CN107358530A - 理财产品推荐方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种理财产品推荐方法，包括以下步骤：设置用户群体类别，并初始各类的类中心；获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求；获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力；根据用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别；筛选用户所属类别中的收益率最高或流动性最高的产品组合方式为当前用户配置方案，生成对应的产品组合。本发明以研究用户为重点，结合用户行为特征分析、问卷调查等更为精准地刻画用户属性，从而帮助用户结合自身投资特征去改进资产配置，在控制风险的同时，获得最大化投资收益。

Description

理财产品推荐方法

技术领域

本发明金融投资涉及技术领域，特别涉及一种理财产品推荐方法。

背景技术

目前，国外的智能投顾投资标的主要是大量的ETF(Exchange Traded Funds，交易所交易基金)，而国内可投资的ETF很少，智能投顾投资标的主要是主题基金。我国个人理财行业仍处于快速发展的阶段，大多数用户的理财素质并不高，仍停留在将非标产品作为主要投资标的的阶段。在用户的风险承受能力测评上，大多数智能投顾平台都是通过让用户填写问卷调查来判断用户的风险承受能力。因此，存在以下缺点：一方面，以股票基金类产品为投资标的的智能投顾并不能满足大多数非标理财用户的投资需求；另一方面，用户在填写问卷调查时可能会受到个人心理等因素的影响，因此仅以问卷调查结果并不能准确的描述该用户的风险承受能力，存在极大的不确定性或者不准确度。

发明内容

本发明提供一种理财产品推荐方法，目的在于帮助投资非标产品的用户分散投资，降低/控制投资风险的前提下，为用户提供最贴近其投资需求的非标产品组合，实现智能配置。

为解决上述问题，本发明实施例提供一种理财产品推荐方法，包括以下步骤：

设置用户群体类别，并初始各类的类中心；

获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求；

获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力；

根据用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别；

筛选用户所属类别中的收益率最高或流动性最高的产品组合方式为当前用户配置方案，生成对应的产品组合。

作为一种实施方式，所述获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力，具体包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限测算非标产品的平均期限；

获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级测算非标产品的平均风险等级；

根据非标产品的平均期限和平均风险等级确定平均期限和平均风险等级的权重，根据平均期限和平均风险等级的权重计算非标产品的得分系数；

根据历史交易行为记录获取活期产品、超短期产品、阶梯收益产品以及非标产品在最近一个月的余额平均占比，以各自产品的余额平均占比作为各自产品的权重；

获取预设的活期产品、超短期产品、阶梯收益产品的得分系数，结合其各自产品的权重测算初始的风险承受能力；

将初始的风险承受能力结合风险测评结果按一定比重求得最终的风险承受能力，并将最终的风险承受能力作为用户的风险承受能力。

作为一种实施方式，所述获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求，具体包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中的用户最近一个月活期产品中资金的提现次数和提现比例，根据活期产品中资金的提现次数和提现比例测算活期产品资产的流动性诉求；

获取历史交易行为记录中的用户最近一个月购买每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数，根据每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数测算除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求；

获取活期产品资产的平均占比和除活期产品外的其它产品的资产的平均占比；

根据活期产品资产的流动性诉求、活期产品资产的平均占比以及除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求和平均占比测算用户对资金的初始的流动性诉求；

将用户对资金的初始的流动性诉求结合用户在最近一个月内余额未减少的天数占比测算最终的流动性诉求，并将最终的流动性诉求作为用户的流动性诉求。

作为一种实施方式，所述筛选用户所属类别中的流动性最高的产品组合方式，具体包括以下步骤：

选择风险承受能力不小于类中心风险承受能力，且流动性诉求/风险承受能力最大的那个点的产品组合方式作为流动性最高的产品组合方式。

作为一种实施方式，所述筛选用户所属类别中的收益率最高的产品组合方式，具体包括以下步骤：

选择距离本类类中心最远且距离下个类中心最近的那个点的产品组合方式作为收益率最高的产品组合方式。

作为一种实施方式，还包括根据最近三个月各类产品的平均收益率计算用户所属类别中产品组合的收益率，选择收益率最大的产品组合为当前用户配置方案，生成对应的产品组合。

作为一种实施方式，还包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别，根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别测算用户的投资分散程度。

