[发明专利]一种投资数据处理方法及装置在审

专利信息
申请号: 201910736042.4 申请日: 2019-08-09
公开(公告)号: CN110599351A 公开(公告)日: 2019-12-20
发明(设计)人: 段辉辉;牛红燕 申请(专利权)人: 苏宁金融科技(南京)有限公司
主分类号: G06Q40/06 分类号: G06Q40/06
代理公司: 11111 北京市万慧达律师事务所 代理人: 赵然
地址: 211800 江苏省南京市江*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 投资 资产配置 数据处理 权重 预设 数据处理手段 分类处理 模型计算 大数据 验证 参考 输出 分类 统计
【权利要求书】:

1.一种投资数据处理方法,其特征在于,所述方法包括:

获取至少两个投资项目对应的风险值数据;

根据预设风险值范围对所述至少两个投资项目进行统计分类,获取不同等级的投资项目和风险值数据;

将所述风险值数据,输入预设风险平价模型,输出所述至少两个投资项目各自的资产配置权重结果;

根据所述资产配置权重结果,对所述至少两个投资项目进行分类处理。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取至少两个投资项目对应风险值数据,包括:

获取所述至少两个投资项目对应的历史波动率数据,根据所述历史波动率数据,确定所述至少两个投资项目对应的风险值数据。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,获取所述至少两个投资项目对应的历史波动率数据,根据所述历史波动率数据,确定所述至少两个投资项目对应的风险值数据,包括:

获取所述至少两个投资项目对应的历史日收益率数据,根据所述历史日收益率数据计算标准差,计算所述历史日收益率数据的标准差的倒数,得到所述至少两个投资项目对应的风险值V1……Vi,i为≥2的整数。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预设风险平价模型包括以下计算公式:

其中,Wi为i投资项目的资产配置权重,Vi为i投资项目的风险值,i、N均为≥2的整数。

5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

将根据所述至少两个投资项目各自的资产配置权重结果得到的收益数据,结合历史收益数据,对所述预设风险平价模型进行验证。

6.一种投资数据处理装置,其特征在于,所述装置包括:

数据获取模块,用于获取至少两个投资项目对应风险值数据;

统计分类模块,用于根据预设风险值范围对所述至少两个投资项目进行统计分类,获取不同等级的投资项目和风险值数据;

模型计算模块,用于将所述不同等级的风险值数据,输入预设风险平价模型,输出所述至少两个投资项目各自的资产配置权重结果;

分类处理模块,用于根据所述资产配置权重结果,对所述至少两个投资项目进行分类处理。

7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述数据获取模块用于:

获取所述至少两个投资项目对应的历史波动率数据,根据所述历史波动率数据,确定所述至少两个投资项目对应的风险值数据。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述数据获取模块包括获取子模块和计算子模块,所述获取子模块获取所述至少两个投资项目对应的历史日收益率数据,所述计算子模块根据所述历史日收益率数据计算标准差,计算所述历史日收益率数据的标准差的倒数,得到所述至少两个投资项目对应的风险值V1……Vi,i为≥2的整数。

9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述预设风险平价模型包括以下计算公式:

其中,Wi为i投资项目的资产配置权重,Vi为i投资项目的风险值,i、N均为≥2的整数。

10.根据权利要求6至9任一项所述的装置,其特征在于,所述装置还包括模型验证模块,所述模型验证模块用于:将根据所述至少两个投资项目各自的资产配置权重结果得到的收益数据,结合历史收益数据,对所述预设风险平价模型进行验证。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏宁金融科技(南京)有限公司,未经苏宁金融科技(南京)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201910736042.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top