期貨市場數據挖掘

『壹』 最近學金融，好多知識看不懂啊::>_<:: 請結合大數據的理念對數據分析和數據挖掘能在金融市場的

首先是通過大數據可以分析客戶的個人信息，收入，風險偏好等，可以推薦相應的金融產品，如果哪些年齡段和工作的人群適合基金，保險和其它有價證券；
其次是金融產品的開發上，主要有保險產品和一些其它產品，通過發病率，災情概率等進行精算，開發出保險產品，一些其它的金融新產品也會涉及到數據分析；
再次是金融產品的定價及投資分析上，很多因素都會影響金融產品，如股票，期貨，現貨等，通過數據挖掘，找出其影響因素，進行價格分析。
大數據和數據挖掘主要有這幾方面的應用，當然還有其它的方面，很多論述金融與數據分析的書中有很多的，可以進一步研究，還望採納。

『貳』 求助offer怎麼選騰訊TEG數據挖掘崗/私募基金量化交易系統開發崗

量化對沖基金在國外發展稱為，甚至被稱為"抗跌神奇"。在國外一直被稱為股壇抗跌神話的量化對沖基金是否就此走下"神壇"？是否真的預示著其將有黯淡的未來？

按照現有量化基金主要的運作模式，大致分為三類：

一是多因子選股，單策略和多策略並行。多因子模型是應用最廣泛的一種選股模型。其基本思想是：找到影響股票投資收益率的一組主要指標，並依據這些指標構建一個股票組合，期望該組合在未來一段時間內獲得相對大盤的超額收益。除多因子選股外，很多量化基金還採取多種量化選股策略並行的模式，不同策略之間可以是平均分配資產，也可以設定不同的權重。

二是量化指數增強。量化指數增強型基金是指採取指數增強策略的主動管理型量化基金。與傳統的指數增強基金不同，這類產品具有以下幾個特點：1)股票投資范圍並沒有最低90%的限制，只需要滿足契約限定的是股票型或者混合型基金的配置要求；2)基金契約中並未明確增強的標的指數；3)實際運作過程中，投資標的指數成分股或者備選成分股的資產占基金股票資產的比例沒有最低80%的限制。

三是引入對沖機制，做絕對收益。股票對沖策略是指通過使用衍生品或者融券等做空手段，對沖持有的股票多頭頭寸的風險暴露，達到降低投資組合市場風險、獲取選股Alpha收益的一種對沖投資策略。國內目前發行的產品主要是市場中性策略，即一般要求的投資組合的風險暴露不超過其多頭頭寸的15%至20%，並且長期維持在這一水平。

一、基礎篇

1、在市場不穩定的情況下如何穩健套利？

套利，本就是很穩健的一種盈利方式。套利和盈利不同，相信您問的是在市場不穩定的情況下穩健"盈利"。先明確量化和對沖的概念，可下載OA系統中"量化對沖產品基礎知識學習手冊"進行詳細學習。量化對沖產品在構建股票多頭的同時，也構建期貨空頭。這種操作在市場不穩定時，可以對沖市場的系統風險，從而留下股票多頭特有的盈利。

2、量化對沖產品的操作流程是怎樣的？

先用量化投資的方式構建股票多頭組合，然後空頭股指期貨對沖市場風險，最終獲取穩定的超額收益。

3、收益方面、安全性方面哪個更有優勢?

量化對沖產品在收益方面和安全性方面都有優勢，屬於風險和收益高度匹配的高性價比產品。

4、量化對沖程序化交易的對象是什麼？

股票、債券、期貨、現貨、期權等等。

5、通過期貨對沖的那部分資金是不是一定加杠桿的？

是的。期貨是保證金交易，本身就帶有杠桿性質。但這部分的杠桿不是為了博取高收益而主動加杠桿，而是為了"等市值對沖"。比如2個億的基金，1.6個億買股票，剩餘0.4億做股指期貨空頭（這0.4個億為保證金，相當於做了市值1.6個億的股指期貨空頭），這樣下來整個基金幾乎無風險敞口。

