证券投资比重的确定方法及相关装置

摘要

本发明公开证券投资比重的确定方法及相关装置，可以通过获得包括多个历史价格序列的待选证券集合；对于任一待选证券均分别计算与剩余的待选证券之间的多个第一互样本熵并计算第一平均值；选择第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；对于待选证券集合剩余的任一待选证券，均分别计算与已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵并计算第二平均值；选择第二平均值最大的待选证券加入已选证券集合；若已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于第一预设数量阈值，则从已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。本发明可以通过熵对时间序列之间的信息量进行计算，确定出相关性最弱的若干证券组成的投资组合的投资比重，计算结果比较准确。

说明书

技术领域

本发明涉及大数据领域，特别涉及一种证券投资比重的确定方法及相关装置。

背景技术

目前使用熵的投资组合模型虽从系统复杂度的角度对风险进行衡量，多使用概率密度进行熵相关的计算。该方式对序列之间的信息相关性表达能力较弱，导致计算的结果不够准确。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种证券投资比重的确定方法及相关装置。

第一方面，一种证券投资比重的确定方法，包括：

步骤A：获得待选证券集合，其中，所述待选证券集合包括多个待选证券的历史价格序列，一个所述待选证券对应一个所述历史价格序列；

步骤B：对于任一所述待选证券N1，均分别计算所述N1与除了所述N1以外的剩余M个待选证券之间的多个第一互样本熵，其中，一个所述N1对应M个所述第一互样本熵；

步骤C：对于任一所述N1，均计算相应的M个所述第一互样本熵的第一平均值，其中，一个所述N1对应一个所述第一平均值；

步骤D：选择所述第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；

步骤E：对于所述待选证券集合剩余的任一待选证券N2，均分别计算所述N2与所述已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵，其中，一个所述N2均对应J个所述第二互样本熵，所述J等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

步骤F：对于任一所述N2，均计算相应的J个所述第二互样本熵的第二平均值，其中，一个所述N2对应一个所述第二平均值；

步骤G：选择所述第二平均值最大的待选证券加入所述已选证券集合；

若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值，则返回依次执行所述步骤E、所述步骤F和所述步骤G；

若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于所述第一预设数量阈值，则从所述已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。

结合第一方面，在某些可选的实施方式中，所述步骤H，包括：

步骤I：对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的第三互样本熵，其中，一个所述N3均对应一个所述第三互样本熵；

步骤J：根据各所述N3的第三互样本熵，分别确定各所述N3的投资比重。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤I，包括：

对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的各证券之间的第四互样本熵，其中，一个所述N3对应K个所述第四互样本熵，所述K等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

对于任一所述N3，均计算相应的K个所述第四互样本熵的第三平均值，从而得到所述N3对应的第三互样本熵，其中，一个所述N3对应一个所述第三互样本熵。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的各证券之间的第四互样本熵，包括：

对于任一所述N3，均从相应的历史价格序列中选择L个连续的第一子序列和M个连续的第二子序列，其中，每个所述第一子序列的长度均为第一长度，每个所述第二子序列的长度均为第二长度，每个所述第一子序列和每个所述第二子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第一子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第二子序列的编号一样；

对于任一所述券N3与所述已选证券集合的任一其它证券N4，均计算多组相同编号的第一子序列之间的第一距离和均计算多组相同编号的第二子序列之间的第二距离，其中，一组所述相同编号的第一子序列包括所述N3的一个第一子序列和所述任一所述N4的一个第一子序列，一组所述相同编号的第二子序列包括所述N3的一个第二子序列和所述任一所述N4的一个第二子序列；

从各所述第一距离中，确定所述第一距离小于第一预设距离阈值的第一个数；

从各所述第二距离中，确定所述第二距离小于所述第一预设距离阈值的第二个数；

计算所述第一个数与相同编号的第一子序列的总组数的第一比值；

计算所述第二个数与相同编号的第二子序列的总组数的第二比值；

根据公式1：entropy1＝-ln(U

结合第二个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤J，包括：

计算各所述N3的第三互样本熵的总和；

对于任一所述N3，均计算所述N3的第三互样本熵与所述总和的比例，从而得到所述N3的投资比重。

结合第一方面，在某些可选的实施方式中，所述步骤B，包括：

对于任一所述N1，均从相应的历史价格序列中选择N个连续的第三子序列和O个连续的第四子序列，其中，每个所述第三子序列的长度均为第三长度，每个所述第四子序列的长度均为第四长度，每个所述第三子序列和每个所述第四子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第三子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第四子序列的编号一样；

