CN115221212A - 基金投资数据管理***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基金投资数据管理***及方法，该***包括：投前研究模块，用于基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果；投中执行模块，用于基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易；投后分析模块，用于获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告，能够对投前、投中、投后进行全面的集成管理，方便用户对信息的获取的同时，协助用户进行投资分析管理。

Description

基金投资数据管理***及方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基金投资数据管理系 统及方法。

背景技术

随着经济的发展，投资理财也越来越受到重视，股票、基金、证 券等的交易也越来越频繁。用户的理财意识的增强，随着也对优质的 投资策略的需求和***性投资的需求越来越高。

现有技术中，很多投资***只是简单地完成股票、基金的买卖以 及信息的提供，然而大多数投资者并不具备专业的理财能力，不具有 对这些信息的分析处理能力。

因此，如何提供一种基金投资数据的管理方案，能够方便用户对 信息和数据获取的同时，协助用户进行投资数据分析管理是本领域技 术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明提供一种基金投资数据管理***及方法，能够方便用户对 信息和数据获取的同时，协助用户进行投资数据分析管理。

本发明提供一种基金投资数据管理***，包括：

投前研究模块，用于基于投资数据对基金进行分析得到投资参考 结果；

投中执行模块，用于基于所述投资参考结果以及用户的投资选择 进行基金的投资交易；

投后分析模块，用于获取用户当前投资交易的基金信息并生成对 应的投后分析报告。

进一步地，还包括：数据整合模块、金工模型；

所述数据整合模块，用于整合目标基金的多种数据来源或类型的 投资数据成预设结构；所述投资数据包括客户数据中心的投前数据、 外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；

所述金工模型，用于基于所述预设结构的投资数据生成所述目标 基金的因子库。

进一步地，所述投前研究模块，包括：模拟组合单元，用于将所 述因子库中的目标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金的模拟组 合，并根据所述模拟组合以及因子库确定收益指标，基于所述收益指 标筛选基金。

进一步地，所述投前研究模块，还包括：大类资产配置单元，用 于根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态，在预设大 类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产或策略配置建议信息；

所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马克维茨 资产配置模型以及BL资产配置模型。

进一步地，所述投前研究模块，还包括以下至少一个：净值分析 单元、持仓分析单元以及定性分析单元；

所述净值分析单元，用于根据至少一个以下信息调用客户自主开 发的模型进行净值分析：基金净值进行风险收益特征的评价信息，常 见风险收益指标的计算信息，基于净值数据风险暴露信息，多基金的 横向对比分析信息，同类基金业绩排名信息；

所述持仓分析单元，用于根据至少一个以下信息通过多基金横向 对比或调用客户自主开发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对目标 基金进行分析评价信息、行业分布信息、策略分布信息、风险暴露等 计算信息、业绩归因信息、风格分析信息以及持仓债券信用分析信息；

所述定性分析单元，用于基于目标基金的管理人基本信息，旗下 产品整体，策略描述和分类，尽调打分表以及管理人核心***和 舆情监控进行定性分析。

进一步地，所述投中执行模块包括以下至少一个：投顾池管理单 元，投中决策审批单元，投资执行单元以及投中风控单元；

所述投顾池管理单元，用于基于至少一个以下信息管理投顾池： 基金绩效评价信息、客户投顾池管理办法信息、投顾分析评价报告信 息、线上表决以及定级信息、策略标签的分类管理信息、定级后的对 于单一基金和单一投顾投资限制设置信息以及投资限制信息与投中、 投后的风控联动信息；

所述投中决策审批单元，用于将当前线下执行的投资指令审批决 策流程线上化；

所述投资执行单元，用于将决策审批后确定执行的交易推送至软 通或恒生等***，有运营和交易相关部门执行；

所述投中风控单元，用于在投资决策审批流发起后，根据产品合 同、内部控制要求、投顾池定级对应的投资限制，债券评级限制等约 束条件，并结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行性。

进一步地，

所述投后分析模块包括以下至少一个：投后监控单元、流动性管 理单元、投后风控单元；

所述投后监控单元，用于根据母基金和子基金的净值和持仓信息， 进行多维度统计，得到投后监控数据；

所述流动性管理单元，用于根据固收和产品对于资产和负债两端 的规模，收益，期限信息进行统计，得到流动性管理数据；

所述投后风控单元，用于根据最新估值表信息，结合产品投资限 制、投顾池限制信息进行投后风控；对于有投后跟踪要求的子基金的 投后收益和回撤指标进行持续跟踪和报警。

进一步地，还包括：报表管理模块，用于为所述投前研究模块、 投中执行模块和投后分析模块提供报表；所述报表包括投顾尽调报告 模板、定期报告模板、投研信息展示报告以及基于所述投前研究模块、 所述投中执行模块以及所述投后分析模块的灵活报告模板。

