[發明專利]一種金融產品實時管理方法、裝置和服務器

在審

• 申請號: 201711478487.4
• 申請日: 2017-12-29
• 公開（公告）號: CN109993337A
• 公開（公告）日: 2019-07-09
• 發明（設計）人: 許松欽;張冠英
• 申請（專利權）人: 廣州潽藍信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q40/02
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 王文伶

本發明提供了一種金融產品實時管理方法、裝置和服務器，該方法至少包括以下步驟：接收目標金融產品預測指令，并根據目標金融產品預測指令調用相應的預測插件，金融產品至少是股票、商品、期貨、基金和債券的一種，預測插件預置了供用戶選擇的參數，參數為用戶的資金數額和能夠接受的風險比例；獲取用戶選擇的參數，預測插件調用預測模型，預測模型根據參數獲取目標金融產品的預測收益數據；顯示預測收益數據；本發明通過上述過程可挑選出符合目標條件的優質金融產品。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種金融產品實時管理方法、裝置和服務器。

背景技術

我國商業銀行在壓力測試的運用方面仍處于起步階段。金融危機之后，我國銀行業也逐漸關注肥尾事件所隱含的潛在威脅。銀監會于2007年下旬要求各國有商業銀行、股份制商業銀行以及金融產品規模500億元以上的城市商業銀行展開“風險自查”，而“風險自查”也是在定量分析為主的風險分析方法，并通過測算銀行在遇到假定的小概率時間等極端不利情況下可能發生的損失，分析這些損失對銀行盈利能力和資本金來的負面影響，進而對單家銀行、銀行集團和銀行體系的脆弱性做出評估和判斷，并采取必要措施。近年來，不論是金融機構還是金融監理組織都十分重視在風險管理過程中實施壓力測試，目前已有的VaR情景構造法能夠用來評估風險因子波動率相關系數發生極端變化時對金融產品組合價值的可能影響，但還沒有一種綜合考慮多種經濟宏觀因子及影響因子的金融產品實時管理的方法

發明內容

本發明針對現有方式的缺點，提出一種金融產品實時管理方法、裝置和服務器，用以解決現有技術存在的上述問題。

根據本發明的第一個方面，提供了一種金融產品實時管理方法，至少包括如下步驟：

接收目標金融產品預測指令，并根據所述目標金融產品預測指令調用相應的預測插件，所述金融產品至少是股票、商品、期貨、基金和債券的一種，所述預測插件預置了供用戶選擇的參數，所述參數為用戶的資金數額和能夠接受的風險比例；

獲取用戶選擇的參數，所述預測插件調用預測模型，所述預測模型根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據；

顯示所述預測收益數據；

所述預測模型為一段時間內各國貨幣間的匯率和一段時間內所述金融產品所屬國的經濟宏觀因子構建的金融市場環境，所述經濟宏觀因子至少包括PPI、CPI和失業率、所述金融產品所屬國的中央銀行最新發布的公告數據，所述公告數據至少包括中期借貸便利和抵押補充貸款，及各國政府的影響經濟因素的事件和政治方針。

進一步的，所述預測模型根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據，還包括，所述預測模型獲取所述目標金融產品的一段時間內收益和標準差，再根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據。

進一步的，所述預測模型還包括black-litterman模型和有效前沿模型；

所述預測模型根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據，還包括，所述black-litterman模型和有效前沿模型根據所述參數計算所述目標金融產品的最優資產配置比例。

進一步的，所述預測模型還包括回歸優化器；

所述預測模型根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據，還包括，所述回歸優化器通過相關性矩陣和市值權重計算所述目標金融產品均衡回報收益。

進一步的，所述預測模型還包括預測優化器；

所述預測模型根據所述參數獲取所述目標金融產品的預測收益數據，還包括，所述預測優化器對所述目標金融產品未來走勢的預測，并生成修正后的期望回報。

進一步的，所述預測模型還包括均值-方差-優化器；