对于任一所述N1与所述剩余M个待选证券中的任一待选证券N5，均计算多组相同编号的第三子序列之间的第三距离和均计算多组相同编号的第四子序列之间的第四距离，其中，一组所述相同编号的第三子序列包括所述N1的一个第三子序列和所述任一所述N5的一个第三子序列，一组所述相同编号的第四子序列包括所述N1的一个第四子序列和所述任一所述N5的一个第四子序列；

从各所述第三距离中，确定所述第三距离小于第二预设距离阈值的第三个数；

从各所述第四距离中，确定所述第四距离小于所述第二预设距离阈值的第四个数；

计算所述第三个数与所述第三子序列的总组数的第三比值；

计算所述第四个数与所述第四子序列的总组数的第四比值；

根据公式2：entropy2＝-ln(U

第二方面，一种证券投资比重的确定装置，包括：待选集合获得单元、第一熵计算单元、第一平均值计算单元、第一选择单元、第二熵计算单元、第二平均值计算单元、第二选择单元、返回单元和投资比重计算单元；

所述待选集合获得单元，用于执行步骤A：获得待选证券集合，其中，所述待选证券集合包括多个待选证券的历史价格序列，一个所述待选证券对应一个所述历史价格序列；

所述第一熵计算单元，用于执行步骤B：对于任一所述待选证券N1，均分别计算所述N1与除了所述N1以外的剩余M个待选证券之间的多个第一互样本熵，其中，一个所述N1对应M个所述第一互样本熵；

所述第一平均值计算单元，用于执行步骤C：对于任一所述N1，均计算相应的M个所述第一互样本熵的第一平均值，其中，一个所述N1对应一个所述第一平均值；

所述第一选择单元，用于执行步骤D：选择所述第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；

所述第二熵计算单元，用于执行步骤E：对于所述待选证券集合剩余的任一待选证券N2，均分别计算所述N2与所述已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵，其中，一个所述N2均对应J个所述第二互样本熵，所述J等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

所述第二平均值计算单元，用于执行步骤F：对于任一所述N2，均计算相应的J个所述第二互样本熵的第二平均值，其中，一个所述N2对应一个所述第二平均值；

所述第二选择单元，用于执行步骤G：选择所述第二平均值最大的待选证券加入所述已选证券集合；

所述返回单元，用于若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值，则返回依次执行所述步骤E、所述步骤F和所述步骤G；

所述投资比重计算单元，用于若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于所述第一预设数量阈值，则执行步骤H：从所述已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。

结合第二方面，在某些可选的实施方式中，所述投资比重计算单元，包括：第三熵计算子单元和第一投资比重计算子单元；

所述第三熵计算子单元，用于执行步骤I：对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的第三互样本熵，其中，一个所述N3均对应一个所述第三互样本熵；

所述第一投资比重计算子单元，用于执行步骤J：根据各所述N3的第三互样本熵，分别确定各所述N3的投资比重。

第三方面，一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述的证券投资比重的确定方法。

第四方面，一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器、以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，所述处理器、所述存储器通过所述总线完成相互间的通信；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行上述任一项所述的证券投资比重的确定方法。

借由上述技术方案，本发明提供的一种证券投资比重的确定方法及相关装置，可以通过步骤A：获得待选证券集合，其中，所述待选证券集合包括多个待选证券的历史价格序列，一个所述待选证券对应一个所述历史价格序列；步骤B：对于任一所述待选证券N1，均分别计算所述N1与除了所述N1以外的剩余M个待选证券之间的多个第一互样本熵，其中，一个所述N1对应M个所述第一互样本熵；步骤C：对于任一所述N1，均计算相应的M个所述第一互样本熵的第一平均值，其中，一个所述N1对应一个所述第一平均值；步骤D：选择所述第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；步骤E：对于所述待选证券集合剩余的任一待选证券N2，均分别计算所述N2与所述已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵，其中，一个所述N2均对应J个所述第二互样本熵，所述J等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；步骤F：对于任一所述N2，均计算相应的J个所述第二互样本熵的第二平均值，其中，一个所述N2对应一个所述第二平均值；步骤G：选择所述第二平均值最大的待选证券加入所述已选证券集合；若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值，则返回依次执行所述步骤E、所述步骤F和所述步骤G；若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于所述第一预设数量阈值，则从所述已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。由此可以看出，本发明可以通过熵对时间序列(历史价格序列)之间的信息量进行计算，确定出相关性最弱的若干证券组成的投资组合的投资比重，计算结果比较准确。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本发明提供了一种证券投资比重的确定方法的流程图；

