基金数据和基金组合数据的可视化处理方法及相关组件

摘要

本发明公开了基金数据和基金组合数据的可视化处理方法及相关组件，该方法包括分别统计基金组合中各盈利指标数据、各风险指标数据和各动态调整指标数据；按照预定评分规则进行评分处理，分别得到对应的盈利评分、风险评分和动态调整评分；根据盈利评分、风险评分和动态调整评分分别对基金组合所对应的形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值并得到对应的属性值；响应用户的操作指令，在显示界面展示基金组合对应的形象化标识以及对应属性的属性值。本发明通过属性赋值方式，将投顾策略、基金组合的核心特征以及实际运行的市场表现具象成易于理解的图示，具有将复杂多变的基金数据和基金组合数据进行简明可视化的优点。

说明书

技术领域

本发明涉及数据可视化技术领域，特别涉及一种基金数据和基金组合数据的可视化处理方法及相关组件。

背景技术

在目前现有的基金投资顾问业务中，提出了一种“全权委托”的业务模式：在这一模式下，基金投顾机构经客户授权后可以直接操作客户账户执行投资决策，直接买入基金份额构建各类基金组合，从而实现客户投资需求与各类投资策略相匹配，将资产配置的风险分散作用与基金产品的α超额收益相结合，规避非理性投资和销售，引导投资者长期投资，既具有时代意义也具有现实价值，也将成为改善客户盈利体验的重要方式之一。

然而，基金投顾在推广过程中并非一帆风顺，甚至一度面临叫好不叫座的处境，原因主要是基金投顾在原有基金投资的基础上进一步提升了门槛：基金产品是对一揽子证券产品的管理，而基金投顾在原证券产品的管理上，还增加了对一揽子基金产品的第二道管理。因此，投顾机构需要花大力气进行客户教育和市场培育，不仅要强调投顾服务的选基策略，还要介绍持仓中每一只基金产品的选股选债策略；既要重点凸出投顾管理团队的水平，也要兼顾介绍基金管理人的能力，在这过程中不可避免需要涉及大量的金融专业术语，罗列庞大复杂而具象的数据，计算复杂的公式和指标。因此，虽然基金投顾本意是帮助投资者投资基金产品，但是由于其中复杂的逻辑，以及投顾机构缺乏对用户的正确引导，反而造成广大投资者更多的困惑，难以理解和接受。由此，有必要针对现有产品和技术的不足而提出对基金数据和基金组合数据进行可视化处理方法，从而引导用户进行理性投资决策。

发明内容

本发明实施例提供了一种基金数据和基金组合数据的可视化处理方法及相关组件，旨在解决现有基金数据和基金组合数据的逻辑复杂，缺乏引导而导致广大投资者难以理解和决策问题。

为解决上述技术问题，本发明的目的是通过以下技术方案实现的：提供一种基金数据和基金组合数据的可视化处理方法，包括：

响应于用户在显示界面选择的投资目标，确认目标投顾策略和基础基金组合，生成形象化标识的动态调整指标与基础属性，并进行展示；

统计基金组合中各盈利指标的数据，并按照预定评分规则对各盈利指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第一评分，并按照各盈利指标的权重对所述第一评分进行加权计算，得到盈利评分，其中，所述盈利指标包括：各类型底层资产占比数据、基金组合及持仓基金产品主力投资方向数据、持仓基金在多个时间维度下业绩表现数据以及相较于同类基金的排名情况、基金经理加权平均年化任职回报数据；

统计基金组合中各风险指标的数据，并按照预定评分规则对各风险指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第二评分，并按照各风险指标的权重对所述第二评分进行加权计算，得到风险评分，其中，所述风险指标包括：持仓基金在多个时间维度下的加权平均盈利概率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均夏普比率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均最大回撤率；

统计基金组合中各动态调整指标的数据，并按照预定评分规则对各动态调整指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第三评分，并按照各动态调整指标的权重对所述第三评分进行加权计算，得到动态调整评分，其中，所述动态调整指标为命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标中的一种；