6、針對目前的市場，量化對沖策略是不是以市場中性為主要策略點？

是的。

7、量化對沖類產品收益大概在什麼范圍內？

我國主流的市場中性策略的量化對沖產品，年化收益大概在10%-20%。

8、如何確定準確的貝塔因子系數，來安全的對沖掉系統風險？

國內主流的市場中性策略量化對沖基金是等市值對沖，比如2個億的基金，1.6個億買股票，剩餘0.4億做股指期貨空頭（這0.4個億為保證金，相當於做了市值1.6個億的股指期貨空頭），這樣下來整個基金幾乎無風險敞口。

9、量化對沖選股范圍都是哪些？大概選擇多少支股票呢？

目前國內的量化對沖產品選股范圍主要在A股內。股票的數量取決於量化對沖基金中對選股的量化要求，達標即入池，但是大多數量化對沖基金選股都達上百隻。

10、量化選股的具體方法是什麼？如何判斷量化模型選出來的股票就是能賺錢的股票？

量化選股的具體方法：量化投資一般會選出幾百支股票進行投資分析來分散風險，適合風險偏好低，追求穩定收入的投資者。量化分析師們在制定規則之後建立某個模型，先用歷史數據對其進行回測，看是否能賺錢；如果可以，就再注入小額資金，積累樣板外的實盤交易。實盤後如有盈利，就擴大資金量判斷其是否對投資結果帶來影響。最後運行的模型，都是經過千錘百煉的。

11、國內量化對沖使用的策略有哪些？

（1）主流：股票市場中性策略又稱alpha策略，是當前國內私募證券投資基金最常用的策略之一。

它從消除市場系統性風險（Beta）的維度出發，通過同時構建多頭和空頭頭寸對沖市場風險，以期獲得較穩定的絕對收益。國內通常的操作方式為：買入股票同時賣空與股票等市值的股指期貨（也可以採取融券方式），盈利模式為所買股票超越大盤的漲跌幅。

特點：較為穩健的策略，收益不高但穩定，回撤較小，適用於震盪市場，但是我國現在面臨的問題在於，市場對於對沖策略日趨上漲的需求與實際對沖工具不足的矛盾（如2014年下半年多數運用市場中性策略的機構因為持有成長股，但是當時沒有可以對沖成長股系統風險的股指期貨，所以他們只能選擇可以對沖大盤藍籌股風險的滬深300股指期貨，結果在大盤上漲、創業板下跌的行情中遭受了慘敗），多種股指期貨推出、股票期權上市以及融券業務的擴充能夠緩解此類問題。

（2）股票多空策略，類似於alpha策略，但不同於alpha策略的是其會有多頭敞口或者空頭敞口，股票多空策略的操作難度大，因為除了要進行標的選擇外，還需對大盤多空進行判斷即擇時。正因為如此，目前的量化多空策略，往往是以動量策略為主，即市場已經出現較為明顯的趨勢性上漲或者下跌行情時，再做相應的調整。

（3）CTA(期貨管理)策略，側重於期貨市場的投資，投資於股指期貨、外匯期貨、國債期貨等期貨/期權品種及相應的現貨品種。量化對沖類的管理期貨產品，就是用量化手段判斷買賣時點、用計算機程序化實現期貨的投資策略。由於期貨為T+0方式，因而採用程序化的高頻交易比手動交易具有天然優勢。從程序化交易這塊，期貨領域其實較為領先於股票領域，而且現在的期貨高頻策略已經由比拼策略思想提升到了比拼系統配置和下單速度等方面。特點：具有杠桿屬性，收益率較高，但在無趨勢的震盪行情中，由於杠桿特性會產生較大的回撤，受限於交易品種的成交量及活躍程度。

（4）套利復合策略，套利策略中最常見的是二級市場套利，包括商品跨期、跨品種套利，股指期貨跨期、期現套利、ETF跨市場、事件套利、延時套利等。由於國內的金融工具和金融品種都不多，國內的套利策略多為方向性套利，即依賴於價格的上漲下跌而尋找套利機會，國外的期權可以對波動率預測進行套利。

