资产组合的推荐方法和装置
文献发布时间:2024-04-18 19:59:31
技术领域
本发明涉及金融信息技术领域,尤其涉及一种资产组合的推荐方法和装置。
背景技术
量化投资已经成为数字金融市场的新趋势,它抛开了主观风险偏好、理财目标和客观风险承受能力,利用大数据分析、量化模型及算法,为投资者提供匹配的资产组合策略。多因子投资策略是一种常见的量化投资策略,但现有技术中尚缺少能够根据用户思路,灵活研发多因子投资策略的方案。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供一种资产组合的推荐方法和装置,能够根据用户思路,灵活研发多因子投资策略。
第一方面,本发明实施例提供了一种资产组合的推荐方法,包括:
接收因子新增指令,并根据所述因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,所述输入信息包括:相关参数和/或因子代码;
接收因子编排指令;
确定所述因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息;
根据所述目标因子、所述至少一个其它因子及所述因子组合信息,生成目标策略;
接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;
根据所述统计分析结果,生成所述目标策略的策略交易参数;
根据所述策略交易参数,确定所述目标策略对应的资产组合,以及将所述资产组合推荐给目标用户。
可选地,所述根据所述因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子之后,还包括:
接收针对所述目标因子的因子修改指令,根据所述因子修改指令对应的修改信息,修改所述目标因子对应的相关参数和/或因子代码;
和/或,
接收针对所述目标因子的因子回测指令,确定并展示所述目标因子对应的回测结果;
和/或,
接收针对所述目标因子的入库指令,将所述目标因子添加到因子库中。
可选地,所述接收针对所述目标因子的入库指令,将所述目标因子添加到因子库中之后,还包括:
接收针对所述因子库的浏览指令;
确定所述浏览指令对应的用户是否为所述因子库的库成员;
响应于所述浏览指令对应的用户为所述因子库的库成员,确定所述浏览指令对应的用户的成员权限;根据所述成员权限,展示因子列表。
可选地,所述根据所述目标因子、所述至少一个其它因子及所述因子组合信息,生成目标策略之后,还包括:
接收针对所述目标策略的策略修改指令,根据所述策略修改指令对应的修改信息,修改所述目标策略对应的策略信息,所述策略信息包括:组成因子和/或因子组合信息;
和/或,
接收针对所述目标策略的策略回测指令,生成所述目标策略对应的策略收益报告。
可选地,所述接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令之前,还包括:
接收数据查询请求;
根据所述数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息;
接收针对上所述共享数据信息的统计分析指令;
根据所述统计分析指令,确定所述共享数据信息对应的统计分析结果。
可选地,所述接收数据查询请求之前,还包括:
根据预设频率,抽取行业数据;
对所述行业数据进行标准化,生成所述行业数据的结构化数据,并将所述结构化数据存储在共享数据库中;
所述根据所述数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息,包括:
根据所述数据查询请求中的数据筛选条件,从所述共享数据库中,获取并显示共享数据信息。
可选地,所述根据所述策略交易参数,根据所述统计分析指令,确定所述共享数据信息对应的统计分析结果之后,还包括:
接收针对所述统计分析结果的引用指令;
根据所述统计分析结果,生成所述目标策略的策略交易参数。
可选地,所述将所述资产组合推荐给目标用户之前,还包括:
确定所述目标策略对应的属性信息;
分别确定多个备选用户对应的偏好信息;
将各所述备选用户对应的偏好信息分别与所述属性信息进行匹配,并将与所述属性信息匹配的偏好信息对应的备选用户,确定为所述目标用户。
第二方面,本发明实施例提供了一种资产组合的推荐装置,包括:
因子生成模块,用于接收因子新增指令,并根据所述因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,所述输入信息包括:相关参数和/或因子代码;
编排模块,用于接收因子编排指令;
信息确定模块,用于确定所述因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息;
