[发明专利]一种对象评估方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210975338.3 申请日: 2022-08-15
公开(公告)号: CN115330453A 公开(公告)日: 2022-11-11
发明(设计)人: 叶振栋;罗研;周继昆;洪世能 申请(专利权)人: 中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06K9/62
代理公司: 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 代理人: 雷航
地址: 100033 *** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 对象 评估 方法 装置 电子设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种对象评估方法,其特征在于,该方法包括:

在收到目标对象在预设时段的估值数据后,将所述估值数据中各项目的属性信息与预设类别的属性信息进行比对;

基于比对结果,确定所述估值数据中的各项目对应的预设类别;

针对任一预设类别,基于所述估值数据中所述预设类别对应的所有项目,确定目标对象在所述预设类别的评估参数。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,将所述估值数据中各项目的属性信息与预设类别的属性信息进行比对,包括:

针对任一预设类别,确定所述项目的属性信息中是否包含所述预设类别的部分或全部属性信息;

基于比对结果,确定所述估值数据中的各项目对应的预设类别,包括:

若是,则确定所述项目对应所述预设类别。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:

响应于对象选择指令,确定备选目标对象在目标类别的评估参数;其中所述目标类别为所述对象选择指令中携带的预设类别;

将所述对象选择指令中的选择参数与各备选目标对象在目标类别的评估参数进行匹配;

根据匹配结果,从所述备选目标对象中选择所述对象选择指令对应的目标对象。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述估值数据中各项目的属性信息与预设类别的属性信息进行比对之前,还包括:

将所述估值数据进行结构化处理,并从结构化处理后的估值数据中过滤异常数据。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述预设类别为权益类别,则所述评估参数包括交易方式、策略风险参数、收益风险比率、损失参数以及波动参数中的至少一项;

其中,所述交易方式是基于所述预设类别中各项目在所述预设时段的各子时段对应的持仓数量变化率、所述预设类别中各项目在所述预设时段的各子时段对应的价格占比信息以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的;

所述策略风险参数是基于所述预设类别在各子时段的单位净值确定的;

所述收益风险比率是基于所述预设类别在各子时段的单位净值对应的年化收益率、平均无风险收益率以及所述预设类别的波动率年化值确定的;

所述损失参数是基于所述预设类别中各项目在所述预设时段的最后一个子时段对应的收盘价格、所述预设类别中各项目在所述预设时段对应的波动率、预设置信度临界值以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的;

所述波动参数是基于所述预设类别中各项目的收益率,预设收益率、预设收益率标准差以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,若所述预设类别为固定收益类别,则所述评估参数包括交易方式、收益风险比率、到期收益率、宏观敏感度以及变动幅度信息中的至少一项;

其中,所述交易方式是基于所述预设类别中各项目在所述预设时段的各子时段对应的持仓数量变化率、所述预设类别中各项目在所述预设时段的各子时段对应的价格占比信息以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的;

所述收益风险比率是基于所述预设类别在各子时段的单位净值对应的年化收益率、平均无风险收益率以及所述预设类别的波动率年化值确定的;

所述到期收益率是基于所述预设类别中各项目的利息信息、本金信息、付现频率以及市值占比信息确定的;

所述宏观敏感度是基于所述预设类别中各项目在所述预设时段的最后一个子时段对应的收盘价格对宏观利率的一阶求导结果以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的;

所述变动幅度信息基于所述预设类别中各项目在所述预设时段的最后一个子时段对应的收盘价格对宏观利率的二阶求导结果以及所述预设类别中各项目的市值占比信息确定的。

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中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司,未经中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司许可,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/202210975338.3/1.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