由於在市場行情不溫不火，波動較小時，這類策略往往找不到套利機會，因而國內的套利對沖基金往往會在無套利機會時，增加一些另外的小策略，構成套利復合策略。例如在套利機會較少時，套利基金會增加一小部分的趨勢投機或者股票市場中性等。長期來看，這種方式更利於產品的發展。

特點：在我國是一類性價比較高的策略，但是資金容量有限，機會有限，需要不斷開發新的策略；股票-期貨套利在震盪市場中隨著套利機會的增加而如魚得水，但在穩定、波動小的市場中表現欠佳；分級基金套利在單邊上漲市場中可以取得較高的收益，但是震盪市場中變現欠佳；目前主要問題是可套利品種不多、分級基金的活躍基金數不夠多難以承受較大資金進出、可用金融工具僅有股指期貨對沖性能不夠。

（5）宏觀對沖策略，宏觀策略是一種基於宏觀經濟周期理論對經濟增長趨勢、資金流動、政策變化等因素進行自上而下的分析，預期其對股票、債券、貨幣、商品、衍生品等各類投資品價格的影響，運用量化、定性分析方法作出投資決策並在不同大類資產之間甚至是不同國家之間進行輪動配置，以期獲得穩定收益。例如當對沖基金更看好未來美國經濟的復甦，就可以逐步做多美股資產，同時將資金撤出新興市場並做空新興市場資產來構建組合。該策略的成功取決於對全球宏觀經濟趨勢的判斷，判斷越准確，策略的效果越好。

12、量化對沖是否保本，風險多大？上下浮動多大？

量化對沖基金的合同與固定收益類信託、大部分銀行理財產品一樣，寫的是不保本。市場中性策略量化對沖產品（國內主流），短期內最大回撤在5%，長期內都是穩增值的。而且部分量化對沖產品還採取分級結構，通過劣後級的資金對優先順序投資者進行本金的保證。

13、風險收益方面跟陽光私募和信託有啥區別？

量化對沖產品也是一種陽光私募，相信您說的陽光私募指的是國內純做主動管理股票多頭的陽光私募基金，國內主流量化對沖產品的風險、收益介於主動管理股票多頭陽光私募和固定收益信託之間，但是夏普率（投資性價比）普遍高於其他兩種類型產品。

14、加杠桿和不加杠桿的區別在於哪裡？

加杠桿可能會帶來更多的收益，但是也要承擔更多的風險。

15、整個市場上的量化對沖產品如何對比？

從多個方面去比較，看運用的策略、公司成立的時長、看管理團隊的風格、看團隊旗下同時期管理基金的夏普比率、波動率。

16、量化選股的具體方法是什麼？如何判斷量化模型選出來的股票就是能賺錢的股票？

量化選股的具體方法：量化投資一般會選出幾百支股票進行投資分析來分散風險，適合風險偏好低，追求穩定收入的投資者。量化分析師們在制定規則之後建立某個模型，先用歷史數據對其進行回測，看是否能賺錢；如果可以，就再注入小額資金，積累樣板外的實盤交易。實盤後如有盈利，就擴大資金量判斷其是否對投資結果帶來影響。最後運行的模型，都是經過千錘百煉的。

二、進階篇

1、目前管理層在對沖這塊有一定的限制，那這個對量化對沖策略會不會產生一些影響？

禁止"做空"是禁止"裸做空"，並沒有禁止量化對沖的空單，故以市場中性為主的量化對沖產品並無受影響。政策上完全禁止市場上一切做空動作的概率極小。如果真遇到監管"昏招"，可以做套利策略，比如分級基金套利。

2、怎樣才能區別好的量化對沖策略與一般的策略？

好和不好要看和投資者的契合程度，對於追求穩健收益的投資者來說，市場中性策略的量化對沖產品是最合適的。在市場中性策略中，策略跑的時間越長、年化復合收益率相對較高、收益曲線表現越穩定、夏普率越高的產品相對更好。每年也有評測機構對各量化對沖產品進行綜合排名。

