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申请/专利权人：安徽工业大学科技园有限公司
申请日：2024-04-17
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115046A
主分类号：G06Q10/0639
分类号：G06Q10/0639;G06Q40/06;G06F16/951;G06F16/25;G06F18/2413;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明公开一种基金经理的业绩归因方法，属于金融科技机器学习技术领域。业绩归因是指分析基金经理管理的投资组合的业绩表现，并确定各种因素对其业绩的贡献。针对现有技术难以捕捉基金经理业绩与各种因素之间的非线性关系，导致业绩归因结果的准确性和可解释性有限，以及存在数据格式不一致的问题。本方法包括以下步骤：步骤1：数据ETL：对多源异构的金融数据，运用分布式爬虫对第三方数据源进行基金数据采集并保存到本地数据库中。步骤2：数据的准确性验证，提出一种数据一致性和完整性验证的算法，包括行业超额收益和波动率验证两个方面，可以清晰地显示每个特征对基金经理业绩的影响程度，帮助基金公司或投资者更好地理解业绩背后的原因。
主权项：1.一种基金经理的业绩归因方法，其特征在于，包括：S1、通过分布式爬虫从第三方数据源采集金融数据，并将数据保存到本地数据库中，同时使用改进的KNN算法处理数据中的缺失值；S2、通过行业超额收益和波动率验证进行数据一致性和完整性验证；S3、使用行业倾向性得分匹配的决策树方法对基金经理的业绩进行归因分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽工业大学科技园有限公司 一种基金经理的业绩归因方法
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