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1. WO2020000718 - PROCÉDÉ ET APPAREIL DE GÉNÉRATION DE PORTEFEUILLE D'INVESTISSEMENT, ET SUPPORT D'INFORMATION LISIBLE PAR ORDINATEUR

Numéro de publication WO/2020/000718
Date de publication 02.01.2020
N° de la demande internationale PCT/CN2018/107502
Date du dépôt international 26.09.2018
CIB
G06Q 40/06 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
40Finance; Assurance; Stratégies fiscales; Traitement des impôts sur les sociétés ou sur le revenu
06Investissement, p.ex. instruments financiers, gestion de portefeuille ou gestion de fonds
G06Q 10/04 2012.01
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
QSYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
10Administration; Gestion
04Prévision ou optimisation, p.ex. programmation linéaire, "problème du voyageur de commerce" ou "problème d'optimisation des stocks"
CPC
G06F 17/16
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
17Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
10Complex mathematical operations
16Matrix or vector computation ; , e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
G06Q 10/0635
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
10Administration; Management
06Resources, workflows, human or project management, e.g. organising, planning, scheduling or allocating time, human or machine resources; Enterprise planning; Organisational models
063Operations research or analysis
0635Risk analysis
G06Q 40/04
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
QDATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTING PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
40Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
04Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange
Déposants
  • 平安科技(深圳)有限公司 PING AN TECHNOLOGY (SHENZHEN) CO., LTD. [CN]/[CN]
Inventeurs
  • 李海疆 LI, Haijiang
Mandataires
  • 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) SHENZHEN WORLD INTELLECTUAL PROPERTY AGENCY (GENERAL PARTNERSHIP )
Données relatives à la priorité
201810697668.429.06.2018CN
Langue de publication chinois (ZH)
Langue de dépôt chinois (ZH)
États désignés
Titre
(EN) INVESTMENT PORTFOLIO GENERATION METHOD AND APPARATUS, AND COMPUTER-READABLE STORAGE MEDIUM
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE GÉNÉRATION DE PORTEFEUILLE D'INVESTISSEMENT, ET SUPPORT D'INFORMATION LISIBLE PAR ORDINATEUR
(ZH) 投资组合生成方法、装置及计算机可读存储介质
Abrégé
(EN)
Provided are an investment portfolio generation method and apparatus, and a computer-readable storage medium. The method comprises: generating a sample matrix according to transaction data of constituent stocks of a target market index in a plurality of consecutive historical trading days (S10); calculating a first sample covariance matrix according to the sample matrix (S20); calculating an eigenvalue of the first sample covariance matrix and an eigenvector corresponding to the eigenvalue (S30); calculating the theoretical maximum eigenvalue of the first sample covariance matrix based on the M-P law, and denoising an eigenvalue diagonal matrix of the first sample covariance matrix according to the theoretical maximum eigenvalue (S40); calculating a second sample covariance matrix according to the denoised eigenvalue diagonal matrix and a matrix composed of eigenvectors (S50); and calculating the investment proportion of each constituent stock according to the second sample covariance matrix, and generating an investment portfolio (S60). By means of the method, the denoising processing of a sample covariance matrix is realized, and the risk of an investment portfolio is reduced.
(FR)
L'invention concerne un procédé et un appareil de génération de portefeuille d'investissement, et un support d'information lisible par ordinateur. Le procédé consiste à : générer une matrice d'échantillon en fonction de données de transaction d'actions constitutives d'un indice de marché cible dans une pluralité de jours de négociation historiques consécutifs (S10); calculer une première matrice de covariance d'échantillon en fonction de la matrice d'échantillon (S20); calculer une valeur propre de la première matrice de covariance d'échantillon et un vecteur propre correspondant à la valeur propre (S30); calculer la valeur propre maximale théorique de la première matrice de covariance d'échantillon sur la base de la loi M-P, et débruiter une matrice diagonale de valeur propre de la première matrice de covariance d'échantillon en fonction de la valeur propre maximale théorique (S40); calculer une seconde matrice de covariance d'échantillon en fonction de la matrice diagonale de valeur propre débruitée et d'une matrice composée de vecteurs propres (S50); et calculer la proportion d'investissement de chaque action constitutive en fonction de la seconde matrice de covariance d'échantillon, et générer un portefeuille d'investissement (S60). Au moyen du procédé, le traitement de débruitage d'une matrice de covariance d'échantillon est réalisé, et le risque d'un portefeuille d'investissement est réduit.
(ZH)
一种投资组合生成方法、装置及计算机可读存储介质,该方法包括:根据目标市场指数的成分股在连续多个历史交易日中的交易数据生成样本矩阵(S10);根据样本矩阵计算第一样本协方差矩阵(S20);计算第一样本协方差矩阵的特征值和与特征值对应的特征向量(S30);基于M-P定律计算第一样本协方差矩阵的理论最大特征值,根据理论最大特征值对第一样本协方差矩阵的特征值对角阵进行去噪处理(S40);根据去噪后的特征值对角阵和由特征向量构成的矩阵计算第二样本协方差矩阵(S50);根据第二样本协方差矩阵计算各成分股的投资比例,生成投资组合(S60)。该方法实现了对样本协方差矩阵进行去噪处理,降低了投资组合的风险。
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