偏股型基金的分析评价方法、系统及其计算机设备技术方案

本发明专利技术提供了一种偏股型基金的分析评价方法，包括：从数据库获取若干基金信息；将基金信息按照基金收益率以及预设规则分入若干等级档位；根据预设时间获取基金信息的若干个历史的基金收益率；根据历史的基金收益率将基金信息重新分入若干新的等级档位；根据新的等级档位以及等级档位获取基金信息的动态指标；根据动态指标、经理信息和产品信息构建基金因子模型；将基金因子模型进行因子旋转获取因子得分模型，其中，因子得分模型包括收益公因子、风险公因子以及稳定公因子，每个基金信息包括一一对应的数值；根据三种数值计算获取相应的基金信息的评价得分；以及汇总全部评价得分形成基金报表。基金报表。基金报表。

【技术实现步骤摘要】
偏股型基金的分析评价方法、系统及其计算机设备


[0001]本专利技术涉及金融科技
，尤其涉及一种偏股型基金的分析评价方法、系统及其计算机设备。

技术介绍

[0002]对基金绩效评估的研究一直是一个受各方关注的热门问题。其中有传统的绩效评价方法对国内基金市场作出了前瞻性的工作。其中，基金涉及的信息很多，市场上也有不计其数的基金组合，基于多因子模型对基金的研究是研究的一方向。但具体地输入的参数、划分的公因子决定了这个评分模型的有效性。
[0003]市场上很多基金评价系统都基于单纯的从基金当前的业绩和风险角度去衡量一只基金的好坏，忽视对基金业绩持续性的评价因素。而很多分析方法在统计学领域属于一次性的研究，未能做到每日地接收数据，更新数据。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种偏股型基金的分析评价方法、系统及其计算机设备，所述偏股型基金的分析评价方法包括：
[0005]从数据库获取若干基金信息，其中，若干所述基金信息包括一一对应基金收益率、经理信息和产品信息；
[0006]将所述基金信息按照所述基金收益率以及预设规则分入若干等级档位；
[0007]根据预设时间获取所述基金信息的若干个历史的基金收益率；
[0008]根据所述历史的基金收益率将所述基金信息重新分入若干新的等级档位；
[0009]根据所述新的等级档位以及所述等级档位获取所述基金信息的动态指标；
[0010]根据所述动态指标、所述经理信息和所述产品信息构建基金因子模型；
[0011]将所述基金因子模型进行因子旋转获取因子得分模型，其中，所述因子得分模型包括收益公因子、风险公因子以及稳定公因子，每个所述基金信息包括一一对应的收益公因子数值、风险公因子数值以及稳定公因子数值；
[0012]根据所述收益公因子数值、所述风险公因子数值以及所述稳定公因子数值计算获取相应的所述基金信息的评价得分；以及
[0013]汇总全部所述评价得分形成基金报表。
[0014]优选地，将所述基金信息按照所述基金收益率以及预设规则分入若干等级档位具体包括：
[0015]从数据库获取本季度债券基金平均收益率、本季度基金平均收益率、基金组合的收益率以及基金平均收益率；
[0016]根据所述本季度债券基金平均收益率、所述本季度基金平均收益率、所述基金组合的收益率以及所述基金平均收益率分别计算第一收益率、第二收益率、第三收益率以及第四收益率；
[0017]将所述基金收益率大于或等于所述第一收益率的所述基金信息归为一档；
[0018]将所述基金收益率大于所述第二收益率的所述基金信息归为一档；
[0019]将所述基金收益率小于所述第三收益率的所述基金信息归为一档；
[0020]将所述基金收益率大于所述第四收益率的所述基金信息归为一档；以及
[0021]将所述基金收益率小于或等于所述第四收益率的所述基金信息归为一档。
[0022]优选地，根据所述获取等级档位以及所述基金等级档位获取所述基金信息的动态指标具体包括：
[0023]当连续的两个所述等级档位发生变动，获取两个所述等级档位之间的等级差值的绝对值；
[0024]根据所述绝对值计算作为所述基金信息的动态指标。
[0025]优选地，所述产品信息包括净值增长率指标、收益率标准差指标、在险价值指标、基金投资组合的贝塔系数指标、特雷诺指数指标、夏普指数指标、詹森指数指标、下行风险指标以及业绩归属指标；所述业绩归属指标包括选股能力指标和择时能力指标，所述业绩归属指标采用T
‑
M模型。
[0026]优选地，所述经理信息还包括从业年限、基金持有年限、持有年化收益率。
[0027]优选地，从数据库获取若干组基金信息之后，所述偏股型基金的分析评价方法还包括：
[0028]对若干组所述基金信息监测，判断若干组所述基金信息是否缺失；以及
[0029]当若干组所述基金信息缺失，根据预设补全方法对若干组所述基金信息进行补全，其中，所述预设补全方法包括KNN算法。
[0030]优选地，从数据库获取若干组基金信息之后，所述偏股型基金的分析评价方法还包括：
[0031]判断若干组所述基金信息是否存在异常值；以及
[0032]当若干组所述基金信息存在异常值，剔除所述异常值。
[0033]优选地，从数据库获取若干组基金信息之前，所述偏股型基金的分析评价方法还包括：
[0034]获取当日交易数据；
