一种编译资产的投资组合的计算机实现的方法技术

本发明专利技术提供了一种用于自动编译资产的投资组合的计算机实现的方法。该方法包括以下步骤：包括从多个可用资产生成多个资产的多个第一代投资组合，其中，通过随机选择所述多个可用资产中的一个或多个来生成所述多个第一代投资组合中的每一个。该方法包括对所述随机选择的多个资产中的每一个应用随机百分比权重，但是其中多个随机百分比权重的总和被设置为等于100％。它还涉及为多个资产的多个第一代投资组合中的每一个计算分数，所述多个资产的多个第一代投资组合中的每一个的分数包括多个不同评估因子的总和，并对多个资产的多个第一代投资组合按其各自的分数进行排名。然后，基于它们各自的分数来选择所述多个资产的多个第一代投资组合中的一个或多个。通过多次迭代来重复该过程，直到排名最高的投资组合的分数的边际改进降至预设量以下。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种编译资产的投资组合的计算机实现的方法
本专利技术涉及一种基于许多约束和评估因子来编译资产的投资组合的计算机实现的方法，尤其涉及但不排他地涉及一种用于在量化和/或定性金融标准方面生成、创建或修改诸如股票、债券和/或资金的金融资产的投资组合的计算机实现的方法。专利技术背景在现代投资组合理论中，有效边界(或投资组合边界或Markowitz边界)是一种投资组合，它占据了风险收益谱的“有效”部分。从形式上讲，正是投资组合集满足了以下条件：不存在其他具有更高预期收益但具有相同标准差收益的投资组合。如果资产组合(即投资组合)因其风险(由投资组合的收益的标准偏差表示)生成而具有最佳的预期收益，则称为“有效”。在这里，可以将所有可能的风险资产组合绘制在预期的风险收益空间中，所有这些可能的投资组合的集合定义了该空间中的一个区域。在没有机会持有无风险资产的情况下，该区域就是机会集(可行集)。该区域的正斜率(向上倾斜)的顶部边界是抛物线的一部分，被称为“有效边界”。如果还可以使用无风险资产，则机会集会更大，并且机会集的上限(即有效边界)是从垂直轴线出发的直线段，其以无风险资产的收益为价值并与仅有风险资产的机会集相切。无风险资产和切线投资组合之间的所有投资组合都是由无风险资产和切线投资组合组成的投资组合，而切线投资组合上方和右边的线性边界上的所有投资组合都是通过无风险率借入并将收益投资到切线投资组合中产生的。但是，有效边界是一个不考虑不断演变的风险和收益的时间点边界收益。这可能导致根据在某个时间点基于历史风险和收益数据计算的有效边界来选择投资组合，其中投资组合是根据预期的一定收益的产生而选定的或约定的风险产生来选择的。但是，风险和收益的产生随着时间的推移而发展。因此，需要一种改进的方法，该方法考虑到发展中的约束和诸如风险和收益之类的评估因子，来为投资组合确定最有效或最佳的资产组合。专利技术目的本专利技术的目的是在某种程度上减轻或消除与确定用于投资组合的资产的组合的已知方法有关的一个或多个问题，例如所需的大量计算工作、仅找到局部最优的风险、或不能够确定任何目标标准。本领域技术人员将从以下描述中得出本专利技术的其他目的。因此，前述目的的陈述不是详尽无遗的，仅用于说明本专利技术的许多目的中的一些。
技术实现思路
本专利技术特别地但非排他性地将遗传算法的概念与资产组合修改/变更的进化迭代过程结合在一起，然后通过评分评估方法(即“适应度”计分或评估方法)对金融资产的投资组合的质量进行评估，来寻求关于量化和/或定性金融标准的金融投资组合例如股票、债券、基金、结构性产品或甚至保险的投资组合的质量的改善。可以设想，本专利技术将有助于基于许多输入和约束为金融投资者得出投资组合建议。本专利技术产生的资产/投资组合再平衡建议可以用于为寻求投资各种金融资产投资组合或重新评估其当前在金融资产中的分布的投资者提出金融资产的投资组合。本专利技术的评估范围包括金融财富管理资产(“金融资产”)，包括共同基金(“MF”)、债券、结构性票据、保险、交易所交易资产(通常为股票、交易所交易基金(ETFs)等)和现金资产(例如存款、储蓄/支票账户)。然而，应当注意的是，本专利技术的方法可以应用于其他复杂的情况，其中需要以有效或最佳的方式组合多个可用资产，以解决表现出许多约束和评估因子的情况。一种这样的情况是救灾，其中需要结合人力资源、医疗设备、药品、救援设备、住宿、后勤支持等方面的因子来确定和结合，例如可用资金、可用人员、运输方式、监管要求、时间安排等。利用限定的一组约束/评估因子，本专利技术的方法能够基于初始的人为提议来发展最优的或至少改进的救灾包，尽管在某些情况下空的提议可以包括初始建议。因此，本专利技术还适用于评估包括技术和/或逻辑解在内的解的种群，以便发展为改进的或最优的解。在第一主要方面，本专利技术提供了一种用于自动编译资产的投资组合的计算机实现的方法。