一种基于场景识别的投资组合方法技术

本发明专利技术涉及金融数据分析技术领域，并更具体的涉及一种基于场景识别的投资组合方法，首先获取资产集合个体的特征和对应的标的，采用集成投票的方式进行特征重要性的计算，提取候选特征子集。然后根据标的表现的优劣，通过候选特征自上而下的树状切分识别出优中劣典型场景和非典型场景。投资者可以直观地采用合适的场景配比来获取优异的投资组合。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融数据分析，并更具体的涉及一种基于场景识别的投资组合方法。

技术介绍

1、投资组合是由投资人或金融机构所持有的股票、债券、金融衍生产品等组成的集合，投资标的是指投资者或机构在进行投资时选择的具体资产或项目。这些资产或项目可以包括股票、债券、房地产、大宗商品、创业企业等。投资标的通常是投资者希望获取回报或增值的对象。

2、当前投资组合方式的生成方法和装置以及动态预测及组合投资标的方法。时空特征或者采用整体均分的方式进行资产组合。主要依据预测模型的结果进行投资组合的生成，过度依赖预测模型的效果。逐步朝模型有偏的方向靠近，可能带来较大的风险。而采用k-means聚类的思想进行资产组合，容易受其他特征影响，同个组合内的资产个体不一定具有标的表现的相似性。此外，难以提取同一组合的一直特征，缺乏可解释性。不能有效地区分优劣资产，依赖于宏观因素对资产表现的整体影响。可能会误导投资者。

技术实现思路

1、本专利技术针对以上要求以及技术上存在的缺陷，提出一种基于场景识别的投资组合方法，使得投资者可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：在步骤S2中，通过设定p-value的阈值，获取不同特征的系数作为其重要性，具体步骤为：

3.根据权利要求1述的一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：在步骤S2中，对于一个特定特征，将所有树的所有节点的不纯度减少量相加，然后取平均值，得到该特征的重要性得分，回归树采用均方误差来计算不纯度：

4.根据权利要求3所述的一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：在步骤S2中，通过整合特征在所有树中的分裂贡献度来计算对应的...

【技术特征摘要】

1.一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：在步骤s2中，通过设定p-value的阈值，获取不同特征的系数作为其重要性，具体步骤为：

3.根据权利要求1述的一种基于场景识别的投资组合方法，其特征在于：在步骤s2中，对于一个特定特征，将所有树的所有节点的不纯度减少量相加，然后取平均值，得到该特征的重要性得分，回归树采用均方误差来计算不纯度：

4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：元野，许晓舟，石教锦，
申请(专利权)人：滴灌通科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：