[发明专利]根据业绩进行基金筛选的数据处理方法及装置

权利要求书

1.一种根据业绩进行基金筛选的数据处理方法，其特征在于，包括：

确定用于进行基金筛选的所有筛选因子；其中，所述筛选因子包括一个或多个；

确定备选基金池；其中，所述备选基金池中包括多只基金；

依次通过每个筛选因子对所述备选基金池中的所有基金进行筛选，确定剩余的基金；其中，每通过一个筛选因子对所述备选基金池中的所有基金进行筛选后都筛除表现最差的M％的基金，1＜M＜100。

2.根据权利要求1所述的根据业绩进行基金筛选的数据处理方法，其特征在于，所述确定用于进行基金筛选的所有筛选因子，包括：

确定长期有效的6个筛选因子，分别是：

近N₁个月波动率：

其中，R_i为日收益率序列，N₁为大于等于1的整数；

近N₂个月最大回撤：

其中，Nav_s，Nav_t分别表示s，t时刻的基金净值，且t＞s，N₂为大于等于1的整数；

近N₃个月索提诺比率：

其中，downside_risk＝std(min{0，R_i-r_f})，且r_f为市场无风险利率，N₃为大于等于1的整数；

近N₄个月择时能力：根据T-M模型：

R_i-r_f＝α+β₁(r_m-r_f)+β₂(r_m-r_f)²+ε_i，

通过线性回归可以得到模型中α，β₁，β₂的值，其中，β₂为择时能力，N₄为大于等于1的整数；

近N₅个月收益率：

其中Nav_s，Nav_t分别表示s，t时刻的基金净值，且t＞s，N₅＝t-s，且，N₅为大于等于1的整数；

近N₆个月信息率：

其中，α为主动管理超额收益，可通过方程R_i＝α+β*r_m+ε_i回归得到，而为基金的主动管理风险，N₆为大于等于1的整数。

3.根据权利要求1所述的根据业绩进行基金筛选的数据处理方法，其特征在于，确定用于进行基金筛选的所有筛选因子之后以及依次通过每个筛选因子对所述备选基金池中的所有基金进行筛选之前，还包括：

确定每个所述筛选因子对应的有效性；

按照有效性由高至低的顺序对每个所述筛选因子进行排序，得到因子顺序。

4.根据权利要求3所述的根据业绩进行基金筛选的数据处理方法，其特征在于，所述依次通过每个筛选因子对所述备选基金池中的所有基金进行筛选，包括：

计算所述备选基金池中的所有基金与各个筛选因子对应的因子表现；

确定同一个筛选因子所对应的所有基金的因子表现，按照因子表现由好至坏的顺序对所述所有基金进行排序以得到对应的基金序列，并逐项确定与各个筛选因子对应的基金序列；

按照所述因子顺序以及各个筛选因子对应的基金序列，对所述备选基金池中的所有基金进行筛选。

5.根据权利要求1所述的根据业绩进行基金筛选的数据处理方法，其特征在于，在确定剩余的基金之后，还包括：

依次通过每个筛选因子对所有剩余的基金再次进行筛选，并得到精选的基金。