[0035]根据所述当日交易数据更新若干组所述基金信息；以及
[0036]将更新后的所述基金信息保存至所述数据库。
[0037]第一方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，所述计算机设备包括：
[0038]存储器，用于存储程序指令；以及
[0039]处理器，用于执行所述程序指令以实现如上项所述的偏股型基金的分析评价方法。
[0040]第二方面，本专利技术实施例提供一种偏股型基金的分析评价系统，所述偏股型基金的分析评价系统包括：
[0041]第一获取模块，用于从数据库获取若干基金信息，其中，若干所述基金信息包括一一对应基金收益率、经理信息和产品信息；
[0042]第一划分模块，用于将所述基金信息按照所述基金收益率以及预设规则分入若干等级档位；
[0043]第二获取模块，用于根据预设时间获取所述基金信息的若干个历史的基金收益率；
[0044]第二划分模块，用于根据所述历史的基金收益率将所述基金信息重新分入若干新的等级档位；
[0045]分析模块，用于根据所述新的等级档位以及所述等级档位获取所述基金信息的动态指标；
[0046]构建模块，用于根据所述动态指标、所述经理信息和所述产品信息构建基金因子模型；
[0047]执行模块，用于将所述基金因子模型进行因子旋转获取因子得分模型，其中，所述因子得分模型包括收益公因子、风险公因子以及稳定公因子，每个所述基金信息包括一一对应的收益公因子数值、风险公因子数值以及稳定公因子数值；
[0048]计算模块，用于根据所述收益公因子数值、所述风险公因子数值以及所述稳定公因子数值计算获取相应的所述基金信息的评价得分；以及
[0049]汇总模块，用于汇总全部所述评价得分形成基金报表。
[0050]上述偏股型基金的分析评价方法、系统及其计算机设备，通过获取基金信息里的收益率、经理信息以及产品信息；根据收益率各类同类或者不同的基金产品进行比较获取动态指标，以及根据经理信息以及产品信息获取各类指标，根据共计4类13项金融指标计算获取基金的评价得分，并汇总形成基金报表。结合了动态数据以及基金经理数据的基金评价可以更好地反应出当前该基金的收益及稳定情况。
附图说明
[0051]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，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种偏股型基金的分析评价方法，其特征在于，所述偏股型基金的分析评价方法包括：从数据库获取若干基金信息，其中，若干所述基金信息包括一一对应基金收益率、经理信息和产品信息；将所述基金信息按照所述基金收益率以及预设规则分入若干等级档位；根据预设时间获取所述基金信息的若干个历史的基金收益率；根据所述历史的基金收益率将所述基金信息重新分入若干新的等级档位；根据所述新的等级档位以及所述等级档位获取所述基金信息的动态指标；根据所述动态指标、所述经理信息和所述产品信息构建基金因子模型；将所述基金因子模型进行因子旋转获取因子得分模型，其中，所述因子得分模型包括收益公因子、风险公因子以及稳定公因子，每个所述基金信息包括一一对应的收益公因子数值、风险公因子数值以及稳定公因子数值；根据所述收益公因子数值、所述风险公因子数值以及所述稳定公因子数值计算获取相应的所述基金信息的评价得分；以及汇总全部所述评价得分形成基金报表。2.如权利要求1所述的偏股型基金的分析评价方法，其特征在于，将所述基金信息按照所述基金收益率以及预设规则分入若干等级档位具体包括：从数据库获取本季度债券基金平均收益率、本季度基金平均收益率、基金组合的收益率以及基金平均收益率；根据所述本季度债券基金平均收益率、所述本季度基金平均收益率、所述基金组合的收益率以及所述基金平均收益率分别计算第一收益率、第二收益率、第三收益率以及第四收益率；将所述基金收益率大于或等于所述第一收益率的所述基金信息归为一档；将所述基金收益率大于所述第二收益率的所述基金信息归为一档；将所述基金收益率小于所述第三收益率的所述基金信息归为一档；将所述基金收益率大于所述第四收益率的所述基金信息归为一档；以及将所述基金收益率小于或等于所述第四收益率的所述基金信息归为一档。3.如权利要求1所述的偏股型基金的分析评价方法，其特征在于，根据所述获取等级档位以及所述基金等级档位获取所述基金信息的动态指标具体包括：当连续的两个所述等级档位发生变动，获取两个所述等级档位之间的等级差值的绝对值；根据所述绝对值计算作为所述基金信息的动态指标。4.如权利要求1所述的偏股型基金的分析评价方法，其特征在于，所述产品信息包括净值增长率指标、收益率标准差指标、在险价值指标、基金投资组合的贝塔系数指标、特雷诺指数指标、夏普指数指标、詹森指数指标、下行风险指标以及业绩归属指标；所述业绩归属指标包括选股能力指标和择时能力指标，所述业绩归属指标采用T<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨宇宽，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：