图2示出了本发明提供了一种证券投资比重的确定装置的结构示意图；

图3示出了本发明提供了一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

如图1所示，本发明提供了一种证券投资比重的确定方法，包括：步骤A、步骤B、步骤C、步骤D、步骤E、步骤F、步骤G和步骤H；

步骤A：获得待选证券集合，其中，所述待选证券集合包括多个待选证券的历史价格序列，一个所述待选证券对应一个所述历史价格序列；

可选的，本发明可以根据如市值、行业和市盈率等指标进行筛选股票，基金可通过基金类型、行业和平均收益率等进行筛选。将筛选到的证券添加到一个集合列表中，等用户确定之后，本发明根据集合列表去数据库拉取相应证券的历史价格序列，其中，所述历史价格序列由时间序列和价格构成，本发明对此不做限制。

可选的，本发明每个历史价格序列的长度不做限制，可以根据实际需要进行设定，本发明对此不做限制。

可选的，本发明对于待选证券集合所包括的历史价格序列的数量不做限制，可以根据实际需要进行设定。例如，本发明的待选证券集合包括5个待选证券的历史价格序列，分别是S1＝[X11，X12，X13，···，X1n]，S2＝[X21，X22，X13，···，X2n]，S3＝[X31，X32，X33，···，3n]，S4＝[X41，X42，X43，···，X4n]和S5＝[X51，X52，X53，···，X5n]。

步骤B：对于任一所述待选证券N1，均分别计算所述N1与除了所述N1以外的剩余M个待选证券之间的多个第一互样本熵，其中，一个所述N1对应M个所述第一互样本熵；

可选的，本发明对于M不做具体限制，M可以是任何大于1的整数，任何可行的方式均属于本发明的保护范围。

可选的，互样本熵属于本领域的公知概念，本发明对此不做限制，具体请参见本领域的相关说明。

可选的，为了与其它过程的证券区别，本发明仅以N1表征步骤B中的任一待选证券，不具体指某一个证券，本发明对此不做限制。

如前所述，本发明所说的N1可以是S1、S2、S3、S4和S5中的任一历史价格序列。以N1是S1为例，在步骤B中计算S1与S2之间的第一互样本熵、计算S1与S3之间的第一互样本熵、计算S1与S4之间的第一互样本熵、计算S1与S5之间的第一互样本熵。

可选的，本发明对于计算上述第一互样本熵的过程不做限制。例如，结合图1所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤B，包括：步骤B1、步骤B2、步骤B3、步骤B4、步骤B5、步骤B6和步骤B7；

步骤B1、对于任一所述N1，均从相应的历史价格序列中选择N个连续的第三子序列和O个连续的第四子序列，其中，每个所述第三子序列的长度均为第三长度，每个所述第四子序列的长度均为第四长度，每个所述第三子序列和每个所述第四子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第三子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第四子序列的编号一样；

可选的，本发明对于第三长度和第四长度不做限制，例如，第一长度等于2，第三长度等于3。以上述S1、S2、S3、S4和S5为例，则从S1选择N个连续的第三子序列分别为：[X11，X12]、[X13，X14]、[X15，X16]、···[X1(2N-1)，X1(2N)]；从S1选择O个连续的第四子序列分别为：[X11，X12，X13]、[X14，X15，X16]、[X17，X18，X19]、···[X1(3O-2)，X1(3O-1)，X1(3O)]。从S2选择N个连续的第三子序列分别为：[X21，X22]、[X23，X24]、[X25，X26]、···[X2(2N-1)，X2(2N)]；从S2选择O个连续的第四子序列分别为：[X21，X22，X23]、[X24，X25，X26]、[X27，X28，X29]、···[X2(3O-2)，X2(3O-1)，X2(3O)]，对于S3、S4和S5也进行相同理解，本发明对此不做赘述。

