CN117350860A - 资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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CN117350860A
CN117350860A CN202311280025.7A CN202311280025A CN117350860A CN 117350860 A CN117350860 A CN 117350860A CN 202311280025 A CN202311280025 A CN 202311280025A CN 117350860 A CN117350860 A CN 117350860A
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蒋鑫婕
武泰宇
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Abstract

本申请提供一种资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模；根据所述当前周期的资产包价值规模、所述当前周期的资产包盈亏价值规模以及所述当前周期的前一周期的资产包净值，确定所述当前周期的资产包份额；根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值。提高计算资产包净值的准确性以及减少计算的复杂度。

Description

资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及互联网技术领域，具体而言，涉及一种资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
客户资产管理指的是投资顾问在围绕客户的财富管理需求，为客户提供全方位的财富管理咨询。投资顾问名下客户资产管理规模，也即是资产包(Asset UnderManagement，简称AUM)，由证券公司投资顾问名下在管客户账户资产构成，包括交易型资产、代销资产、重点资产和其他资产等各种金融资产。当前，投资顾问名下的资产管理规模为所有在管客户账户资产的总和。
目前，投资顾问的资产包的计算存在如下缺点：不同类型的资产需要采用不同的计算方法，且现有技术中仅能计算得到各类资产的自己的净值，无法准确直观的计算得到整个资产包的净值，要得到整个资产包净值的计算复杂度高，同时，由于资产的价格波动影响以及资产的动态流动性的影响导致计算结果存在偏差，导致无法准确的计算出投资顾问的资产包数据。
发明内容
本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，提高资产包净值计算的准确性。
为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供了一种资产包数据处理方法，应用于电子设备，所述方法包括：
获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；
根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模，所述资产包价值规模用于反映所述资产包的标准价值，所述资产包盈亏价值规模用于反映所述资产包的盈亏标准价值；
根据所述当前周期的资产包价值规模、所述当前周期的资产包盈亏价值规模以及所述当前周期的前一周期的资产包净值，确定所述当前周期的资产包份额；
根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值，所述资产包净值用于指示所述资产包的盈亏。
可选的，所述根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值之后，还包括：
根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值。
可选的，所述根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包净值输入至预先训练得到的时间序列预测模型中，由所述时间序列预测模型预测得到所述当前周期的下一周期的资产包净值。
可选的，所述根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定所述用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模之前，包括：
获取当前周期内的资产集合中各类资产的资产数据以及各类资产的收入数据；
根据所述资产数据以及所述收入数据，确定各类资产的资产投资贡献价值倍数。
可选的，所述根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模，包括：
计算各类资产的资产金额与各类资产预先确定的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的价值规模；
将各类资产的价值规模相加，得到所述资产包价值规模；
计算各类资产的资产投资盈亏金额与各类资产的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的盈亏价值规模；
将各类资产的盈亏价值规模相加，得到所述资产包盈亏价值规模。
可选的，所述根据所述当前周期的资产包价值规模、所述当前周期的资产包盈亏价值规模以及所述当前周期的前一周期的资产包净值，确定所述当前周期的资产包份额，包括：
计算所述资产包价值规模与所述资产包盈亏价值规模之差，得到差值；
将所述差值与所述当前周期的前一周期的资产包净值相除，得到所述当前周期的资产包份额。
可选的，所述根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包价值规模与所述当前周期的资产包份额相除，得到所述当前周期内的资产包净值。
