本发明专利技术公开了一种资产组合实时波动率绘制方法、装置及存储介质，从市场公开信息中获取目标资产组合对应的公开要素和标的要素，获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型。然后周期性获取当前交易日标的要素行情数据，采用训练得到的目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型预估出对应的目标资产组合剩余仓位收益率，计算当前时刻目标资产组合的波动率。本发明专利技术利用日内高频数据结合仓位预估对组合做实时风险监控，捕捉日内微小的波动，及时反馈市场，提高波动率计算的准确性与时效性。性与时效性。性与时效性。
【技术实现步骤摘要】
一种资产组合实时波动率绘制方法、装置及存储介质
[0001]本申请属于波动测量
，尤其涉及一种资产组合实时波动率绘制方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]随着我国金融市场活动日趋频繁与复杂，如何强化公司风险意识，增强风险防范能力，促进中国金融市场行业持续、健康、稳定发展是重中之重。日常经营环节，根据国家法律法规、市场环境等因素构建对组合风险的全面识别、评估、监控、报告和化解管理体系有助于提高业务发展安全性和稳定性。组合风险控制方法首先要符合国家法律法规的要求，在安全法规定性要求的基础上，因根据业务需要进一步提升风险控制管理的精度和效率。例如运用定量风险模型和组合优化技术对组合的风险来源和敞口进行计算，使用情景分析和压力测试算法对组合的市场波动承受能力进行评估。
[0003]风险管理指标经历了从波动率到VAR(Value at Risk)，再到巴塞尔协议演变过程。风险模型一般基于统计规律和概率论模型，结合历史数据进行计算。历史数据大多以日频为主，对于风险的反馈效率相当滞后，且有些模型需要相当长的历史数据作为样本输入，而市场行情瞬息万变，这将导致计算结果无法准确反应当前潜在风险。
技术实现思路
[0004]本申请的目的是提供一种资产组合实时波动率绘制方法、装置及存储介质，利用日内高频数据结合仓位预估对组合做实时风险监控，捕捉日内微小的波动，及时反馈市场，提高波动率计算的准确性与时效性。
[0005]为了实现上述目的，本申请技术方案如下：
[0006]一种资产组合实时波动率绘制方法，包括：
[0007]从市场公开信息中获取目标资产组合对应的公开要素和标的要素；
[0008]获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型；
[0009]周期性获取当前交易日标的要素行情数据，采用训练得到的目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型预估出对应的目标资产组合剩余仓位收益率，并结合目标资产组合公开要素收益率计算出目标资产组合收益率；
[0010]根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率；
[0011]以时间为横坐标，波动率为纵坐标，绘制波动率曲线。
[0012]进一步的，所述获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型，包括：
[0013]获取当前交易日之前的历史数据，计算出目标资产组合真实剩余仓位日收益率，以真实剩余仓位日收益率为因变量，以标的要素日收益率为自变量，通过单变量回归训练得到各个标的要素对应的预估系数，根据各个标的要素对应的单变量回归系数，计算各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率；
[0014]以各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率作为自变量，以真实剩余仓位日收益率作为因变量，通过元线性回归训练得到各个标的要素的配置权重；
[0015]采用各个标的要素的配置权重生成目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型。
[0016]进一步的，所述根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率，采用如下公式：
[0017][0018]其中，σ为当前时刻目标资产组合的波动率，为第i个预估的目标资产组合收益率，n为当前交易日当前时刻之前预估的目标资产组合收益率个数。
[0019]本申请还提出了一种资产组合实时波动率绘制装置，包括：
[0020]数据接收模块，用于从市场公开信息中获取目标资产组合对应的公开要素和标的要素；
[0021]模型训练模块，用于获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型；
[0022]预估模块，用于周期性获取当前交易日标的要素行情数据，采用训练得到的目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型预估出对应的目标资产组合剩余仓位收益率，并结合目标资产组合公开要素收益率计算出目标资产组合收益率；
[0023]波动率计算模块，用于根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率；
