[发明专利]一种基金投资绩效评估方法及其相关设备

说明书

本申请公开了一种基金投资绩效评估方法及其相关设备，该方法包括：在获取到待评估基金对应的特质风险参考数据和所述待评估基金对应的风险敞口历史参考数据之后，可以先将所述待评估基金对应的特质风险参考数据输入预先构建的特质风险调整模型，得到所述特质风险调整模型输出的所述待评估基金对应的调整后特质风险值，并将所述待评估基金对应的风险敞口历史参考数据输入预先构建的风险敞口预测模型，得到所述风险敞口预测模型输出的所述待评估基金对应的下一期风险敞口；再根据所述待评估基金对应的调整后特质风险值和所述待评估基金对应的下一期风险敞口，确定所述待评估基金的绩效评估结果。如此有利于提高绩效评估准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基金投资绩效评估方法及其相关设备。

背景技术

对于一些应用场景(如，基金投资)来说，绩效评估技术是十分重要。例如，现有的基金绩效评价技术通常是借助基金的收益指标、超额收益指标、夏普率指标、最大回撤指标等进行实施的。

然而，因现有的基金绩效评价技术存在缺陷，使得上述“基金绩效评价技术”的绩效评估准确性较低。

发明内容

为了解决现有技术中存在的以上技术问题，本申请提供了一种基金投资绩效评估方法及其相关设备，能够提高绩效评估准确性。

为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：

本申请实施例提供一种基金投资绩效评估方法，所述方法包括：

获取待评估基金对应的特质风险参考数据和所述待评估基金对应的风险敞口历史参考数据；

将所述待评估基金对应的特质风险参考数据输入预先构建的特质风险调整模型，得到所述特质风险调整模型输出的所述待评估基金对应的调整后特质风险值；

将所述待评估基金对应的风险敞口历史参考数据输入预先构建的风险敞口预测模型，得到所述风险敞口预测模型输出的所述待评估基金对应的下一期风险敞口；

根据所述待评估基金对应的调整后特质风险值和所述待评估基金对应的下一期风险敞口，确定所述待评估基金的绩效评估结果。

在一种可能的实施方式中，所述待评估基金对应的特质风险参考数据包括所述待评估基金的个股特质风险观测值、所述待评估基金的相似类型股的个股特质风险分布情况表征数据、和市场分布情况表征数据中的至少一个。

在一种可能的实施方式中，所述风险敞口历史参考数据包括预设历史时间段的基金收益、预设历史时间段的基金风格敞口、预设历史时间段的市场风格收益、以及预设历史时间段的市场指数收益中的至少一个。

在一种可能的实施方式中，所述特质风险调整模型为神经网络模型；和/或，所述风险敞口预测模型为长短期记忆神经网络模型。

在一种可能的实施方式中，所述特质风险调整模型包括2个隐藏层；其中，所述特质风险调整模型的第1个隐藏层包括16个节点；所述特质风险调整模型的第2个隐藏层包括8个节点。

在一种可能的实施方式中，所述风险敞口预测模型包括3个隐藏层；其中，所述风险敞口预测模型的第1个隐藏层包括64个隐藏神经元；所述风险敞口预测模型的第2个隐藏层包括128个隐藏神经元；所述风险敞口预测模型的第3个隐藏层包括64个节点。

本申请实施例还提供了一种基金投资绩效评估装置，包括：

数据获取单元，用于获取待评估基金对应的特质风险参考数据和所述待评估基金对应的风险敞口历史参考数据；

特质调整单元，用于将所述待评估基金对应的特质风险参考数据输入预先构建的特质风险调整模型，得到所述特质风险调整模型输出的所述待评估基金对应的调整后特质风险值；