策略生成模块,用于根据所述目标因子、所述至少一个其它因子及所述因子组合信息,生成目标策略;
参数生成模块,用于接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;
根据所述统计分析结果,生成所述目标策略的策略交易参数;
组合推荐模块,用于根据所述策略交易参数,确定所述目标策略对应的资产组合,以及将所述资产组合推荐给目标用户。
可选地,还包括:
第一处理模块,用于接收针对所述目标因子的因子修改指令,根据所述因子修改指令对应的修改信息,修改所述目标因子对应的相关参数和/或因子代码;
和/或,
接收针对所述目标因子的因子回测指令,确定并展示所述目标因子对应的回测结果;
和/或,
接收针对所述目标因子的入库指令,将所述目标因子添加到因子库中。
可选地,还包括:
列表展示模块,用于接收针对所述因子库的浏览指令;
确定所述浏览指令对应的用户是否为所述因子库的库成员;
响应于所述浏览指令对应的用户为所述因子库的库成员,确定所述浏览指令对应的用户的成员权限;根据所述成员权限,展示因子列表。
可选地,还包括:
第二处理模块,用于接收针对所述目标策略的策略修改指令,根据所述策略修改指令对应的修改信息,修改所述目标策略对应的策略信息,所述策略信息包括:组成因子和/或因子组合信息;
和/或,
接收针对所述目标策略的策略回测指令,生成所述目标策略对应的策略收益报告。
可选地,还包括:
数据处理模块,用于接收数据查询请求;
根据所述数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息;
接收针对上所述共享数据信息的统计分析指令;
根据所述统计分析指令,确定所述共享数据信息对应的统计分析结果。
第三方面,本发明实施例提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现上述任一实施例所述的方法。
第四方面,本发明实施例提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
第五方面,本发明实施例提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子。接收因子编排指令,根据目标因子、因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略。最后,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。用户可以根据自己的思路,方便有效地构建因子及策略,并进行资产组合推荐。
此外,用户可以对共享数据的统计分析结果进行编辑操作,再将编辑操作后的结果,作为策略交易参数。共享数据可以来自实时的市场数据,能够根据市场数据变化,不断动态调整策略交易参数,来实现资产增值的目的。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明,不构成对本发明的不当限定。其中:
图1是本发明第一实施例提供的一种资产组合的推荐方法的流程示意图;
图2是本发明第二实施例提供的一种因子库列表展示方法的流程示意图;
图3是本发明第三实施例提供的一种资产组合的推荐方法的流程示意图;
图4是本发明的实施例提供的一种资产组合的推荐装置的结构示意图;
图5是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明,其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本发明的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要说明的是,本发明的技术方案中,所涉及的用户个人信息的采集、分析、使用、传输、存储等方面,均符合相关法律法规的规定,被用于合法且合理的用途,不在这些合法使用等方面之外共享、泄露或出售,并且接受监管部门的监督管理。应当对用户个人信息采取必要措施,以防止对此类个人信息数据的非法访问,确保有权访问个人信息数据的人员遵守相关法律法规的规定,确保用户个人信息安全。一旦不再需要这些用户个人信息数据,应当通过限制甚至禁止数据收集和/或删除数据的方式将风险降至最低。
图1是本发明第一实施例提供的一种资产组合的推荐方法的流程示意图,如图1所示,该方法包括:
步骤101:接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,输入信息包括:相关参数和/或因子代码。
因子是对资产收益有影响的因素,也可以是选择资产的标准。因子可以是基本面因子、技术面因子、经济因子等。因子可包括:增长率、市值等。因子的相关参数可包括:买卖标准、公式参数、数据类型等。