可选的，按照上面的例子，[X11，X12]、[X21，X22]、[X31，X32]、[X41，X42]和[X51，X52]的编号均相同，例如均是“x1”；同理，[X11，X12，X13]、[X21，X22，X23]、[X31，X32，X33]、[X41，X42，X43]和[X51，X52，X53]的编号均相同，例如均是“y1”，本发明对此不做限制。

步骤B2、对于任一所述N1与所述剩余M个待选证券中的任一待选证券N5，均计算多组相同编号的第三子序列之间的第三距离和均计算多组相同编号的第四子序列之间的第四距离，其中，一组所述相同编号的第三子序列包括所述N1的一个第三子序列和所述任一所述N5的一个第三子序列，一组所述相同编号的第四子序列包括所述N1的一个第四子序列和所述任一所述N5的一个第四子序列；

可选的，如前所述，以N1是S1为例，对于S1和S2而言，计算[X11，X12]和[X21，X22]的第三距离、计算[X13，X14]和[X23，X24]的第三距离、计算[X15，X16]和[X25，X26]的第三距离等，直到计算得到[X1(2N-1)，X1(2N)]和[X2(2N-1)，X2(2N)]的第三距离。同样的方式，对于S1和S3、S1和S4、S1和S5等均进行相同的理解。

同理，对于S1和S2的第四距离，计算[X11，X12，X13]和[X21，X22，X23]的第四距离、计算[X14，X15，X16]和[X24，X25，X26]的第四距离、计算[X17，X18，X19]和[X27，X28，X29]的第四距离，直到计算得到[X1(3O-2)，X1(3O-1)，X1(3O)]和[X2(3O-2)，X2(3O-1)，X2(3O)]的第四距离。同样的方式，对于S1和S3、S1和S4、S1和S5等均进行相同的理解。

步骤B3、从各所述第三距离中，确定所述第三距离小于第二预设距离阈值的第三个数；

可选的，本发明对于第二预设距离阈值不做限制，可以根据实际需要进行设定。

可选的，以上述例子为例，对于S1和S2而言，若4个第三距离中有2个大于第二预设距离阈值，则第三个数等于2，本发明对此不做限制。

步骤B4、从各所述第四距离中，确定所述第四距离小于所述第二预设距离阈值的第四个数；

可选的，以上述例子为例，对于S1和S2而言，若4个第是距离中有3个大于第二预设距离阈值，则第四个数等于3，本发明对此不做限制。

步骤B5、计算所述第三个数与所述第三子序列的总组数的第三比值；

可选的，以上述例子为例，若第三个数等于2，则第三比值等于2除以4，本发明对此不做限制。

步骤B6、计算所述第四个数与所述第四子序列的总组数的第四比值；

可选的，以上述例子为例，若第四个数等于3，则第四比值等于3除以4，本发明对此不做限制。

步骤B7、根据公式2：entropy2＝-ln(U

可选的，通过上述方式，针对任一个所述N1，均计算得到多个第一互样本熵。以上述例子为例，针对S1、S2、S3、S4和S5均计算得到4个第一互样本熵。

步骤C：对于任一所述N1，均计算相应的M个所述第一互样本熵的第一平均值，其中，一个所述N1对应一个所述第一平均值；

可选的，以上述例子为例，本发明可以将任一N1对应的多个第一互样本熵相加后求得平均值，本发明对此不做限制。例如，针对S1可以将S1对应的4个第一互样本熵相加后除以4得到平均值。

步骤D：选择所述第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；

可选的，在求得每个N1的第一平均值后，本发明可以将各第一平均值排序，从而确定第一平均值最大的待选证券，并将其加入到已选证券集合中，本发明对此不做限制。

可选的，以上述例子为例，若S1对应的第一平均值最大，则将S1加入到已选证券集合，剩余S2、S3、S4和S5。

步骤E：对于所述待选证券集合剩余的任一待选证券N2，均分别计算所述N2与所述已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵，其中，一个所述N2均对应J个所述第二互样本熵，所述J等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

