基金风格分析方法及装置制造方法及图纸

一种基金风格分析方法及装置，该方法包括：步骤1：获取初始设定基金存活区间内的每日基金相关数据；步骤2：将每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到初始设定基金存活区间内的估计风格及估计风格对应的平均残差；步骤3：将初始设定基金存活区间后延一天得到后续设定基金存活区间，将后延当天的每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到后续设定基金存活区间内的基金估计收益；步骤4：判断后续设定基金存活区间内的基金真实收益与基金估计收益的差值是否超过平均残差的设定倍数；步骤5：如果否，用后续设定基金存活区间代替初始设定基金存活区间，执行步骤1至步骤4，得到基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格。

Fund style analysis method and device

A fund style analysis method and device, the method includes the following steps: Step 1: obtain the initial set of fund fund related data daily survival interval; step 2: the daily income of the fund fund related data input linear regression model to obtain the initial set fund survival interval estimation and estimation of the style of the corresponding average residual style; step 3 the initial set of funds after the extension of survival interval day follow-up set fund survival interval, after the extension of daily fund related data the income of the fund input linear regression model, the follow-up interval set fund Survival Fund estimated income; step 4: determine the follow-up fund survival fund set real income and fund interval estimation set if the difference exceeds the average earnings multiples of residuals; step 5: if not, with subsequent survival interval instead of the default fund The initial set of fund survival intervals is executed from steps 1 through 4, and all sub intervals and corresponding estimation styles are obtained in the overall survival period of the fund.