获取与所述基金组合类型相对应的形象化标识，并根据所述盈利评分、风险评分和动态调整评分分别对所述形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值，得到所述盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值；

响应于用户的操作指令，在显示界面展示所述基金组合类型相对应的形象化标识以及对应属性的属性值。

另外，本发明要解决的技术问题是还在于提供一种基金数据和基金组合数据的可视化处理装置，包括：

选择单元，用于响应于用户在显示界面选择的投资目标，确认目标投顾策略和基础基金组合，生成形象化标识的动态调整指标与基础属性，并进行展示；

第一评分单元，用于统计基金组合中各盈利指标的数据，并按照预定评分规则对各盈利指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第一评分，并按照各盈利指标的权重对所述第一评分进行加权计算，得到盈利评分，其中，所述盈利指标包括：各类型底层资产占比数据、基金组合及持仓基金产品主力投资方向数据、持仓基金在多个时间维度下业绩表现数据以及相较于同类基金的排名情况、基金经理加权平均年化任职回报数据；

第二评分单元，用于统计基金组合中各风险指标的数据，并按照预定评分规则对各风险指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第二评分，并按照各风险指标的权重对所述第二评分进行加权计算，得到风险评分，其中，所述风险指标包括：持仓基金在多个时间维度下的加权平均盈利概率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均夏普比率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均最大回撤率；

第三评分单元，用于统计基金组合中各动态调整指标的数据，并按照预定评分规则对各动态调整指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第三评分，并按照各动态调整指标的权重对所述第三评分进行加权计算，得到动态调整评分，其中，所述动态调整指标为命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标中的一种；所述命中力指标包括：超额年化收益率、波动率偏离度、阿尔法值、贝塔值，所述平衡力指标包括：超额年化收益率、波动率偏离度、阿尔法值，贝塔值，所述恢复力指标包括：超额年化收益率、最大回撤偏离度、波动率偏离度，所述稳定力指标包括：超额年化收益率、组合最大回撤偏离度，所述活动力指标包括：多个时间维度下的加权平均正收益概率、某一时间周期平均涨幅折合年化。根据各动态调整指标的不同设置，其包括的各项具体数据的计算权重将存在显著差异。

属性单元，用于获取与所述基金组合类型相对应的形象化标识及对应的动态调整指标，根据所述盈利评分、风险评分和动态调整评分分别对所述形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值，得到所述盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值；

展示单元，用于响应于用户的操作指令，在显示界面展示所述基金组合类型相对应的形象化标识以及对应属性的属性值。

另外，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法。

本发明实施例公开了一种基金数据和基金组合数据的可视化处理方法及相关组件，该方法包括分别统计基金组合中各盈利指标的数据、各风险指标的数据和各动态调整指标的数据，并按照预定评分规则进行评分处理，得到对应的多个第一评分、第二评分和第三评分后再分别进行加权计算，而后得到盈利评分、风险评分和动态调整评分；根据盈利评分、风险评分和动态调整评分分别对基金组合对应的形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值，得到盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值；响应于用户的操作指令，在显示界面展示所述基金组合对应的形象化标识以及对应属性的属性值。本发明实施例通过属性数值的方式，将投顾策略和基金组合的核心特征以及实际运行的市场表现具象成易于理解的图示，具有将复杂多变的基金数据和基金组合数据进行简明可视化的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例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的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法的子流程示意图；

图3为本发明实施例提供的通过选择投资目标和风险承受能力以生成形象化标识的动态调整指标与基础属性的界面示例图；

图4为本发明实施例提供的根据自身风险等级调整基金组合并改变形象化标识的界面示例图；

图5为本发明实施例提供的根据自身风险等级进一步调整基金组合以完成形象化标识确认的界面示例图；

图6为本发明实施例提供的一种展示形象化标识，及其所对应基金组合和属性单元的主界面示例图；

图7为本发明实施例提供的一种展示形象化标识所对应基金组合的投资策略的详细信息示例图；

图8为本发明实施例提供的展示形象化标识所对应基金组合的盈利属性中评分指标的详情界面示例图；

图9为本发明实施例提供的形象化标识所对应的等级信息及等级权益的解析示例图；

图10为本发明实施例提供的装置的示意性框图；

图11为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。

具体实施方式

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做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。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/ 或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法的流程示意图；

