[發明專利]一種數據處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202010103611.4
• 申請日: 2020-02-19
• 公開（公告）號: CN111325630A
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 陸立力;王志杰;潘光遠;鮑慧琰
• 申請（專利權）人: 蘇寧金融科技（南京）有限公司
• 主分類號: G06Q40/06
• 分類號: G06Q40/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 段曉玲

本發明公開了一種數據處理方法，該方法包括：根據預設篩選規則從目標對象組合的因子中篩選出若干因子作為回測因子，因子至少包括目標對象組合的業績和風險指標；根據預設的回測參數將訓練數據集劃分為若干個訓練子數據集，并根據回測參數將回測數據集劃分若干個回測子數據集，訓練子數據集與回測子數據集一一對應；分別采用訓練子數據集以及回測因子基于預測算法訓練得到預測模型，使用預測模型對與訓練子數據對應的回測子數據集進行預測，得到若干個預測結果；對若干個預測結果進行合并處理，獲取回測結果。本發明通過采用滾動回測，提高了預測模型的時效性，從而可以提高回測計算的精準度。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，特別涉及一種數據處理方法及裝置。

背景技術

基于大數據分析的量化策略研究，它具有一個顯著功效，就是把人的情緒排除到投資進程之外，即整個投資進程完全按照預先設定的程序進行操作。把人的情緒排除在外的一個作用就是確保投資進程的客觀性，而確保這樣的客觀性是重要的，因為量化投資策略的構建本身是基于客觀的規律的，這些規律是基于大數據分析總結出來的，它們具有客觀的精確性。這是通常的定性投資所不具有的，這也是量化策略算法之所以極具吸引力的一個本質原因。

公募基金(Public Offering of Fund)，是指以公開方式向社會公眾投資者募集資金并以證券為投資對象的證券投資基金。公募基金是以大眾傳播手段招募，發起人集合公眾資金設立投資基金，進行證券投資。這些基金在法律的嚴格監管下，有著信息披露，利潤分配，運行限制等行業規范。最經典的公募基金量化研究就是基于現代投資組合理論，選擇基金等資產來構建客戶的投資組合，通過均值-方差原理，構建資產的有效前沿，通過投資者的風險測評結果，給出適合用戶的配置比例，并對用戶投資組合進行跟蹤，反饋以及提出調整建議。

對投資組合進行回測是公募基金量化研究中一個重要的環節。回測是指設定了某些股票指標組合后，基于歷史已經發生過的真實行情數據，在歷史上某一個時間點開始，嚴格按照設定的組合進行選股，并模擬真實金融市場交易的規則進行模擬買入、模擬賣出，得出一個時間段內的盈利率、最大回撤率等數據。現有技術中的回測方式只會在訓練集上訓練模型，然后對驗證集數據進行預測，這樣只會有一次訓練一次預測。一方面，時間較遠的數據做訓練來預測最近的數據可能效果不是很理想，另一方面，不同時期市場狀況和結構也不一致。這些都會導致回測的時效性以及精準度較差。

因此亟需提出一種新的數據處理方法，以解決上述問題。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本發明實施例提供了一種數據處理方法，以克服現有技術中的回測模型的時效性較差而導致回測計算的精準度較差等問題。

為解決上述一個或多個技術問題，本發明采用的技術方案是：

一方面，提供了一種數據處理方法，該方法包括如下步驟：

根據預設篩選規則從目標對象組合的因子中篩選出若干因子作為回測因子，所述因子至少包括所述目標對象組合的業績和風險指標；

根據預設的回測參數將訓練數據集劃分為若干個訓練子數據集，并根據所述回測參數將回測數據集劃分若干個回測子數據集，所述訓練子數據集與所述回測子數據集一一對應；

分別采用所述訓練子數據集以及所述回測因子基于預測算法訓練得到預測模型，使用所述預測模型對與所述訓練子數據對應的所述回測子數據集進行預測，得到若干個預測結果；

對所述若干個預測結果進行合并處理，獲取回測結果。

進一步的，所述回測參數包括回測起止時間、回測區間、回測時間長度以及回滾時間長度，所述根據預設的回測參數將訓練數據集劃分為若干個訓練子數據集，并根據所述回測參數將回測數據集劃分若干個回測子數據集包括：

將所述起止時間內的訓練數據按照所述回滾時間長度劃分為若干個訓練子數據集；