进一步地，还包括：***管理模块，用于项目设置管理、账户结 构管理、资金号设置管理、部门设置管理、人员设置管理，权限管理。

另一方面，本发明提供一种基金投资数据管理方法，应用于上述 的基金投资数据管理***，包括：

基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果；

基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交 易；

获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

将所述因子库中的目标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金 的模拟组合；

根据所述模拟组合以及因子库确定收益指标；

基于所述收益指标筛选基金；

其中，所述因子库是在整合目标基金的多种数据来源或类型的投 资数据成预设结构后；所述投资数据包括客户数据中心的投前数据、 外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；金工模型基于所述预设 结构的投资数据生成的。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态；

在预设大类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产或策略 配置建议信息；

所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马克维茨 资产配置模型以及BL资产配置模型。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

根据至少一个以下信息调用客户自主开发的模型进行净值分析： 基金净值进行风险收益特征的评价信息，常见风险收益指标的计算信 息，基于净值数据风险暴露信息，多基金的横向对比分析信息，同类 基金业绩排名信息；或

根据至少一个以下信息通过多基金横向对比或调用客户自主开 发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对目标基金进行分析评价信息、 行业分布信息、策略分布信息、风险暴露等计算信息、业绩归因信息、 风格分析信息以及持仓债券信用分析信息；或

根据至少一个以下信息进行定性分析：目标基金的管理人基本信 息、旗下产品整体信息、策略描述和分类信息、尽调打分表信息以及 管理人核心***信息和舆情监控信息。进一步地，所述基于所述 投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易包括：

基于至少一个以下信息管理投顾池：基金绩效评价信息、客户投 顾池管理办法信息、投顾分析评价报告信息、线上表决以及定级信息、 策略标签的分类管理信息、定级后的对于单一基金和单一投顾投资限 制设置信息以及投资限制信息与投中、投后的风控联动信息；

所述投中决策审批单元，用于线上执行投资指令审批决策流程；

所述投资执行单元，用于将决策审批后确定执行的交易推送至交 易执行部门；

所述投中风控单元，用于在投资决策审批流发起后，根据预设约 束条件，结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行性； 所述预设约束条件包括以下一种或多种：产品合同、内部控制要求、 投顾池定级对应的投资限制信息、债券评级限制。

进一步地，所述获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的 投后分析报告包括：

根据母基金和子基金的净值和持仓信息，进行多维度统计，得到 投后监控数据；

根据固收和产品对于资产和负债两端的规模，收益，期限信息进 行统计，得到流动性管理数据；

根据最新估值表信息，结合产品投资限制、投顾池限制信息进行 投后风控；对于有投后跟踪要求的子基金的投后收益和回撤指标进行 持续跟踪和报警。

本发明提供的一种基金投资数据管理***及方法，通过设置投前 研究模块、投中执行模块以及投后分析模块，投前研究模块基于投资 数据对基金进行分析得到投资参考结果；投中执行模块基于所述投资 参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易；投后分析模块获 取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告，能够对 投前、投中、投后进行全面的集成管理，方便用户对信息的获取的同 时，协助用户进行投资分析管理。

附图说明

为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见 地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术 人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得 其他的附图。

图1为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的组成结 构示意图；

图2为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的拓展组 成结构示意图；

图3为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的投前研 究模块组成结构示意图；

图4为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的投中执 行模块组成结构示意图；

图5为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的投中执 行模块组成结构示意图；

图6为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的又一拓 展组成结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种基金投资数据管理***的实践 示意图之一；

图8为本发明实施例提供的一种基金投资数据管理***的实践 示意图之二；

图9为本发明实施例提供的一种基金投资数据管理方法的流程 图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发 明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然， 所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提 下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1-图6描述本发明的基金投资数据管理***。

图1为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的组成结 构示意图；图2为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的拓 展组成结构示意图；图3为本发明实施例提供一种基金投资数据管理 ***的投前研究模块组成结构示意图；图4为本发明实施例提供一种 基金投资数据管理***的投中执行模块组成结构示意图；图5为本发 明实施例提供一种基金投资数据管理***的投中执行模块组成结构 示意图；图6为本发明实施例提供一种基金投资数据管理***的又一 拓展组成结构示意图。

在本发明一种具体实施方式中，本发明实施例提供一种基金投资 数据管理***100，包括：

投前研究模块110，用于基于投资数据对基金进行分析得到投资 参考结果；

投中执行模块120，用于基于所述投资参考结果以及用户的投资 选择进行基金的投资交易；

投后分析模块130，用于获取用户当前投资交易的基金信息并生 成对应的投后分析报告。

本发明实施例中实现FOF(基金中的基金，Fund of Funds)投资 流程，也就是投前、投中、投后的完整管理和信息处理，实现对FOF 业务的过程管理，具体地：围绕FOF投资流程，构建一套科学、系 统、规范、高效的FOF业务的基金投资数据管理***，实现FOF基 金的全周期管理，快速实现对FOF业务的支持，助力业务创新与发 展。