作为一种实施方式，所述根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别测算用户的投资分散程度，具体包括以下步骤：

根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别统计用户当天持有产品的类别个数、产品对应商户的商户个数以及产品对应资产类别的资产类别个数；

通过用户当天持有产品的类别个数确定产品类别对应的金额的变异系数，通过产品对应商户的商户个数确定商户对应的金额的变异系数，通过产品对应资产类别的资产类别个数确定资产类别对应的金额的变异系数；

获取变量对应的权重，所述变量包括产品的类别个数、商户个数、资产类别个数、产品类别对应的金额的变异系数、商户对应的金额的变异系数以及资产类别对应的金额的变异系数；

根据变量及其对应权重测算用户的投资分散程度。

作为一种实施方式，还包括对产品组合进行收益率计算，具体包括以下步骤：

获取用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率；

将用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率结合一定比重测算收益率，收益率的计算公式为：收益率＝40+(profit-min_profit)/(max_profit-min_profit)*60，

其中，profit表示为用户当天的年化收益率，max_profit表示为当天有收益的用户中最大年化收益率，min_profit表示为当天有收益的用户中最小年化收益率。

本发明相比于现有技术的有益效果在于：以研究用户为重点，结合用户行为特征分析、问卷调查等更为精准地刻画用户属性，从而帮助用户结合自身投资特征去改进配置，智能地分散投资，在控制风险的同时，获得最大投资收益。

附图说明

图1为本发明的理财产品推荐方法的流程图；

图2为本发明的理财产品推荐方法中步骤S103的中评估风险承受能力的流程图；

图3为本发明的理财产品推荐方法中步骤S102的中评估流动性诉求的流程图；

图4为本发明的理财产品推荐方法中收益率计算的流程图；

图5为本发明的理财产品推荐方法中评估投资分散程度的流程图。

具体实施方式

以下结合附图，对本发明上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。

如图1所示，一种理财产品推荐方法，包括以下步骤：

S101：设置用户群体类别，并初始各类的类中心；

S102：获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求；

S103：获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力，在本实施例中，风险测评结果通过问卷的形式获得；

S104：根据用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别；

S105：筛选用户所属类别中的收益率最高或流动性最高的产品组合方式为当前用户配置方案，生成对应的产品组合，在本实施例中，主要根据收益率最高或流动性最高的产品组合方式对应用户的风险承受能力和流动性诉求来为当前用户配置方案。

如图2所示，步骤S103具体包括以下步骤：

S201：获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限测算非标产品的平均期限；在本实施例中，主要获取的是历史交易行为记录中一个月前持有记录以及最近一个月购买的记录，为简化数据统计，先将产品期限进行分段处理，并以分段类别视为产品期限，如下表所示：

产品期限(天)	分段类别
		2-15	1
16-35	2
		36-70	3
71-100	4
		101-190	5
191-370	6
		>370	7

非标产品的平均期限的计算公式为：式中，n表示为用户购买的非标产品的总个数，amount_i表示为第i个产品的购买金额，period_i表示为第i个产品的期限类别。

S202：获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级测算非标产品的平均风险等级；非标产品的平均风险等级的计算公式为：式中，n表示为用户购买的非标产品的总个数，amount_i表示为第i个产品的购买金额，risk_level_i表示为第i个产品的风险等级。

S203：根据非标产品的平均期限和平均风险等级确定平均期限和平均风险等级的权重，计算公式为：prod_score＝0.5*(prod_period-1)/6+0.5(risk_level-1)/2，根据平均期限和平均风险等级的权重计算非标产品的得分系数，在本实施例中，prod_score的计算结果为小数，需进一步进行处理，将其乘以预设非标产品的得分阈值得到非标产品的得分系数，各自产品的得分系数以60分制进行处理，最低分为20分；