第二方面，本申请实施例还提供了一种资产包数据处理装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；
确定模块，用于根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定所述用户的资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模，所述资产包价值规模用于指示所述资产包的标准价值，所述资产包盈亏价值规模用于指示所述资产包的盈亏标准价值；
确定模块，用于根据所述资产包价值规模、所述资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期内的资产包份额；
确定模块，用于根据当前周期内的资产包份额以及所述资产包价值规模，确定当前周期内的资产包净值，所述资产包净值用于指示所述资产包的盈亏。
可选的，所述确定模块具体用于：
根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值。
可选的，所述根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包净值输入至预先训练得到的时间序列预测模型中，由所述时间序列预测模型预测得到所述当前周期的下一周期的资产包净值。
可选的，所述确定模块具体用于：
获取当前周期内的资产集合中各类资产的资产数据以及各类资产的收入数据；
根据所述资产数据以及所述收入数据，确定各类资产的资产投资贡献价值倍数。
可选的，所述确定模块具体用于：
计算各类资产的资产金额与各类资产预先确定的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的价值规模；
将各类资产的价值规模相加，得到所述资产包价值规模；
计算各类资产的资产投资盈亏金额与各类资产的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的盈亏价值规模；
将各类资产的盈亏价值规模相加，得到所述资产包盈亏价值规模。
可选的，所述确定模块具体用于：
计算所述资产包价值规模与所述资产包盈亏价值规模之差，得到差值；
将所述差值与所述当前周期的前一周期的资产包净值相除，得到所述当前周期的资产包份额。
可选的，所述确定模块具体用于：
将所述当前周期的资产包价值规模与所述当前周期的资产包份额相除，得到所述当前周期内的资产包净值。
第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当应用程序运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行上述第一方面所述的资产包数据处理方法的步骤。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被读取并执行上述第一方面所述的资产包数据处理方法的步骤。
本申请的有益效果是：
本申请提供的一种资产包数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，通过根据不同类型资产的资产金额、资产盈亏金额以及不同类型预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模，可以使得到的资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模更准确，避免由于不同类型的资产的价值不同、资产价格波动，造成计算得到的资产包的价值规模以及资产包盈亏价值规模的结果的差异；之后通过当前周期的资产包价值规模、当前周期的资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期的资产包份额，可以使确定得到的当前周期的资产包份额更准确；最后根据当前周期的资产包份额以及当前周期的资产包价值规模，确定得到当前周期的资产包净值更准确。同时，简化了资产包计算的复杂度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种资产包数据处理方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的另一种资产包数据处理方法的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的又一种资产包数据处理方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种资产包数据处理方法的装置示意图；
图5为本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。
证券公司中的投资顾问管理的客户资产可以包括证券、基金、债券等多种类型的资产，不同类型的资产净值的计算方式不同且各资产的价值存在差异。因此，在计算投资顾问在管的资产包数据时，不同类型的资产可能需要采用不同的计算方法，增加了资产包计算的复杂度。对于证券、基金等金融产品价格波动频繁的资产，如果通过计算时点使得计算的资产包数据的准确性差。
因此，本申请实施例提供了一种资产包数据处理方法，能够准确的计算到资产包的净值。
可选地，本申请实施例所提供的资产包数据处理方法应用于电子设备中，该电子设备例如可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、台式电脑等具有计算处理能力以及显示功能的终端设备，或者也可以是服务器。具体可以应用于终端设备中的应用程序，例如：手机的APP(application，手机软件)、电脑上的应用系统等。
下面来具体解释本申请实施例中提供的资产包数据处理的具体实施过程。
图1为本申请实施例提供的一种资产包数据处理方法的流程示意图，该方法的执行主体如前述的电子设备。如图1所示，该方法包括：
S101、获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额。