3、量化對沖是需要寫選股程序的，我們怎麼知道選股程序是否比較優質呢，並且能為客戶賺到正收益呢？

量化投資一般會選出幾百支股票進行投資分析來分散風險，而且加入對沖系統風險的工具，很適合風險偏好低，追求穩定收入的投資者。量化分析師們在制定規則之後建立某個模型，先用歷史數據對其進行回測，看是否能賺錢；如果可以，就再注入小額資金，積累樣板外的實盤交易。實盤後如有盈利，就擴大資金量判斷其是否對投資結果帶來影響。最後運行的模型，都是經過千錘百煉的。

4、股指期貨的金融種類不多怎麼辦？

現在已經有上證50期貨、中證500期貨、300期權、500期權、50期權等等，隨著未來各類對沖工具越來越多，系統風險能更有效對沖，可選策略會更多，燙平波動的效果更好。

5、過往產品的歷史、收益穩定性和回撤？

"對沖"的概念最早由AlfredW.Jones於1949年創立第一隻對沖基金時提出，他認為"對沖"就是通過管理並降低組合系統風險以應對金融市場變化。全球范圍內：截至2014年末，全球量化對沖基金管理資產規模已從1997年的1182億美元發展到3萬億美元(近18萬億人名幣)，增長20倍，年均復合增速20%。

我國范圍內：2014年以前，量化對沖私募發行主要依託信託平台、及券商資管平台；2014年以後，《私募投資基金管理人登記和基金備案辦法（試行）》實行，截至2015年2月7日，國內已完成登記的私募基金管理人為7358家，管理私募基金9156隻，管理規模2.38萬億元人名幣，如果估計證券投資類私募基金佔比40%、量化對沖占證券投資比為15%，則國內當前量化對沖私募的管理資產規模估計約1500億元，與全球3萬億美元（近18萬億人名幣）的規模相比，佔比約0.9%。我國主流的市場中性量化對沖產品收益穩定性極好。而且據相對完全統計，2015年6-7月（股災時），已經成立1年的127隻市場中性量化對沖產品中100隻逆市上漲，剩下那27隻回撤大都控制在5%之內。

補充問題：那這剩下的27隻沒有上漲什麼原因導致的？答：各家量化選股還是有非常小的差異性，少數產品在短期內收益有小幅回撤是很正常的，反觀這27隻產品一年之中的收益曲線，也都呈現出了"凈值穩增長"的態勢。

6、量化對沖項目在做對沖時是不是有比例限制，比如是不是只能拿出10%出來做對沖還是沒有規定？

國內主流的市場中性策略量化對沖基金是等市值對沖，比如2個億的基金，1.6個億買股票，另0.4億做股指期貨空頭，無風險敞口。

三、風險應對篇

1、量化對沖的風險點在哪？

最大的風險在於基金經理建的股票多頭所處的市場的β風險沒有得到有效對沖這是2014下半年對沖基金面對的主要矛盾，多種股指期貨推出、股票期權上市以及融券業務的擴充（利好：上證50、中證500股指期貨4月16日上市）能夠緩解此類問題。遇到這種極端情況，應對方式是：

（1）堅持持有，等待市場回歸均衡，量化對沖策略多數是長期有效的。

（2）一般此時期貨與現貨價格會出現大幅偏離，基差套利可以獲利或減少損失。

（3）現在已經有上證50期貨、中證500期貨、300期權、500期權、50期權等等，隨著未來各類對沖工具越來越多，系統風險能更有效對沖，可選策略會更多，燙平波動的效果更好。綜上，對於量化對沖，理解產品屬性，長期持有是應對風險最好的辦法。

2、量化對沖風險控制是如何做的？

量化對沖，故名思意，有量化，有對沖，對沖本就是一種風險控制（控制整體市場的風險），量化是一種嚴格的、利用計算機、利用程序的選股模式（控制的是人性的貪婪恐慌風險），另外量化對沖產品也設有預警和止損線，而且設置的較高（市場中性策略的量化對沖產品中，觸及止損線的產品極少）。

