本公开提供了一种资产配置信息的生成方法，可以应用于金融领域或其他领域。该资产配置信息的生成方法包括：获取目标对象的基础资产配置；确定所述目标对象的资产配置影响因子值；基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线；在所述概率分布曲线中，提取最大概率值对应的资产配置调整系数；以及根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息。目标对象的资产配置信息。目标对象的资产配置信息。
【技术实现步骤摘要】
资产配置信息的生成方法、装置、电子设备和介质
[0001]本公开涉及金融领域，具体地，涉及一种资产配置信息的生成方法、装置、设备、介质。
技术介绍
[0002]针对目标对象进行资产配置，是资产管理的重要环节之一。
[0003]在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现，目前在进行资产配置时，未根据目标对象的本身的特征参数及时调整资产配置信息，而是针对不同的目标对象采取了相同的资产配置策略，导致针对目标对象的资产配置不符合目标对象的实际情况。
技术实现思路
[0004]鉴于上述问题，本公开提供了一种资产配置信息的生成方法、装置、设备、介质。
[0005]根据本公开的第一个方面，提供了一种资产配置信息的生成方法，所述方法包括：获取目标对象的基础资产配置；确定所述目标对象的资产配置影响因子值；基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线；在所述概率分布曲线中，提取最大概率值对应的资产配置调整系数；以及根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息。
[0006]根据本公开的实施例，所述基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线的步骤包括：获取历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数；以及基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线。
[0007]根据本公开的实施例，所述利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线的步骤包括：基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，计算资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分；以及基于所述资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分，计算后验部分，得到资产配置调整系数的概率分布曲线。
[0008]根据本公开的实施例，所述根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息的步骤包括：将所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数相乘，生成所述目标对象的资产配置信息。
[0009]根据本公开的实施例，所述目标对象的资产配置信息还包括特殊资产配置信息，所述特殊资产配置信息为针对特殊对象预先设置的资产配置信息。
[0010]根据本公开的实施例，所述确定所述目标对象的资产配置影响因子值的步骤中，所述资产配置影响因子值包括行业因子值、企业规模因子值和地区因子值。
[0011]根据本公开的实施例，所述方法还包括：基于所述目标对象的资产配置信息，为所述目标对象配置资产。
[0012]本公开的第二方面提供了一种资产配置信息的生成装置，包括：获取模块，用于获
取目标对象的基础资产配置；确定模块，用于确定所述目标对象的资产配置影响因子值；第一计算模块，用于基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线；第二计算模块，用于在所述概率分布曲线中，提取最大概率值对应的资产配置调整系数；以及资产配置信息生成模块，用于根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息。
[0013]根据本公开的实施例，所述第一计算模块包括：第二获取模块，用于获取历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数；和第三计算模块，用于基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线。
[0014]根据本公开的实施例，所述第三计算模块包括：第四计算模块，用于基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，计算资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分；和第五计算模块，用于基于所述资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分，计算后验部分，得到资产配置调整系数的概率分布曲线。
[0015]根据本公开的实施例，所述资产配置信息生成模块包括：第五计算模块，用于将所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数相乘，生成所述目标对象的资产配置信息。
[0016]根据本公开的实施例，所述资产配置信息生成模块还用于基于所述目标对象的资产配置信息，为所述目标对象配置资产。
[0017]本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
[0018]本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
[0019]本公开的第五方面还提供了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上述方法。
附图说明
[0020]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述内容以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0021]图1示意性示出了根据本公开实施例的资产配置信息生成方法、装置、设备和介质的应用场景图；
[0022]图2示意性示出了根据本公开实施例的资产配置信息生成方法的流程图；
[0023]图3示意性示出了根据本公开实施例的资产配置信息生成装置的结构框图；
[0024]图4示意性示出了根据本公开实施例的资产配置信息生成装置中第一计算模块的结构框图；以及
[0025]图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现资产配置信息生成方法的电子设备的方框图。
具体实施方式
[0026]以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。
[0027]在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。
[0028]在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。
[0029]在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。
[0030]资产配置信息是指在进行资产配置时依据的信息，具体的资产种类可以是设备、资金以及贷款利率等本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种资产配置信息的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标对象的基础资产配置；确定所述目标对象的资产配置影响因子值；基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线；在所述概率分布曲线中，提取最大概率值对应的资产配置调整系数；以及根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述资产配置影响因子值，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线的步骤包括：获取历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数；以及基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用贝叶斯回归算法得到资产配置调整系数的概率分布曲线的步骤包括：基于所述资产配置影响因子值、所述历史资产配置影响因子值和历史资产配置调整系数，计算资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分；以及基于所述资产配置调整系数概率的先验部分和似然部分，计算后验部分，得到资产配置调整系数的概率分布曲线。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数，生成所述目标对象的资产配置信息的步骤包括：将所述目标对象的基础资产配置和资产配置调整系数相乘，生成所述目...
【专利技术属性】
技术研发人员：张潇，张璐，魏洪涛，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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