该方法包括以下步骤：包括从多个可用资产生成多个资产的多个第一代投资组合，其中，通过随机选择所述多个可用资产中的一个或多个来生成所述多个第一代投资组合中的每一个。该方法包括为每个生成的投资组合对每个所述随机选择的多个资产应用随机百分比权重，但是其中随机百分比权重的总和被设置为等于100％。它还包括计算多个资产的多个第一代投资组合中的每一个的分数，所述多个资产的多个第一代投资组合中的每个资产的分数优选地包括基于多个不同评估因子的适应度分数的总和，然后对多个资产的多个第一代投资组合根据它们各自的分数进行排名。随后，基于它们各自的分数来选择所述多个资产的多个第一代投资组合中的一个或多个。通过多次迭代来重复该过程，直到排名最高的投资组合的分数的边际改进低于预设的、选定的或计算的量。然后可以选择满足该条件的最高排名的投资组合来实施。也可以使用已实施的最高排名的投资组合作为资产的初始投资组合(即“起始”或“种子”投资组合)来定期重复此过程。在第二主要方面，本专利技术提供了一种存储机器可读代码的非暂态计算机可读介质，在由处理器执行时，所述非暂态计算机可读介质使电子处理设备实施第一主要方面的步骤。在第三主要方面，本专利技术提供了一种用于自动编译资产的投资组合的基于计算机的系统，该系统包括存储机器可读代码的计算机可读介质和被配置为执行所述机器可读代码以实现第一主要方面的步骤的处理器。本专利技术的概述并不一定公开定义本专利技术必不可少的所有特征。本专利技术可以存在于所公开特征的子组合中。附图说明从以下优选实施例的描述中，本专利技术的前述和其他特征将变得显而易见，所述优选实施例仅通过示例的方式结合附图提供，其中：图1是实现本专利技术方法的基于计算机的系统的第一实施例的示意图；图2是实现本专利技术方法的基于计算机的系统的第二实施例的示意图；图3是实现本专利技术方法的基于计算机的系统的第三实施例的示意图；图4表示用于待评估的两个适应度因子的数学解空间；图5是从总体上说明本专利技术的方法的示意图；图6是说明根据本专利技术的产生第一代和下一代投资组合的方法的示意图；图7是更详细地说明图6的方法的示意图；图8包括说明适应度分数的计算的表格；图9是按照投资组合各自的适应度分数对其进行排名的示意图；图10是示出了亲本投资组合生成子投资组合的示意图；图11是变异选择和变异过程的示意图；以及图12是本专利技术的迭代过程的示意图。具体实施方式以下描述仅是作为示例的优选实施例，并且不限于实施本专利技术所必需的特征的组合。在本说明书中对“一个实施例”或“一实施例”的引用意为结合该实施例描述的特定特征、结构、或特性包括在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中各个地方出现的短语“在一个实施例中”不一定全都指代相同的实施例，也不是与其他实施例相互排斥的单独或替代实施例。此外，还描述了各种特征，这些特征可能呈现在部分实施例中而没有呈现在另一部分实施例中。类似地，还描述了各种要求，这些要求可能对于部分实施例是必需的而对于另一部分实施例则本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于自动选择投资组合的计算机实现的方法，其特征在于，所述投资组合包括多个解的种群，所述方法包括以下步骤：/n从多个可用解中生成多个第一代投资组合，其中，通过随机选择所述多个可用解的一个或多个来生成所述多个第一代投资组合中的每一个；/n将随机百分比权重应用于所述随机选择的多个解中的每一个，但是其中所述多个随机百分比权重的总和被设置为等于100％；/n计算所述多个第一代投资组合中的每一个的分数，所述多个第一代投资组合中的每一个的分数包括多个不同评估因子的总和；/n对所述多个第一代投资组合根据它们各自的分数进行排名；以及/n基于它们各自的分数来选择所述多个第一代投资组合中的一个或多个。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180920 HK 18112164.51.一种用于自动选择投资组合的计算机实现的方法，其特征在于，所述投资组合包括多个解的种群，所述方法包括以下步骤：
从多个可用解中生成多个第一代投资组合，其中，通过随机选择所述多个可用解的一个或多个来生成所述多个第一代投资组合中的每一个；
将随机百分比权重应用于所述随机选择的多个解中的每一个，但是其中所述多个随机百分比权重的总和被设置为等于100％；
计算所述多个第一代投资组合中的每一个的分数，所述多个第一代投资组合中的每一个的分数包括多个不同评估因子的总和；
对所述多个第一代投资组合根据它们各自的分数进行排名；以及
基于它们各自的分数来选择所述多个第一代投资组合中的一个或多个。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个解包括多个资产。