因子代码可根据不同需求,采用不同的语言类型进行表达。因子代码中可包括:计算公式、处理逻辑、选股规则、参数设置等。系统通过因子代码能够进行资产选择及回测等操作。需要说明的是,针对相同因子代码,可设置不同的参数,以生成不同的因子。
步骤102:接收因子编排指令,并确定因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息。
因子编排指令用于将多个因子组合在一起,生成多因子策略。其它因子可以为用户创建的因子、系统提供的因子或其他用户创建的因子等。用户需要对编排的因子具有编排权限。
因子组合信息用于表征各因子的组合方式。因子代码中的计算公式、数据类型、买卖标准这些都可以通过参数来设置,设置不同参数,组合起来就是不同的策略。除了上述几种组合方式外,还有单一因子和多因子组合方式等。因子组合信息可包括:参数赋值、组合方式等。组合方式包括:等权重组合、多级因子组合、基于优化模型的组合、基于机器学习的组合等。
例如,对于多级因子组合方式,把因子A当作一级因子,把因子B当作二级因子,则可以选出A最高的M个资产,然后从这M个资产中选择出B最高的N个资产,作为资产组合。M及N均为正整数。
步骤103:根据目标因子、至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略。
目标策略中可包括:目标因子、至少一个其它因子及因子组合信息等。因子组合信息包括:因子组合方式及组合参数等。组合方式可以为加权和、组合模型等。组合参数为相关参数。组合模型可以基于最小二乘法、时间序列分析方法、机器学习方法和深度学习方法等构建。
例如,组合方式为加权和,则目标策略可以通过如下方式表述:
r=x1f1+x2f2+…+xnfn+ε,
其中,f1,f2,…,fn为n个因子,x1,x2,…,xn为组合参数,r为收益率,ε为特殊收益。
步骤104:接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;根据统计分析结果,生成目标策略的策略交易参数。
共享数据可以为统计时段内的数据、某行业的相关数据或符合筛选条件的数据、实时的市场数据等。用户可以对统计分析结果进行编辑操作,包括:修改统计分析结果、将统计分析结果输入函数或模型中。再将修改后的结果、函数或模型的输出等,作为策略交易参数。该方案能够根据市场数据变化,不断动态调整策略交易参数,来实现资产增值的目的。
步骤105:根据策略交易参数,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。
将策略交易参数作为目标策略的参数,得到目标策略对应的资产组合。资产可以为股票、理财产品等。不同客户有不同的风险偏好,就可以根据客户需求及风险偏好,组合不同的因子,生成不同的策略。比如,将积进型股票因子组合策略或该策略对应的资产组合,推荐给风险高的客户。不同策略也可以进行组合,就形成了策略连线。通过策略连线能够更系统全面地为客户推荐策略及资产组合。
在本发明实施例的方案中,接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子。接收因子编排指令,根据目标因子、因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略。最后,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。用户可以根据自己的思路,有效构建因子及策略,并进行资产组合推荐。
此外,用户可以对共享数据的统计分析结果进行编辑操作,再将编辑操作后的结果,作为策略交易参数。该方案能够根据市场数据变化,不断动态调整策略交易参数,来实现资产增值的目的。
在本发明的一个实施例中,根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子之后,还包括:接收针对目标因子的因子修改指令,根据因子修改指令对应的修改信息,修改目标因子对应的相关参数和/或因子代码;和/或,接收针对目标因子的因子回测指令,确定并展示目标因子对应的回测结果;和/或,接收针对目标因子的入库指令,将目标因子添加到因子库中。
在生成目标因子之后,还可以利用因子修改指令,对目标因子进行修改。利用因子回测指令,查看目标因子对应的回测结果。回测结果中可包括:收益率、夏普比率、换手率等。利用入库指令,将目标因子添加到因子库中。
系统可为每个登录用户设置其对应的因子库,因子库用于存储管理用户创建的因子。图2是本发明第二实施例提供的一种因子库列表展示方法的流程示意图,如图2所示,该方法包括:
步骤201:接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,输入信息包括:相关参数和/或因子代码。
步骤202:接收针对目标因子的因子回测指令,确定并展示目标因子对应的回测结果。
回测结果中可包括:收益率、夏普比率、换手率等。用户获悉目标因子对应的回测结果之后,如果需要修改目标因子,则发出因子修改指令,执行步骤203。如果不需要目标因子,则直接执行步骤205。
步骤203:接收针对目标因子的因子修改指令,根据因子修改指令对应的修改信息,修改目标因子对应的相关参数和/或因子代码。
步骤204:接收针对目标因子的因子回测指令,确定并展示目标因子对应的回测结果。
步骤203和步骤204是一个不断循环的过程,用户通过修改目标因子,再查看目标因子对应的回测结果,来确定是否需要继续修改目标因子,直至发出到针对目标因子的入库指令。
步骤205:接收针对目标因子的入库指令,将目标因子添加到因子库中。
用户建立自己的因子库,并设置因子库的库成员及各库成员的成员权限。因子可发布至对应的因子库中,拥有因子库权限的成员可查看相关因子的信息。成员权限包括:权限标识、设置功能等。设置功能包括:浏览功能、修改功能、回测功能、编排功能等。
步骤206:接收针对因子库的浏览指令,确定浏览指令对应的用户是否为因子库的库成员。
浏览指令对应的用户为发出该浏览指令的用户。如果浏览指令对应的用户为因子库的库成员,则执行步骤207。如果浏览指令对应的用户不为因子库的库成员,则返回不具有权限的提示信息。
步骤207:响应于浏览指令对应的用户为因子库的库成员,确定浏览指令对应的用户的成员权限;根据成员权限,展示因子列表。
因子列表中的各因子均为成员权限对应的因子,拥有成员权限的用户能够浏览因子列表中的各因子。当接收到针对因子列表中的某个因子的浏览指令时,根据成员权限对应的设置功能,展示该因子对应的浏览界面。
在本发明实施例的方案中,用户设置其对应的因子库,并将用户创建的因子放入因子库中。用户可以为因子库设置库成员及各库成员的成员权限,使其他用户能够浏览使用因子库中的因子。通过因子库,实现因子共享及管理。
在本发明的一个实施例中,根据目标因子、至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略之后,还包括:接收针对目标策略的策略修改指令,根据策略修改指令对应的修改信息,修改目标策略对应的策略信息,策略信息包括:组成因子和/或因子组合信息;和/或,接收针对目标策略的策略回测指令,生成目标策略对应的策略收益报告。
在生成目标策略之后,还可以利用策略修改指令,对目标策略进行修改。利用策略回测指令,成目标策略对应的策略收益报告。策略收益报告中包括目标策略对应的回测结果。回测结果中可包括:收益率、换手率等。
在本发明的一个实施例中,该方法还包括:接收数据查询请求;根据数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息;接收针对上共享数据信息的统计分析指令;根据统计分析指令,确定共享数据信息对应的统计分析结果。
用户可以通过数据筛选条件,查询共享数据。共享数据来自于多个数据源,系统自动对共享数据进行更新。共享数据包括:市场数据、行情数据等。数据筛选条件可包括:日期、数据表英文名、数据表中文名、字段名等。通过共享数据,能够使用户及时有效的了解市场行情数据,提供策略构建思路。
在本发明的一个实施例中,接收数据查询请求之前,还包括:根据预设频率,抽取行业数据;对行业数据进行标准化,生成行业数据的结构化数据,并将结构化数据存储在共享数据库中;根据数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息,包括:根据数据查询请求中的数据筛选条件,从共享数据库中,获取并显示共享数据信息。
针对不同的行业数据,设置不同的预设频率。根据各行业数据对应的预设频率,抽取各行业数据。由于各行业数据与共享数据库中的数据结构不同,对行业数据进行清洗之后,再对行业数据进行标准化,生成行业数据的结构化数据,并将结构化数据存储在共享数据库中。能够使共享数据库中的数据不断更新,提升共享数据库中的数据的精准性及时效性。
图3是本发明第一实施例提供的一种资产组合的推荐方法的流程示意图,如图3所示,该方法包括:
步骤301:接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,输入信息包括:相关参数和/或因子代码。
步骤302:接收因子编排指令,并确定因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息。