3、量化對沖可能出現虧損現象嗎？最大虧損可能是多少？

有可能出現，不同的策略有不同的回撤，阿爾法中性策略年度一般回撤5%-10%，量化對沖產品的止損線一般設置為0.9或者更高，這樣在基金出現少量虧損的情況下可以嚴格止損。

4、目前市場都採用中性策略，如果市場稍微有大的波動會不會加劇大幅振動的可能？

中性策略與市場的漲跌相關性很低，市場波動對策略的影響很低。

5、某些量化對沖產品近期的凈值小於1，怎麼理解？

各家量化選股還是有差異性，少數產品在短期內收益有小幅回撤是很正常的，反觀這些產品一年之中的收益曲線，也都呈現出了"凈值穩增長"的態勢。

6、可預見的政策性風險、可預見的市場性風險、可預見的操作性風險會有哪些?

這是一個非常寬泛的問題，雖然量化對沖在風險控制方面有優勢，但也面臨著各種不同的風險。可預見的政策性風險：因國家宏觀政策（如貨幣政策、財政政策、行業政策、地區發展政策等）發生變化，導致市場價格波動而產生風險。可預見的市場性風險：如多頭一方因持有股票會面對持有股票的一系列風險（價格波動風險、經濟環境風險、上市公司經營風險等），而空頭部分因持有空頭股指期貨會面對期貨投資的風險（杠桿風險、基差風險、平倉風險等），但正因為多頭風險與空頭風險可以大部分相互對沖，所以整體風險被控制在一個較安全的水平。

可預見的操作性風險：相關當事人在業務各環節操作過程中，因內部控制存在缺陷或者人為因素造成操作失誤或違反操作規程等引致的風險，如越權違規交易、會計部門欺詐、交易錯誤、IT系統故障等風險。當然這些可預見的風險，管理人都會提前做規避工作，盡全力做到"風險可控"。

四、營銷篇

1、客戶：相較目前的固收類的產品來說，收益沒有太大的優勢，同樣要承擔一定的風險，百分之十幾的收益我寧願選擇私募產品。

按照客戶風險偏好，對客戶資產進行最優配置。客戶想享受股票市場的收益，但又不太願意冒太大風險的可以推薦配置量化對沖。市場中性策略的量化對沖產品是介於固定收益與浮動收益之間的一種產品，稱為"類固定收益"，風險收益適中，預期收益10%-20%。

2、客戶：產品如遇虧損，止損策略怎麼進行，能保證我資金的安全嗎？

止損根據產品不同有不同的止損條件，阿爾法中性策略年度最大回撤一般在5%左右，產品的止損線一般設置為0.9或更高。而且量化對沖基金通過嚴格的量化選股 操作、等市值構建股指期貨空頭來對沖系統風險，雖然在合同中跟銀行理財、固定收益信託、主動管理型陽光私募產品一樣都無法寫上"保本"二字，但是您的資金 也是很安全的。

3、客戶：對國外這個模型不相信，對於投入到二級市場不抱信心。

模型其實並不復雜，而且都是經過反復的理論和實際驗證的，對二級市場不抱信心的客戶更加可以推薦量化對沖，量化對沖適合所有行情，不懼股市下跌。

4、傾向固收類客戶對政信類等更感興趣，對量化對沖比較猶豫，偏向高風險客戶又覺得收益不能動心。

政信類產品的收益率正在往下走，對風險厭惡型客戶的資產配置可以推薦量化對沖類的阿爾法策略，風險相對較小，收益預期相對比較穩定。而偏向高風險的客戶，也 可以進行細致分類。沒有人會願意為了追求一定的收益而承擔相對更高的風險，對於量化對沖產品來說，它的收益和風險是高度匹配的，也就是具有高投資性價比。

5、客戶：現在銀行和很多私募都准備做量化對沖，國家可能會出不利的政策？

國家對惡意做空以及惡意高頻交易操綜市場的行為的會進行查處，國內主流的量化對沖產品以市場中性策略為主，做多股票+做空股指期貨是同時進行的，而且做多與做空的頭寸一致，國家對這類產品干預的可能性極低。