如图1所示，该方法包括步骤S101～S106。

S101、响应于用户在显示界面选择的投资目标，确认目标投顾策略和基础基金组合，生成形象化标识的动态调整指标与基础属性，并进行展示；

S102、统计基金组合中各盈利指标的数据，并按照预定评分规则对各盈利指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第一评分，并按照各盈利指标的权重对第一评分进行加权计算，得到盈利评分，其中，盈利指标包括：各类型底层资产占比数据、基金组合及持仓基金产品主力投资方向数据、持仓基金在多个时间维度下业绩表现数据以及相较于同类基金的排名情况、基金经理加权平均年化任职回报数据；

S103、统计基金组合中各风险指标的数据，并按照预定评分规则对各风险指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第二评分，并按照各风险指标的权重对第二评分进行加权计算，得到风险评分，其中，风险指标包括：持仓基金在多个时间维度下的加权平均盈利概率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均夏普比率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均最大回撤率；

S104、统计基金组合中各动态调整指标的数据，并按照预定评分规则对各动态调整指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第三评分，并按照各动态调整指标的权重对第三评分进行加权计算，得到动态调整评分；

该步骤中，动态调整指标为命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标中的一种；命中力指标包括：超额年化收益率、波动率偏离度、阿尔法值、贝塔值，平衡力指标包括：超额年化收益率、波动率偏离度、阿尔法值，贝塔值，恢复力指标包括：超额年化收益率、最大回撤偏离度、波动率偏离度，稳定力指标包括：超额年化收益率、组合最大回撤偏离度，活动力指标包括：多个时间维度下的加权平均正收益概率、某一时间周期平均涨幅折合年化。需要说明的是，根据各动态调整指标的不同设置，其包括的各项具体数据的计算权重存在显著差异；

具体的，动态调整指标可以用于区分不同类型的基金组合，比如动态调整指标为命中力指标时特指高风险、高收益类型的权益类投资为主的基金投资组合，动态调整指标为平衡力指标时特指中高风险、资产快速增值的偏股混合类的基金投资组合，动态调整指标为恢复力指标时特指中风险、跑赢通胀类型的偏债混合类基金投资组合，动态调整指标为稳定力指标时特指中低风险、固定收益类型的基金投资组合，动态调整指标为活动力指标时特指低风险、闲置资金理财的现金管理类型的基金投资组合；

S105、获取与基金组合类型相对应的形象化标识及对应的动态调整指标，并根据盈利评分、风险评分和动态调整评分分别对形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值，得到盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值；

S106、响应于用户的操作指令，在显示界面展示所述基金组合类型相对应的形象化标识以及对应属性的属性值。

本实施例中，如图6所示，对于每一个基金组合，为方便用户能够快速直观地了解到了投顾策略和所投基金产品各自的优势，通过界面显示该基金组合对应的形象化标识以及对应属性的属性值，将投顾策略和基金组合的核心特征以及实际运行的市场表现具象成易于理解的图示，具有将复杂多变的基金数据和基金组合数据进行简明可视化的优点，从而引导用户进行投资决策。

本实施例还对盈利属性、风险属性和动态调整属性赋予属性值，并通过属性界面进行属性详情展示，方便用户对属性详情进行更全面的了解；

首先，介绍盈利评分对盈利属性赋予的属性值的展示过程：

在一例举的场景中，参考图8所示，图8为图6中盈利属性的详情界面，图8中示出7条关于盈利评分的解析以及每一条的得分，即7个第一评分A1-A7，分别为：各基金类型占比数据A1(得分9/10)、基金组合主力投资方向数据 A2(得分8/10)、六个月的持仓中基金产品业绩表现数据A3(得分8/10)、一年的持仓中基金产品业绩表现数据A4(得分7/10)、两年的持仓中基金产品业绩表现数据A5(得分8/10)、三年的持仓中基金产品业绩表现数据A6(得分 9/10)、基金经理加权平均年化任职回报数据A7(得分7/10)；