S204：根据历史交易行为记录获取活期产品、超短期产品、阶梯收益产品以及非标产品在最近一个月的余额平均占比，活期产品如市面上铜板街的铜宝、天天基金网的活期宝、支付宝的余额宝、京东小金库、点融网的小融包等产品；超短期产品如市面上铜板街的铜贝、挖财的新人宝(7天)、钱大掌柜的天天万利宝、中国理财网的30天内产品等；阶梯收益产品如市面上铜板街的铜升花、点融网的节节发等(以下涉及到活期产品、超短期产品以及阶梯收益产品均分别以铜宝、铜贝、铜升花为例)，因此，获取铜宝、铜贝、铜升花以及非标产品在最近一个月的余额平均占比，以上四个余额平均占比分别用tb_r，tbei_r，ladder_r以及prod_r表示，以各自产品的余额平均占比作为各自产品的权重；

S205：获取预设的活期产品、超短期产品、阶梯收益产品的得分系数，结合其各自产品的权重测算初始的风险承受能力，因此，初始的风险承受能力的计算公式为：

prod_score1＝tb_r*20+tbei_r*20+ladder_r*23+prod_r*prod_score，

其中，prod_score表示为处理后的非标产品的得分系数，20、20、23分别表示为活期产品、超短期产品、阶梯收益产品的得分系数；

S206：将初始的风险承受能力结合风险测评结果按一定比重求得最终的风险承受能力，并将最终的风险承受能力作为用户的风险承受能力：

最终的风险承受能力＝0.25*风险测评结果+0.75*prod_score1。

评估用户在理财过程中对于风险的承受能力，得分越高说明用户能够承受的风险越大。

如图3所示，步骤S102包括以下步骤：

S301：获取历史交易行为记录中的用户最近一个月活期产品中资金的提现次数和提现比例，根据活期产品中资金的提现次数和提现比例测算活期产品资产的流动性诉求，由于本发明中活期产品以铜宝为例，因此，活期产品资产的流动性诉求的计算公式为：

tb_daily_score＝80+(0.35*铜宝提现比例+0.65*铜宝提现次数/5)*20；

S302：获取历史交易行为记录中的用户最近一个月每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数，根据每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数测算除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求，为简化数据统计，先将产品期限进行分段处理，并定义各期限产品的流动性得分，如下表所示：

产品期限	产品期限分段	流动性得分
			2-15天	1	90
16-35天	2	80
			36-70天	3	70
71-100天	4	60
			101-190天	5	50
191-370天	6	40
			370天以上	7	30

其中，铜宝的流动性得分为100分，产品期限越长流动性总得分越低，铜贝属于2-15天产品，铜升花属于16-35天产品；因此，

除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求的计算公式为：

式中，amt_i、num_i分别表示为期限类别为i的产品的金额与个数，total_amt、total_num分别表示为用户持有资产的总金额与持有产品的总个数，(10-i)*10实质上也就是指各期限类别产品的流动性得分。

S303：获取活期产品资产的平均占比和除活期产品外的其它产品的资产的平均占比，分别用tb_r和prod_r表示，该处的prod_r与上述风险承受能力中的不同之处在于，评估风险承受能力中仅表示为非标产品的平均占比，但是此处不仅表示非标产品的平均占比，还包括了除流动性为100的活期产品外的超短期产品(铜贝)和阶梯收益产品(铜升花)；

S304：根据活期产品资产的流动性诉求、活期产品资产的平均占比以及除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求和平均占比测算用户对资金的初始的流动性诉求；初始的流动性诉求计算公式为：Is＝tb_r*tb_daily_score+prod_r*prod_score，该步骤目的在于考虑到用户购买短期产品并不都是因为用户在短期内需要用到资金，还可能是因为用户考虑到平台风险从而购买短期产品，因此对于初步得到的流动性诉求得分进行小幅度调整，以减小平台风险等因素对于用户对资金流动性诉求的影响。

