本发明涉及交易技术领域，更为具体地，涉及一种基于历史数据的绩效分析平台及方法。
背景技术：
基金绩效评价是国内整个基金行业当前研究的重要课题。合理且客观地评价公司管理的基金投资绩效，一方面可以为投资者展现具有说服力的投资业绩，使投资者对于基金管理团队的运作有更加深入的了解，吸引投资者的投资。另外一方面，也可以为内部的投资研究者提供事前的技术支持与事后的业绩考核。
近年来，由于互联网金融的快速发展，部分国外证券公司针对中小客户的投资者开启了在线投资组合管理和收益分析的功能，该功能实现的理论基础是投资组合绩效归因分析。
中国基金行业从90年代至今已有近百家公司，发行上千只基金产品。在基金行业快速发展的同时，相关规范逐渐成熟，但是比较专业的针对基金投资绩效评估的系统相对较少。大部分是面向个人客户的网上分析平台，由用户自写策略进行模拟交易和数据分析，分析结果准确性和专业性不足，对投资分析和绩效分析的发展相对滞后。
技术实现要素：
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于历史数据的绩效分析平台及方法，解决了现有国内绩效分析市场发展缓慢的问题，达到专业性的交易数据绩效分析，且机构的专业用户可以依据自己的实际经验在系统中灵活增加分析指标和分析报告结果，具有很高的实用性和推广价值等。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于历史数据的绩效分析平台，包括：
s1，对接用户pb系统或者数据中心的交易数据、净值数据、持仓数据、资金数据；
s2，根据初始份额和交易数据进行清算，计算出持仓和资金数据；
s3，检查s2是否正常生成持仓和资金数据，若是，则跳过步骤s4，执行步骤s5；若数据为空，执行s4；
s4，导入持仓数据和资金数据；
s5，根据持仓数据和资金数据，汇总计算产品头寸信息；
s6，根据持仓和资金，汇总计算产品净值数据；
s7，依据产品净值数据、持仓数据、交易流水数据；根据历史合约信息和历史行情信息，计算净值风险类指标、净值收益类指标、产品大类资产分布模型指标；
s8，将步骤s7生成的模型指标结果，上传至展示端mongo数据库中；
s9，根据数据库结果，生成针对该产品的完整分析报告。
进一步的，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
进一步的，包括mysql数据库。
一种基于历史数据的绩效分析方法，执行步骤s1～s9。
进一步的，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
进一步的，包括mysql数据库。
本发明的有益效果是：
(1)本发明解决了现有国内绩效分析市场发展缓慢的问题，该基于历史持仓数据、交易数据、净值数据的绩效分析平台包括策略分析模块、清算模块、行情服务模块等，根据历史行情和历史数据进行绩效指标分析，针对分析结果生成可视化报告，达到了专业性的交易数据绩效分析，且机构的专业用户可以依据自己的实际经验在系统中灵活增加分析指标和分析报告结果，具有很高的实用性和推广价值。
(2)本发明具有灵活多样的模型策略定制、计算规则定制、绩效报告定制的功能，除去内置的绩效报告指标和绩效报告模板外，还可以根据定制的模型策略新增或修改现有报告样式。
(3)本发明除了对接数据中心外，通过国际标准的fix协议连接方式，可兼容多种pb及资管系统，可准实时获取pb系统交易数据。同时也支持直接对接柜台，获取实时数据。相比于传统的网上策略模型平台，本发明的策略编写、策略运行、指标分析过程全部在本地完成，且策略可支持密码锁定，保密性强。对于国内专业机构用户来说，其编写的策略完全只在本地可以查看，没有泄露风险。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中数据下载后净值展示图；
图2为本发明的数据清算处理流程图；
图3为本发明清算后的持仓等数据展示图；
图4为本发明内置的策略列表；
图5为本发明自定义策略模型编写示意图；
图6为本发明绩效分析策略内置模板图；
图7为本发明策略分析结果示意图；
图8为本发明生成的绩效分析报告文档展示图；
图9为本发明绩效分析系统的使用流程图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。本说明书中公开的所有特征，或隐含公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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。
在对实施例进行描述之前，需要对一些必要的术语进行解释。例如：
若本申请中出现使用“第一”、“第二”等术语来描述各种元件，但是这些元件不应当由这些术语所限制。这些术语仅用来区分一个元件和另一个元件。因此，下文所讨论的“第一”元件也可以被称为“第二”元件而不偏离本发明的教导。应当理解的是，若提及一元件“连接”或者“联接”到另一元件时，其可以直接地连接或直接地联接到另一元件或者也可以存在中间元件。相反地，当提及一元件“直接地连接”或“直接地联接”到另一元件时，则不存在中间元件。
在本申请中出现的各种术语仅仅用于描述具体的实施方式的目的而无意作为对本发明的限定，除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式意图也包括复数形式。
当在本说明书中使用术语“包括”和/或“包括有”时，这些术语指明了所述特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但是也不排除一个以上其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或其群组的存在和/或附加。
如图1～9所示，一种基于历史数据的绩效分析平台，包括：
s1，对接用户pb系统或者数据中心的交易数据、净值数据、持仓数据、资金数据；
s2，根据初始份额和交易数据进行清算，计算出持仓和资金数据；
s3，检查s2是否正常生成持仓和资金数据，若是，则跳过步骤s4，执行步骤s5；若数据为空，执行s4；
s4，导入持仓数据和资金数据；
s5，根据持仓数据和资金数据，汇总计算产品头寸信息；
s6，根据持仓和资金，汇总计算产品净值数据；
s7，依据产品净值数据、持仓数据、交易流水数据；根据历史合约信息和历史行情信息，计算净值风险类指标、净值收益类指标、产品大类资产分布模型指标；