步骤303:根据目标因子、至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略。
步骤304:确定目标策略对应的属性信息。
属性信息可根据需要进行设置。属性信息可包括:策略类型、风险等级、收益等级等。策略类型可包括:积进型、进取型、保守型等。确定目标策略对应的属性信息有很多种。例如,人为设置目标策略对应的属性信息。还可以确定目标策略包含的各因子的属性信息,将各因子的属性信息,或各因子的属性信息及权重,输入至策略分析模型中,根据策略分析模型的输出,确定目标策略对应的属性信息等。
步骤305:分别确定多个备选用户对应的偏好信息。
偏好信息可根据需要进行设置。偏好信息可包括:高风险、高收益、盈利预期等。
步骤306:将各备选用户对应的偏好信息分别与属性信息进行匹配,并将与属性信息匹配的偏好信息对应的备选用户,确定为目标用户。
可在系统中预设用户对应的偏好信息与策略的属性信息之前的匹配规则。例如:偏好信息为高风险的用户,与策略类型为积进型的策略相匹配。偏好信息为保守型的用户,与策略类型为保守型的策略相匹配等。
步骤307:接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;根据统计分析结果,生成目标策略的策略交易参数。
步骤307:根据策略交易参数,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。
根据预设的匹配规则,确定出目标策略对应的目标用户。将目标策略或目标策略对应的资产组合推荐给目标用户。
在本发明实施例的方案中,根据目标策略对应的属性信息,确定出目标策略对应的目标用户。再将目标策略或目标策略对应的资产组合推荐给目标用户。用户通过系统创建因子及策略,可以享受量化智能交易技术带来的便利。
本发明实施例还提供了一种资产组合的推荐平台主要包括以下三个核心模块:数据管理模块、因子生成模块及策略生成模块。
数据管理模块:该模块可以使用MySQL作为底层数据库来存储和管理数据。数据可以通过接口进行方便的查询和获取。用户可以使用Python等语言进行高效的数据处理和分析。此外,推荐平台还提供了数据预处理和数据清洗的功能,以确保数据的准确性和完整性。
因子生成模块:该模块提供了一系列工具和算法来进行市场因子的研究和分析。用户可以使用代码来计算和评估不同的因子模型,以寻找有效的市场信号。此外,该模块还提供了因子的可视化和统计分析功能,以帮助用户更好地理解和解释因子的行为和效果。
策略生成模块:该模块提供了策略开发和回测的工具。用户可以编写策略代码,并使用历史数据进行回测和模拟交易。该模块还提供了一系列性能指标和风险分析工具,以评估策略的盈利能力和风险水平。用户可以根据回测结果进行策略的优化和调整,以提高策略的表现和可靠性。
该推荐平台还提供了因子构建、因子分析、回测引擎、因子分类、策略管理等功能。该推荐平台是基于金融量化底座打造的集平台金融量化数据和用户自定义数据于一体的数据管理平台。数据管理模块作为量化产品的子模块独立实施,底层的鉴权、数据存储(文件存储和关系型存储)、后期的计算资源能都由底座提供。
该推荐平台提供了“我的数据”功能点。“我的数据”的目标是实现用户根据数据模板上传自己的数据并管理。
该推荐平台提供了“共享数据”功能点。共享数据是指金融云量化平台提供给对应权限客户使用的数据,拥有对应权限的客户可以获取对该数据的查看和使用权限。
需要在各种数据源上,构建出不断更新的数据,存储成方便策略研究和因子开发使用的数据。根据更新频率的要求,更新数据。针对高频数据,每天需要更新大量数据。
该推荐平台提供了“因子模拟”功能点。用户在这个界面上,尝试各种因子表达式,然后进行运行回测,看因子的效果。用户开发了因子,系统可以根据每天的新数据,重新运行,得到并展示每天的收益。
该推荐平台提供了“因子开发”功能点。通过因子表达式,构建股票组合,调整优化因子策略、买卖策略、评估因子绩效。
该推荐平台提供了“我的因子”及“因子看板”功能点。我的因子用于存储是用户提交的因子,以及每个因子每日经过任务运行出来的因子指标结果数据。
因子看板用于展示系统因子(平台提供的因子)及用户发布的因子。可以通过设置工作空间成员是否属于某因子库的访问成员,来控制其在因子看板可见的数据,同理可设置团队数据共享或屏蔽。
该推荐平台提供了“因子库管理”功能点。因子可发布至对应的因子库中,拥有因子库权限的成员即可查看相关因子的信息。用户建立自己的因子库,设置对应的的因子库成员和成员权限。
该推荐平台提供了“因子审批”功能点。针对量化空间管理员专有权限,对应团队提交的因子,可以审批是否通过或者拒绝该因子提交到对应的因子库。