可选的，以上述例子为例，若已选证券集合中仅包括S1，则对于S2、S3、S4和S5均分别计算其于S1之间的第二互样本熵；若已选证券集合中包括S1和其它序列，则对于S2、S3、S4和S5均分别计算其于S1之间的第二互样本熵，以及其于其他序列之间的第二互样本熵，本发明对此不做限制。

以已选证券集合中仅包括S1为例，本发明需计算S2与S1之间的第二互样本熵、计算S3与S1之间的第二互样本熵、计算S4与S1之间的第二互样本熵，以及计算S5与S1之间的第二互样本熵。需要说明的是：本发明所说的互样本熵具有向量性，S1与S2之间的互样本熵不等于S2与S1之间的互样本熵，本发明对此不做限制。

步骤F：对于任一所述N2，均计算相应的J个所述第二互样本熵的第二平均值，其中，一个所述N2对应一个所述第二平均值；

可选的，若已选证券集合中包括S1和S2，则对于S3而言，需计算S3和S1之间的第二互样本熵，以及计算S3和S2之间的第二互样本熵。在这种情况下，S3对应的第二平均值等于上述2个第二互样本熵相加后除以2，本发明对此不做限制。

步骤G：选择所述第二平均值最大的待选证券加入所述已选证券集合；

若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值，则返回依次执行所述步骤E、所述步骤F和所述步骤G；

可选的，本发明对于第一预设数量阈值不做限制，具体可以根据实际需要设定。需要说明的是：第一预设数量阈值限制的已选证券集合所包括的证券的数量，当已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值时，则说明还未达到要求，仍需继续选择新的待选证券加入已选证券集合，直到满足要求为止。

若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于所述第一预设数量阈值，则执行步骤H；

步骤H：从所述已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。

可选的，本发明对于确定证券投资比重的方式不做具体限制，任何可行的方式均属于本发明的保护范围。例如，结合图1所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤H，包括：步骤I和步骤J；

步骤I：对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的第三互样本熵，其中，一个所述N3均对应一个所述第三互样本熵；

可选的，以已选证券集合包括S1、S2和S3为例，对于S1而言，本发明需计算S1与整个已选证券集合(包括S1本身)的第三互样本熵。例如，结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤I，包括：步骤I1和步骤I2；

步骤I1：对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的各证券之间的第四互样本熵，其中，一个所述N3对应K个所述第四互样本熵，所述K等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

可选的，以已选证券集合包括S1、S2和S3为例，对于S1而言，本发明需要计算S1和S1之间的第四互样本熵、计算S1和S2之间的第四互样本熵，以及计算S1和S3之间的第四互样本熵。同理，对于S2和S3也进行相同理解，本发明对此不做限制。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤I1，包括：步骤I11、步骤I12、步骤I13、步骤I14、步骤I15、步骤I16和步骤I17；

步骤I11、对于任一所述N3，均从相应的历史价格序列中选择L个连续的第一子序列和M个连续的第二子序列，其中，每个所述第一子序列的长度均为第一长度，每个所述第二子序列的长度均为第二长度，每个所述第一子序列和每个所述第二子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第一子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第二子序列的编号一样；

步骤I12、对于任一所述券N3与所述已选证券集合的任一其它证券N4，均计算多组相同编号的第一子序列之间的第一距离和均计算多组相同编号的第二子序列之间的第二距离，其中，一组所述相同编号的第一子序列包括所述N3的一个第一子序列和所述任一所述N4的一个第一子序列，一组所述相同编号的第二子序列包括所述N3的一个第二子序列和所述任一所述N4的一个第二子序列；

步骤I13、从各所述第一距离中，确定所述第一距离小于第一预设距离阈值的第一个数；

步骤I14、从各所述第二距离中，确定所述第二距离小于所述第一预设距离阈值的第二个数；

步骤I15、计算所述第一个数与相同编号的第一子序列的总组数的第一比值；

步骤I16、计算所述第二个数与相同编号的第二子序列的总组数的第二比值；

步骤I17、根据公式1：entropy1＝-ln(U

可选的，对于上述步骤I11、步骤I12、步骤I13、步骤I14、步骤I15、步骤I16和步骤I17，可以参照步骤B1、步骤B2、步骤B3、步骤B4、步骤B5、步骤B6和步骤B7的解释进行相似理解，本发明对此不做限制。

