[发明专利]一种私募基金风险评级方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种私募基金风险评级方法、装置及可读存储介质，包括获取各款历史私募产品的历史产品属性信息和历史风险等级信息；对各款历史私募产对应品的历史产品属性信息进行数据清洗，获取每一款历史私募产品的历史初始有效参数信息；采用GBDT算法从历史风险等级信息以及所有的历史初始有效参数信息中提取训练数据集和最优GBDT模型参数；根据训练数据集和最优GBDT模型参数构建训练GBDT模型；将训练GBDT模型应用于当前私募产品，预测当前私募产品的当前风险等级。本发明的私募基金风险评级方法，自动生成待评测的私募产品的风险评级信息，减少人工的干预，提升工作效率。

技术领域

本发明涉及基金评价方法技术领域，特别地涉及一种私募基金风险评级方法、装置及存储介质。

背景技术

私募产品的风险评级是一项比较繁琐的工作，需要综合考虑公司业绩、产品策略和产品经理表现等多方面的信息。

目前，需要采用人工对公司业绩、产品策略和产品经理的过往产品在该策略下的表现等信息进行分析和对比，从而对拟投资的私募产品的风险进行评级分类。采用人工分析存在如下缺点：在对数据进行分析决策的过程中，耗费时间长，分析效率低；人工风险评级可能出现误判和时效性差的问题；灵活程度不够，如果评级规则发送变化，很难对现有产品的风险评级信息进行大规模同步更新。

发明内容

本发明提供的私募基金风险评级方法，以解决现有采用人工分析进行私募产品的评级分类导致分析效率低、灵活程度不够的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种私募基金风险评级方法，包括如下步骤：获取各款历史私募产品的历史产品属性信息和历史风险等级信息；对各款历史私募产对应品的历史产品属性信息进行数据清洗，获取每一款历史私募产品的历史初始有效参数信息；采用GBDT算法从历史风险等级信息以及所有的历史初始有效参数信息中提取训练数据集和最优GBDT模型参数；根据训练数据集和最优GBDT模型参数构建训练GBDT模型；将训练GBDT模型应用于当前私募产品，预测当前私募产品的当前风险等级。

进一步地，获取各款历史私募产品的历史产品属性信息包括：获取各款历史私募产品对应的历史产品策略属性信息；获取各个基金公司在同一历史产品策略属性信息下的公司历史业绩信息；获取各个产品经理在同一历史产品策略属性信息下的经理历史表现信息。

进一步地，对各款历史私募产对应品的历史产品属性信息进行数据清洗，获取每一款历史私募产品的历史初始有效参数信息包括：对各款历史私募产品对应的历史产品策略属性信息进行预处理，获取历史产品策略属性信息中的初始有效策略属性信息；对各款历史私募产品对应的公司历史业绩信息进行预处理，从每一款历史私募产品对应的所有公司历史业绩信息中确定第一异常数据，滤除第一异常数据获得每一款历史私募产品对应的历史业绩初始有效信息，或者采用基金公司在同一历史产品策略属性信息下的公司历史业绩信息的平均值代替第一异常数据获得每一款历史私募产品对应的历史业绩初始有效信息；对各款历史私募产品对应的经理历史表现信息进行预处理，从每一款历史私募产品对应的所有经理历史表现信息中确定第二异常数据，滤除第二异常数据获得每一款历史私募产品对应的历史表现初始有效信息，或者采用产品经理在产品策略属性下的经理历史表现的平均值代替第二异常数据进而获取每一款历史私募产品的历史表现初始有效信息。

进一步地，第一异常数据为同一历史产品策略属性信息下没有处于预设范围内的公司历史业绩信息。