s8，将步骤s7生成的模型指标结果，上传至展示端mongo数据库中；
s9，根据数据库结果，生成针对该产品的完整分析报告。
进一步的，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
进一步的，包括mysql数据库。
一种基于历史数据的绩效分析方法，执行步骤s1～s9。
进一步的，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
进一步的，包括mysql数据库。
实施例一
如图1～9所示，一种基于历史数据的绩效分析平台，包括：
s1，对接用户pb系统或者数据中心的交易数据、净值数据、持仓数据、资金数据；
s2，根据初始份额和交易数据进行清算，计算出持仓和资金数据；
s3，检查s2是否正常生成持仓和资金数据，若是，则跳过步骤s4，执行步骤s5；若数据为空，执行s4；
s4，导入持仓数据和资金数据；
s5，根据持仓数据和资金数据，汇总计算产品头寸信息；
s6，根据持仓和资金，汇总计算产品净值数据；
s7，依据产品净值数据、持仓数据、交易流水数据；根据历史合约信息和历史行情信息，计算净值风险类指标、净值收益类指标、产品大类资产分布模型指标；
s8，将步骤s7生成的模型指标结果，上传至展示端mongo数据库中；
s9，根据数据库结果，生成针对该产品的完整分析报告。
如图1～9所示，本发明是一种基于历史交易数据，集合数据对接、数据清理、数据分析、数据上传与展示等功能的业绩分析系统。
本实施例中，本实施例绩效归因分析系统包括有策略分析模块，与策略分析模块相关联的有用于数据清洗的清算模块、收集有实时数据与历史行情的行情服务模块、json文件、mysql数据库、mongo数据库。此外将策略分析结果转化为可视化视图的bi引擎模块。
本实施例中，策略分析模块依赖于清算模块产生的处理后数据，依赖于行情模块提供的历史行情数据、历史财务数据。清算模块、策略分析模块、mongo数据库、可视化bi引擎模块之间皆为单向通信，数据流自清算模块进入后，经过一系列处理，到达可视化bi引擎模块做展示。
本实施例中，提供灵活的扩展和定制功能，实现了如下特性：
1.可扩展，模型终端提供策略编辑器，兼容vba和python两种语言，方便各类使用者使用，报告展示终端可视化bi提供编辑功能，可根据自己的实际需要新增或修改数据的展示样式，支持折线图、柱状图、饼图、表格、九宫格等常见的图标样式。
3.易维护，lua脚本不仅仅作为扩展脚本，也可以作为普通的配置文件，代替xml，ini等文件格式，并且更容易理解和维护；
4.易适配，lua由标准c编写而成，代码简洁优美，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。
在本实施例中的其余技术特征，本领域技术人员均可以根据实际情况进行灵活选用和以满足不同的具体实际需求。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实现本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的算法，方法或系统等，均在本发明的权利要求书请求保护的技术方案限定技术保护范围之内。
对于前述的方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和单元并不一定是本申请所必须的。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法实现所描述的功能，但是这种实现不应超出本发明的范围。
所揭露的系统、模块和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例，仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅是一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以说通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述分立部件说明的单元可以是或者也可以不收物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者可以不收物理单元，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单元来实现本实施例的方案的目的。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，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)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、rom、ram等。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
1.一种基于历史数据的绩效分析平台，其特征在于，包括：
s1，对接用户pb系统或者数据中心的交易数据、净值数据、持仓数据、资金数据；
s2，根据初始份额和交易数据进行清算，计算出持仓和资金数据；
s3，检查s2是否正常生成持仓和资金数据，若是，则跳过步骤s4，执行步骤s5；若数据为空，执行s4；
s4，导入持仓数据和资金数据；
s5，根据持仓数据和资金数据，汇总计算产品头寸信息；
s6，根据持仓和资金，汇总计算产品净值数据；
s7，依据产品净值数据、持仓数据、交易流水数据；根据历史合约信息和历史行情信息，计算净值风险类指标、净值收益类指标、产品大类资产分布模型指标；
s8，将步骤s7生成的模型指标结果，上传至展示端mongo数据库中；
s9，根据数据库结果，生成针对该产品的完整分析报告。
2.根据权利要求1所述的基于历史数据的绩效分析平台，其特征在于，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于历史数据的绩效分析平台，其特征在于，包括mysql数据库。
4.一种基于历史数据的绩效分析方法，其特征在于，执行步骤s1～s9。
5.根据权利要求4所述的基于历史数据的绩效分析平台，其特征在于，所述历史数据包括历史净值、历史交易和历史持仓数据中的一种或多种。
6.根据权利要求4所述的基于历史数据的绩效分析平台，其特征在于，包括mysql数据库。
技术总结