具体地，基金投资数据管理***100还包括：数据整合模块140、 金工模型150；所述数据整合模块140，用于整合目标基金的多种数 据来源或类型的投资数据成预设结构；所述投资数据包括客户数据中 心的投前数据、外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；所述金 工模型，用于基于所述预设结构的投资数据生成所述目标基金的因子 库。

实践中，数据整合模块140不仅可以使用本地的数据，也可以使 用第三方机构提供的数据，这时多种来源的数据可能存在数据结构不 相同的情况，因此，可以将这些数据进行筛选，提取出本基金投资数 据管理***100需要的预设数据结构的数据，便于进行后续的数据使 用。并且可以使用金工模型150(也就是金融工程模型)对获取到的 数据进行加工，从而得到因子库数据，例如可以根据基金的历史数据 来计算得到红利、低波、价值、成长、质量和高贝塔等单因子，当然 也可以是多因子组合例如红利低波、质量价值等多因子组合，整合多 种数据来源和类型的数据：包括但不限于客户数据中心投前数据，外 部供应商采购数据，人工导入的数据等，将整合后的数据输入至金工 模型150中进行处理，得到因子库数据。

进一步地，为了实现投前研究，方便用户进行投资参考，投前研 究模块110可以包括：模拟组合单元111，用于将所述因子库中的目 标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金的模拟组合，并根据所述 模拟组合以及因子库确定收益指标，基于所述收益指标筛选基金。对 于模拟组合的基金可以有用户自主选择，也可以自动根据用户选择的 类别自动选择具体的基金组合。

例如，在一种具体实施方式中，可以使用问卷的方式对用户的投 资偏好进行测试，在得到测试结果后，可以根据用户的投资偏好生成 相应的模拟基金的组合。

进一步地，所述投前研究模块110，还包括：大类资产配置单元 112，用于根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态， 在预设大类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产或策略配置 建议信息；所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马 克维茨资产配置模型以及BL资产配置模型。BL资产配置模型，也 就是Black-Litterman模型，是基于MPT(Modern Portfolio Theory， 现代投资组合理论)基础上的资产配置理论。BL模型在隐含市场收 益率和分析师主观预测信息的基础上，成功解决了MPT模型中假设 条件不成立，参数敏感等问题。

大类资产配置是大格局、大方向，科学的资产配置来管理大资金， 是既稳当，回报又高的一个方法。

资产配置与时机选择的关系问题，这块主要是指股票。美国和中 国几乎所有的基金投资者其资本加权收益率都低于基金的时间加权 收益率(基金净值)，主要就是因为基金投资者进行择时操作，频繁 申购和赎回，不停地再给自己创造负回报。

长期资金的大类资产配置理念有四个，股权偏好、价值导向、实 质分散、逆向投资。股权偏好：长期看，基金投资回报最出色，长期 资金应该主要配置股权资产，这就是股权偏好。价值导向：我们做配 置就是要判断未来两三年或者三五年各类资产的价值中枢，围绕价值 中枢来动态配置资产。实质分散：实质分散主要是避开基金之间的相 关度。逆向投资：最好的投资机会来临的时候，是人们最悲观的时候， 人们对市场看空的程度达到顶峰。

马克维茨资产配置模型理论依据以下几个假设：

1、投资者在考虑每一次投资选择时，其依据是某一持仓时间内 的证券收益的概率分布；

2、投资者是根据证券的期望收益率估测证券组合的风险；

3、投资者的决定仅仅是依据证券的风险和收益；

4、在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在 一定的收益水平上，投资者希望风险最小。

根据以上假设，马科维茨资产配置确立了证券组合预期收益、风 险的计算方法和有效边界理论。建立了资产优化配置的均值－方差模 型：目标函数：minб2(rp)＝∑∑xixjCov(ri-rj)；

rp＝∑xiri；

限制条件：1＝∑Xi(允许卖空)；

或1＝∑Xi xi>≥0(不允许卖空)；

其中，rp为组合收益，ri为第i只股票的收益，xi、xj为证券i、j的投资比例，б2(rp)为组合投资方差(组合总风险)，Cov(ri、rj)为 两个证券之间的协方差。该模型为现代证券投资理论奠定了基础。上 式表明，在限制条件下求解Xi证券收益率使组合风险б2(rp)最小， 可通过朗格朗日目标函数求得。

当然，也可以使用BL资产配置模型进行资产配置， Black-litterman模型＝马可威茨均值方差模型+投资者的观点(情 绪)换一句更简单的话来说：

Y资产的收益＝(历史上它的均衡收益+投资者对它预期)的 加权平均；

BL模型特别强调的概念是加权，如果市场飞涨，投资者狂热， 自然投资者主观的预期将占有更大的权重。那么如何衡量这个权重， 就是BL模型机智的地方了。

BL模型基本框架涵盖了以下几个参数：

投资者的主观观点P+初始市值权重W+市场均衡收益N＝ 投资者期望收益E(r)；

投资者期望收益E(r)+马科维兹均值方差M＝BL模型；

以及：计算最优权重的公式W1＝风险厌恶系数+资产的协方 差矩阵+期望收益率；(以上的+不是加减乘除的+，是参数叠加， 仅提供直观感受)。

进一步地，所述投前研究模块110，还包括以下至少一个：净值 分析单元113、持仓分析单元114以及定性分析单元115；

所述净值分析单元113，用于根据至少一个以下信息调用客户自 主开发的模型进行净值分析：基金净值进行风险收益特征的评价信息， 常见风险收益指标的计算信息，基于净值数据风险暴露信息，多基金 的横向对比分析信息，同类基金业绩排名信息；

