一种量化资产配置方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术适用于资产配置技术领域，提供了一种量化资产配置方法及装置，包括：以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)，为所述目标函数添加约束条件，所述约束条件包括第一约束条件、第二约束条件和风险上限约束条件，根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，得到n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额。本发明专利技术避免了传统均值‑方差分析中求解二次规划问题的繁琐，能够解决多维度的投资需求，且配置结果的现实可操作性强。

【技术实现步骤摘要】
一种量化资产配置方法及装置
本专利技术属于资产配置
，尤其涉及一种量化资产配置方法及装置。
技术介绍
资产配置是指根据投资需求将投资资金在不同资产类别之间进行分配，现代资产配置理论由HarryMarkowitz于1952年提出，其均值-方差分析法被广泛应用于投资组合选择和资产配置实践中。目前，常见的量化资产配置方法多基于均值-方差分析模型及其各类修正模型来实现。该方法理论严谨，但在实践应用中所能解决的投资需求单一，仅能针对确定的风险要求约束下的单笔投资进行量化资产配置，无法满足多维度的现实投资需求，如统一配置多笔不同风险要求的投资、配置有流动性要求的投资等，并且该方法对备选资产的设定较理想化，即仅将收益率和波动率视为资产的固有属性，所得配置结果的现实可操作性差。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种量化资产配置方法及装置，以解决现有技术中的量化资产配置方法无法满足多维度的现实投资需求，以及所得配置结果的现实可操作性差的问题。本专利技术实施例的第一方面提供了一种量化资产配置方法，包括：以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)；其中，z＝eTWE，e为1-向量，W为待求解变量，表示n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额，W＝{W1,W2,…,Wn}T＝{W1,W2,…,Wm}，E为m种备选资产的过往收益率，E＝{e1,e2,…,em}T；为目标函数添加约束条件；该约束条件包括第一约束条件W≥0，其中，0为0-矩阵；该约束条件包括第二约束条件We≤A，其中，A为n笔投资的金额，A＝{a1,a2,…,an}T；该约束条件包括风险上限约束条件(v1＝1,2,…,h-1；v2＝v1+1,v1+2,…,h)，其中，b为投资的未来潜在最大回撤比例上限，p为备选资产回溯期内历史价格指数，h为回溯期内的总期数；根据约束条件对目标函数进行求解，得到n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额。本专利技术实施例的第二方面提供了一种量化资产配置装置，包括：目标函数建立单元，用于以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)；其中，z＝eTWE，e为1-向量，W为待求解变量，表示n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额，W＝{W1,W2,…,Wn}T＝{W1,W2,…,Wm}，E为m种备选资产的过往收益率，E＝{e1,e2,…,em}T；约束条件添加单元，用于为目标函数添加约束条件；该约束条件包括第一约束条件W≥0，其中，0为0-矩阵；该约束条件包括第二约束条件We≤A，其中，A为n笔投资的金额，A＝{a1,a2,…,an}T；该约束条件包括风险上限约束条件(v1＝1,2,…,h-1；v2＝v1+1,v1+2,…,h)，其中，b为投资的未来潜在最大回撤比例上限，p为备选资产回溯期内历史价格指数，h为回溯期内的总期数；求解单元，用于根据约束条件对目标函数进行求解，得到n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额。本专利技术实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述的量化资产配置方法的步骤。本专利技术实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的量化资产配置方法的步骤。本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本方法基于均值－回撤分析，将最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率作为配置目标，将风险定义为投资组合的未来潜在最大回撤比例，同时兼容风险上限、流动性等多种约束，避免了传统均值-方差分析中求解二次规划问题的繁琐，能够满足多维度的投资需求，且配置结果的现实可操作性强。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例提供的量化资产配置方法的实现流程示意图；图2是本专利技术实施例提供的量化资产配置装置的结构示意图；图3是本专利技术实施例提供的电子设备的示意图。具体实施方式以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。为了说明本专利技术所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。参见图1，其示出了本专利技术实施例提供的量化资产配置方法的实现流程示意图，详述如下：步骤S101，以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)。在本专利技术实施例中，可以将最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率作为资产配置目标，建立目标函数max(z)，其中，z＝eTWE，e为1-向量，即单位向量，W为待求解变量，是一个n列m行的矩阵，表示n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额，W＝{W1,W2,…,Wn}T＝{W1,W2,…,Wm}，E为m种备选资产的过往收益率，E＝{e1,e2,…,em}T，，在本专利技术实施例中，以由回溯各种备选资产历史业绩得出的过往收益率代表其期望收益率。步骤S102，为目标函数添加约束条件；该约束条件包括第一约束条件、第二约束条件和风险上限约束条件。在本专利技术实施例中，为了获得n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额，需要为目标函数添加约束条件，该约束条件包括第一约束条件W≥0，其中，0为0-矩阵，即配置金额非负；该约束条件还包括第二约束条件We≤A，其中，A为n笔投资的金额，A＝{a1,a2,…,an}T，即各笔投资配置金额不超过投资总额；该约束条件还包括风险上限约束条件(v1＝1,2,…,h-1；v2＝v1+1,v1+2,…,h)，其中，b为投资的未来潜在最大回撤比例上限，p为备选资产回溯期内历史价格指数，h为回溯期内的总期数；在本专利技术实施例中，可以由回溯投资组合历史业绩得出的过往最大回撤比例代表其未来潜在最大回撤比例，并将风险定义为投资组合的未来潜在最大回撤比例，得到目标函数的风险上限约束条件。可选的，在上述步骤S102中，若各笔投资存在流动性需求，则可以根据流动性需求向约束条件中添加流动性约束条件。其中，若流动性需求为：对于未来f个依次排列的期限t1,t2,…,tf，各笔投资于各期限前需依次回收的金额为D＝{D1,D2,…,Dn}T，其中，对于未来f个依次排列的期限t1,t2,…,tf，各备选资产的封闭期限为C＝{c1,c2,…,cm}，其中，cj∈{t1,t2,…,tf}(j＝1,2,…,m)；则根据流动性需求向约束条本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种量化资产配置方法，其特征在于，包括：/n以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)；其中，z＝e