其中，当前周期中的周期可以指的是一天的时间周期，也可以指的是一周的时间周期，或者也可以为其他时长的时间周期，可以根据实际需求进行设置。该用户可以指的是证券公司的投资顾问，每个投资顾问名下在管的资产包中可以包括至少一种类型的资产，例如基金、证券、现金、股票等不同类型的资产；且每个投资顾问明下在管的资产包中可以包括至少一个客户的资产。
可选的，获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额，则指的是当前周期内投资顾问名下在管的资产包中所有客户的不同类型的资产金额以及投资盈亏金额。
S102、根据资产金额、资产盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模。
其中，资产包价值规模可以反映该资产包的标准价值，可以为资产包中各类资产按照资产投资贡献价值倍数线性加权求和得到。资产包盈亏价值规模可以反映的是资产盈亏标准价值，可以为资产包中各类资产盈亏按照资产投资贡献价值倍数线性加权求和得到。
S103、根据当前周期的资产包价值规模、当前周期的资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期的资产包份额。
可选的，若当前周期为计算资产包的整个周期的首个周期，则将当前周期的资产包净值设置为固定常数。例如需要计算的该资产包的整个周期为5天时长，则对于第一天的资产包净值，设置为1。
S104、根据当前周期的资产包份额以及当前周期的资产包价值规模，确定当前周期的资产包净值。
其中，资产包净值用于指示资产包的盈亏。
本实施例中，通过根据不同类型资产的资产金额、资产盈亏金额以及不同类型预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模，可以使得到的资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模更准确，避免由于不同类型的资产的价值不同、资产价格波动，造成计算得到的资产包的价值规模以及资产包盈亏价值规模的结果的差异；之后通过当前周期的资产包价值规模、当前周期的资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期的资产包份额，可以使确定得到的当前周期的资产包份额更准确；最后根据当前周期的资产包份额以及当前周期的资产包价值规模，确定得到当前周期的资产包净值更准确。同时，简化了资产包计算的复杂度。
可选的，上述S104中根据当前周期的资产包份额以及当前周期的资产包价值规模，确定当前周期的资产包净值之后，可以包括：
可选的，可以根据当前周期的资产包净值预测当前周期的下一周期的资产包净值。
示例性的，可以根据当日的资产包净值预测下一日的资产包净值。
可选的，上述根据当前周期的资产包净值预测当前周期的下一周期的资产包净值，可以包括：
将当前周期的资产包净值输入至预先训练得到的时间序列预测模型中，有该时间序列预测模型预测得到当前周期的下一周期的资产包净值。
具体地，可以将当前周期以及整个周期中的当前周期之前的所有周期的净值结果输入至预选训练得到的时间序列预测模型中，时间预测模型中可以根据历史净值数据预测得到当前周期的下一周期的资产包净值。例如可以使用自回归差分异动平均模型进行预测。
示例性的，若当前周期为T，则将T的资产包净值、T-1资产包净值、T-2的资产包净值、T-3的资产包净值等输入至自回归差分异动平均模型中进行预测，预测得到T+1的资产包净值。例如计算资产包的整个周期为5天，当前周期为第三天，则将第一天的资产包净值、第二天的资产包净值以及第三天的资产包净值输入至自回归差分异动平均模型中进行预测，预测得到第四天的资产包净值。
可选的，在每一次预测完下一周期的资产包净值之后，可以根据当前所有周期的资产包净值的数据对时间序列预测模型的参数进行更新，可以使得时间序列预测模型更优化，从而使预测得到的下一周期的资产包净值更准确。
本实施例中，通过预先训练得到的时间序列预测模型对当前周期的下一周期的资产包净值进行预测，可以根据预测的资产包净值结合资产配置偏离度，提前预判资产包净值的趋势和走势，使得用户可以基于预测的资产包净值进行下一周期的资产包管理。
图2为本申请实施例提供的另一种资产包数据处理方法的流程示意图，如图2所示，上述S102中根据资产金额、资产盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模之前，可以包括：
S201、获取当前周期内的资产集合中各类资产的资产数据以及各类资产的收入数据。
其中，该资产集合指的是证券公司所有投资顾问名下在管的所有类型资产的集合，若该资产集合中所有的资产类型包括普通账户、信用账户以及期权账户，则可以从该资产集合中获取到普通账户资产数据、普通账户收入数据、信用账户资产数据、信用账户收入数据、期权账户资产数据、期权账户收入数据。
S202、根据资产数据以及收入数据，确定各类资产的资产投资贡献价值倍数。
具体地，将各类资产的收入数据与各类资产的资产数据相除，得到各类资产的资产收入率，则，资产收入率i＝收入数据i/资产数据i，其中，i指的是不同类型的资产；将各类资产的收入率与各类资产的资产收入率的平均值相除，得到各类资产的资产投资贡献价值倍数，则，资产投资贡献价值倍数i＝资产收入率i/(资产收入率i/n)，其中，n指的是资产集合中资产类型的总数量，/>资产收入率i/n指的是各类资产的资产收入率的平均值。
示例性的，对于上述普通账户、信用账户以及期权账户的资产根据上述S202计算得到的各类资产的资产收入率以及各类资产的资产投资贡献价值倍数可以使用下述表1来表示，下述表1仅仅为一个示例性的。
资产 收入 资产收入率 资产投资贡献价值倍数
普通账户资产 普通账户收入 0.13％ 0.11
信用账户资产 信用账户收入 2.04％ 1.71
期权账户资产 期权账户收入 6.92％ 5.82
本实施例中，通过根据当前期内的资产集合中的不同类型的收入以及资产计算资产收入率以及资产投资贡献价值，并且以各类资产的收入率的平均值为基准，可以避免资产的价格波动的影响，使得计算得到的数据更准确。