所述持仓分析单元114，用于根据至少一个以下信息通过多基金 横向对比或调用客户自主开发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对 目标基金进行分析评价信息、行业分布信息、策略分布信息、风险暴 露等计算信息、业绩归因信息、风格分析信息以及持仓债券信用分析 信息；

所述定性分析单元115，用于基于目标基金的管理人基本信息， 旗下产品整体，策略描述和分类，尽调打分表以及管理人核心人员变 动和舆情监控进行定性分析。

具体地，净值分析单元113根据基金净值进行风险收益特征的评 价，常见风险收益指标的计算，基于净值数据风险暴露，多基金的横 向对比分析，同类基金业绩排名，调用客户自主开发的模型进行净值 分析。例如，可以对目标基金的盘中成交及日清算结果计算及展示、 实时行情推送，并且将基金净值实时计算并且显示；

而持仓分析单元114，根据基金持仓进行分析评价，行业分布、 策略分布、风险暴露等计算，业绩归因，风格分析，持仓债券信用分 析，多基金横向对比，调用客户自主开发的模型进行持仓分析。例如， 在一种实施例中可以使用目标基金在不同模型上的持仓分析结果，得 到不同风格上的暴露，以及不用风格因子对于基金的收益、风险贡献 情况，以下举例。具体可以使用以下模型：

夏普模型：夏普风格因子模型是通过净值模拟处基金的投资风格， 基金投资风格是指基金资产在不同标的资产间进行配置的投资策略 或者计划。它本质上是一种有约束的线性模型，通过相关市场指数(代 表各类投资风格)的加权组合来复制出投资组合历史收益的基本模式 (模拟仓位)。模型中的加权系数被称为“夏普风格权重”，它的大小 在一定程度上表示不同风格因子对资产组合收益的解释程度。

Chart四因子模型：多因子模型并不是一个因果关系的模型，所 谓的因子只是在统计上和收益率存在相关关系，是试图解释收益风险 的维度。由于基金持仓信息无法实时获取，通过该模型仅通过基于收 益的方法就能够对可获知净值变动的股票型基金进行较为及时的分 析，即求其对每个因子的平均风险暴露，将基金收益和风险分解为来 源于市场因子的收益、规模因子的收益、价值因子的收益、动量因子 的收益和特异因子(Alpha)的收益。

Fama五因子模型：多因子模型并不是一个因果关系的模型，所 谓的因子只是在统计上和收益率存在相关关系，是试图解释收益风险 的维度。由于基金持仓信息无法实时获取，通过该模型仅通过基于收 益的方法就能够对可获知净值变动的股票型基金进行较为及时的分 析，即求其对每个因子的平均风险暴露，将收益和风险分解为来源于 市场因子的收益、规模因子的收益、价值因子的收益、盈利因子的收 益、投资因子的收益和特异因子(Alpha)的收益。

定性分析单元115可以根据基金管理人基本信息，基金管理人的 旗下产品整体、策略描述和分类，尽调打分表线上化，管理人核心人 员变动和舆情监控等信息进行基金管理人的定性分析评价。可以从基 本信息、业绩表现、综合评价三个维度对基金管理人给出总体评价的 结论，基金管理人在全市场及同策略分类下不同能力的排名，通过基 金管理人管理过的基金产品拟合基金经理综合业绩指数及分策略业 绩指数，对基金管理人过往的业绩可以进行追溯及擅长策略进行分析 比较。

在本发明的又一具体实施方式中，所述投中执行模块120包括以 下至少一个：投顾池管理单元121，投中决策审批单元122，投资执 行单元123以及投中风控单元124。

所述投顾池管理单元121，用于基于至少一个以下信息管理投顾 池：基金绩效评价信息、客户投顾池管理办法信息、投顾分析评价报 告信息、线上表决以及定级信息、策略标签的分类管理信息、定级后 的对于单一基金和单一投顾投资限制设置信息以及投资限制信息与 投中、投后的风控联动信息；

投顾，投资顾问是指专门从事于提供投资建议而获薪酬的人士， 它是投资服务中非常重要的角色。投资顾问，有广义和狭义之分。广 义的投资顾问，可以是指为金融投资、房地产投资、商品投资等各类 投资领域提供专业建议的专业人士。狭义的投资顾问，特指在证券行 业(如证券公司或专业证券投资咨询机构)为证券投资者(通常为股 民)提供专业证券投资咨询服务的人员。