S305：将用户对资金的初始的流动性诉求结合用户在最近一个月内余额未减少的天数占比测算最终的流动性诉求，并将最终的流动性诉求最为用户的流动性诉求。最终的流动性诉求的计算公式为：式中，ratio表示为用户在最近一个月内余额未减少的天数占比。

除上述步骤外，步骤S102中还包括：

在步骤S302后，获取用户在一个月前的当天所持有的资产，并对该资产的金额进行衰减处理。具体内容如下：将用户一个月前的当天所持有的资产乘以用户购买该产品距今的月份的倒数，以此作为用户持有该产品的金额。例如用户在4个月之前5个月之内购买了1000元的期限为365天的产品，那么变换后的用户目前持有该资产的金额为1/5*1000＝200元。注：处理持有资产金额是因为有些用户只在刚注册时购买过一次铜本息产品，之后并无购买行为，该购买行为难以准确的表达用户目前对资金流动性的诉求，因此对持有资产的金额加上权重以降低持有资产对于模型结果的影响。

从用户的风险承受能力与流动性诉求两个维度将用户分为保守型、稳健型、平衡型、成长型以及进取型用户，风险承受能力与流动性诉求均以得分形式进行展示，通过用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别。

各类用户的类中心如下：

用户类型	风险承受能力得分	流动性诉求得分
			保守型	25	85
稳健型	28	74
			平衡性	36	68
成长型	42	53
			进取型	53	39

在确定用户所属的类别后，筛选用户所属类别中的收益率最高或流动性最高的产品组合方式为当前用户配置产品，生成对应的产品组合。

若筛选用户所属类别中的流动性最高的产品组合方式，则选择风险承受能力不小于类中心风险承受能力，且流动性诉求/风险承受能力最大的那个点的产品组合方式作为流动性最高的产品组合方式。其中，保守型用户的流动性最高的产品组合方式需满足条件为：

rs1_center≤rs1_optimal≤rs2_center

其中rs1_optimal、ls1_optimal分别是保守型用户中风险承受能力得分与流动性诉求得分的最优点，即要求的值，rs1_center是保守型用户类中心的风险承受能力得分，rs2_center是稳健型用户类中心的风险承受能力得分，rs1、ls1分别是保守型用户中每个用户的风险承受能力得分与流动性诉求得分。除此之外，稳健型、平衡型、成长型用户流动性最高的产品组合方式的选择方法同保守型用户相同。

进取型用户的流动性最高的产品组合方式需满足条件为：

rs5_ center≤rs5_optimal

其中rs5_optimal、ls5_optimal分别是进取型用户中风险承受能力得分与流动性诉求得分的最优点，即要求的值，rs5_center是进取型用户类中心的风险承受能力得分，rs5、ls5分别是进取型用户中每个用户的风险承受能力得分与流动性诉求得分。

若筛选用户所属类别中的收益率最高的产品组合方式，则选择距离本类类中心最远且距离下个类中心最近的那个点的产品组合方式作为收益率最高的产品组合方式。其中，保守型用户的收益率最高的产品组合方式需满足条件为：

rs1_center≤rs1_optimal≤rs2_center

其中rs1_optimal、ls1_optimal分别是保守型用户中风险承受能力得分与流动性诉求得分的最优点，即要求的值，rs1_center、ls1_center分别是保守型用户类中心的风险承受能力得分与流动性诉求得分，rs2_center、ls2_center是稳健型用户类中心的风险承受能力得分与流动性诉求得分，rs1、ls1分别是保守型用户中每个用户的风险承受能力得分与流动性诉求得分。除此之外，稳健型、平衡型、成长型用户收益率最高的产品组合方式的选择方法同保守型用户相同。

进取型用户的收益率最高的产品组合方式需满足条件为：

rs5_center≤rs5_optimal

(rs5_optimal-rs5_center)²+(ls5_optimal-ls5_center)²

＝max[(rs5-rs5_center)²+(ls5-ls5_center)²]

