【技术实现步骤摘要】
基金追踪系统、基金追踪方法及图形用户接口
[0001]本专利技术涉及一种基金追踪系统、基金追踪方法及图形用户接口。
技术介绍
[0002]共同基金的报酬取决于其持有风险性资产的报酬。如果能够预判其持有风险性资产的未来趋势，将有助于预测该基金的未来报酬。例如：OPEC宣布石油减产，往往有助于石油类相关指数上涨。因此，能够预判那些大量持有石油资产的基金将会有一段涨幅。
[0003]然而，基金持有风险性资产是横跨多个产业及多个市场，每种资产其持有比重不同，就单一资产趋势推测该基金未来趋势较困难。
[0004]尤其是基金对外揭露的信息甚少，仅有公布较大加权系数资产的公司及其加权系数、以国家来分类的加权系数、以各产业分类的加权系数等等综合性信息。此外，基金揭露周期较长，持有资产信息揭露的周期最短一个月，甚至有一季或者半年。
[0005]因为信息有限，导致无法使投资人有效地把信息与市场做连接产生交易决策。
技术实现思路
[0006]本专利技术有关于一种基金追踪系统、基金追踪系统及图形用户接口。
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基金追踪方法，用以对目标基金进行追踪，其特征在于，该基金追踪方法包括：依据该目标基金的基金基准指数获得多个ETF资产类别；依据该些ETF资产类别，获得多个代表ETF；依据该些代表ETF，生成模拟投资组合；验证该模拟投资组合是否满足验证条件；以及若该模拟投资组合满足该验证条件，则输出该模拟投资组合。2.如权利要求1所述的基金追踪方法，其中，在获得该些ETF资产类别的步骤中，依据查找表获得该些ETF资产类别。3.如权利要求1所述的基金追踪方法，其中，在获得该些代表ETF的步骤中，所获得的各该代表ETF为各该ETF资产类别的多个ETF的最佳者。4.如权利要求1所述的基金追踪方法，其中，在获得该些代表ETF的步骤中，至少依据ETF评分信息获得各该代表ETF。5.如权利要求4所述的基金追踪方法，其中，在获得该些代表ETF的步骤中，还依据被挑选次数获得各该代表ETF。6.如权利要求1所述的基金追踪方法，其中，在生成该模拟投资组合的步骤中，获得各该代表ETF的加权系数，各该加权系数之和为1，且各该加权系数大于或等于0。7.如权利要求1所述的基金追踪方法，其中，该验证条件为该模拟投资组合与该目标基金的报酬变化近似度小于临界值。8.如权利要求1所述的基金追踪方法，其特征在于，还包括：基于该模拟投资组合，利用深度学习模型预测该目标基金的趋势。9.如权利要求8所述的基金追踪方法，其中，在利用该深度学习模型预测该目标基金的趋势的步骤中，至少依据市场观点的一上涨期望值进行预测。10.如权利要求8所述的基金追踪方法，其中，在利用该深度学习模型预测该目标基金的趋势的步骤中，至少依据夏普值及价格嵌入特征进行预测。11.一种基金追踪系统，用以对目标基金进行追踪，其特征在于，该基金追踪系统包括：选定单元，包括：资产类别选定器，用以依据该目标基金的基金基准指数获得多个ETF资产类别...
【专利技术属性】
技术研发人员：王恩慈，左聪文，韩传祥，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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