该推荐平台提供了“智能量化”功能点。该功能点用于提供下述功能:可视化策略组合,选择需要的策略,完成策略组装连线,并嵌入需要进行策略研究的因子参数。因子参包括但不限于:交易日期、选择类型等。直接通过程序编辑器编写策略代码,点击右上角切换成代码编辑器;点击运行全部,生成策略收益报告。
基于本发明实施例提供的推荐平台,用户可以随时随地研发自己的交易策略、验证自己的投资思路。如投研部门可利用推荐部门从部门级有效管理金融因子,可便捷的对相关因子进行分类,给不同人员设置不同的因子权限和因子协作,能更好的对因子进行分析,进行因子开发工作的有效分配。下面以投研部门为例,对该推荐平台的应用场景及使用步骤进行阐述。
第一步:引入共享数据。
1.进入方式,权限用户通过选择对应的「量化空间」,默认进入到该量化空间下的共享数据页面;权限用户通过选择系统左侧菜单栏的「数据管理」-「共享数据」切换进入共享数据页面。
2.页面功能-共享数据,提供用户查看拥有对应权限的平台共享数据基本信息;提供用户按条件筛选共享数据信息。
用户可按照数据表分类进行数据表类型的筛选,数据表分类是一个及联筛选框,用户可根据不同需求对数据表进行不同级别的筛选。用户也可按照数据表创建日期来筛选对应的区间段的数据表信息。用户可输入对应的数据表英文名或者中文名模糊匹配查询列表对应的数据表信息。用户也可按照上述条件组合查询对应的列表数据。
提供共享数据列表信息,包括:数据表英文名、数据表类型、数据表中文名、数据表描述、创建时间、更新时间。其中,数据表英文名为蓝色超链接,点击对应的数据表英文名可查看对应的表详情。创建时间、更新时间支持排序功能,用户点击列表的表头对应按键可在列表正序、倒序等情形下,展示对应条件下的数据表信息。
3.页面功能-数据详情,用户在共享数据列表点击对应的「数据表英文名蓝色超链接」,则进入对应的数据表详情页面,详情页面主要显示基本信息、表结构及数据预览等。
基本信息:数据表中文名、数据表英文名、数据表类型、数据表描述、创建时间、更新时间;用户可通过收缩按钮将基本信息收缩或者展开。表结构:表结构详细展示该数据表具体的字段、字段类型以及字段描述的设计。数据预览:数据预览展示了该数据表具体的样例数据,样例数据默认只展示10条。用户可通过面包屑点击「数据管理」或者是浏览器的回退按钮返回至共享数据列表页面。
4.数据的使用方式,用户可通过平台上的接口方式来读去和调用目标表的数据信息。
第二步:因子模拟及使用。因子模拟是指金融云量化平台提供给对应权限客户使用的因子编写回测研究的开发环境,拥有对应权限的客户可以通过参数设置、代码编写、绩效回测等相关操作创造自己想要的因子,并提供对应的因子保存至「我的因子」的功能。
1.进入方式,权限用户通过选择系统左侧菜单栏的「因子研究」-「因子模拟」进入我的任务页面。页面功能包括:因子画布、因子设置、回测结果显示及提交到我的因子。
因子画布:即每一个编写因子的研究环境,一个研究环境对应一个因子。用户可点击画布后面的+号,新增因子的编写环境。
因子设置:设置的主要作用是帮助用户快捷设置因子分析的相关参数,若用户不设置具体的参数,则按照默认参数信息进行因子计算。
回测结果显示:回测主要展示用户编写的因子实时回测的结果,图形化表现该因子的收益风险信息,如:收益率、夏普比率、换手率等。
提交到我的因子:用户进行因子编写和回测后,若认为因子的表现不错,需要将因子保存至「我的因子」模块进行持续的绩效跟踪,则需要填写相关信息如因子名称、标签等,然后提交保存至「我的因子」。
创建因子的操作说明如下:
步骤S01.创建因子画布,进入因子模拟功能后,系统会默认创建一个空白画布。
步骤S02.设置具体的因子参数,页面中有参数布局说明。
步骤S03.编写因子代码,用户可根据需求做简单的表达式编写或者是自己做复杂的因子逻辑运算编写。
第三步:通过我的因子、因子库管理、因子看板等功能,浏览因子。
我的因子存的是用户提交的因子,以及每个因子每日经过任务运行出来的因子指标结果数据。用户自己创建提交的因子,未经过发布分享其它成员不可见。针对量化空间管理员专有权限,对应团队提交的因子,可以审批是否通过或者拒绝该因子提交到对应的因子库。
因子库管理,用作用户建立自己的因子库,设置对应的的因子库成员和成员权限。因子可发布至对应的因子库中,拥有因子库权限的成员即可查看相关因子的信息。
因子看板包括系统因子(平台提供的因子)、用户发布的因子;可以通过设置工作空间成员是否属于某因子库的访问成员,来控制其在因子看板可见的数据,同理可设置团队数据共享或屏蔽。
本发明实施例的方案具有下述技术效果:加速单个因子及智能分析模型的平均研发周期。通过数据创建、因子建构、策略回测等功能、方便投研人员高效快速的通过算子库建立模型代码。用AI赋能投资,为投资者和投资机构提供新型投资AI技术服务。及时有效的全面市场数据,让用户可直接在平台内访问使用相关数据,免除数据寻找和管理的苦恼。分布式的数据集管理和读取:保证数据读取的高校性和可靠性,不用担心平台上市场数据的遗失和读取大量数据的性能瓶颈。