其中rs5_optimal、ls5_optimal分别是进取型用户中风险承受能力得分与流动性诉求得分的最优点，即要求的值，rs5_center、ls5_center分别是进取型用户类中心的风险承受能力得分与流动性诉求得分，rs5、ls5分别是进取型用户中每个用户的风险承受能力得分与流动性诉求得分。

综合上述的内容，在用户所属类别以及最优点确定的情况下，各用户群体最优点下资产配置问题就转化为类似于条件约束下的最优化问题。因此，在该问题中，默认为用户配置三种类别的产品，每类产品的最低配比是10％，步长设置为0.05，正常情况下各类用户的风险承受能力得分的波动限制在1分之内，流动性诉求得分不小于最优点的流动性诉求得分的原则为用户提供低风险高流动性高收益的资产配置方案(即推送给用户的产品组合)。以保守型用户为例具体算法如下：

对于保守型用户高收益资产配置问题转化为如下条件约束下的最优化问题：

目标函数是投资组合的预期最大收益，即：

max(a1*profit1+a2*profit2+a3*profit3)

约束条件是：

24≤a1*rs1a2*rs2+a3*rs3≤25

79≤a1*ls1a2*ls2+a3*ls3≤82

a1+a2+a3＝1

a1、a2、a3均不小于0.1

其中a1、a2、a3为三类产品的占比，profit1、profit2、profit3分别为三类产品的收益率(每一类产品的收益率以最近三个月该类别产品的平均收益率计算，这是因为各类别产品收益率在短时间内变化不大)，rs1、rs2、rs3分别为三类产品的风险值，ls1、ls2、ls3分别为三类产品的流动值，25、79分别是保守型用户中高收益最优点，24、82分别是保守型用户高收益最优点经过波动后的值。

在本发明的另一实施例中，在用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别后，根据当最近三个月发售的各类产品的平均收益率重新计算用户所属类别中产品组合的收益率，选择收益率最大的产品组合为当前用户配置产品组合。

对产品组合进行收益率计算，具体包括以下步骤：

S401：获取用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率；

S402：将用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率结合一定比重测算收益率，收益率的计算公式为：

收益率＝40+(profit-min_profit)/(max_profit-min_profit)*60，

其中，profit表示为用户当天的年化收益率，max_profit表示为当天有收益的用户中最大年化收益率，min_profit表示为当天有收益的用户中最小年化收益率。

上述的收益率计算不仅可用于为用户配置产品组合，并且可对配置后的产品组合进行计算，便于用户直接观察产品组合调整后的收益变化，若收益率变大，则说明产品组合调整是有利于收益最大化的方向调整。

在本发明的另一实施例中，还包括以下步骤：获取用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别，根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别测算用户的投资分散程度。具体包括以下步骤：

S501：根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别统计用户当天持有产品的类别个数、产品对应商户的商户个数以及产品对应资产类别的资产类别个数；

S502：通过用户当天持有产品的类别个数确定产品类别对应的金额的变异系数，通过产品对应商户的商户个数确定商户对应的金额的变异系数，通过产品对应资产类别的资产类别个数确定资产类别对应的金额的变异系数；

S503：获取变量对应的权重，所述变量包括产品的类别个数、商户个数、资产类别个数、产品类别对应的金额的变异系数、商户对应的金额的变异系数以及资产类别对应的金额的变异系数；

S504：根据变量及其对应权重测算用户的投资分散程度。

投资分散程度也通过得分方式直观呈现给用户，有利于用户直接观察自己的投资分布广度，根据该投资分散程度调整产品组合。

本发明以研究用户为重点，结合用户行为特征分析、问卷调查等更为精准地刻画用户属性，从而帮助用户结合自身投资特征去改进配置，智能地分散投资，在控制风险的同时，获得最大投资收益。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明，应当理解，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围。特别指出，对于本领域技术人员来说，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种理财产品推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

