.一种基金池筛选方法，所述方法包括：

获取指标组合，其中，所述指标组合包括基金业绩指标和技术指标；

对所述指标组合中的指标进行筛选；以及

利用筛选出的指标对基金在下一时间周期的涨跌概率进行预测。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将预测出的上涨概率在指定阈值以上的基金放入所述基金池中。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述指标组合中的指标进行筛选还包括：

将所述指标组合所对应的指标数据分为训练集和测试集，并以基金在下一时间周期的涨跌情况作为训练目标进行二分类处理；

用所述训练集对随机森林模型进行训练，并通过交叉验证方式优化所述随机森林模型；

将所述测试集代入到优化后的随机森林模型中，得到所述指标组合中的每个指标的贡献度；

根据所述每个指标与所述训练目标的相关性，设定贡献度预定阈值；

筛选出贡献度在所述贡献度预定阈值以上并且贡献度排在预定名次之前的指标。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，利用筛选出的指标对基金下一时间周期的涨跌概率进行预测包括：

将筛选出的指标、基金的收盘价格与一定时间周期内的时间序列结合形成指标矩阵；

将所述指标矩阵输入包含两个隐藏层的卷积神经网络中进行处理并且通过逻辑回归进行处理，从而得到所述涨跌概率的预测值。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述两个隐藏层包括第一卷积核最大池化层3×1结构和第二卷积核最大池化层28×1结构。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述通过逻辑回归进行处理是指利用softmax层进行处理。

7.一种基金池筛选装置，所述装置包括：

指标组合获取单元，被配置为获取指标组合，其中，所述指标组合包括基金业绩指标和技术指标；

指标筛选单元，被配置为对所述指标组合中的指标进行筛选；和

涨跌概率预测单元，被配置为利用筛选出的指标对基金在下一时间周期的涨跌概率进行预测。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述指标筛选单元还被配置为：

将所述指标组合所对应的指标数据分为训练集和测试集，并以基金在下一时间周期的涨跌情况作为训练目标进行二分类处理；

用所述训练集对随机森林模型进行训练，并通过交叉验证方式优化随机森林模型；

将所述测试集代入到优化后的随机森林模型中，得到所述指标组合中的每个指标的贡献度；

根据所述每个指标与所述训练目标的相关性，设定贡献度预定阈值；

筛选出贡献度在所述贡献度预定阈值以上并且贡献度排在预定名次之前的指标。

9.根据权利要求7所述的装置，其中，所述涨跌概率预测单元还被配置为：

将筛选出的指标、基金的收盘价格与一定时间周期内的时间序列结合形成指标矩阵；

将所述指标矩阵输入包含两个隐藏层的卷积神经网络中进行处理并且通过逻辑回归进行处理，从而得到所述涨跌概率的预测值。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有处理器可执行指令，所述处理器执行所述可执行指令时，执行根据权利要求1-6中任一项所述的方法。