此外,还提供了特色指标数据,用户可以在平台上访问基于机器学习和人工智能生成的平台特色数据集。可借助平台内提供的因子模块和因子加工模板,快速的生成自己所需的因子加工代码,高效完成因子构建。高效快速的因子分析:借助平台内置的因子分析模块,可快速实现因子IC(信息系数,Information Coefficient)值计算,分组回测等多种因子分析,让用户不必费力多次填写代码进行重复因子分析工作。提供了灵活的因子管理方式,因子可以根据用户需要仅自己可见,或在平台上分享给指定用户,方便开发者之间进行有效的因子开发沟通或因子数据同步。
图4是本发明的一个实施例提供的一种资产组合的推荐装置的结构示意图,如图4所示,该装置包括:
因子生成模块401,用于接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,输入信息包括:相关参数和/或因子代码;
编排模块402,用于接收因子编排指令;
信息确定模块403,用于确定因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息;
策略生成模块404,用于根据目标因子、至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略;
参数生成模块405,用于接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;根据统计分析结果,生成目标策略的策略交易参数;
组合推荐模块406,用于根据策略交易参数,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。
可选地,还包括:
第一处理模块,用于接收针对目标因子的因子修改指令,根据因子修改指令对应的修改信息,修改目标因子对应的相关参数和/或因子代码;
和/或,
接收针对目标因子的因子回测指令,确定并展示目标因子对应的回测结果;
和/或,
接收针对目标因子的入库指令,将目标因子添加到因子库中。
可选地,还包括:
列表展示模块,用于接收针对因子库的浏览指令;
确定浏览指令对应的用户是否为因子库的库成员;
响应于浏览指令对应的用户为因子库的库成员,确定浏览指令对应的用户的成员权限;根据成员权限,展示因子列表。
可选地,还包括:
第二处理模块,用于接收针对目标策略的策略修改指令,根据策略修改指令对应的修改信息,修改目标策略对应的策略信息,策略信息包括:组成因子和/或因子组合信息;
和/或,
接收针对目标策略的策略回测指令,生成目标策略对应的策略收益报告。
可选地,还包括:
数据处理模块,用于接收数据查询请求;
根据数据查询请求中的数据筛选条件,获取并显示共享数据信息;
接收针对上共享数据信息的统计分析指令;
根据统计分析指令,确定共享数据信息对应的统计分析结果。
可选地,数据处理模块还用于:
根据预设频率,抽取行业数据;
对行业数据进行标准化,生成行业数据的结构化数据,并将结构化数据存储在共享数据库中;
根据数据查询请求中的数据筛选条件,从共享数据库中,获取并显示共享数据信息。
可选地,组合推荐模块406还用于:
确定目标策略对应的属性信息;
分别确定多个备选用户对应的偏好信息;
将各备选用户对应的偏好信息分别与属性信息进行匹配,并将与属性信息匹配的偏好信息对应的备选用户,确定为目标用户。
本发明实施例提供了一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,
当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现上述任一实施例的方法。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现上述任一实施例的方法。
下面参考图5,其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统500的结构示意图。图5示出的终端设备仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示,计算机系统500包括中央处理单元(CPU)501,其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储部分508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有系统500操作所需的各种程序和数据。CPU 501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