[0024]绘制模块，用于以时间为横坐标，波动率为纵坐标，绘制波动率曲线。
[0025]进一步的，所述模型训练模块，获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型，执行如下操作：
[0026]获取当前交易日之前的历史数据，计算出目标资产组合真实剩余仓位日收益率，以真实剩余仓位日收益率为因变量，以标的要素日收益率为自变量，通过单变量回归训练得到各个标的要素对应的预估系数，根据各个标的要素对应的单变量回归系数，计算各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率；
[0027]以各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率作为自变量，以真实剩余仓位日收益率作为因变量，通过元线性回归训练得到各个标的要素的配置权重；
[0028]采用各个标的要素的配置权重生成目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型。
[0029]进一步的，所述波动率计算模块，根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率，采用如下公式：
[0030][0031]其中，σ为当前时刻目标资产组合的波动率，为第i个预估的目标资产组合收益率，n为当前交易日当前时刻之前预估的目标资产组合收益率个数。
[0032]本申请还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行，以实现所述资产组合实时波动率绘制方法的步骤。
[0033]本申请提出的一种资产组合实时波动率绘制方法、装置及存储介质，实时获取标的市场行情数据，获取周期可精确到秒级或者分钟级，例如每10秒获取一次行情。将获取的行情数据输入到组合的预估仓位模型中，计算组合的预估收益。根据收益率序列，计算当日的已实现波动率，即从开盘到当前时间点的收益率序列标准差，时间序列的时间覆盖范围均为当日，保证数据的时效性。在计算出波动率后，如果组合的波动率较高，预示着组合的高风险，需要引起注意。
附图说明
[0034]图1为本申请资产组合实时波动率绘制方法流程图；
[0035]图2为本申请实施例绘制的实时波动率曲线示意图。
具体实施方式
[0036]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资产组合实时波动率绘制方法，其特征在于，所述资产组合实时波动率绘制方法，包括：从市场公开信息中获取目标资产组合对应的公开要素和标的要素；获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型；周期性获取当前交易日标的要素行情数据，采用训练得到的目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型预估出对应的目标资产组合剩余仓位收益率，并结合目标资产组合公开要素收益率计算出目标资产组合收益率；根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率；以时间为横坐标，波动率为纵坐标，绘制波动率曲线。2.根据权利要求1所述的资产组合实时波动率绘制方法，其特征在于，所述获取当前交易日之前的历史数据，所述历史数据包括目标资产组合日收益率、公开要素日收益率和标的要素日收益率，计算出目标资产组合剩余仓位日收益率，训练得到目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型，包括：获取当前交易日之前的历史数据，计算出目标资产组合真实剩余仓位日收益率，以真实剩余仓位日收益率为因变量，以标的要素日收益率为自变量，通过单变量回归训练得到各个标的要素对应的预估系数，根据各个标的要素对应的单变量回归系数，计算各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率；以各个标的要素对应的剩余仓位预估收益率作为自变量，以真实剩余仓位日收益率作为因变量，通过元线性回归训练得到各个标的要素的配置权重；采用各个标的要素的配置权重生成目标资产组合剩余仓位日收益率预估模型。3.根据权利要求1所述的资产组合实时波动率绘制方法，其特征在于，所述根据当前交易日当前时刻前计算得到的目标资产组合收益率序列，计算当前时刻目标资产组合的波动率，采用如下公式：其中，σ为当前时刻目标资产组合的波动率，为第i个预估的目标资产组合收益率，n为当前交易日当前时刻之前预估的目标资产组合收益率个数。4.一种资产组合实时波动率绘制装置，其特征在于，所述资产组合实时波动率绘制装置，包括：数据接收模块，用于从市场公开信息中获取目标资产组合对应的公开...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭玉霞，
申请(专利权)人：杭州衡泰技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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