[发明专利]基金信息的分析方法及装置、存储介质、计算机设备在审

专利信息
申请号: 201811280448.8 申请日: 2018-10-30
公开(公告)号: CN109636615A 公开(公告)日: 2019-04-16
发明(设计)人: 李海疆 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q40/06 分类号: G06Q40/06;G06Q40/04
代理公司: 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 代理人: 黄耀威
地址: 518000 广东省深圳市福田街*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 股票 基金 分析方法及装置 计算机设备 协方差矩阵 存储介质 股票投资 基金信息 特征向量 信息对应 序列矩阵 资讯数据 收盘 样本 偏离 数据分析技术 标准化处理 表现稳定 策略信息 获取目标 基金市场 科学分析 贡献度 预设 筛选 流通 申请 分析
【权利要求书】:

1.一种基金信息的分析方法,其特征在于,包括:

获取当前流通的各只股票型基金对应的资讯数据,所述资讯数据中包含所述各只股票型基金对应的每日收盘净值信息;

按照所述各只股票型基金对应的每日收盘净值信息进行标准化处理,得到对数收益率序列矩阵信息;

计算所述对数收益率序列矩阵信息对应的样本协方差矩阵信息;

筛选所述样本协方差矩阵信息对应的偏离特征向量信息;

分析各个股票型基金分别对所述偏离特征向量信息的贡献度,得到符合预设表现稳定条件的目标股票型基金。

2.根据权利要求1的方法,其特征在于,所述分析各个股票型基金分别对所述偏离特征向量信息的贡献度,得到符合预设表现稳定条件的目标股票型基金,具体包括:

将所述各个股票型基金按照基金发行公司进行归类,并配置每个所述基金发行公司对应的归类编码;

按照第一预设公式计算所述各个股票型基金对所述偏离特征向量信息的贡献度,其中,为归类编码为s的股票型基金对所述偏离特征向量信息中排序第k大的偏离特征向量u(k)的贡献度;若指数型基金i的归类编码为s,则ns代表归类编码为s的股票型基金的基金数量,若指数型基金i的归类编码不为s,则为u(k)的第i个分量;

将所述贡献度按照从大到小的顺序排序,并依据所述贡献度排名靠前的预设个数的股票型基金,确定符合所述预设表现稳定条件的目标股票型基金。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述依据所述贡献度排名靠前的预设个数的股票型基金,确定符合所述预设表现稳定条件的目标股票型基金,具体包括:

将所述预设个数的股票型基金,确定为符合所述预设表现稳定条件的目标股票型基金;或

统计所述贡献度排名靠前的预定数量的目标基金发行公司;

将所述预定数量的目标基金发行公司当前分别发行的股票型基金,确定为符合所述预设表现稳定条件的目标股票型基金。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按照所述各只股票型基金对应的每日收盘净值信息进行标准化处理,得到对数收益率序列矩阵信息,具体包括:

依据所述每日收盘净值信息中所述各只股票型基金的每日收盘净值为参数,按照第二预设公式计算对数收益率序列矩阵A;

其中,是股票i在第t日的收盘净值,是股票i在第t-1日的收盘净值,ri(t)是股票i在第t日的对数收益率,T为观测时点个数,δi为股票i的对数收益率的标准差,N为股票数量。

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述计算所述对数收益率序列矩阵信息对应的样本协方差矩阵信息,具体包括:

按照第三预设公式计算所述对数收益率序列矩阵A对应的样本协方差矩阵∑N*N,A′为A的转置矩阵。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述筛选所述样本协方差矩阵信息对应的偏离特征向量信息,具体包括:

计算所述样本协方差矩阵∑N*N的各个特征值以及所述各个特征值相应的特征向量;

若所述样本协方差矩阵∑N*N中的元素符合独立同分布,则利用第四预设公式计算所述样本协方差矩阵∑N*N的特征值的理论最大边界值,所述λmax为所述理论最大边界值,Q由股票型基金的数量除以T得到;

将所述各个特征值中大于所述λmax的特征值确定为异常特征值,并将所述异常特征值相应的特征向量确定为所述样本协方差矩阵信息对应的偏离特征向量。

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