以下部件连接至I/O接口505:包括键盘、鼠标等的输入部分506;包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分507;包括硬盘等的存储部分508;以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O接口505。可拆卸介质511,诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等,根据需要安装在驱动器510上,以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分508。
特别地,根据本发明公开的实施例,上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如,本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品,其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序,该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中,该计算机程序可以通过通信部分509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时,执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是,本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中,计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括但不限于:无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图,图示了根据本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分,上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现,也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中,例如,可以描述为:因子生成模块、编排模块、信息确定模块、策略生成模块及组合推荐模块。其中,这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定,例如,因子生成模块还可以被描述为“接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子的模块”。
作为另一方面,本发明还提供了一种计算机可读介质,该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时,使得该设备包括:
接收因子新增指令,并根据所述因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子;其中,所述输入信息包括:相关参数和/或因子代码;
接收因子编排指令;
确定所述因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息;
根据所述目标因子、所述至少一个其它因子及所述因子组合信息,生成目标策略;
接收针对共享数据的统计分析结果的引用指令;
根据所述统计分析结果,生成所述目标策略的策略交易参数;
根据所述策略交易参数,确定所述目标策略对应的资产组合,以及将所述资产组合推荐给目标用户。
根据本发明实施例的技术方案,接收因子新增指令,并根据因子新增指令对应的输入信息,生成目标因子。接收因子编排指令,根据目标因子、因子编排指令对应的至少一个其它因子及因子组合信息,生成目标策略。最后,确定目标策略对应的资产组合,以及将资产组合推荐给目标用户。用户可以根据自己的思路,有效构建因子及策略,并进行资产组合推荐。
此外,用户可以对共享数据的统计分析结果进行编辑操作,再将编辑操作后的结果,作为策略交易参数。该方案能够根据市场数据变化,不断动态调整策略交易参数,来实现资产增值的目的。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,取决于设计要求和其他因素,可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
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