基金相似度计算方法、平台、设备及可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种基金相似度计算方法，包括：获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，确定预设数量的目标备选基金；确定目标基金的第一相关度，以及各个目标备选基金的第二相关度；获取第一相关度对应的第一最小生成树，以及第二相关度对应的第二最小生成树；确定第一最小生成树与各个第二最小生成树之间的相似度，在各个第二最小生成中确定目标最小生成树，并将目标最小生成树对应的目标备选基金作为目标基金的相似基金。本发明专利技术还公开了一种基金相似度计算平台、设备及可读存储介质。本发明专利技术通过持仓产品之间的相关度对应的最小生成树确定相似度，提高基金之间相似度计算的准确性以及计算机的处理效率，提高了筛选相似基金的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基金相似度计算方法、平台、设备及可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种基金相似度计算方法、平台、设备及可读存储介质。
技术介绍
投资基金随着证券市场的发展而诞生，随着个人投资者投资理念不断向着价值型投资、专业化投资的方向进行转变，基金市场在近年来得到长足而迅速的发展，虽然发展历史不长，但基金数量却增长迅猛。目前，爆款基金的不断涌现，经常造成个人投资者无法申购或者实际可购买量不足的现象，因此，往往需要寻找与爆款基金相似的可替代基金，以满足数量众多的个人投资者的需求。目前，往往通过基金在一段时间内的净值变动，对证券或者基金进行相似度的计算，以筛选出与目标基金相似的可替代基金，但是，由于会受到基金在一段时间内走势的相关性的影响，造成存在多个相似度都很高的可替代基金，导致基金之间的区分度较低而难以筛选可替代基金，同时，由于仅考虑基金的净值变动，而导致筛选出的可替代基金在持仓等维度与目标基金的差别较大，造成筛选出的可替代基金并不准确。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基金相似度计算方法、平台、设备及可读存储介质，旨在解决现有通过相似度筛选的基金不准确的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种基金相似度计算方法，所述基金相似度计算方法包括以下步骤：获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金；确定目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度，其中，所述第一相关度为表征所述目标基金持仓产品年度收益的关联度，所述第二相关度为目标备选基金的持仓产品年度收益的关联度；获取第一相关度对应的第一最小生成树，以及第二相关度对应的第二最小生成树；将第一最小生成树与各个第二最小生成树进行特征比对，以确定第一最小生成树与各个第二最小生成树之间的相似度，在各个第二最小生成中确定各个相似度中的最大相似度对应的目标最小生成树，并将目标最小生成树对应的目标备选基金作为目标基金的相似基金。在一实施例中，所述获取第一相关度对应的第一最小生成树，以及第二相关度对应的第二最小生成树的步骤包括：基于第一相关度确定目标基金对应的第一相关度矩阵，并基于第二相关度确定各个目标备选基金对应的第二相关度矩阵；基于最小生成树的克鲁斯卡尔算法，将第一相关度矩阵转换成第一最小生成树，并分别将各个第二相关度矩阵转换成的第二最小生成树。在一实施例中，所述将第一最小生成树与各个第二最小生成树进行特征比对，以确定第一最小生成树与各个第二最小生成树之间的相似度的步骤包括：确定第一最小生成树的根节点与各个第二最小生成树的根节点之间的第一相似度，确定第一最小生成树的层数与各个第二最小生成树的层数之间的第二相似度，并确定第一最小生成树的每层节点数与各个第二最小生成树的每层节点数之间的第三相似度；基于第一相似度、第二相似度以及第三相似度计算各个第二最小生成树对应的相似度。在一实施例中，所述确定目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度的步骤包括：获取各个第一持仓产品对应的第一年度收益矢量，基于各个第一年度收益矢量确定各个第一持仓产品之间的第一相关度；获取各个目标备选基金的第二持仓产品对应的第二年度收益矢量，基于各个第二年度收益矢量确定各个目标备选基金的第二持仓产品之间的第二相关度。在一实施例中，所述基于各个第一年度收益矢量确定各个第一持仓产品之间的第一相关度的步骤包括：确定各个第一年度收益矢量中两两之间的夹角余弦值，并基于所述夹角余弦值确定各个第一持仓产品之间的第一相关度。在一实施例中，所述获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金的步骤包括：根据最新持仓信息获取所述第一持仓产品的持仓比；基于所述第一持仓产品的持仓比确定所述目标基金对应的各个行业的行业持仓比，并将所述行业持仓比中的最大行业持仓比对应的行业作为所述最大权重行业；获取与所述分类信息匹配的备选基金，并基于所述备选基金以及最大权重行业确定预设数量的目标备选基金。在一实施例中，所述基于所述备选基金以及最大权重行业确定预设数量的目标备选基金的步骤包括：获取各个备选基金对应的最大比例行业，确定备选基金中最大比例行业与最大权重行业一致的待筛选基金；根据待筛选基金对应的第一持仓产品以及目标基金对应的第二持仓产品，确定各个待筛选基金与目标基金之间的各个概念暴露列表重合度，并将待筛选基金中概念暴露列表重合度最大的预设数量的基金作为目标备选基金。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基金相似度计算平台，所述基金相似度计算平台包括：第一获取模块，用于获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金；第一确定模块，用于确定目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度，其中，所述第一相关度为表征所述目标基金持仓产品年度收益的关联度，所述第二相关度为目标备选基金的持仓产品年度收益的关联度；第二获取模块，用于获取第一相关度对应的第一最小生成树，以及第二相关度对应的第二最小生成树；第二确定模块，用于将第一最小生成树与各个第二最小生成树进行特征比对，以确定第一最小生成树与各个第二最小生成树之间的相似度，确定各个相似度中的最大相似度对应的目标最小生成树，并将目标最小生成树对应的目标备选基金作为目标基金的相似基金。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基金相似度计算设备，所述基金相似度计算设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基金相似度计算程序，所述基金相似度计算程序被所述处理器执行时实现前述的基金相似度计算方法的步骤。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基金相似度计算程序，所述基金相似度计算程序被处理器执行时实现前述的基金相似度计算方法的步骤。本专利技术通过获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金，接着确定目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度，而后获取第一相关度对应的第一最小生成树，以及第二相关度对应的第二最小生成树，然后将第一最小生成树与各个第二最小生成树本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基金相似度计算方法，其特征在于，所述基金相似度计算方法包括以下步骤：/n获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及所述最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金；/n确定所述目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度，其中，所述第一相关度为表征所述目标基金持仓产品年度收益的关联度，所述第二相关度为目标备选基金的持仓产品年度收益的关联度；/n获取所述第一相关度对应的第一最小生成树，以及所述第二相关度对应的第二最小生成树；/n将所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树进行特征比对，以确定所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树之间的相似度，在各个所述第二最小生成中确定各个相似度中的最大相似度对应的目标最小生成树，并将所述目标最小生成树对应的目标备选基金作为所述目标基金的相似基金。/n

