[发明专利]一种纯债型基金相似度测量方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种纯债型基金相似度测量方法、装置及存储介质，通过获得债券相关的指数日收益率及基金的日收益率，以指数日收益率作为自变量，基金的日收益率作为因变量，构建线性回归方程，根据预设的时间窗口，获取目标基金的指数日收益率和日收益率，构成训练数据样本，采用获得的训练数据样本，采用Lasso回归方法和ElasticNet回归方法分别求解线性回归方程，得到线性回归方程待拟合的回归系数，选择拟合效果最优的模型作为最终的预测模型，最后获得全市场纯债型基金的持仓比例，计算夹角余弦值确定和待比较基金最接近的基金。本发明考虑宽基指数和基金收益率的可信度随时间衰减的问题，提高了基金持仓比例预测的准确性。

技术领域

本申请属于相似度测量技术领域，尤其涉及一种纯债型基金相似度测量方法、装置及存储介质。

背景技术

目前市场上基金名称差异很大，带有明显的机构特色和基金经理的风格，且底层资产组成显著不同，仅凭借基金名称无法有效区分基金属性和聚类划分，盲目定性判断误差较大，因此需要对基金进行有效穿透，减少信息不对称，满足有效的基金替换，风险对冲，类型配置和基金经理风格的定义。

为了找到目标基金的相似品种，往往通过基金在一段时间内的净值变动，来进行相似度的计算，筛选出与目标基金相似的可替代基金。然而，由于会受到基金在一段时间内走势的相关性的影响，实际上筛选出的可替代基金并不准确。筛选出的基金区分度较低，很难从筛选出的基金中找到合适的品种。

发明内容

本申请提出的一种纯债型基金相似度测量方法、装置及存储介质，克服了现有技术难以准确测量基金间相似度的技术问题。

为了实现上述目的，本申请技术方案如下：

一种纯债型基金相似度测量方法，包括：

获得债券相关的指数日收益率及基金的日收益率，以指数日收益率作为自变量，基金的日收益率作为因变量，构建线性回归方程；

根据预设的时间窗口，获取目标基金的指数日收益率和日收益率，构成训练数据样本；

采用获得的训练数据样本，采用Lasso回归方法和ElasticNet回归方法分别求解线性回归方程，得到线性回归方程待拟合的回归系数；

选择拟合效果最优的模型作为最终的预测模型；

获得全市场纯债型基金的持仓比例，计算夹角余弦值确定和待比较基金最接近的基金。

进一步的，所述线性回归方程如下：

其中，β₀是截距项，β_i是待拟合的回归系数，也即第i个指数对应的持仓比例，S_i，t表示第i个指数在t时刻的日收益率，R_j，t表示基金j在t时刻的收益率。

进一步的，所述线性回归方程如下：

其中，k_t是设定的时间权重大小，t表示为预测的交易日前第t日，T为观察的时间窗口长度，β₀是截距项，β_i是待拟合的回归系数，也即第i个指数对应的持仓比例，S_i，t表示第i个指数在t时刻的日收益率，R_j，t表示基金j在t时刻的收益率。

进一步的，所述计算夹角余弦值，采用如下公式：

其中，|θ_i|为基金i持仓比例向量后的模长，|θ_j|为基金j持仓比例向量后的模长，θ_j表示待比较基金持仓比例，θ_i表示其他基金持仓比例。