投资组合的历史情景分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种投资组合的历史情景分析方法及装置，可用于金融领域，其中方法包括：获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。本发明专利技术可以对投资组合进行历史情景分析，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义。义。义。

【技术实现步骤摘要】
投资组合的历史情景分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及金融领域，尤其涉及投资组合的历史情景分析方法及装置。需要说明的是，本专利技术投资组合的历史情景分析方法和装置可用于金融领域，也可用于除金融领域之外的任意领域，本专利技术投资组合的历史情景分析方法和装置的应用领域不做限定。

技术介绍

[0002]市场由于情绪、周期等因素影响，会在不同时期展现出不同的形态，进而造成资产的市值波动，对持仓资产组合的收益回撤产生影响。同时历史发生过的市场情景在未来也可能发生，利用历史情景来对组合的收益、抗压能力进行分析，是组合分析中常用的一种方式。
[0003]现有历史情景模拟方案存在不够准确全面的问题，难以对组合的整体策略分析实现更好的指导意义。
[0004]因此，亟需一种可以克服上述问题的投资组合的历史情景分析方案。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种投资组合的历史情景分析方法，用以对投资组合进行历史情景分析，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义，该方法包括：
[0006]获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；
[0007]根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；
[0008]根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；
[0009]根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。
[0010]本专利技术实施例提供一种投资组合的历史情景分析装置，用以对投资组合进行历史情景分析，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义，该装置包括：
[0011]数据获得模块，用于获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；
[0012]类型确定模块，用于根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；
[0013]系数计算模块，用于根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；
[0014]情景分析模块，用于根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。
[0015]本专利技术实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述投资组合的历史情景分析方法。
[0016]本专利技术实施例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存储有执行上述投资组合的历史情景分析方法的计算机程序。
[0017]本专利技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述投资组合的历史情景分析方法。
[0018]本专利技术实施例通过获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。本专利技术实施例通过市场指数数据确定各市场在观察周期内的市场形态类型，然后根据单因素定价个券数据可以分别计算对应的市场性风险BETA系数，从而可以根据组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析，从而更加有效地对利用历史情景来对组合进行模拟，模拟组合在特定市场行情下的收益回撤，进而更好地调整组合投资策略，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
[0020]图1为本专利技术实施例中投资组合的历史情景分析方法示意图；
[0021]图2为本专利技术具体实施例中投资组合的历史情景分析流程图；
[0022]图3为本专利技术具体实施例中投资组合的历史情景分析结果图；
[0023]图4为本专利技术实施例中投资组合的历史情景分析装置结构图；
[0024]图5是本专利技术实施例的计算机设备结构示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本专利技术实施例做进一步详细说明。在此，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，但并不作为对本专利技术的限定。
[0026]为了对投资组合进行历史情景分析，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义，本专利技术实施例提供一种投资组合的历史情景分析方法，如图1所示，该方法可以包括：
[0027]步骤101、获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；
[0028]步骤102、根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；
[0029]步骤103、根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；
[0030]步骤104、根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。
[0031]由图1所示可以得知，本专利技术实施例通过获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。本专利技术实施例通过市场指数数据确定各市场在观察周期内的市场形态类型，然后根据单因素定价个券数据可以分别计算对应的市场性风险BETA系数，从而可以根据组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析，从而更加有效地对利用历史情景来对组合进行模拟，模拟组合在特定市场行情下的收益回撤，进而更好地调整组合投资策略，使模拟方案更加准确与全面，对组合的整体策略分析具有更好的指导意义。
[0032]实施例中，获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种投资组合的历史情景分析方法，其特征在于，包括：获得组合估值数据和市场公开数据，所述市场公开数据包括市场指数数据，单因素定价个券数据，所述单因素定价个券数据包括股票数据，基金数据和养老金产品数据；根据所述市场指数数据，确定各市场在观察周期内的市场形态类型；根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数；根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析。2.如权利要求1所述的投资组合的历史情景分析方法，其特征在于，根据所述单因素定价个券数据，分别计算对应的市场性风险BETA系数，包括：根据股票数据中的个券日收益率，行业风格日收益率和残差，计算股票数据对应的市场性风险BETA系数；根据基金数据中的个券日收益率，基准指数日收益率和残差，计算基金数据对应的市场性风险BETA系数；根据养老金产品数据中的个券日收益率，基准指数日收益率和残差，计算养老金产品数据对应的市场性风险BETA系数。3.如权利要求2所述的投资组合的历史情景分析方法，其特征在于，按如下公式计算对应的市场性风险BETA系数：其中，为股票数据、基金数据或养老金产品数据中的个券日收益率，α
i
为阿尔法值，β
i
为市场性风险BETA系数，为股票数据中的行业风格日收益率，或基金数据、养老金产品数据中的基准指数日收益率，ε
i
为残差。4.如权利要求2所述的投资组合的历史情景分析方法，其特征在于，市场公开数据还包括：利率数据，债券数据，非标数据；根据所述组合估值数据，市场形态类型以及市场性风险BETA系数，进行投资组合的历史情景分析，包括：根据组合估值数据和市场形态类型，确定待模拟时间区间；在待模拟时间区间内，根据利率数据，债券数据，非标数据以及市场性风险BETA系数，模拟各类资产净值变动；根据各类资产净值变动，确定投资组合净值变动数据。5.如权利要求4所述的投资组合的历史情景分析方法，其特征在于，在待模拟时间区间内，根据利率数据，债券数据，非标数据以及市场性风险BETA系数，模拟各类资产净值变动，包括：在待模拟时间区间内，根据利率数据中的当日利率，模拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：王浚懿，高娜，平其峻，金业，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：