【技术实现步骤摘要】
基金风格分析方法及装置
本专利技术涉及基金分析技术，特别是关于一种基金风格分析方法及装置。
技术介绍
在分析基金或者组合性能时，常见的技术一般需要直接给出基金每一期的持仓情况(可以用h来表示)。而基于持仓，可以分析得出基金的风格情况。而常见的风格包括：10个风格因子和若干行业因子，其中风格因子见如下表1所示。名称含义Size规模(大盘)Beta系统性风险Momentum动量ResidualVolatility波动性Non-LinearSize规模(中盘)Book-to-Price价值Liquidity流动性Growth成长性EarningYield盈利性Leverage杠杆率具体而言，首先，基于风险模型[1]，即认为每只股票的收益由这10个公共因子和股票特有的部分共同带来，也即是公式r＝X·f+u其中，r和u都是一个n维列向量，他们的第i项分别代表对应股票的总收益和特有收益部分；X是n行k列的矩阵，其中(i,j)位置代表第i只股票在第j个因子上荷载；而f为每日收益，是k维列向量，其中第j项是第j个因子的收益；其次，给定基金持仓h，该基金在每个因子上的权重由下式[2]决定β＝XT·h基于上述流程虽然可以流畅地计算出基金的风格，然而由于基金的持仓情况是私密数据，第三方作为分析机构，很难拿到基金的真实持仓。在实际情况中，公募会每半年公布一次全部持仓，而私募可能永远都不会公布自己的持仓。即，上述流程无法得到基金的风格。但是，无论公募还是私募，都可以持续地拿到对应的净值(按照法规，公募必须披露；而私募为了招揽购买者，也倾向于定期更新)。那么，如何仅仅依赖净值，而开发出一种可以分析出基金风格的方法，即是一种非常有价值的方法。为了解决上述问题，现有技术一中可以通过计算基金收益的时间序列和风格因子收益的时间序列的相关性系数。给定一个时间区间P＝[t1,…,tT](T代表天数)，给定基金在该区间内的每日收益同时给定所有风格因子在对应区间的每日收益那么第i个风格因子的权重系数β(i)＝cov(rP,f(i))/Var(f(i))。上述现有技术等价于用基金收益序列和单个因子收益序列来作线性回归。但是，单独考虑每个因子，会导致多个因子之间的耦合关系无法体现。为了解决上述问题，现有技术二修改了现有技术一的缺陷，即用基金收益序列和所有风格因子的收益序列同时来作线性回归。具体而言，同样给定时间区间P，给定基金和因子的收益序列。此时，求解线性系统如下：现有技术二可以同时捕捉住所有因子之间的耦合作用。但是，现有技术二中需要面临的问题是，如何选择时间区间P。在实际操作中，现有技术二会预先确定区间长度，譬如半年或一个季度，进而针对每个区间进行线性回归。如果P的长度过短，那么回归结果会很不稳定。而如果P的长度过长，则无法展现出区间内的变化，即，回归出来的结果属于长期风格的平均值。参考文献(如专利/论文/标准)[1]Lee,Jyh-Huei,andDanStefek."DoRiskFactorsEatAlphas？."TheJournalofPortfolioManagement34.4(2008):12-25.[2]Grinold,RichardC."Attribution."TheJournalofPortfolioManagement32.2(2006):9-22.
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基金风格分析方法及装置，以有效地将基金的存活期划分为若干区间，使得同一区间内，基金风格没有显著变化，而不同的区间之间，有显著的基金风格变化。为了实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种基金风格分析方法包括：步骤1：获取初始设定基金存活区间内包含真实基金收益及风格回报值的每日基金相关数据，其中，所述初始设定基金存活区间为基金全部存活期的初始子区间；步骤2：将所述每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到初始设定基金存活区间内的估计风格及所述估计风格对应的平均残差；步骤3：将所述初始设定基金存活区间后延一天得到后续设定基金存活区间，将后延当天的每日基金相关数据输入所述基金收益线性回归模型，得到所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益；步骤4：判断所述后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值是否超过平均残差的设定倍数；步骤5：如果否，用所述后续设定基金存活区间代替所述初始设定基金存活区间，执行所述步骤1至步骤4，得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格。一实施例中，该基金风格分析方法还包括：获取给定风格分析区间内的每日的真实基金收益及风格因子的收益；利用每日的真实基金收益对风格因子的收益进行线性回归，得到所述基金收益线性回归模型。一实施例中，所述基金全部存活期为[1,m]，所述初始设定基金存活区间为[a＝1,b＝2k]，所述后续设定基金存活区间为[a,b+1]，其中，m为天数，m>>k，k为风格因子个数。一实施例中，如果后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值超过平均残差的设定倍数，将所述初始设定基金存活区间保存，用子区间[b+1,c]代替所述初始设定基金存活区间执行所述步骤1至步骤4，得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格，其中，c≤m。一实施例中，所述基金收益线性回归模型为：r＝F·β，其中，r为每日的真实基金收益，F为风格因子的收益，β为实际风格。一实施例中，所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益为：其中Fb+1为后续设定基金存活区间[a,b+1]内的风格因子收益，为初始设定基金存活区间[a,b]内的估计风格，为初始设定基金存活区间[a,b]内k各风格因子中第j个风格因子的估计风格，为第j个风格因子在后续设定基金存活区间[a,b+1]内的每日收益。一实施例中，所述设定倍数为1.2。为了实现上述目的，本专利技术实施例还提供了一种基金风格分析装置，包括：数据获取单元，用于获取初始设定基金存活区间内包含真实基金收益及风格回报值的每日基金相关数据，其中，所述初始设定基金存活区间为基金全部存活期的初始子区间；线性回归单元，用于将所述每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到初始设定基金存活区间内的估计风格及所述估计风格对应的平均残差；估计收益计算单元，将所述初始设定基金存活区间后延一天得到后续设定基金存活区间，将后延当天的每日基金相关数据输入所述基金收益线性回归模型，得到所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益；判断单元，用于判断所述后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值是否超过平均残差的设定倍数；迭代单元，用所述后续设定基金存活区间代替所述初始设定基金存活区间，所述数据获取单元、线性回归单元、估计收益计算单元及判断单元执行对应动作，直到得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格。一实施例中，该基金风格分析装置还包括：收益获取单元，用于获取给定风格分析区间内的每日的真实基金收益及风格因子的收益；回归模型创建单元，用于利用每日的真实基金收益对风格因子的收益进行线性回归，得到所述基金收益线性回归模型。一实施例中，所述基金全部存活期为[1,m]，所述初始设定基金存活区间为[a＝1,b＝2k]，所述后续设定基金存活区间为[a,b+1]，其中，m本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基金风格分析方法，其特征在于，包括：步骤1：获取初始设定基金存活区间内包含真实基金收益及风格回报值的每日基金相关数据，其中，所述初始设定基金存活区间为基金全部存活期的初始子区间；步骤2：将所述每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到初始设定基金存活区间内的估计风格及所述估计风格对应的平均残差；步骤3：将所述初始设定基金存活区间后延一天得到后续设定基金存活区间，将后延当天的每日基金相关数据输入所述基金收益线性回归模型，得到所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益；步骤4：判断所述后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值是否超过平均残差的设定倍数；步骤5：如果否，用所述后续设定基金存活区间代替所述初始设定基金存活区间，执行所述步骤1至步骤4，得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格。