【技术特征摘要】
1.一种量化资产配置方法，其特征在于，包括：
以最大化单笔或多笔投资组合的整体期望收益率为目标建立目标函数max(z)；其中，z＝eTWE，e为1-向量，W为待求解变量，表示n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额，W＝{W1,W2,…,Wn}T＝{W1,W2,…,Wm}，E为所述m种备选资产的过往收益率，E＝{e1,e2,…,em}T；
为所述目标函数添加约束条件；所述约束条件包括第一约束条件W≥0，其中，0为0-矩阵；所述约束条件包括第二约束条件We≤A，其中，A为n笔投资的金额，A＝{a1,a2,…,an}T；所述约束条件包括风险上限约束条件其中，b为投资的未来潜在最大回撤比例上限，p为备选资产回溯期内历史价格指数，h为回溯期内的总期数；
根据所述约束条件对所述目标函数进行求解，得到n笔投资在m种备选资产上应分别配置的金额。


2.如权利要求1所述的量化资产配置方法，其特征在于，若各笔投资存在流动性需求，则根据所述流动性需求向所述约束条件中添加流动性约束条件；
其中，若流动性需求为：
对于未来f个依次排列的期限t1,t2,…,tf，各笔投资于各期限前需依次回收的金额为D＝{D1,D2,…,Dn}T，其中，对于未来f个依次排列的期限t1,t2,…,tf，各备选资产的封闭期限为C＝{c1,c2,…,cm}，其中，cj∈{t1,t2,…,tf}(j＝1,2,…,m)；
则根据所述流动性需求向所述约束条件中添加的流动性约束条件为：





3.如权利要求1所述的量化资产配置方法，其特征在于，若备选资产存在起投金额限制，则向所述约束条件中添加起投金额约束条件；
所述起投金额约束条件为WTe≥Q，其中，Q为所述m种备选资产的起投金额，Q＝{q1,q2,…,qm}T。


4.如权利要求1所述的量化资产配置方法，其特征在于，若备选资产存在资产的整份配置限制，则向所述约束条件中添加整份配置约束条件；
所述整份配置约束条件为eTWj–gjsj＝0(j＝1,2,…,m)，其中，s为备选资产的单份价格，g为待求解变量且为整数，表示备选资产应配置的份数。


5.如权利要求1...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡长胜，胡杨瀚超，
申请(专利权)人：河北工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：河北;13