6、客戶：具體的凈值計算方法，凈值創新高部分提取25%後，我的年化收益大概是多少？

扣除管理費、託管費、業績提成之後，客戶的收益在10%-20%區間，業績提成一般客戶80%，機構20%。

7、客戶：操作策略中，期限套利和跨期套利可以認為是無風險套利，但本身收益做不高，年化6-7%已經不錯，加了阿爾法套利，主動性加入後，風險就會增大，風險轉化為收益是很好，如果風險削減收益，這會影響凈值上升的斜率，本來斜率就很小，這樣體現的收益不大，即使波動也在較小范圍，我覺得不值。

量化對沖策略很多，無風險套利是其中一種，無風險套利的市場機會不是很多，可以作為基金的安全墊策略，阿爾法策略（也就是市場中性策略）是一種成熟策略，能夠長期操作，加入後會增加收益的穩定性，風險變小，阿爾法的收益高於套利的收益，加入後收益變大。

對沖的意義在哪裡？

對沖策略的"意義"在於去掉某種我們不想承擔的風險，從而只保留我們想要的風險。

原則：所有回報都對應著風險。大而化之甚至可以說風險和回報是一回事，本篇中，風險和回報兩個詞是可以互換的

以一隻股票來說，股票回報 = 自身經營回報 + 整個股市回報(β)。相應的，承擔的風險 = 自身經營風險 + 整個股市風險。

如果我們對某家公司有強烈的看法（好壞皆可）並且 我們並非股市專家在股市整體走勢預測上沒有優勢，那麼我們就可以選擇 買入股票（假設看好）+ 做空股指 以獲得純粹的公司自身經營回報。這時回報 = 股票回報 - 整個股市回報（股指）= 自身經營回報。風險也變成了只有自身經營風險。

例子1，假設我們是IT業內人士，對google未來幾年強烈看好，但是對經濟形勢沒看法，對股市大勢沒看法。就可以做多google做空股指來對沖掉股市的風險，假設股市上漲50%，google上漲70%，我們賺20%。股市下跌50%，google下跌30%，我們還是賺20%。只要我們判斷正確，"即google未來會很好"，我們就賺到了。

例子2，我們看好新浪，買了新浪股票，但新浪股票在nasdaq上市，是用美元計價的，我們又不是經濟學家，不知道將來人民幣對美元是漲還是跌，如果美元下跌了，那麼新浪股票（美元計價）相對於人民幣而言就是下跌了，風險也就變成了 = 新浪自身 + nasdaq + 美元/人民幣 。這時我們可以通過做空美元/人民幣期貨來對沖掉美元對人民幣下跌的風險。

再來說下，對沖這種做法的由來。

最早使用對沖Hedge這個詞的人是 阿爾弗雷德·溫斯洛·瓊斯(Alfred Winslow Jones,1900-1989)，他覺得股市難以預測，但預測一家公司的前景就容易多了，（ps.任何人都可以利用自己的行業知識挑出本行業內最好的公司，准確率比聽消息高多了），那麼我可以買入一家好公司，再賣出一家壞公司，這樣一來，股市的影響就被去掉了，只要對這兩家公司的看法沒錯就可以盈利了。

憑借這個理念，瓊斯在1949年開創了第一家現代模式的對沖基金，它使用的策略學名叫股票多空（equity long/short)。
阿爾弗雷德·溫斯洛·瓊斯(Alfred Winslow Jones,1900-1989)（社會學博士、前憤青、前CIA、前socialism粉、前納粹時期的猶太女德共的老公、前記者、前專欄作家）

股票多空策略，比我們剛才舉的例子稍微復雜一點點，區別在於做空那端不是股指而是另一隻股票，即買入好公司賣出壞公司，假設我們相信未來幾年蘋果比google好，我們就可以做多蘋果做空google，回報 = 蘋果好於google的那部分，同樣是對沖掉了股市波動的風險，只剩下了我們對蘋果和谷歌兩家公司的預期。這樣一來，不管納斯達克怎麼動，或者美國經濟怎麼糟糕都和我們沒關系了。