图3为本申请实施例提供的又一种资产包数据处理方法的流程示意图，如图3所示，上述S102中根据资产金额、资产盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模，可以包括：
S301、计算各类资产的资产金额与各类资产预先确定的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的价值规模。
其中，该各类资产的资产金额指的是用户在管的资产包中的各类资产的资产金额，该用户指的是每个投资顾问。
具体地，资产价值规模i＝资产金额i×预先确定的资产投资贡献价值倍数i，其中，i指的是资产的类型。
S302、将各类资产的价值规模相加，得到资产包价值规模。
具体地，其中m指的是用户的资产包中包含的所有资产包类型的总数量。
S303、计算各类资产的资产投资盈亏金额与各类资产的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的盈亏价值规模。
其中，该各类资产的资产投资盈亏金额指的是用户在管的资产包中的各类资产的资产投资盈亏金额。
具体地，资产盈亏价值规模i＝资产投资盈亏金额×资产投资贡献价值倍数i，其中，i指的是资产的类型。
S304、将各类资产的盈亏价值规模相加，得到资产包盈亏价值规模。
具体地，其中m指的是用户的资产包中包含的所有资产包类型的总数量。
本实施例中，通过根据各类资产的资产金额以及各类资产的投资贡献价值倍数，确定的各类资产的资产价值规模，避免了不同资产的价值差异导致计算的资产包价值规模的差异。
可选的，上述S103中根据当前周期的资产包价值规模、当前周期的资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期的资产包份额，可以包括：
可选的，计算资产包价值规模与资产包盈亏价值规模之差，得到差值，将该差值与当前周期的前一周期的资产包净值相除，得到当前周期的资产包份额。
具体地，资产包份额(T)＝(资产包价值规模(T)-资产包盈亏价值规模(T))/资产包净值(T-1)，其中T指的是当前周期，T-1指的是当前周期的前一周期。
可选的，上述S104中根据当前周期的资产包份额以及当前周期的资产包价值规模，确定当前周期的资产包净值，可以包括：
可选的，将当前周期的资产包价值规模与当前周期的资产包份额相除，得到当前周期的资产包净值。
具体地，资产包净值＝资产包价值规模/资产包份额。
可选的，若当前周期为整个周期的首个周期，则当前周期的前一周期不存在，则将当前周期中的一份资产包价值规模等同于一份资产包份额，则当前周期的资产包净值为1。对于其他周期的资产包净值，则根据该周期的前一周期的净值来计算。通过将每整个周期的首个周期的资产包净值设置为同一基准，可以避免资产动态变化前后基准不一导致计算得到的资产包净值不准确。
图4为本申请实施例提供的一种资产包数据处理方法的装置示意图，如图4所示，该装置包括：
获取模块401，用于获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；
确定模块402，用于根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定所述用户的资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模，所述资产包价值规模用于指示所述资产包的标准价值，所述资产包盈亏价值规模用于指示所述资产包的盈亏标准价值；
确定模块402，用于根据所述资产包价值规模、所述资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期内的资产包份额；
确定模块402，用于根据当前周期内的资产包份额以及所述资产包价值规模，确定当前周期内的资产包净值，所述资产包净值用于指示所述资产包的盈亏。
可选的，所述确定模块402具体用于：
根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值。
可选的，所述根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包净值输入至预先训练得到的时间序列预测模型中，由所述时间序列预测模型预测得到所述当前周期的下一周期的资产包净值。
可选的，所述确定模块402具体用于：
获取当前周期内的资产集合中各类资产的资产数据以及各类资产的收入数据；
根据所述资产数据以及所述收入数据，确定各类资产的资产投资贡献价值倍数。
可选的，所述确定模块402具体用于：
计算各类资产的资产金额与各类资产预先确定的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的价值规模；
将各类资产的价值规模相加，得到所述资产包价值规模；
计算各类资产的资产投资盈亏金额与各类资产的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的盈亏价值规模；
将各类资产的盈亏价值规模相加，得到所述资产包盈亏价值规模。
可选的，所述确定模块402具体用于：
计算所述资产包价值规模与所述资产包盈亏价值规模之差，得到差值；
将所述差值与所述当前周期的前一周期的资产包净值相除，得到所述当前周期的资产包份额。
可选的，所述确定模块402具体用于：
将所述当前周期的资产包价值规模与所述当前周期的资产包份额相除，得到所述当前周期内的资产包净值。
图5为本申请实施例提供的一种电子设备500的结构框图。如图5所示，该电子设备可包括：处理器501、存储器502。