具体的得分可以通过预定评分规则对各盈利指标的数据在同一维度下进行计算，以A1进行举例，各基金类型占比数据的预定评分规则可以为：

10分：持仓80％以上股票型基金产品，债券型基金产品或货币基金产品小于5％；

9分：持仓65％以上股票型基金产品，债券型基金产品或货币基金产品小于 8％；

8分：持仓50％以上股票型基金产品，债券型基金产品或货币基金产品小 10％；

7分：持仓70％以上混合型基金产品，股票型基金产品小于25％；

6分：持仓60％以上混合型基金产品，股票型基金产品小于20％；

5分：持仓50％以上混合型基金产品，股票型基金产品小于15％；

4分：持仓50％以上债券型基金产品,混合型基金产品小于25％，股票型基金产品小于15％；

3分：持仓65％以上债券型基金产品,混合型基金产品小于20％，股票型基金产品小于10％；

2分：持仓80％以上债券型基金产品,混合型基金产品小于15％，股票型基金产品小于5％；

1分：持仓90％以上债券型基金产品或货币基金产品,混合型基金产品小于5％，不包含股票型基金产品；

0分：持仓95％以上债券型基金产品或货币基金产品，不含混合型基金产品，不包含股票型基金产品。

基于此，可以理解的，关于A2的预定评分规则即为基金组合主力投资的领域得分，不同的领域对应不同的得分；关于A3-A6的预定评分规则即为不同周期下的持仓中基金产品的业绩涨幅得分，不同的涨幅情况对应不同的得分；关于A7的预定评分规则为基金经理加权平均年化任职回报比例得分，不同的回报比例对应不同的得分；具体A1-A7的预定评分规则可根据实际应用场景进行调整。

根据A1-A7的得分，由公式：(A1+A2+0.5*A3+0.5*A4+0.5*A5+0.5*A6+A7)/5，计算并得到盈利评分为8；即，将盈利评分8对形象化标识的盈利属性进行赋值，得到盈利属性的属性值，用户可直观的从界面上了解到该基金组合的盈利属性以便于做出决策。

其次，介绍步骤风险评分对风险属性赋予的属性值的展示过程：

在一例举的场景中，响应于用户对风险属性的选择，进入风险属性的详情界面，详情界面中可示出8条关于风险评分的解析以及每一条的得分，即8个第二评分B1-B8，分别为：持仓基金在持有七天下的加权平均盈利概率B1、持仓基金在持有3个月下的加权平均盈利概率B2、持仓基金在持有6个月下的加权平均盈利概率B3、持仓基金在持有1年下的加权平均盈利概率B4、持仓基金在1年下的加权平均夏普比率B5、持仓基金在3年下的加权平均夏普比率B6、持仓基金在1年下的加权平均最大回撤B7、持仓基金在3年下的加权平均最大回撤B8；

具体的得分通过预定评分规则对各风险指标的数据在同一维度下进行计算，从而得到B1-B8的具体得分，可以理解的，B1的预定评分规则即为持仓基金在持有七天下的加权平均盈利概率的大小得分，不同的加权平均盈利概率大小对应不同的得分；B2的预定评分规则即为持仓基金在持有3个月下的加权平均盈利概率的大小得分，不同的加权平均盈利概率大小对应不同的得分；B3的预定评分规则即为持仓基金在持有6个月下的加权平均盈利概率的大小得分，不同的加权平均盈利概率大小对应不同的得分；B4的预定评分规则即为持仓基金在持有1年下的加权平均盈利概率的大小得分，不同的加权平均盈利概率大小对应不同的得分；B5的预定评分规则即为持仓基金在1年下的加权平均夏普比率的大小得分，不同的加权平均夏普比率大小对应不同的得分；B6的预定评分规则即为持仓基金在3年下的加权平均夏普比率的大小得分，不同的加权平均夏普比率大小对应不同的得分；B7的预定评分规则即为持仓基金在1年下的加权平均最大回撤的比例得分，不同的比例对应不同的得分；B8的预定评分规则即为持仓基金在3年下的加权平均最大回撤的比例得分，不同的比例对应不同的得分；具体B1-B8的预定评分规则可根据实际应用场景进行调整；

