[发明专利]基于神经网络的基金产品的筛选方法、终端设备及介质

说明书

本发明适用于人工智能技术领域，提供了一种基于神经网络的基金产品的筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质，包括：确定各个候选基金产品的各个预设影响因子的值；所述预设影响因子包括行业权重、系统风险及信息比例；将所述候选基金产品的各个所述预设影响因子的值输入预先训练好的基金收益率确定模型，确定所述候选基金产品的收益率；基于所述候选基金产品的收益率，从所述候选基金产品中筛选符合预设要求的目标基金产品。由于在计算候选基金产品的收益率时，不仅考虑到了大类因子对基金产品的收益率的影响，还考虑到了各个候选基金产品的投资标的配比情况对基金产品的收益率的影响，因而提高了基金产品筛选准确度。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的基金产品的筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

通常，在客户购买基金产品时，销售人员需要为客户推荐一些收益较好的基金产品。随着科技的不断发展，现有技术中出现了各种各样的基金筛选平台，用于辅助销售人员来筛选收益较好的基金产品。

然而，现有的基金筛选平台在筛选基金产品时通常只基于基金产品的基本面、阿尔法、贝塔因子等这些大类因子对基金产品进行分析，其并未考虑基金产品的投资标的的实际状况，例如若一个基金产品的投资标的中存在停牌股票或风险因素大的股票等，则会导致该基金产品的收益降低，但现有的基金筛选平台却不会考虑这些影响因素，从而导致筛选出的基金产品并不一定是收益较好的，即现有的基金筛选平台存在筛选准确率较低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于神经网络的基金产品的筛选方法、终端设备及计算机可读存储介质，以解决现有的基金筛选平台存在的基金产品筛选准确率较低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于神经网络的基金产品的筛选方法，包括：

确定各个候选基金产品的各个预设影响因子的值；所述预设影响因子包括行业权重、系统风险及信息比例；

将所述候选基金产品的各个所述预设影响因子的值输入预先训练好的基金收益率确定模型，确定所述候选基金产品的收益率；

基于所述候选基金产品的收益率，从所述候选基金产品中筛选符合预设要求的目标基金产品。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下各步骤：

确定各个候选基金产品的各个预设影响因子的值；所述预设影响因子包括行业权重、系统风险及信息比例；

将所述候选基金产品的各个所述预设影响因子的值输入预先训练好的基金收益率确定模型，确定所述候选基金产品的收益率；

基于所述候选基金产品的收益率，从所述候选基金产品中筛选符合预设要求的目标基金产品。

本发明实施例的第三方面提供了一种终端设备，包括：

第一确定单元，用于确定各个候选基金产品的各个预设影响因子的值；所述预设影响因子包括行业权重、系统风险及信息比例；

第二确定单元，用于将所述候选基金产品的各个所述预设影响因子的值输入预先训练好的基金收益率确定模型，确定所述候选基金产品的收益率；

基金筛选单元，用于基于所述候选基金产品的收益率，从所述候选基金产品中筛选符合预设要求的目标基金产品。

本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下各步骤：

确定各个候选基金产品的各个预设影响因子的值；所述预设影响因子包括行业权重、系统风险及信息比例；