[發明專利]一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法在審
| 申請號: | 201811065170.2 | 申請日: | 2018-09-13 |
| 公開(公告)號: | CN109272407A | 公開(公告)日: | 2019-01-25 |
| 發明(設計)人: | 覃劍釗;陳海雯;張漢林 | 申請(專利權)人: | 廣發證券股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q40/06 | 分類號: | G06Q40/06 |
| 代理公司: | 深圳市卓科知識產權代理有限公司 44534 | 代理人: | 邵妍;張金玲 |
| 地址: | 510000 廣東省廣州市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 集中度控制 用戶策略 資產配置 大類 智能 數據采集模塊 調整模塊 基金交易 生成模塊 推送模塊 系統實現 大數據 集中度 基金 | ||
1.一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法,其特征在于:包括數據采集模塊、用戶策略初始生成模塊、基金集中度控制模塊、用戶策略調整模塊、用戶策略推送模塊組成;
其中,數據采集模塊1從多個數據源采集基金集中度控制所需的各種數據到大數據存儲系統;
數據采集模塊至少包括以下子模塊:
(1)當前及歷史用戶模擬盤數據模塊:用戶首先選擇智能投顧中的大類資產配置類策略,輸入初始投資金額后,系統會為用戶創建模擬盤,該模擬盤根據資產配置策略設計,在不同的交易日向用戶推薦建議持有的基金及所持基金份額,以及根據不同的市場情況對基金份額進行調整以規避市場風險,這些推薦基金及所持基金份額信息,調整份額信息等構成了用戶模擬盤數據;
(2)當前及歷史用戶實盤委托及交易數據:該模塊采集用戶通過智能投顧系統真正進行的實盤委托及成交數據,真正反映了用戶通過智能投顧系統完成的交易及基金所持份額;
(3)當前及歷史行情數據:該模塊主要采集場外交易ETF基金的行情數據,比如:凈值、收盤價、漲跌幅、成交量、成交份額等當前及歷史信息,以及場內基金的凈值、份額、規模數據;
大數據存儲系統可采用常用的Apache Hadoop HDFS,數據采集可根據數據源的不同存儲方式采用不同的方法;
用戶策略初始生成模塊:該模塊主要利用大數據計算引擎,根據策略算法及用戶的投資資金量、風險偏好特點生成建議用戶投資的基金代碼及份額;
基金集中度控制模塊,該模塊利用大數據計算引擎根據采集到的用戶數據、行情數據及策略模塊生成的策略數據來判斷是否需要進行集中度控制;
用戶策略調整模塊,該模塊主要利用大數據計算引擎,根據基金集中度控制模塊的判決結果對操作建議進行基金更換,份額重新分配調整;
當原始推送的操作建議觸發了基金集中度控制后,可以采取如下處理方式:
(1)假設原始策略建議新買入A基金的份額市值為Ma,如該值超出可買市值上限Ml,可將操作建議調整為建議買入A基金份額市值Ml-Mo,其中Mo為用戶已持A基金份額的市值,然后從配置策略基金池中挑選出另一只不會觸發集中度控制的基金B,買入Ma-(Ml-Mo);另一種處理方式就是直接從候選基金池中挑選出另一只不會觸發集中度控制的基金B買入Ma;如果基金池中基金均達到買入上限則關閉當前策略,停止新建投資模擬組合,直至有效模擬組合數量與策略關閉時模擬組合數相比小于一定閾值或由于市場成交量放大等原因導致可買入余額提高到投資限額一定比率后,方可重新打開模擬組合創建;
(2)如果策略建議賣出A基金的份額市值為Ma超出了每日交易量的控制量Ml,則建議用戶分批賣出,分批數為對Ma/Ml取整后加1;
用戶策略推送模塊:該模塊將基金集中度調整后的操作策略通過微信推送平臺、手機短信、APP消息推送方式推送給客戶。
2.如權利要求1所述的大類資產配置類智能投顧集中度控制方法,其特征在于:所述基金集中度控制模塊首先判斷當前選中的基金是場內ETF基金還是普通場外基金,若為ETF基金,則根據投資建議形成的預期交易量占基金交易量的比例限定閾值,若為普通場外基金,則以個人基金所持份額占基金最近公布總份額的比例來設定閾值,該模塊至少包含以下子模塊:
(一)基金類型判斷模塊:判斷策略生成模塊中產生的投資基金類型;
(二)若判斷為ETF基金,則執行以下模塊:
a.ETF基金參數設定模塊:
主要設置參數為:參數1:客戶所持ETF基金份額與當前基金總份額的比例設為x,該參數主要用于避免智能投顧客戶持有某只ETF基金的過多份額,在行情發生巨大波動,比如大幅下跌,客戶自行賣出所持基金份額所造成的市場沖擊,或者新認購人數過多把原持有人的收益攤薄的影響;參數2:T+1日客戶ETF基金預期交易量占基金預期交易量的比例y,該參數主要用于避免正常交易日推薦的單只ETF基金交易數量過多,對日常交易形成市場沖擊,一般x可以設置為5%,y可設置為1%,考慮到用戶的具體下單數量具有不可控性及T+1日行情的不可完全預知性,還可以進一步降低閾值的數值;
b.T+1日下單比估算模塊:
該模塊主要用于估算T日和(或)T+1的下單比b,該值可以簡單設定為過去10個有策略推送的交易日下單比的最大值,或者對歷史的下單比進行建模,然后根據模型的參數進行設置,比如設定為模型的下單比為模型均值+3個標準差;
c.是否觸發集中度控制判斷模塊:
該模塊由以下步驟實現:
判斷為ETF基金的步驟如下:
步驟1:從參數設置模塊中獲取集中度控制閾值,假設智能投顧客戶所持ETF基金份額與當前基金總份額的比例不超過x,客戶基金每日交易量占流通市值的比例不超過y;
步驟2:利用模塊計算T日結算后,該ETF基金份額占比為x1;
步驟3:利用模塊計算T+1日下單比b;
步驟4:判斷是否需要進行集中度控制,操作建議中該基金如為凈買入,則凈買入份額不能超過min((x-x1)*基金當日份額/b,當日ETF基金預期交易量*y/b),如為凈賣出(買入-賣出<0),則賣出不超過基金預期交易量*y/b;
(3)若判斷為普通場外基金類型
a.普通場外基金參數設定模塊,設置單一參數,即個人申購或贖回基金份額所占當前基金總規模比例z;
b.若判斷為普通場外基金,則從模塊中獲取集中度控制閾值,假設用戶申購或贖回基金份額占當前基金總規模比例超過閾值z,則判斷為需要進行集中度控制,需要對推薦的操作建議進行調整。
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