根据B1-B8的得分，由公式：(B1+B2+B3+B4+B5+B6+B7+B8)/8，计算并得到风险评分的具体得分；即，将风险评分的具体得分对形象化标识的风险属性进行赋值，得到风险属性的属性值，用户可直观的从界面上了解到该基金组合的风险属性以便于做出决策。

最后，介绍动态调整评分对动态调整属性赋予的属性值的展示过程：

图3为用户选择投资目标的界面，以用户选择追求超额回报，愿意承担高风险为例，系统生成投顾策略为偏向高风险、高收益类型的权益类投资为主的投资组合，判定动态调整指标为命中力指标，并计算出形象化标识的基础属性。

以动态调整指标为命中力指标进行举例，即按照预定评分规则对各命中力指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第三评分，并按照各命中力指标的权重对第三评分进行加权计算，得到命中力评分；即根据命中力评分对形象化标识的命中属性进行赋值，可得到命中属性的属性值；

在一例举的场景中，响应于用户对命中属性的选择，可进入命中属性的详情界面，详情界面中可示出4条关于命中力评分的解析以及每一条的得分，即4 个第三评分C1-C4，分别为：超额年化收益率C1、波动率偏离度C2、阿尔法值 C3、贝塔值C4；

其中，通过预定评分规则对各命中力指标的数据在同一维度下进行计算，从而得到C1-C4的具体得分，可以理解的，C1的预定评分规则即为该基金组合在1年下实际表现相较业绩基准的超额年化收益率的大小得分，不同的收益率大小对应不同的得分；C2的预定评分规则即为该基金组合在1年下实际表现相较跟踪标的波动率偏离度的大小得分，不同的偏离度大小对应不同的得分；C3 的预定评分规则即为该基金组合在1年下实际表现相较选定标的阿尔法值大小得分，不同的阿尔法值大小对应不同的得分；C4的预定评分规则即为该基金组合在1年下实际表现相较于选定标的贝塔值大小得分，不同的贝塔值大小对应不同的得分；

根据C1-C4的得分，由公式：(C1+0.5C2+C3+0.5C4)/3，计算并得到命中力评分的具体得分；即，将命中力评分的具体得分对形象化标识的命中属性进行赋值，得到命中属性的属性值，用户可直观的从界面上了解到该基金组合的命中属性以便于做出决策。

可以理解的，针对S103中的动态调整评分对动态调整属性赋予的属性值的介绍，还有以动态调整指标为平衡力指标时、或为恢复力指标时、或为稳定力指标时、或为活动力指标时的界面展示，具体可参考动态调整指标为命中力指标的过程进行理解；均能清楚展示出各个指标的属性详情，用户可直观的从界面展示中了解到该基金组合的各个属性以便于做出决策。

应当理解，此处动态调整评分所包含的命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标均为命名方式，在实际应用场景中可以根据需要而改变不同的名字。改变名称不会影响每一种指标背后所对应的计算逻辑。

还应当理解，市场处于千变万化中，图11所示的计算机设备将实时收集相关数据并不断保持更新，本发明所示组件、形象化标识以及所涉及各项数据、指标、评分、属性处于不断变化的动态中。因此，计算公式的调整、权重的调整、以及评分项的调整等不会影响整体发明的技术方案。具体的，本发明核心内容是通过属性赋值方式，将投顾策略、基金组合的核心特征以及实际运行的市场表现具象成易于理解的形象化标识和图示，而非某一项属性的具体公式或评分项。

