[发明专利]一种公募基金评价及投资建议方法

权利要求书

1.一种公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：数据挖掘，建立多维分析模型，根据大数据测算并循环回测得出最优筛选方法，所得结果进行排名和数值化，得出的综合评分，反映基金的综合能力；

S2：行业周期判断，结合投资模型对市场和板块的交易机会进行预判；

S3：综合评测并给出建议，结合S1和S2，形成基金的综合建议，并将这些模型算法导入机器，由机器每日执行算法，直接在客户的投资决策建议中形成决策。

2.根据权利要求1所述的公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，S1具体包括：

S11 对公募基金进行更细的聚类分析，将包括债权基金、股票基金、混合基金、QDII基金和保本基金在内的基金进行更细的切分，同时将股票型和混合型基金再细分为包括大盘、中小以及灵活在内的多种风格；

S12对经过细分的数据进行建模评测，将基金的分析维度分为盈利能力、抗风险能力和基金经理能力，并分别对其长期表现和短期表现进行评测，所得结果进行排名和数值化，得出的综合评分。

3.根据权利要求2所述的公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，所述盈利能力维度分析包括从2年的长期盈利、8个季度的季度盈利以及9周的短期盈利方面分别进行打分排名，对时间长度不够的基金进行惩罚性补充。

4.根据权利要求2所述的公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，所述抗风险能力维度分析包括从季度表现的盈利稳定性、1年的波动率以及1年的最大回撤率方面分别进行打分排名，对时间长度不够的基金进行惩罚性补充。

5.根据权利要求2所述的公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，所述基金经理能力维度分析包括从基金经理的任职年限、基金经理所管理同一分类下所有基金的收益表现以及波动率方面分别进行打分排名，对时间长度不够的基金经理进行惩罚性补充。

6.根据权利要求1所述的公募基金评价及投资建议方法，其特征在于，S2具体包括：

S21 通过包括logistics、决策树模型、神经网络在内的机器学习和因子分析的方法，对市场投资机会进行趋势判断，如买多或卖空的有效性，哪些板块更具有投资机会；

S22 聘请各行业专家团，对市场机会进行预判，专家团综合决策后，形成观点。