一种基于电力大数据资产配置权重确定方法及其相关设备技术

本申请公开了一种基于电力大数据资产配置权重确定方法及其相关设备，该方法包括：在获取到待配置资产组合和该待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合之后，先将该参考收益指标数据集合输入到预先构建的收益率预测模型，得到该收益率预测模型输出的预测收益率集合；再根据该预测收益率集合，确定资产配置权重集合。其中，因预先构建的收益率预测模型能够准确地预测得到各个待配置资产的预测收益率，使得在将待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合输入到收益率预测模型之后能够得到该收益率预测模型输出的准确的预测收益率集合，从而使得基于准确的预测收益率集合确定的资产配置权重集合更准确，如此有利于提高资产配置权重的有效性。资产配置权重的有效性。资产配置权重的有效性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于电力大数据资产配置权重确定方法及其相关设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种基于电力大数据资产配置权重确定方法及其相关设备。

技术介绍

[0002]依据资产组合理论可知，对于投资者来说，在投资之前需要先确定待配置资产组合中各个待配置资产的资产配置权重，以便后续能够基于该资产配置权重进行投资。
[0003]然而，如何准确地确定出资产配置权重是一个亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术中存在的以上技术问题，本申请提供一种基于电力大数据资产配置权重确定方法及其相关设备，能够准确地确定出资产配置权重。
[0005]为了实现上述目的，本申请实施例提供的技术方案如下：
[0006]本申请实施例提供一种基于电力大数据资产配置权重确定方法，所述方法包括：
[0007]获取待配置资产组合和所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合；其中，所述待配置资产组合包括至少一个待配置资产；所述参考收益指标数据集合包括至少一个待配置资产的参考收益指标数据；
[0008]将所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合输入到预先构建的收益率预测模型，得到所述收益率预测模型输出的预测收益率集合；其中，所述预测收益率集合包括至少一个待配置资产的预测收益率；
[0009]根据所述预测收益率集合，确定资产配置权重集合；其中，所述资产配置权重集合包括至少一个待配置资产的资产配置权重。
[0010]可选的，若待配置资产组合包括N个待配置资产，则所述收益率预测模型包括N个待配置资产对应的收益率预测子模型，而且第i个待配置资产对应的收益率预测子模型用于根据第i个待配置资产的参考收益指标数据，预测第i个待配置资产的预测收益率，i为正整数，i≤N。
[0011]可选的，所述收益率预测模型的构建过程为：
[0012]获取各个待配置资产的历史收益数据；
[0013]利用第i个待配置资产的历史收益数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型；其中，i为正整数，i≤N；
[0014]根据第1个待配置资产对应的收益率预测子模型至第N个待配置资产对应的收益率预测子模型，得到所述收益率预测模型。
[0015]可选的，所述利用第i个待配置资产的历史收益数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型，包括：
[0016]根据所述第i个待配置资产的历史收益数据，生成所述第i个待配置资产的训练数据；
[0017]利用所述第i个待配置资产的训练数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型。
[0018]可选的，所述训练数据包括模型输入数据和模型标签数据；
[0019]所述利用所述第i个待配置资产的训练数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型，包括：
[0020]将所述第i个待配置资产的模型输入数据输入到第i个预设模型，得到所述第i个预设模型输出的模型输出数据；
[0021]根据所述模型输出数据和所述第i个待配置资产的模型标签数据，更新所述第i个预设模型，并返回继续执行所述将所述第i个待配置资产的模型输入数据输入到第i个预设模型，得到所述第i个预设模型输出的模型输出数据及其后续步骤，直至达到停止条件，根据所述第i个预设模型，确定所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型。
[0022]可选的，所述方法还包括：
[0023]获取所述待配置资产组合的收益率协方差矩阵和所述待配置资产组合对应的预期收益率集合；其中，所述预期收益率集合包括至少一个待配置资产的预期收益率；
[0024]所述根据所述预测收益率集合，确定资产配置权重集合，包括：
[0025]根据所述预测收益率集合、所述预期收益率集合和所述待配置资产组合的收益率协方差矩阵，确定资产配置权重集合。
[0026]可选的，所述根据所述预测收益率集合、所述预期收益率集合和所述待配置资产组合的收益率协方差矩阵，确定资产配置权重集合，包括：
[0027]根据所述预测收益率集合和所述预期收益率集合，生成第一约束条件；
[0028]根据所述待配置资产组合的收益率协方差矩阵，确定目标函数；
