【技术实现步骤摘要】
一种智能投顾策略生成方法、装置及系统
[0001]本申请涉及推荐系统
，尤其涉及一种智能投顾策略生成方法、装置及系统。
技术介绍
[0002]智能投顾，也称机器人顾问(robo adviser)，是金融服务领域的一种新兴产品，是根据用户的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等信息，运用智能算法或投资最优组合等理论模型，为用户提供综合性的投资方案。
[0003]由于智能投顾的发展时间尚短，现有的智能投顾策略普遍通过问卷调查的方式对用户的风险承受水平、收益目标以及风格偏好等信息进行调研，进而确定用户的投资风格，但是预先设置的问卷的题目主观性较强且数量有限，难以对用户的投资风格进行精准分类，导致为用户提供的投资方案同质化严重，无法达到千人千面的资产配置效果。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种智能投顾策略生成方法、装置及系统，用于解决现有的智能投顾策略由于难以对用户的投资风格进行精准分类，导致为用户提供的投资方案同质化严重，无法达到千人千面的资产配置效果的技术问题。
[0005]第一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能投顾策略生成方法，其特征在于，包括：对样本股票集中的各个股票进行标准化处理，并确定所述标准化处理后的各个股票的风格因子集；根据所述标准化处理后的各个股票的收益率，确定所述风格因子集中的各类风格因子的收益率；根据所述风格因子集中的各类风格因子的收益率，确定任一用户的持仓股票集和任一公募基金的持仓股票集中的各个持仓股票的暴露向量；其中，所述暴露向量用于指示所述各个持仓股票对所述风格因子集中的各类风格因子的暴露度；根据所述各个持仓股票的暴露向量和权重，分别确定所述任一用户的持仓股票集的第一暴露向量和所述任一公募基金的持仓股票集的第二暴露向量；确定所述第一暴露向量和所述第二暴露向量之间的相似度，若所述相似度大于预设阈值，则将所述任一公募基金的信息推送给所述任一用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风格因子集中的各类风格因子包括估值因子、成长因子、盈利因子、杠杆因子、规模因子、动量因子、波动率因子、流动性因子、分析师因子和技术因子。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述标准化处理之后的各个股票的收益率，确定所述风格因子集中的各类风格因子的收益率，包括：根据所述标准化处理之后的各个股票的任一类风格因子的大小，对所述标准化处理后的各个股票进行排序分组处理，得到至少两个股票分组；根据所述标准化处理之后的各个股票的收益率，确定所述至少两个股票分组中排序最高和排序最低的股票分组的收益率；获取所述排序最高的股票分组的收益率与所述排序最低的股票分组的收益率之间的差值，确定所述差值与所述至少两个股票分组的个数之间的比值为所述任一类风格因子的收益率。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述风格因子集中的各类风格因子的收益率，确定任一用户的持仓股票集和任一公募基金的持仓股票集中的各个持仓股票的暴露向量，包括：根据所述风格因子集中的各类风格因子的收益率，采用第一公式确定任一用户的持仓股票集和任一公募基金的持仓股票集中的各个持仓股票的暴露向量；所述第一公式，具体为：其中，R
j
为所述任一用户的持仓股票集和所述任一公募基金的持仓股票集中的第j个持仓股票的收益率，F
k
为所述风格因子集中的第k类风格因子的收益率，X
j,k
为所述第j个持仓股票对所述风格因子集中的第k类风格因子的暴露度，μ
j
为所述第j个持仓股票的特异收益率。5.如权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征在于，确定所述第一暴露向量和所述第二暴露向量之间的相似度，包括：
采用第二公式确定所述第一暴露向量和所述第二暴露向量之间的相似度；所述第二公式，具体为：其中，α
i
为所述第一暴露向量中的所述任一用户的持仓股票集对所述风格因子集中的第i类风格因子的暴露度，β
i
为所述第二暴露向量中的所述任一公募基金的持仓股票集对所述风格因子集中的第i类风格因子的暴露度。6.一种智能投顾策略生成装置，其特征在于，包括：第一处理模块，用于对样本股票集中的各个股票进行标准化处理，并确定所述标准化处理后的各个股票的风格因子集；第一确定模块，用于根据所述标准化处理后的各个股票的收益率，确定所述风格因子集中...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶振栋，刘翰宇，洪世能，田茂彬，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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