还应当进一步理解，投资者的投资目标、风险承受能力、投资偏好也非一成不变，随着上述变化发生，形象化标识的基础属性和动态调整属性也会随之发生变化，尤其动态调整属性可能从命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标中的其中一种变化成了另一种，例如从偏向高风险、高收益类型的权益类投资的命中力属性，转变成为偏向中低风险、固定收益类型投资组合的稳定力属性，此时，形象化标识也会发生相应变化。因此，本发明通过属性赋值和图示、形象化表示展示的方式，能够及时反馈市场的表现变化和基金组合实际运行的情况，更加贴近用户实际的投资目标和预期。

在一实施例中，如图2所示，基金数据和基金组合数据的可视化处理方法还包括：

S201、响应于用户在显示界面选择的风险承受能力和基金风险等级，根据用户所选择的风险等级对目标投顾策略和基础基金组合进行更新调整，并同步更新形象化标识和属性值；

即形象化标识和属性值将随着方案调整进行实时反馈，同步发生变化。

S202、响应于用户在显示界面选择的形象化标识，并进入形象化标识对应的属性界面，获取盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值，并展示对应的属性信息；

S203、响应于用户在属性界面选择的组合信息的详情介绍，并进入组合信息详情对应的详情界面，并展示对应的详情信息；

S204、响应于用户在属性界面选择的属性信息的详情介绍，并进入属性详情对应的详情界面，并展示对应的详情信息；

S205、响应于用户的确认操作，并完成形象化标识的确认。

本实施例介绍用户选择基金组合的过程，采用了可视化步骤进行引导用户；具体的，如图3所示的显示界面中，本实施例将用户的投资目标划分为：灵活用钱、稳健理财、跑赢通胀、快速增值、超额回报五个目标，每个目标分别对应低风险、中低风险、中风险、中高风险和高风险五个风险等级；每个投资目标亦对应不同的基金组合及形象化标识；首先响应于用户在显示界面选择的投资目标，投资目标的选择将生成形象化标识的动态调整指标与基础属性，如图3 中示例的对“超额回报”投资目标的选择，对应的在界面上会展示出一个或多个代表“超额回报”的形象化标识，每一形象化标识可以指代一个对应的基金组合，且“超额回报”所对应的动态调整指标为命中力，基础属性为命中力属性。

而后响应于用户选择的形象化标识，如图3中示例的对形象化标识的选择，并在接收到用户点击的下一步的操作指令后跳转至例如图4或图5的属性界面，并展示所选择的形象化标识的属性信息，用户可在该属性界面中直观地获取到该形象化标识对应的盈利属性、风险属性和动态调整属性及属性值。盈利属性、风险属性和动态调整属性及属性值是体现每一基金组合的策略方向的重要属性，属性值越高越表示策略方向的偏向性。在形象化标识的下方直接展示具体属性和属性值以便用户更直观的获知，用户还可在每个属性值位置的后端点击了解详情按钮进行进一步查看。属性值综合的高低程度能够反应该基金组合策略总体是否符合用户预期，以及实际市场表现的好坏程度。用户还可在该界面中进一步根据自己的风险承受能力调整投顾策略和基金组合方案以契合自身风险特征，如图4或图5的属性界面，用户可以选择投资资产偏好，此处所选择的“偏好蓝筹股”选项较“偏好成长股”选项风险等级更低，以及选择投资策略偏好，此处所选择的“被动型指数基金”较“主动管理型基金”风险等级更低。若用户希望选定该形象化标识，则在完成相关选项的勾选后，点击下一步按钮后，即可完成形象化标识的选定；而后跳转至例如图6所示的显示界面，用户可在例如图6所示的显示界面中查看所选择的形象化标识以及对应的基金组合的具体信息。

应当理解，此处所示投资资产偏好和投资策略偏好并非衡量用户风险等级的所有选项，实际应用中将根据不同投顾策略和用户个性化需求，生成并展示更多的选项供用户选择，以将基金组合的风险特征与用户的风险特征实现良好匹配。不同的题目和选项不会影响此处所表述的用户通过多个选项选择契合的基金组合和形象化标识的计算逻辑。

