债券ETF的构建方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种债券ETF的构建方法，该方法包括：确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据初始权重、初始下降步长、预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与目标时间对应的债券ETF。本发明专利技术还提出一种债券ETF的构建装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术解决了现有技术中没有适用于信用债的债券ETF的构建方案的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
债券ETF的构建方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种债券ETF的构建方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
交易型开放式指数基金(ExchangeTradedFunds)，简称ETF，是一种在交易所上市交易的、基金份额可变的开放式基金。按标的资产不同，ETF分为股票ETF、债券ETF等，目前国内市场上，股票ETF较多，债券ETF存在着巨大的空白，而且现有的债券ETF基本是国债为主的债券ETF，信用债ETF非常匮乏，因此，市场上为了推动债券ETF研发，填补市场空白，开发信用债ETF就有了现实的需求。这就需要一种针对信用债的债券ETF构建方案，实现对该信用债的债券指数的跟踪，但是由于目前的市场上的债券ETF的构建方案主要是针对国债设计的，并不适用于信用债，因此，目前亟需能够适用于信用债的债券ETF构建方案。
技术实现思路
本专利技术提供一种债券ETF的构建方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决现有技术中没有适用于信用债的债券ETF的构建方案的技术问题。为实现上述目的，本专利技术还提供一种债券ETF的构建方法，该方法包括：确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取所述样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定所述样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与所述目标时间区间对应的债券ETF。可选地，所述确定所述样本债券的初始权重的步骤包括：确定所述目标时间区间的前一个时间区间的债券ETF中的样本债券以及各个样本债券的权重；判断前一个时间区间的样本债券与本次筛选出的样本债券是否相同；若相同，则将前一个时间区间的债券ETF中的样本债券的权重对应地作为本次筛选出的样本债券的初始权重；若不相同，则在本次筛选出的样本债券多于前一个时间区间的样本债券数量时，将新增的样本债券的初始权重赋值为零，在本次筛选出的样本债券的数量等于前一个时间区间的样本债券数量且有样本债券被替换时，将被替换的样本债券的权重赋值给替换后的样本债券，在本次筛选出的样本债券少于前一个时间区间的样本债券数量时，将被剔除的样本债券权重分配给剩下的样本债券。可选地，所述交易收益数据为所述样本债券在交易日的收盘价数据，所述根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重的步骤包括：确定所述收益偏差二次规划模型的函数表达式，并对所述函数表达式进行变换以构造随机梯度下降算法的目标函数，所述目标函数的自变量为样本债券的权重；将所述收盘价数据转换为对数收益率数据；根据所述初始权重、所述初始下降步长，以及所述对数收益率数据，按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算，直至迭代计算的结果满足所述预设停止条件，得到所述样本债券的权重。可选地，在按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算的过程中，按照预设规则和初始下降步长动态调整下降步长。可选地，所述确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券的步骤包括：确定作为跟踪标的的市场指数，获取所述市场指数的成分券在所述目标时间区间内的久期数据，根据获取的久期数据和预设的久期区间将成分券分为多组债券；获取成分券在所述目标时间区间内抽样因子对应的数据，并根据获取的抽样因子对应的数据和预设的评分规则对各组债券中的成分券进行评分，其中，抽样因子包括凸性、久期、累计成交量和发行规模；确定各组债券的抽样数量；根据各组债券中成分券的评分和抽样数量从各组债券中抽取样本债券。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种债券ETF的构建装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的ETF构建程序，所述ETF构建程序被所述处理器执行时实现如下步骤：确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取所述样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定所述样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与所述目标时间区间对应的债券ETF。