[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

本發明公開了一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法，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；本發明主要就大類資產配置類智能投顧系統可能產生的基金交易集中度風險提出基于大數據的解決方案及系統實現。

技術領域

本發明涉及金融科技領域，特別涉及一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法。

背景技術

隨著移動互聯網技術，人工智能等技術的飛速發展，以及互聯網金融的興起，智能投顧系統正在世界各國得到蓬勃發展。該系統主要依托量化投資、大數據分析、人工智能等方法向不同投資偏好、不同投資目標、不同風險等級的廣大中小投資者提供個性化的選股建議，資產配置建議等服務。智能投顧系統在給投資者提供投資建議的同時，也引起了金融監管層的廣泛關注，擔心該技術的不當使用會產生操縱市場、資金池等違規行為，危害到其他投資者。

大類資產配置類智能投顧主要通過馬科維茨、Black-Litterman等資產配置模型為不同風險承受能力的投資者提供大類資產配置服務。在國外，這類模型配置的主要投資標的是大型、流動性好的大類資產相關ETF基金。而在國內，由于ETF基金尚處于發展階段，ETF基金對應的大類資產種類還不夠完善、部分ETF基金的流動性也較差。所以國內的大類資產類智能投顧為了實現大類資產配置目的，通常會同時投資于場內ETF基金和場外ETF連接基金或者普通開放式基金。由于場內交易型ETF的流動性相對較差，如果智能投顧同時建議大量用戶買入或者賣出同一支場內ETF基金，則會造成市場沖擊風險。場外ETF基金由于掛鉤場內交易型ETF基金，目標是實現對相關指數的跟蹤，也會產生類似的問題。由于普通場外開放式基金的買賣盤由基金管理團隊負責操作，同時對一支場外普通開放式基金進行大量申購贖回，通常不會直接作用于相關的交易市場。但是，如果收購贖回的份額占基金總份額的比例較高，也會造成基金原有持有人的利益被攤薄，增加基金管理人操作產品難度的問題。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法，能夠有效解決現有技術中的不足。

本發明是通過以下技術方案來實現的：一種大類資產配置類智能投顧集中度控制方法，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基金策略，輸入初始投資金額后，系統會為用戶創建模擬盤，該模擬盤根據策略設計，在不同的交易日向用戶推薦持有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；