3.根据权利要求2所述的方法，包括以下步骤：接收描述所述多个资产的初始投资组合的数据。


4.根据权利要求3所述的方法，包括以下步骤：使所述多个资产的初始投资组合成为多个资产的所述多个第一代投资组合中的第一个。


5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，多个可用资产包括含有所述多个资产的初始投资组合和多个其他合格资产的多个资产。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，应用于从所述多个可用资产中随机选择的资产的随机百分比权重被限制为在所述多个资产的初始投资组合中其百分比权重的最大值，或者被限制为预定的最大百分比权重，其中所述资产是所述多个其他合格资产之一。


7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，为所述多个资产的多个第一代投资组合的每一个计算分数的步骤包括：计算所述多个不同评估因子的权重总和。


8.根据权利要求2至7中任一项所述的方法，其特征在于，选择所述多个资产的多个第一代投资组合中的一个或多个的步骤包括：选择所述多个资产的多个第一代投资组合作为多个亲本投资组合，并且使用所述多个亲本投资组合来生成多个子投资组合。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述多个子投资组合中的每一个由两个亲本投资组合生成，所述两个亲本投资组合根据它们的排名分数彼此相邻。


10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，用于子投资组合的多个资产是从包括两个相邻的亲本投资组合的多个资产的种群中随机选择的。


11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，分配给从多个亲本资产的所述种群中随机选择的资产的随机百分比权重被限制为在相应的亲本投资组合中其原始百分比权重的最大值。


12.根据权利要求8至11中任一项所述的方法，其特征在于，选择所述多个亲本投资组合和/或多个子投资组合中的一些进行变异处理，由此为所选择的投资组合随机选择所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱利安·莫里茨·席林格，
申请(专利权)人：朗维尤金融有限公司，
类型：发明
国别省市：中国香港;81