所述投中决策审批单元122，用于线上执行投资指令审批决策流 程；

所述投资执行单元123，用于将决策审批后确定执行的交易推送 至交易执行部门；

所述投中风控单元124，用于在投资决策审批流发起后，根据预 设约束条件，结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行 性；所述预设约束条件包括以下一种或多种：产品合同、内部控制要 求、投顾池定级对应的投资限制信息、债券评级限制。

具体地，投顾池管理是FOF产品管理的前提，良好、细致的投 顾池管理将为后续的资金分配打下良好的基础。投顾池可以分为三级： 跟踪级投顾池、关注级投顾池和投资级投顾池。不同级别的投顾池在 信息的粗略、优秀程度和数量等方面存在显著的不同。目前有第三方 机构提供的部分期货类私募的公开资料和业绩信息，其中信息较为完 整的部分可以纳入跟踪级投顾池。另外，期货公司现有经纪业务客户 和资产管理通道业务客户也可纳入到跟踪级投顾池的选择范围中来。

FOF产品管理人可从跟踪级投顾池中，按照较为宽松的条件，进 行初步筛选，并与筛选出的投顾联系，进行关注级尽调。通过对尽调 结果打分的方式，从中选择出100—200家投顾纳入关注级投顾池。 关注级投顾池的数据，可以用来计算分策略的策略指数，供资金的策 略配置时使用。

投中决策审批单元122将当前线下执行的投资指令审批决策流 程线上化。解决投中决策线上化，提高投中执行的效率，具体地，可 以将当要投资的基金组合推送到审批决策者，待审批决策者查看各种 相关文件，确定可以进行投资后，发出投资确认指令。

投资执行单元123在接收到投资确认指令后，进行具体的基金的 买卖交易，具体地，可以与资管产品流程等交易***进行对接。将决 策审批后确定执行的交易推送至软通或恒生等***，由运营和交易相 关部门执行，解决投资研究决策的结果与交易打通，形成业务闭环。

投中风控单元124在投资决策审批流发起后，根据产品合同，内 部控制要求，投顾池定级对应的投资限制，债券评级限制等约束条件， 结合FOF母基金最新持仓情况，自动校验该笔投资的可行性。解决 交易下单和存续过程中的风险控制，提前预知风险，及时处置。具体 地，风控尽调的事前筛选是有必要和有效的。毕竟子基金风控预案的 执行者还是要由投顾来具体执行。通过在尽调环境就排除掉这些高风 险的投顾和产品，可以在很大程度上降低监督的难度和提高风控预案 的执行能力，达成以现有技术条件为基础，内容包括清盘线和预警线、 杠杆控制和品种控制等风控手段的风控预案，以大概率保证产品的正 常运作。

在上述实施例的基础上，本实施例中投后分析模块130包括以下 至少一个：投后监控单元131、流动性管理单元132、投后风控单元 133；

所述投后监控单元131，用于根据母基金和子基金的净值和持仓 信息，进行多维度统计，为投后业绩分析，风险评估提供支持；

所述流动性管理单元132，用于根据固收和产品对于资产和负债 两端的规模，收益，期限等信息进行统计，为营销和投资决策提供数 据支持；

所述投后风控单元133，用于根据最新估值表信息，结合产品投 资限制；投顾池限制等约束进行事后风控；对于部分有投后跟踪要求 的子基金的投后收益和回撤等指标进行持续跟踪和报警。

在交易后，可以对交易的目标基金进行投后监控，具体地，投后 监控单元131根据母基金和子基金的净值和持仓信息，进行多维度统 计，为投后业绩分析，风险评估提供支持。具体地，可以进行业绩预 警：涵盖业绩大幅下跌、业绩连续下跌、净值跌破预警线、净值跌破 平仓线等风险事件；还可以进行持仓股票预警：涵盖股票ST、股票 退市、业绩预警、股权质押、股权冻结、股东减持、连续下跌、剔除 指数、分析师评级下调等风险事件；或者进行持仓债券预警：涵盖债 券兑付风险警示、主体评级下调、债项评价下调、评级展望下调、担保人评级下调、估值收益率大幅上行、成交价大幅偏离估值、债券违 约等风险事件；当然，还可以进行其他的预警，例如异常机构、失联 机构等私募机构预警、基金经理发生变动、黑名单、组合中子基金权 重超过阈值等风险事件；对于预警的提醒方式，可以支持***消息、短信、邮件等多种多样的提醒方式提醒，具体可以根据预警的等级的 不同而设置相应的提醒方式。针对组合或产品进行风险监控，支持风 控指标设置、阈值设置、自定义风控指标，支持穿透式风险监控，涵 盖组合或产品持仓股票、债券、期货等大类资产风险监控。支持*** 消息、短信、邮件等多种方式预警提醒。

流动性管理单元132根据固收和产品对于资产和负债两端的规 模，收益，期限等信息进行统计，为营销和投资决策提供数据支持， 解决投资与负债两端资产约束情况，便于后续的风险控制与投资决策。