【技术特征摘要】
1.一种基金相似度计算方法，其特征在于，所述基金相似度计算方法包括以下步骤：
获取目标基金所对应的分类信息以及最新持仓信息，基于所述最新持仓信息确定所述目标基金对应的最大权重行业，并基于所述分类信息以及所述最大权重行业，确定预设数量的目标备选基金；
确定所述目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度，其中，所述第一相关度为表征所述目标基金持仓产品年度收益的关联度，所述第二相关度为目标备选基金的持仓产品年度收益的关联度；
获取所述第一相关度对应的第一最小生成树，以及所述第二相关度对应的第二最小生成树；
将所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树进行特征比对，以确定所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树之间的相似度，在各个所述第二最小生成中确定各个相似度中的最大相似度对应的目标最小生成树，并将所述目标最小生成树对应的目标备选基金作为所述目标基金的相似基金。


2.如权利要求1所述的基金相似度计算方法，其特征在于，所述获取所述第一相关度对应的第一最小生成树，以及所述第二相关度对应的第二最小生成树的步骤包括：
基于所述第一相关度确定所述目标基金对应的第一相关度矩阵，并基于所述第二相关度确定各个所述目标备选基金对应的第二相关度矩阵；
基于最小生成树的克鲁斯卡尔算法，将所述第一相关度矩阵转换成第一最小生成树，并分别将各个所述第二相关度矩阵转换成的第二最小生成树。


3.如权利要求1所述的基金相似度计算方法，其特征在于，所述将所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树进行特征比对，以确定所述第一最小生成树与各个所述第二最小生成树之间的相似度的步骤包括：
确定所述第一最小生成树的根节点与各个所述第二最小生成树的根节点之间的第一相似度，确定所述第一最小生成树的层数与各个所述第二最小生成树的层数之间的第二相似度，并确定所述第一最小生成树的每层节点数与各个所述第二最小生成树的每层节点数之间的第三相似度；
基于所述第一相似度、所述第二相似度以及所述第三相似度计算各个第二最小生成树对应的相似度。


4.如权利要求1所述的基金相似度计算方法，其特征在于，所述确定所述目标基金对应的第一持仓产品之间的第一相关度，以及各个所述目标备选基金对应的第二持仓产品之间的第二相关度的步骤包括：
获取各个所述第一持仓产品对应的第一年度收益矢量，基于各个所述第一年度收益矢量确定各个所述第一持仓产品之间的第一相关度；
获取各个所述目标备选基金的第二持仓产品对应的第二年度收益矢量，基于各个所述第二年度收益矢量确定各个所述目标备选基金的第二持仓产品之间的第二相关度。


5.如权利要求4所述的基金相似度计算方法，其特征在于，所述基于各个所述第一年度收益矢量确定各个所述第一持仓产品之间的第一相关度的步骤包括：
确定各个所述第一年度收益矢量中两两之间的夹角余弦值，并基...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶曙峰，陈泽晖，谢云，陈祎彬，
申请(专利权)人：未鲲上海科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31