[0029]根据所述第一约束条件、预先设定的第二约束条件和所述目标函数，求解资产配置权重集合。
[0030]本申请实施例还提供了一种基于电力大数据资产配置权重确定装置，所述装置包括：
[0031]第一获取单元，用于获取待配置资产组合和所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合；其中，所述待配置资产组合包括至少一个待配置资产；所述参考收益指标数据集合包括至少一个待配置资产的参考收益指标数据；
[0032]预测单元，用于将所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合输入到预先构建的收益率预测模型，得到所述收益率预测模型输出的预测收益率集合；其中，所述预测收益率集合包括至少一个待配置资产的预测收益率；
[0033]确定单元，用于根据所述预测收益率集合，确定资产配置权重集合；其中，所述资产配置权重集合包括至少一个待配置资产的资产配置权重。
[0034]本申请实施例还提供了一种设备，所述设备包括处理器以及存储器：
[0035]所述存储器用于存储计算机程序；
[0036]所述处理器用于根据所述计算机程序执行本申请实施例提供的基于电力大数据资产配置权重确定方法的任一实施方式。
[0037]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行本申请实施例提供的基于电力大数据资产配置
权重确定方法的任一实施方式。
[0038]与现有技术相比，本申请实施例至少具有以下优点：
[0039]本申请实施例提供的基于电力大数据资产配置权重确定方法中，在获取到待配置资产组合和该待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合之后，先将该参考收益指标数据集合输入到预先构建的收益率预测模型，得到该收益率预测模型输出的预测收益率集合；再根据该预测收益率集合，确定资产配置权重集合。其中，待配置资产组合包括至少一个待配置资产；参考收益指标数据集合包括至少一个待配置资产的参考收益指标数据；预测收益率集合包括至少一个待配置资产的预测收益率；资产配置权重集合包括至少一个待配置资产的资产配置权重。
[0040]可见，因预先构建的收益率预测模型能够准确地预测得到各个待配置资产的预测收益率，使得在将待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合输入到收益率预测模型之后能够得到该收益率预测模型输出的准确的预测收益率集合，从而使得基于准确的预测收益率集合确定的资产配置权重集合更准确，如此有利于提高资产配置权重的有效性。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于电力大数据资产配置权重确定方法，其特征在于，所述方法包括：获取待配置资产组合和所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合；其中，所述待配置资产组合包括至少一个待配置资产；所述参考收益指标数据集合包括至少一个待配置资产的参考收益指标数据；将所述待配置资产组合对应的参考收益指标数据集合输入到预先构建的收益率预测模型，得到所述收益率预测模型输出的预测收益率集合；其中，所述预测收益率集合包括至少一个待配置资产的预测收益率；根据所述预测收益率集合，确定资产配置权重集合；其中，所述资产配置权重集合包括至少一个待配置资产的资产配置权重。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若待配置资产组合包括N个待配置资产，则所述收益率预测模型包括N个待配置资产对应的收益率预测子模型，而且第i个待配置资产对应的收益率预测子模型用于根据第i个待配置资产的参考收益指标数据，预测第i个待配置资产的预测收益率，i为正整数，i≤N。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述收益率预测模型的构建过程为：获取各个待配置资产的历史收益数据；利用第i个待配置资产的历史收益数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型；其中，i为正整数，i≤N；根据第1个待配置资产对应的收益率预测子模型至第N个待配置资产对应的收益率预测子模型，得到所述收益率预测模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用第i个待配置资产的历史收益数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型，包括：根据所述第i个待配置资产的历史收益数据，生成所述第i个待配置资产的训练数据；利用所述第i个待配置资产的训练数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练数据包括模型输入数据和模型标签数据；所述利用所述第i个待配置资产的训练数据对第i个预设模型进行训练，得到所述第i个待配置资产对应的收益率预测子模型，包括：将所述第i个待配置资产的模型输入数据输入到第i个预设模型，得到所述第i个预设模型输出的模型输出数据；根据所述模型输出数据和所述第i个待配置资产的模型标签数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张兴华，陈绍真，汤克艰，张程，占少辉，常凯旋，俞果，廖会敏，王建文，
申请(专利权)人：国网江西省电力有限公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：