步骤I2：对于任一所述N3，均计算相应的K个所述第四互样本熵的第三平均值，从而得到所述N3对应的第三互样本熵，其中，一个所述N3对应一个所述第三互样本熵。

可选的，以上述已选证券集合包括S1、S2和S3为例，对于S1而言，上述计算得到了相应的3个第四互样本熵，则本发明可以将这3个第三互样本熵相加后除以3得到S1的第三互样本熵。同理，对于S2和S3也进行相同理解，本发明对此不做限制。

步骤J：根据各所述N3的第三互样本熵，分别确定各所述N3的投资比重。

可选的，以上述例子为例，对于S1、S2和S3均分别计算得到1个第三互样本熵，则本发明可以根据这3个第三互样本熵，分别确定S1、S2和S3的投资比重。例如，结合第二个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述步骤J，包括：步骤J1和步骤J2；

步骤J1、计算各所述N3的第三互样本熵的总和；

步骤J2、对于任一所述N3，均计算所述N3的第三互样本熵与所述总和的比例，从而得到所述N3的投资比重。

如图2所示，本发明提供了一种证券投资比重的确定装置，包括：待选集合获得单元100、第一熵计算单元200、第一平均值计算单元300、第一选择单元400、第二熵计算单元500、第二平均值计算单元600、第二选择单元700、返回单元800和投资比重计算单元900；

所述待选集合获得单元100，用于执行步骤A：获得待选证券集合，其中，所述待选证券集合包括多个待选证券的历史价格序列，一个所述待选证券对应一个所述历史价格序列；

所述第一熵计算单元200，用于执行步骤B：对于任一所述待选证券N1，均分别计算所述N1与除了所述N1以外的剩余M个待选证券之间的多个第一互样本熵，其中，一个所述N1对应M个所述第一互样本熵；

所述第一平均值计算单元300，用于执行步骤C：对于任一所述N1，均计算相应的M个所述第一互样本熵的第一平均值，其中，一个所述N1对应一个所述第一平均值；

所述第一选择单元400，用于执行步骤D：选择所述第一平均值最大的待选证券加入已选证券集合；

所述第二熵计算单元500，用于执行步骤E：对于所述待选证券集合剩余的任一待选证券N2，均分别计算所述N2与所述已选证券集合的各证券之间的第二互样本熵，其中，一个所述N2均对应J个所述第二互样本熵，所述J等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

所述第二平均值计算单元600，用于执行步骤F：对于任一所述N2，均计算相应的J个所述第二互样本熵的第二平均值，其中，一个所述N2对应一个所述第二平均值；

所述第二选择单元700，用于执行步骤G：选择所述第二平均值最大的待选证券加入所述已选证券集合；

所述返回单元800，用于若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量小于第一预设数量阈值，则返回依次执行所述步骤E、所述步骤F和所述步骤G；

所述投资比重计算单元900，用于若所述已选证券集合当前所包括的证券的数量不小于所述第一预设数量阈值，则执行步骤H：从所述已选证券集合的各证券中、确定相应的证券投资比重。

结合图2所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述投资比重计算单元900，包括：第三熵计算子单元和第一投资比重计算子单元；

所述第三熵计算子单元，用于执行步骤I：对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的第三互样本熵，其中，一个所述N3均对应一个所述第三互样本熵；

所述第一投资比重计算子单元，用于执行步骤J：根据各所述N3的第三互样本熵，分别确定各所述N3的投资比重。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述第三熵计算子单元，包括：第四熵计算子单元和熵平均子单元；

所述第四熵计算子单元，用于对于所述已选证券集合的任一所述证券N3，均分别计算所述N3与所述已选证券集合的各证券之间的第四互样本熵，其中，一个所述N3对应K个所述第四互样本熵，所述K等于所述已选证券集合当前所包括的证券的数量；

所述熵平均子单元，用于对于任一所述N3，均计算相应的K个所述第四互样本熵的第三平均值，从而得到所述N3对应的第三互样本熵，其中，一个所述N3对应一个所述第三互样本熵。