进一步的，在例如图6所示的显示界面，根据用户在投顾组合名称及属性值位置的后端点击的了解详情的操作后，均可跳转至下一指定的详细信息界面进行更全面的了解，例如在图6所示的显示界面中展示的顾投组合名称位置的后端的“了解详情”按钮，点击即可跳转至例如图7所示的组合策略详情界面，并展示该顾投组合的业绩组合、组合资产配置和选基策略等等信息；例如在图6 所示的显示界面中展示的盈利属性值位置的后端的“了解详情”按钮，点击即可跳转至图8所示的盈利属性的详情界面，展示出关于盈利评分的解析以及每一条的得分。

在一实施例中，基金数据和基金组合数据的可视化处理方法还包括：

获取用户的基础信息数据、持仓数据、交易数据、操作数据、行为数据，并对各项数据进行汇总并进行加权计算得到汇总后的等级分，将汇总后的等级分与形象化标识的当前等级对应的等级分进行比较，若汇总后的等级分超过形象化标识的当前等级对应的等级分，则将形象化标识进行更新升级处理以及为用户匹配和发放相对应的权益。基础信息数据包括用户生日、注册时间和时长。持仓数据包括投资金额、投资时长以及持有产品种类。所述交易数据包括：用户开户行为、签约投顾服务行为、进行风险评估行为、购买基金产品行为、赎回行为、转账行为、获得分红数据以及定投行为。行为数据包括用户活跃程度、分享行为、邀请好友注册行为、点击广告行为、观看直播行为、获得奖励行为、阅读文章行为、观看视频行为、用户与顾问或客服进行互动行为、签到行为、参与活动行为、点击链接行为、下载APP行为、登陆行为、打开APP行为以及在线上和线下不同渠道所进行的互动行为。

本实施例中，当接收到用户在例如图6所示的界面上点击的等级分后端的“了解详情”按钮，可跳转至例如图9所示的显示界面，并展示对应当前等级分的信息，如当前等级分等对应的等级、对应的当前形象化标识、以及对应的下一等级和下一等级形象化标识、还包括当前等级和下一等级对应的权益内容等等信息，均采用图示进行可视化展示。

在一实施例中，基金数据和基金组合数据的可视化处理方法还包括：

响应于用户在显示界面对形象化标识的更换指令，从数据库中调取所选择的新的形象化标识或根据数据库中的元件由客户自定义组合成新的形象化标识，并将所选择的新的形象化标识与基金组合进行绑定；

响应于用户在显示界面对形象化标识的预览指令，展示所预览的形象化标识的3D模型，并根据用户的旋转指令对3D模型进行旋转多维度展示。

本实施例可对用户已选择的形象化标识进行更换，根据接收到的对当前形象化标识的更换指令，从数据库中调取出可更换的同类型的其他形象化标识或根据数据库中的元件由客户自定义组合成新的形象化标识并进行预览展示，展示过程中可根据接收到的旋转展示指令执行旋转多维度展示，以便用户进行更全面直观地预览，当接收到用户选择的新的形象化标识后，将新的形象化标识与基金组合进行绑定即可完成更换。

在一实施例中，该方法还包括：

响应于用户在显示界面选择新增的投资目标，确认新增的目标投顾策略和基础基金组合，生成新的形象化标识的动态调整指标与基础属性，并进行展示。

本实施例中，在显示界面中可设置形象化标识切换模块，以供用户同时操作多个不同类型、不同风险等级的投资目标，可以理解的，新增的投资目标的界面展示方法可参照前述实施例的描述，在此不再赘述。

本发明实施例还提供一种基金数据和基金组合数据的可视化处理装置，该基金数据和基金组合数据的可视化处理装置用于执行前述基金数据和基金组合数据的可视化处理方法的任一实施例。具体地，请参阅图10，图10是本发明实施例提供的基金数据和基金组合数据的可视化处理装置的示意性框图。

如图10所示，基金数据和基金组合数据的可视化处理装置1000，包括：选择单元1001、第一评分单元1002、第二评分单元1003、第三评分单元1004、属性单元1005以及展示单元1006。

