(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211173149.0 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 南京道平方科技有限公司 地址 210001 江苏省南京市将军大道 20号 中惠大厦南楼3 03室 (72)发明人 袁泉　张德平　 (74)专利代理 机构 南京思宸知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32548 专利代理师 陈常美 (51)Int.Cl. G06Q 40/04(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于行为金融学的策略发现方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于行为金融学的策略 发现方法， 设定股票池， 对股票池中的股票进行 数据清洗， 数据清洗包括缺失值处理、 数据量不 足的删除处理以及数据的标准化处理， 从清洁数 据中提取因子， 使用清洁数据计算因子值， 以收 益率为标签， 利用机器学习算法， 建立多因子模 型， 以机器学习算法给出的因子重要性排序为基 础， 从行为金融学角度设置基准K线， 即考虑了数 学模型提供的理性分析结果， 也考虑了众多市场 参与者的合力形成的K线组合， 通过设置基准K线 形成的自发现策略， 可以包含一大类 符合要求的 K线组合， 持仓周 期的不确定性为主动投资者提 高收益率提供了极大的操作空间， 为被动投资者 提供了一定的盈利空间， 提供了风险控制机制。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115545920 A 2022.12.30 CN 115545920 A 1.一种基于行为金融学的策略发现方法， 具体步骤如下： S1、 设定股票池， 对股票池中的股票进行数据清洗， 数据清洗包括缺失值处理、 数据量 不足的删除处 理以及数据的标准 化处理。 S2、 从清洁数据中提取因子， 使用清洁数据计算因子值， 以收益率为标签， 利用机器学 习算法， 建立多因子模型； S3、 数据标准化， 通常成交量的数量级远大于价格的数量级， 为避免不同因子之间数量 级相差较大对整个模型造成影响， 将成交量数据标准化到与价格数据有相同的数量级， 具 体计算公式为： 其中min,max分别表示序列中的最小值和最大值， x表示原式数据值， level(price)为 价格数据的数量级； S4、 根据因子的重要性排序， 利用行为金融学理论， 设定符合市场参与者心理的基准K 线， 具体为， 建立多因子模 型之后， 根据预测收益率， 给出开盘价、 最高价、 最低价、 收盘价和 成交量的重要性排序， 以此作为设置基准K线的主要标准， 具体包括： 上升起点K线、 下降起 点K线、 上升终点K线、 下降终点K线和盘整形态K线； S5、 以基准K线为起点， 寻找符合条件的K线组合， 形成 自发现策略， 具体过程为： 按照预 先设定的周期， 对股票池中的股 票和持仓的股 票， 分别识别上升起点、 下降起点、 上升终点、 下降终点和盘整形态五种基准K线， 并且形成三类自发现策略； S6、 以自发现策略为基础， 根据仓位管理要求和止盈止损要求， 形成完整 的交易策略， 具体过程 为： 根据仓位管理和风险控制要求， 计算 最优权重， 建立如下最优化模型以求得最优权 重： mac w1r1+w1r2+…+wHrH s.t.w1+w2+…+wH≤A wi≤Anormal,i∈Snormal wj≤Alimit,i∈Slimit wT∑w≤T 其中w＝(w1,w2,…,wH)T； 记可供建仓的股票最大数目为H， 个股的预期收益为ri， 个股权重为wi， 总头寸约束为A， 标志符为1的股票集合记为Snormal， 建仓上限额度Anormal， 标志符为0的股票集合记为SLimit， 建 仓上限额度Alimit， 整个组合中股票的协方差矩阵为 Σ， 整个投资组合 风险上限为R。 2.根据权利要求1所述的一种基于行为金融学的策略发现方法， 其特征在于： 所述步骤 S2中， 在利用清洁数据构建以收益率为标签的多因子模型时， 采用的算法包括最小二乘法、 时间序列分析 方法、 机器学习方法和深度学习方法。 3.根据权利要求1所述的一种基于行为金融学的策略发现方法， 其特征在于： 所述步骤 S4中， 利用行为金融学理论， 设定符合市场参与者心理的基准K线， 基准K线包括上升起点K 线、 上升终点K线、 下降起 点K线、 下降终点K线和缠绕K线组合中的一种或几种。 4.根据权利要求1所述的一种基于行为金融学的策略发现方法， 其特征在于： 所述步骤 S5中， 以基准K线为起点， 寻找符合条件的K线组合时， 不限定K线组合中的K线数量， 完全以权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115545920 A 2基准K线的起 点和终点 为依据。 5.根据权利要求1所述的一种基于行为金融学的策略发现方法， 其特征在于： 所述步骤 S5中， 综合考虑仓位管理和风险控制要求， 设定每只待建仓股票的头寸限额， 对每只待建仓 股票通过历史数据分析， 预设其止 盈价格和止 盈价格， 形成完整的交易策略。 6.根据权利要求1所述的一种基于行为金融学的策略发现方法， 其特征在于： 所述S6 中 三类自发现策略分别为： (1)、 识别上升起点、 下降终点二种基准K线所得股票， 如果尚未建仓， 按照仓位管理要 求和风险控制要求买入； 如果已经持有这些股票， 继续持仓； (2)、 识别上升终点、 下降起点二种基准K线所得股票， 如果已经持有这些股票， 按照仓 位管理要求和风险控制要求卖出； 如果尚未建仓， 保持观望； (3)、 识别盘整形态基准K线所得股票， 如果股票价格较高， 并且已经持有这些股票， 按 照仓位管理要求和风险控制要求， 执行减仓； 如果尚未建仓， 保持观望， 如果股 票价格较低， 并且已经持有这些股票， 持仓； 如果尚未建仓， 按照仓位管理要求和风险控制要求， 执行买 入。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115545920 A 3