可选的，还可以包括总线503，其中，所述存储器502用于存储有所述处理器501可执行的机器可读指令(例如，图4中的装置中获取模块、确定模块对应的执行指令等)，当电子设备500运行时，所述处理器501与所述存储器502存储之间通过总线503通信，所述机器可读指令被所述处理器501执行时执行上述方法实施例中的方法步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述资产包数据处理方法实施例中的方法步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块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是通过一些通信接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。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取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅为本申请的具体实施方式，但本申请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申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种资产包数据处理方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括：
获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；
根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模，所述资产包价值规模用于反映所述资产包的标准价值，所述资产包盈亏价值规模用于反映所述资产包的盈亏标准价值；
根据所述当前周期的资产包价值规模、所述当前周期的资产包盈亏价值规模以及所述当前周期的前一周期的资产包净值，确定所述当前周期的资产包份额；
根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值，所述资产包净值用于指示所述资产包的盈亏。
2.根据权利要求1所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值之后，还包括：
根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值。
3.根据权利要求2所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据当前周期的资产包净值预测所述当前周期内的下一周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包净值输入至预先训练得到的时间序列预测模型中，由所述时间序列预测模型预测得到所述当前周期的下一周期的资产包净值。
4.根据权利要求1所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定所述用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模之前，包括：
获取当前周期内的资产集合中各类资产的资产数据以及各类资产的收入数据；
根据所述资产数据以及所述收入数据，确定各类资产的资产投资贡献价值倍数。
5.根据权利要求1所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定用户在当前周期的资产包价值规模以及当前周期的资产包盈亏价值规模，包括：
计算各类资产的资产金额与各类资产预先确定的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的价值规模；
将各类资产的价值规模相加，得到所述资产包价值规模；
计算各类资产的资产投资盈亏金额与各类资产的资产投资贡献价值倍数的乘积，得到各类资产的盈亏价值规模；
将各类资产的盈亏价值规模相加，得到所述资产包盈亏价值规模。
6.根据权利要求1所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据所述当前周期的资产包价值规模、所述当前周期的资产包盈亏价值规模以及所述当前周期的前一周期的资产包净值，确定所述当前周期的资产包份额，包括：
计算所述资产包价值规模与所述资产包盈亏价值规模之差，得到差值；
将所述差值与所述当前周期的前一周期的资产包净值相除，得到所述当前周期的资产包份额。
7.根据权利要求1所述的资产包数据处理方法，其特征在于，所述根据所述当前周期的资产包份额以及所述当前周期的资产包价值规模，确定所述当前周期的资产包净值，包括：
将所述当前周期的资产包价值规模与所述当前周期的资产包份额相除，得到所述当前周期内的资产包净值。
8.一种资产包数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取当前周期内用户在管的资产包中各类资产的资产金额以及各类资产的投资盈亏金额；
确定模块，用于根据所述资产金额、所述投资盈亏金额以及预先确定的资产投资贡献价值倍数，确定所述用户的资产包价值规模以及资产包盈亏价值规模，所述资产包价值规模用于指示所述资产包的标准价值，所述资产包盈亏价值规模用于指示所述资产包的盈亏标准价值；
确定模块，用于根据所述资产包价值规模、所述资产包盈亏价值规模以及当前周期的前一周期的资产包净值，确定当前周期内的资产包份额；
确定模块，用于根据当前周期内的资产包份额以及所述资产包价值规模，确定当前周期内的资产包净值，所述资产包净值用于指示所述资产包的盈亏。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有所述处理器可执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述的资产包数据处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-7任一项所述的资产包数据处理方法的步骤。
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