选择单元1001，用于响应于用户在显示界面选择的投资目标，确认目标投顾策略和基础基金组合，生成形象化标识的动态调整指标与基础属性，并进行展示；

第一评分单元1002，用于统计基金组合中各盈利指标的数据，并按照预定评分规则对各盈利指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第一评分，并按照各盈利指标的权重对所述第一评分进行加权计算，得到盈利评分，其中，所述盈利指标包括：各类型底层资产占比数据、基金组合及持仓基金产品主力投资方向数据、持仓基金在多个时间维度下业绩表现数据以及相较于同类基金的排名情况、基金经理加权平均年化任职回报数据；

第二评分单元1003，用于统计基金组合中各风险指标的数据，并按照预定评分规则对各风险指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第二评分，并按照各风险指标的权重对所述第二评分进行加权计算，得到风险评分，其中，所述风险指标包括：持仓基金在多个时间维度下的加权平均盈利概率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均夏普比率、持仓基金在多个时间维度下的加权平均最大回撤率；

第三评分单元1004，用于统计基金组合中各动态调整指标的数据，并按照预定评分规则对各动态调整指标的数据在同一维度下进行评分处理，得到多个第三评分，并按照各动态调整指标的权重对所述第三评分进行加权计算，得到动态调整评分，其中所述动态调整指标为命中力指标、平衡力指标、恢复力指标、稳定力指标和活动力指标中的一种；

属性单元1005，用于获取与所述基金组合类型相对应的形象化标识，并根据所述盈利评分、风险评分和动态调整评分，分别对所述形象化标识的盈利属性、风险属性和动态调整属性进行赋值，得到所述盈利属性、风险属性和动态调整属性的属性值；

展示单元1006，用于响应于用户的操作指令，在显示界面展示所述基金组合类型相对应的形象化标识以及对应属性的属性值。

该装置为方便用户能够快速直观地了解到了投顾策略和所投产品各自的优势，通过界面显示基金组合对应的形象化标识以及对应属性的属性值，将投顾策略和基金组合的核心特征以及实际运行的市场表现具象成易于理解的图示，具有将复杂多变的基金数据和基金组合数据进行简明可视化的优点，从而引导用户进行决策。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

上述基金数据和基金组合数据的可视化处理装置可以实现为计算机程序的形式，该计算机程序可以在如图11所示的计算机设备上运行。

请参阅图11，图11是本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。该计算机设备1100是服务器，服务器可以是独立的服务器，也可以是多个服务器组成的服务器集群。

参阅图11，该计算机设备1100包括通过系统总线1101连接的处理器1102、存储器和网络接口1105，其中，存储器可以包括非易失性存储介质1103和内存储器1104。

该非易失性存储介质1103可存储操作系统11031和计算机程序11032。该计算机程序11032被执行时，可使得处理器1102执行基金数据和基金组合数据的可视化处理方法。

该处理器1102用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备1100的运行。

该内存储器1104为非易失性存储介质1103中的计算机程序11032的运行提供环境，该计算机程序11032被处理器1102执行时，可使得处理器1102执行基金数据和基金组合数据的可视化处理方法。

该网络接口1105用于进行网络通信，如提供数据信息的传输等。本领域技术人员可以理解，图11中示出的结构，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的计算机设备1100的限定，具体的计算机设备1100可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本领域技术人员可以理解，图11中示出的计算机设备的实施例并不构成对计算机设备具体构成的限定，在其他实施例中，计算机设备可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。例如，在一些实施例中，计算机设备可以仅包括存储器及处理器，在这样的实施例中，存储器及处理器的结构及功能与图11所示实施例一致，在此不再赘述。

应当理解，在本发明实施例中，处理器1102可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器1102还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray， FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。其中，通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

在本发明的另一实施例中提供计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以为非易失性的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例的基金数据和基金组合数据的可视化处理方法。

存储介质为实体的、非瞬时性的存储介质，例如可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的实体存储介质。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。