【技术特征摘要】
1.一种基金风格分析方法，其特征在于，包括：步骤1：获取初始设定基金存活区间内包含真实基金收益及风格回报值的每日基金相关数据，其中，所述初始设定基金存活区间为基金全部存活期的初始子区间；步骤2：将所述每日基金相关数据输入基金收益线性回归模型，得到初始设定基金存活区间内的估计风格及所述估计风格对应的平均残差；步骤3：将所述初始设定基金存活区间后延一天得到后续设定基金存活区间，将后延当天的每日基金相关数据输入所述基金收益线性回归模型，得到所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益；步骤4：判断所述后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值是否超过平均残差的设定倍数；步骤5：如果否，用所述后续设定基金存活区间代替所述初始设定基金存活区间，执行所述步骤1至步骤4，得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格。2.根据权利要求1所述的基金风格分析方法，其特征在于，还包括：获取给定风格分析区间内的每日的真实基金收益及风格因子的收益；利用每日的真实基金收益对风格因子的收益进行线性回归，得到所述基金收益线性回归模型。3.根据权利要求1所述的基金风格分析方法，其特征在于，所述基金全部存活期为[1,m]，所述初始设定基金存活区间为[a＝1,b＝2k]，所述后续设定基金存活区间为[a,b+1]，其中，m为天数，m>>k，k为风格因子个数。4.根据权利要求3所述的基金风格分析方法，其特征在于，如果后续设定基金存活区间内的基金真实收益与所述基金估计收益的差值超过平均残差的设定倍数，将所述初始设定基金存活区间保存，用子区间[b+1,c]代替所述初始设定基金存活区间执行所述步骤1至步骤4，得到所述基金全部存活期中所有子区间及对应的估计风格，其中，c＝b+2k，且c≤m。5.根据权利要求4所述的基金风格分析方法，其特征在于，所述基金收益线性回归模型为：r＝F·β，其中，r为每日的真实基金收益，F为风格因子的收益，β为实际风格。6.根据权利要求5所述的基金风格分析方法，其特征在于，所述后续设定基金存活区间内的基金估计收益为：其中Fb+1为后续设定基金存活区间[a,b+1]内的风格因子收益，为初始设定基金存活区间[a,b]内的估计风格，为初始设定基金存活区间[a,b]内k各风格因子中第j个风格因子的估计风格，为第j个风格因子在后续设定基金存活区间[a,b+1]内的每日收益。7.根据权利要求1至6中任一项所述的基金风格分析方法，其特征在于，所述设定倍数为1.2。8.一种基金风格分析装置，其特征在于，包括：数据获取单元，用于获取初始设定基金存活区间内包含真实基金收益及风格回报...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗戈，
申请(专利权)人：通联数据股份公司，
类型：发明
国别省市：上海,31