投后风控单元133根据最新估值表信息，结合产品投资限制。投 顾池限制等约束进行事后风控。对于部分有投后跟踪要求的子基金的 投后收益和回撤等指标进行持续跟踪和报警，解决投后风险实时跟踪。

具体地，为了进行风险控制，可以设定相应的风险制度，检测投 资风险，监管交易员严格止损执行交易计划。

具体的基金风控的措施如下：

1、机制风控。参与新基投资，往往会有三个月的封闭期，这样， 也就为开放式基金的净值增长提供了一定的封闭运行周期，也为投资 者获得净值增长的机会，创造了条件；

2、目标风控。即投资者选择基金产品，要坚持不达目标不罢休 的投资思想。尤其是要按照自身设定的投资目标，选择合适的基金产 品类型；

3、补仓风控。对于基本面良好的基金产品，投资者可以利用震 荡行情下，基金产品净值下跌的有利时机，选择低成本补仓的机会， 从而起到摊低购基成本的作用；

4、理念风控。即投资者投资基金产品，需要坚持长期投资、分 散投资、价值投资和理性投资，贯彻“不把鸡蛋放在同一个篮子里” 的理财思想，将闲置资金在银行(行情专区)存款、保险(行情专 区)及资本市场之间进行分配，控制股票型基金产品投资比例，选择 属于自己的激进型、稳健型及保守型基金产品组合；

5、定投风控。即通过采取运用固定渠道、运用固定资金、选择 固定时间，进行固定基金产品的投资模式，起到熨平证券市场波动， 降低基金产品投资风险的作用；

6、周期风控。即投资者遵循不同类型基金产品投资运作规律基 础上进行风控：货币市场基金主要投资于一年期货币市场工具，免申 购赎回费，具有较强的流动性；债券型基金与货币政策调整有一定的 关系；股票型基金与经济周期密不可分；QDII基金产品需要考虑投 资国经济，尤其是汇率波动；分级基金产品需要把握基金产品的净值 与价格波动价差套利。

在上述实施例的基础上，本实施例中，基金投资数据管理*** 100包括：报表管理模块160，用于为所述投前研究模块110、投中 执行模块120和投后分析模块130提供报表；所述报表包括投顾尽调 报告模板、定期报告模板、投研信息展示报告以及基于所述投前研究 模块、所述投中执行模块以及所述投后分析模块的灵活报告模板。也 就是说以上的各个单元、模块中的数据分析结果都可以通过报告的形 式供用户进行下载和阅读，从而方便进行数据管理和存档。

另外，还可以在基金投资数据管理***100中设置***管理模块 170，用于项目设置管理、账户结构、资金号设置管理、部门设置管 理、人员设置管理，权限管理。也就是说，还可以对基金投资数据管 理***100中的用户、项目进行管理，例如，可以新建项目、可以设 置项目的参数，并且设置账户结构，例如账户是可以父子结构的，父 账户可以查看和调用子账户，可以设置付款的银行***，添加资金账 号的付款顺序等，当然后也可以以部门为单位进行人员的管理，对部 门做设置，对具体的人也可以设置权限，例如，还可以设置各种主题 样式供用户选择。

请参考图7、图8，图7为本发明实施例提供的一种基金投资数 据管理***的实践示意图之一；图8为本发明实施例提供的一种基金 投资数据管理***的实践示意图之二。

如图7所示，在本发明实施例中，具体地，该基金投资数据管理 ***为投资管理-FoF平台，在该平台上，可以使用本地数据也可以 使用第三方数据，第三方数据可以来自于第三方投研机构的投研报告， 也可以来自于外部的交易渠道，还可以来自于基金委托机构，由于这 些不同来源的数据的结构不尽相同，因此可以使用数据模型将这些数 据结构统一为本平台可以使用的预设数据结构，然后使用金工模型 (也就是金融工程模型)对这些数据进行处理，得到各种后续使用到 的因子库。

具体地，投前可以进行产品服务、策略管理、组合管理，投中可 以进行交易服务、头寸管理、风险管理，而投后可以进行当前已经购 置的基金的投后分析和各种报告的管理，并且本地的数据还可以在客 户端进行本地应用的扩展。

如图8所示，还可以利用估值***中的净值信息和持仓信息对目 标基金进行数据分析，并且数据建模后进行投前研究、组合管理、投 中执行、投后分析等。而且用户还可以利用本平台得到关于投资的咨 询信息、FICC信用评价信息、以及报告工厂产生的各种基金的报告。 当然，这些是在计算引擎、流程引擎以及IMS(投资管理***， Investmentmanagement)的硬件和软件基础上运行的。

下面对本发明提供的基金投资数据管理方法进行描述，下文描述 的基金投资数据管理方法与上文描述的基金投资数据管理***可相 互对应参照。

请参考图9，图9为本发明实施例提供的一种基金投资数据管理 方法的流程图。

在本发明又一实施例中，本发明提供一种基金投资数据管理方法， 应用于上述的基金投资数据管理***，包括：

步骤910：基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果；

步骤920：基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金 的投资交易；

步骤930：获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后 分析报告。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

