提升新股申购额度的资金配置方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了提升新股申购额度的资金配置方法、装置、设备及介质，本发明专利技术通过整合已经公布的相关金融数据，并结合用户的自身需求，给出至少一组优化的资金配置方案为用户提供一个可靠性高的参考数据，避免了用户自己去进行复杂的计算，并给用户提供了广泛的选择空间。间。间。

【技术实现步骤摘要】
提升新股申购额度的资金配置方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及金融数据处理
，尤其涉及一种提升新股申购额度的资金配置方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来股市发展迅速，新股发行数量增多，新股申购是股市中风险较低且收益稳定的一种投资方式。在股市中，并不是每天都有新股发行，且沪市和深市在一段时间内发行的新股数量不一样，而每支新股的顶格申购需配市值也不同。在以上的不确定情况下，随意分配沪市和深市的持股市值配置可能会造成资金浪费，使得打新资金利用率低。
[0003]当某一天同时发行了沪市和深市的几支新股，若投资者随机分配或者平均分配两市的打新资金，资金可能无法完全利用，下面以真实数据举例说明。
[0004]如表1所示，第二行为沪市股票，第三行为深市股票。假设投资者投入总资金20万元，并将其平均分配到沪市和深市（即沪市深市各10万元），则该投资者在沪市和深市20个交易日的持有市值均为10万元。对于表1发行的股票来说，投资者获得的沪市额度为7万元，获得的深市额度为10万元。可见，配置到沪市的10万元资金浪费了3万元，而深市的资金还未达到顶格申购需配市值，由此可知20万元的总资金利用率并没有达到最大，需要优化资金配置以获取更大的新股申购额度。然而目前没有一个配置方案提供参考，导致大部分股民只能选择盲投。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术存在的不足，提供了一种提升新股申购额度的资金配置方法、装置、设备及介质。本专利技术可以针对不同用户的自身情况，得到对用户信息分析的更精确的参考数据，可用于对用户进行产品推荐。
[0006]本专利技术具体采用的技术方案如下：根据本专利技术的第一方面，提供一种基于遗传算法的资金配置方法，所述方法包括：以将要考虑的个交易日内新股申购总额度最大化为目标，构建目标函数为：其中，为第个交易日的新股申购总额度；通过如下方法利用遗传模型对所述目标函数进行优化：
初始化所述遗传模型的参数，所述参数至少包括种群大小、遗传迭代代数、变异率、一代中优秀种群的保留数目，各参数的取值上限为C，下限为0，C表示待配置资金，将所述资金配置目标函作为所述遗传模型的适应度函数，并进行迭代，在所述遗传模型达到预设的迭代终止条件后，返回对应适应度函数值最大的最优种群参数，所述最优种群参数表示在待配置资金为C的情况下，第个交易日沪市和深市对应资金配置金额和。
[0007]根据本专利技术的第二方面，提供一种资金配置装置，所述装置包括处理器，所述处理器配置为：以将要考虑的个交易日内新股申购总额度最大化为目标，构建目标函数为：其中，为第个交易日的新股申购总额度；通过如下方法利用遗传模型对所述目标函数进行优化：初始化所述遗传模型的参数，所述参数至少包括种群大小、遗传迭代代数、变异率、一代中优秀种群的保留数目，各参数的取值上限为C，下限为0，C表示待配置资金；将所述资金配置目标函作为所述遗传模型的适应度函数，并进行迭代，在所述遗传模型达到预设的迭代终止条件后，返回对应适应度函数值最大的最优种群参数，所述最优种群参数表示在待配置资金为C的情况下，第个交易日沪市和深市对应资金配置金额和。
[0008]根据本专利技术的第三方面，提供一种电子设备，包括：控制器；存储器，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述控制器执行时，使得所述控制器实现如本专利技术各个实施例所述的方法。
[0009]根据本专利技术的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如本专利技术各个实施例所述的方法。
[0010]根据本专利技术的第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本专利技术各个实施例所述的方法。
[0011]本专利技术与现有技术相比，其显著优点在于：本专利技术可用于对用户进行产品推荐，具体是通过已知的个交易日内新股申购总额度构建目标函数，并结合用户的待配置资金，利用遗传模型对目标函数进行优化，最后得到一个更加精确的资金配置方案作为用户的参考数据。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0013]图1 示出了根据本专利技术实施例的一种基于遗传算法的资金配置方法在待配置资金为14万元时不同优化天数的优化结果。
具体实施方式
[0014]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本专利技术的实施例作进一步详细描述，但不作为对本专利技术的限定。本文中所描述的各个步骤，如果彼此之间没有前后关系的必要性，则本文中作为示例对其进行描述的次序不应视为限制，本领域技术人员应知道可以对其进行顺序调整，只要不破坏其彼此之间的逻辑性导致整个流程无法实现即可。
[0015]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0016]针对第个交易日至第个交易日的新股发行情况，对第个交易日沪市和深市的持股市值进行优化配置，提高打新额度。本专利技术实施例提供一种基于遗传算法的资金配置方法。该方法具体是基于已知的个交易日内新股申购总额度，建立目标函数，其次通过Matlab进行优化求解目标函数，获得一个更加精确的资金配置方案作为用户的参数数据。
[0017]假设某证券账户第至个交易日沪市和深市的持股市值如表2所示。
[0018]表2 某账户沪市深市持股市值在表2中，、，分别代表第个交易日的沪市深市持股市值。
[0019]由于第个交易日的沪市深市持股市值资金配置不仅会影响第个交易日的申购额度，还会影响第至个交易日的新股申购额度。假设优化第个交易日的沪市深市持股市值资金配置时，往后考虑个交易日新股发行的影响，其中；当时，表示只考虑第个交易日新股发行的情况；当时，表示同时考虑第个和第个交易日新股发行的情况；当时，表示同时考虑第个交易日新股发行的情况。
[0020]以所考虑的个交易日内新股申购总额度最大化为目标，构建资本配置优化目标函数为
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(1)式(1)中为第个交易日的新股申购总额度。
[0021]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)式(2)中为第个交易日的沪市新股申购总额度，为第个交易日的深市新股申购总额度。
[0022]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)式(3)中为第个交易日的沪市主板新股申购总额度，为第个交易日的科创版新股申购总额度，为第个交易日的深本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的资金配置方法，其特征在于，所述方法包括：以将要考虑的个交易日内新股申购总额度最大化为目标，构建资金配置目标函数为：其中，为第个交易日的新股申购总额度；通过如下方法利用遗传模型对所述目标函数进行优化：初始化所述遗传模型的参数，所述参数至少包括种群大小、遗传迭代代数、变异率、一代中优秀种群的保留数目，各参数的取值上限为C，下限为0，C表示待配置资金，将所述资金配置目标函数作为所述遗传模型的适应度函数，并进行迭代，在所述遗传模型达到预设的迭代终止条件后，返回对应适应度函数值最大的最优种群参数，所述最优种群参数表示在待配置资金为C的情况下，第个交易日沪市和深市对应资金配置金额和。2.一种资金配置装置，其特征在于，所述装置包括处理器，所述处理器配置为：以将要考虑的个交易日内新股申购总额度最大化为目标，构建目标函数为：其中，为第个交易日的新股申购总额度；通过如下方法利用遗传模型对所述目标函...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨强，张洪源，喻成林，刘可，周何，
申请(专利权)人：成都信息工程大学，
类型：发明
国别省市：