结合上一个实施方式，在某些可选的实施方式中，所述第四熵计算子单元，包括：一二子序列选择子单元、一二距离计算子单元、第一个数确定子单元、第二个数确定子单元、第一比值计算子单元、第二比值计算子单元和第一公式子单元；

一二子序列选择子单元，用于对于任一所述N3，均从相应的历史价格序列中选择L个连续的第一子序列和M个连续的第二子序列，其中，每个所述第一子序列的长度均为第一长度，每个所述第二子序列的长度均为第二长度，每个所述第一子序列和每个所述第二子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第一子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第二子序列的编号一样；

一二距离计算子单元，用于对于任一所述券N3与所述已选证券集合的任一其它证券N4，均计算多组相同编号的第一子序列之间的第一距离和均计算多组相同编号的第二子序列之间的第二距离，其中，一组所述相同编号的第一子序列包括所述N3的一个第一子序列和所述任一所述N4的一个第一子序列，一组所述相同编号的第二子序列包括所述N3的一个第二子序列和所述任一所述N4的一个第二子序列；

第一个数确定子单元，用于从各所述第一距离中，确定所述第一距离小于第一预设距离阈值的第一个数；

第二个数确定子单元，用于从各所述第二距离中，确定所述第二距离小于所述第一预设距离阈值的第二个数；

第一比值计算子单元，用于计算所述第一个数与相同编号的第一子序列的总组数的第一比值；

第二比值计算子单元，用于计算所述第二个数与相同编号的第二子序列的总组数的第二比值；

第一公式子单元，用于根据公式1：entropy1＝-ln(U

可选的，在某些可选的实施方式中，所述第一投资比重计算子单元，包括：熵总和计算子单元和第二投资比重计算子单元；

熵总和计算子单元，用于计算各所述N3的第三互样本熵的总和；

第二投资比重计算子单元，用于对于任一所述N3，均计算所述N3的第三互样本熵与所述总和的比例，从而得到所述N3的投资比重。

结合图2所示的实施方式，在某些可选的实施方式中，所述第一熵计算单元200，包括：三四子序列选择子单元、三四距离计算子单元、第三个数确定子单元、第四个数确定子单元、第三比值计算子单元、第四比值计算子单元和第二公式子单元；

三四子序列选择子单元，用于对于任一所述N1，均从相应的历史价格序列中选择N个连续的第三子序列和O个连续的第四子序列，其中，每个所述第三子序列的长度均为第三长度，每个所述第四子序列的长度均为第四长度，每个所述第三子序列和每个所述第四子序列均分别按照顺序依次进行编号，不同的所述证券的相同顺序的第三子序列的编号一样，不同的所述证券的相同顺序的第四子序列的编号一样；

三四距离计算子单元，用于对于任一所述N1与所述剩余M个待选证券中的任一待选证券N5，均计算多组相同编号的第三子序列之间的第三距离和均计算多组相同编号的第四子序列之间的第四距离，其中，一组所述相同编号的第三子序列包括所述N1的一个第三子序列和所述任一所述N5的一个第三子序列，一组所述相同编号的第四子序列包括所述N1的一个第四子序列和所述任一所述N5的一个第四子序列；

第三个数确定子单元，用于从各所述第三距离中，确定所述第三距离小于第二预设距离阈值的第三个数；

第四个数确定子单元，用于从各所述第四距离中，确定所述第四距离小于所述第二预设距离阈值的第四个数；

第三比值计算子单元，用于计算所述第三个数与所述第三子序列的总组数的第三比值；

第四比值计算子单元，用于计算所述第四个数与所述第四子序列的总组数的第四比值；

第二公式子单元，用于根据公式2：entropy2＝-ln(U

本发明提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述的证券投资比重的确定方法。

如图3所示，本发明提供了一种电子设备70，所述电子设备70包括至少一个处理器701、以及与所述处理器701连接的至少一个存储器702、总线703；其中，所述处理器701、所述存储器702通过所述总线703完成相互间的通信；所述处理器701用于调用所述存储器702中的程序指令，以执行上述任一项所述的证券投资比重的确定方法。

在本发明中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本发明中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本发明所示的这些实施例，而是要符合与本发明所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。