将所述因子库中的目标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金 的模拟组合；

根据所述模拟组合以及因子库确定收益指标；

基于所述收益指标筛选基金；

其中，所述因子库是在整合目标基金的多种数据来源或类型的投 资数据成预设结构后；所述投资数据包括客户数据中心的投前数据、 外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；金工模型基于所述预设 结构的投资数据生成的。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态；

在预设大类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产或策略 配置建议信息；

所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马克维茨 资产配置模型以及BL资产配置模型。

进一步地，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果 包括：

根据至少一个以下信息调用客户自主开发的模型进行净值分析： 基金净值进行风险收益特征的评价信息，常见风险收益指标的计算信 息，基于净值数据风险暴露信息，多基金的横向对比分析信息，同类 基金业绩排名信息；或

根据至少一个以下信息通过多基金横向对比或调用客户自主开 发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对目标基金进行分析评价信息、 行业分布信息、策略分布信息、风险暴露等计算信息、业绩归因信息、 风格分析信息以及持仓债券信用分析信息；或

根据至少一个以下信息进行定性分析：目标基金的管理人基本信 息、旗下产品整体信息、策略描述和分类信息、尽调打分表信息以及 管理人核心***信息和舆情监控信息。进一步地，所述基于所述 投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易包括：

基于至少一个以下信息管理投顾池：基金绩效评价信息、客户投 顾池管理办法信息、投顾分析评价报告信息、线上表决以及定级信息、 策略标签的分类管理信息、定级后的对于单一基金和单一投顾投资限 制设置信息以及投资限制信息与投中、投后的风控联动信息；

所述投中决策审批单元，用于线上执行投资指令审批决策流程；

所述投资执行单元，用于将决策审批后确定执行的交易推送至交 易执行部门；

所述投中风控单元，用于在投资决策审批流发起后，根据预设约 束条件，结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行性； 所述预设约束条件包括以下一种或多种：产品合同、内部控制要求、 投顾池定级对应的投资限制信息、债券评级限制。

进一步地，所述获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的 投后分析报告包括：

根据母基金和子基金的净值和持仓信息，进行多维度统计，得到 投后监控数据；

根据固收和产品对于资产和负债两端的规模，收益，期限信息进 行统计，得到流动性管理数据；

根据最新估值表信息，结合产品投资限制、投顾池限制信息进行 投后风控；对于有投后跟踪要求的子基金的投后收益和回撤指标进行 持续跟踪和报警。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部 件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的 部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也 可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或 者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付 出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解 到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然 也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现 有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软 件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光 盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机， 服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所 述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而 非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领 域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技 术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修 改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方 案的精神和范围。

Claims (14)

1.一种基金投资数据管理***，其特征在于，包括：

投前研究模块，用于基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果；

投中执行模块，用于基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易；

投后分析模块，用于获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告。

2.根据权利要求1所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

还包括：数据整合模块、金工模型；

所述数据整合模块，用于整合目标基金的多种数据来源或类型的投资数据成预设结构；所述投资数据包括客户数据中心的投前数据、外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；

所述金工模型，用于基于所述预设结构的投资数据生成所述目标基金的因子库。

3.根据权利要求2所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

所述投前研究模块，包括：模拟组合单元，用于将所述因子库中的目标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金的模拟组合，并根据所述模拟组合以及因子库确定收益指标，基于所述收益指标筛选基金。

4.根据权利要求2所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

所述投前研究模块，还包括：大类资产配置单元，用于根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态，在预设大类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产或策略配置建议信息；

所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马克维茨资产配置模型以及BL资产配置模型。

5.根据权利要求2所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

所述投前研究模块，还包括以下至少一个：净值分析单元、持仓分析单元以及定性分析单元；

所述净值分析单元，用于根据至少一个以下信息调用客户自主开发的模型进行净值分析：基金净值进行风险收益特征的评价信息，常见风险收益指标的计算信息，基于净值数据风险暴露信息，多基金的横向对比分析信息，同类基金业绩排名信息；

所述持仓分析单元，用于根据至少一个以下信息通过多基金横向对比或调用客户自主开发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对目标基金进行分析评价信息、行业分布信息、策略分布信息、风险暴露等计算信息、业绩归因信息、风格分析信息以及持仓债券信用分析信息；

所述定性分析单元，用于根据至少一个以下信息进行定性分析：目标基金的管理人基本信息、旗下产品整体信息、策略描述和分类信息、尽调打分表信息以及管理人核心***信息和舆情监控信息。

6.根据权利要求1所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

所述投中执行模块包括以下至少一个：投顾池管理单元，投中决策审批单元，投资执行单元以及投中风控单元；

所述投顾池管理单元，用于基于至少一个以下信息管理投顾池：基金绩效评价信息、客户投顾池管理办法信息、投顾分析评价报告信息、线上表决以及定级信息、策略标签的分类管理信息、定级后的对于单一基金和单一投顾投资限制设置信息以及投资限制信息与投中、投后的风控联动信息；