可选地，所述确定所述样本债券的初始权重的步骤包括：确定所述目标时间区间的前一个时间区间的债券ETF中的样本债券以及各个样本债券的权重；判断前一个时间区间的样本债券与本次筛选出的样本债券是否相同；若相同，则将前一个时间区间的债券ETF中的样本债券的权重对应地作为本次筛选出的样本债券的初始权重；若不相同，则在本次筛选出的样本债券多于前一个时间区间的样本债券数量时，将新增的样本债券的初始权重赋值为零，在本次筛选出的样本债券的数量等于前一个时间区间的样本债券数量且有样本债券被替换时，将被替换的样本债券的权重赋值给替换后的样本债券，在本次筛选出的样本债券少于前一个时间区间的样本债券数量时，将被剔除的样本债券权重分配给剩下的样本债券。可选地，所述交易收益数据为所述样本债券在交易日的收盘价数据，所述根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重的步骤包括：确定所述收益偏差二次规划模型的函数表达式，并对所述函数表达式进行变换以构造随机梯度下降算法的目标函数，所述目标函数的自变量为样本债券的权重；将所述收盘价数据转换为对数收益率数据；根据所述初始权重、所述初始下降步长，以及所述对数收益率数据，按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算，直至迭代计算的结果满足所述预设停止条件，得到所述样本债券的权重。可选地，在按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算的过程中，按照预设规则和初始下降步长动态调整下降步长。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有ETF构建程序，所述ETF构建程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的债券ETF的构建方法的步骤。本专利技术提出的债券ETF的构建方法、装置及计算机可读存储介质，确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据初始权重、初始下降步长、预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与目标时间对应的债券ETF。本专利技术的方案一种新的债券复制逻辑，从市场指数的成分券中筛选出样本债券，并且通过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种债券ETF的构建方法，其特征在于，所述方法包括：确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取所述样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定所述样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与所述目标时间区间对应的债券ETF。

【技术特征摘要】
1.一种债券ETF的构建方法，其特征在于，所述方法包括：确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券；获取所述样本债券在目标时间区间内的交易收益数据；确定所述样本债券的初始权重，以及初始下降步长和预设停止条件；根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重；按照计算得到的权重组合所述样本债券，构成与所述目标时间区间对应的债券ETF。2.如权利要求1所述的债券ETF的构建方法，其特征在于，所述确定所述样本债券的初始权重的步骤包括：确定所述目标时间区间的前一个时间区间的债券ETF中的样本债券以及各个样本债券的权重；判断前一个时间区间的样本债券与本次筛选出的样本债券是否相同；若相同，则将前一个时间区间的债券ETF中的样本债券的权重对应地作为本次筛选出的样本债券的初始权重；若不相同，则在本次筛选出的样本债券多于前一个时间区间的样本债券数量时，将新增的样本债券的初始权重赋值为零，在本次筛选出的样本债券的数量等于前一个时间区间的样本债券数量且有样本债券被替换时，将被替换的样本债券的权重赋值给替换后的样本债券，在本次筛选出的样本债券少于前一个时间区间的样本债券数量时，将被剔除的样本债券权重分配给剩下的样本债券。3.如权利要求1所述的债券ETF的构建方法，其特征在于，所述交易收益数据为所述样本债券在交易日的收盘价数据，所述根据所述初始权重、所述初始下降步长、所述预设停止条件以及获取的交易收益数据，按照随机梯度下降算法求解预先构建的收益偏差二次规划模型，得到所述样本债券的权重的步骤包括：确定所述收益偏差二次规划模型的函数表达式，并对所述函数表达式进行变换以构造随机梯度下降算法的目标函数，所述目标函数的自变量为样本债券的权重；将所述收盘价数据转换为对数收益率数据；根据所述初始权重、所述初始下降步长，以及所述对数收益率数据，按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算，直至迭代计算的结果满足所述预设停止条件，得到所述样本债券的权重。4.如权利要求3所述的债券ETF的构建方法，其特征在于，在按照随机梯度下降算法对所述目标函数进行迭代计算的过程中，按照预设规则和初始下降步长动态调整下降步长。5.如权利要求1至4中任一项所述的债券ETF的构建方法，其特征在于，所述确定作为跟踪标的的市场指数，按照预设的筛选规则从所述市场指数的成分券中筛选出符合预设条件的多个成分券作为样本债券的步骤包括：确定作为跟踪标的的市场指数，获取所述市场指数的成分券在所述目标时间区间内的久期数据，根据获取的久期数据和预设的久期区间将成分券分为多组债券；获取成分券在所述目标时间区间内抽样因子对应的数据，并根据获取的抽样因子对应的数据和预设的评分规则对各组债券中的成分券进行评分...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海疆，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44