设置用户群体类别，并初始各类的类中心；

获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求；

获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力；

根据用户的风险承受能力和流动性诉求到类中心的欧氏距离来确定用户所属的类别；

筛选用户所属类别中的收益率最高或流动性最高的产品组合方式为当前用户配置方案，生成对应的产品组合。

2.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述获取用户的风险测评结果，并结合用户的历史交易行为记录测算用户的风险承受能力，具体包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和期限测算非标产品的平均期限；

获取历史交易行为记录中的用户购买的非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级，根据非标产品的总个数以及每个产品的金额和风险等级测算非标产品的平均风险等级；

根据非标产品的平均期限和平均风险等级确定平均期限和平均风险等级的权重，根据平均期限和平均风险等级的权重计算非标产品的得分系数；

根据历史交易行为记录获取活期产品、超短期产品、阶梯收益产品以及非标产品在最近一个月的余额平均占比，以各自产品的余额平均占比作为各自产品的权重；

获取预设的活期产品、超短期产品、阶梯收益产品的得分系数，结合其各自产品的权重测算初始的风险承受能力；

将初始的风险承受能力结合风险测评结果按一定比重求得最终的风险承受能力，并将最终的风险承受能力作为用户的风险承受能力。

3.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述获取用户的历史交易行为记录，并根据获取的历史交易行为记录测算用户的流动性诉求，具体包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中的用户最近一个月活期产品中资金的提现次数和提现比例，根据活期产品中资金的提现次数和提现比例测算活期产品资产的流动性诉求；

获取历史交易行为记录中的用户最近一个月购买每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数，根据每个期限类别的产品的金额、产品个数以及用户持有资产的总金额和持有产品的总个数测算除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求；

获取活期产品资产的平均占比和除活期产品外的其它产品的资产的平均占比；

根据活期产品资产的流动性诉求、活期产品资产的平均占比以及除活期产品外的其它产品的资产的流动性诉求和平均占比测算用户对资金的初始的流动性诉求；

将用户对资金的初始的流动性诉求结合用户在最近一个月内余额未减少的天数占比测算最终的流动性诉求，并将最终的流动性诉求作为用户的流动性诉求。

4.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述筛选用户所属类别中的流动性最高的产品组合方式，具体包括以下步骤：

选择风险承受能力不小于类中心风险承受能力，且流动性诉求/风险承受能力最大的那个点的产品组合方式作为流动性最高的产品组合方式。

5.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述筛选用户所属类别中的收益率最高的产品组合方式，具体包括以下步骤：

选择距离本类类中心最远且距离下个类中心最近的那个点的产品组合方式作为收益率最高的产品组合方式。

6.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，还包括根据最近三个月各类产品的平均收益率计算用户所属类别中产品组合的收益率，选择收益率最大的产品组合为当前用户配置方案，生成对应的产品组合。

7.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取历史交易行为记录中用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别，根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别测算用户的投资分散程度。

8.根据权利要求7所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别测算用户的投资分散程度，具体包括以下步骤：

根据用户持有产品对应的类别、商户以及资产类别统计用户当天持有产品的类别个数、产品对应商户的商户个数以及产品对应资产类别的资产类别个数；

通过用户当天持有产品的类别个数确定产品类别对应的金额的变异系数，通过产品对应商户的商户个数确定商户对应的金额的变异系数，通过产品对应资产类别的资产类别个数确定资产类别对应的金额的变异系数；

获取变量对应的权重，所述变量包括产品的类别个数、商户个数、资产类别个数、产品类别对应的金额的变异系数、商户对应的金额的变异系数以及资产类别对应的金额的变异系数；

根据变量及其对应权重测算用户的投资分散程度。

9.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，还包括对产品组合进行收益率计算，具体包括以下步骤：

获取用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率；

将用户当天的年化收益率、当天有收益的用户中最大年化收益率以及当天有收益的用户中最小年化收益率结合一定比重测算收益率，收益率的计算公式为：收益率＝40+(profit-min_profit)/(max_profit-min_profit)*60，

其中，profit表示为用户当天的年化收益率，max_profit表示为当天有收益的用户中最大年化收益率，min_profit表示为当天有收益的用户中最小年化收益率。