所述投中决策审批单元，用于线上执行投资指令审批决策流程；

所述投资执行单元，用于将决策审批后确定执行的交易推送至交易执行部门；

所述投中风控单元，用于在投资决策审批流发起后，根据预设约束条件，结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行性；所述预设约束条件包括以下一种或多种：产品合同、内部控制要求、投顾池定级对应的投资限制信息、债券评级限制。

7.根据权利要求1所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

所述投后分析模块包括以下至少一个：投后监控单元、流动性管理单元、投后风控单元；

所述投后监控单元，用于根据母基金和子基金的净值和持仓信息，进行多维度统计，得到投后监控数据；

所述流动性管理单元，用于根据固收和产品对于资产和负债两端的规模，收益，期限信息进行统计，得到流动性管理数据；

所述投后风控单元，用于根据最新估值表信息，结合产品投资限制、投顾池限制信息进行投后风控；对于有投后跟踪要求的子基金的投后收益和回撤指标进行持续跟踪和报警。

8.根据权利要求1所述的基金投资数据管理***，其特征在于，

还包括：报表管理模块，用于为所述投前研究模块、投中执行模块和投后分析模块提供报表；所述报表包括以下一项或多项：投顾尽调报告模板、定期报告模板、投研信息展示报告以及基于所述投前研究模块、所述投中执行模块以及所述投后分析模块的灵活报告模板。

9.一种基金投资数据管理方法，应用于如权利要求1至8任一项所述的基金投资数据管理***，其特征在于，包括：

基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果；

基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易；

获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告。

10.根据权利要求9所述的基金投资数据管理方法，其特征在于，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果包括：

将因子库中的目标基金的数据提取到关注池，生成模拟基金的模拟组合；

根据所述模拟组合以及因子库确定收益指标；

基于所述收益指标筛选基金；

其中，所述因子库是在整合目标基金的多种数据来源或类型的投资数据成预设结构后；所述投资数据包括客户数据中心的投前数据、外部供应商的采购数据以及人工导入的数据；金工模型基于所述预设结构的投资数据生成的。

11.根据权利要求9所述的基金投资数据管理方法，其特征在于，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果包括：

根据宏观经济数据确定当前经济基本面和金融市场状态；

在预设大类资产的配置设置信息和约束下确定大类资产策略配置建议信息；

所述大类资产或策略配置建议信息包括风险评价信息、马克维茨资产配置模型以及BL资产配置模型。

12.根据权利要求9所述的基金投资数据管理方法，其特征在于，所述基于投资数据对基金进行分析得到投资参考结果包括：

根据至少一个以下信息调用客户自主开发的模型进行净值分析：基金净值进行风险收益特征的评价信息，常见风险收益指标的计算信息，基于净值数据风险暴露信息，多基金的横向对比分析信息，同类基金业绩排名信息；或

根据至少一个以下信息通过多基金横向对比或调用客户自主开发的模型进行持仓分析：基金持仓信息对目标基金进行分析评价信息、行业分布信息、策略分布信息、风险暴露等计算信息、业绩归因信息、风格分析信息以及持仓债券信用分析信息；或

根据至少一个以下信息进行定性分析：目标基金的管理人基本信息、旗下产品整体信息、策略描述和分类信息、尽调打分表信息以及管理人核心***信息和舆情监控信息。

13.根据权利要求9所述的基金投资数据管理方法，其特征在于，所述基于所述投资参考结果以及用户的投资选择进行基金的投资交易包括：

基于至少一个以下信息管理投顾池：基金绩效评价信息、客户投顾池管理办法信息、投顾分析评价报告信息、线上表决以及定级信息、策略标签的分类管理信息、定级后的对于单一基金和单一投顾投资限制设置信息以及投资限制信息与投中、投后的风控联动信息；

所述投中决策审批单元，用于线上执行投资指令审批决策流程；

所述投资执行单元，用于将决策审批后确定执行的交易推送至交易执行部门；

所述投中风控单元，用于在投资决策审批流发起后，根据预设约束条件，结合FOF母基金最新持仓情况，校验当前投资的可行性；所述预设约束条件包括以下一种或多种：产品合同、内部控制要求、投顾池定级对应的投资限制信息、债券评级限制。

14.根据权利要求9至13任一项所述的基金投资数据管理方法，其特征在于，所述获取用户当前投资交易的基金信息并生成对应的投后分析报告包括：

根据母基金和子基金的净值和持仓信息，进行多维度统计，得到投后监控数据；

根据固收和产品对于资产和负债两端的规模，收益，期限信息进行统计，得到流动性管理数据；

根据最新估值表信息，结合产品投资限制、投顾池限制信息进行投后风控；对于有投后跟踪要求的子基金的投后收益和回撤指标进行持续跟踪和报警。

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