類似的，可口可樂/百事可樂，茅台/五糧液，中石化/中石油，sony/panasonic，通用/福特，這個列表可以無限延伸下去，只要我們是某行業里的專家，我們就可以通過做多好的+做空差的來獲利，而不管市場波動如何。（實踐表明，即便08年那種大跌也無所謂）

如今，股票多空策略是對沖基金領域里的重要分支，規模龐大，種類繁雜。而對沖的思想也擴展到金融領域的方方面面，我們可以對沖匯率風險，對沖利率風險，對沖某種原材料風險，只要你能想的到就行。但其思路從未變過，就是剝離我們不想要的風險。

『叄』 期指期貨怎麼炒謝謝

1、可以「做多」，也就是說，你看好某個品種以後會漲，所以，在低價位的時候買進，等價格漲高了賣出，比如橡膠1011端午前21000元買入，今天開盤價21740元賣出。

2、可以「做空」，也就是說，你認為某個品種以後會跌，所以，在高價位的時候先賣出，等價格跌下來了，再買入，比如橡膠1011，今天開盤21740元你賣出，然後在10：00的時候價格為21480你買入。

3、可以當天買入然後再賣出，也可以當天賣出然後馬上買入，術語叫「T＋0」。

4、杠桿作用。
比如橡膠1011，端午節前有21000元的價格，這個價格是1噸的價格，即21000元/噸，而橡膠一手是5噸，每次買賣都至少需要買賣1手，即21000元/噸 × 5噸/手 ＝ 105000元/手。

由於有杠桿作用，所以不需要全部付出10500元才可以買一手。比如由於過節，橡膠的保證金提高到15％（平時一般是11％），那麼，你買入或者賣出1手需要支付的金額是10500×15％＝15759元。

5、盈利和虧損的放大。

由於4，你的盈利和虧損都會放大的。

比如1，你的利潤並不是21740－21000＝740元 ，而是740元/噸 × 5噸/手 ＝3700元；

比如2，你的利潤並不是21740－21480＝260元，而是260元/噸 ×5噸/手 ＝ 1300元。

注意：如果你做反了，比如1，你在節前21000元的時候賣出，而今天開盤買入了，那麼，虧損也不是740元，而是3700元了。

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回答補充問題：

股指期貨跟商品期貨是一樣的，知識標的物不同。股指期貨的標的物是滬深300，比如IF1007標的物就是10年7月的滬深300指數，而商品期貨的標的物是對應的商品，比如滬銅1009對應的就是10年9月交割的上海銅。

「沽」和「揸」相對應，都是期貨、外匯術語。「沽」就是「做空」，「揸」就是「做多」。

沽期指就是做空股指期貨。

『肆』 光子量化交易系統用哪些技術構成的

以下內容取自其官網:
策略模型設計，風險動態管理技術，誤差校正技術，智能網格技術。

『伍』 企業數據挖掘實際運用的模型

企業數據挖掘實際運用的模型
這是好幾年前寫的一篇文章，今天突然翻出來看到，我覺得對於很多在做數據挖掘的朋友有一定參考。
聽了幾位從公司幾位同事和外面專家介紹關於數據挖掘、數據模型的一些東西。總的來說，很有收獲，當然收獲並不在具體的技術細節上。更多是在看法，理念上。
我以前也搞過很多模型，從最基本的聚類、決策樹、logisitic、回歸分析、生存分析、神經網路，還有市場調研中一些聯合分析、感知分析、因子分析/主成分分析，當然還有更高級一點的結構方程。在期貨公司呆的一年中，還搞過計量模型：ARMA簇、ARCH簇、VaR等，當時對自己產生的模型，感覺很不自信。因為當時的模型識別率指標（例如：R方，並沒有達到傳說中在學校做論文或者平時玩模型的90%以上），感覺這個模型就是不好的，並不完美。
去年抱著學習的心態，去一家數據量極其豐富的互聯網公司，想去看看大公司玩數據到什麼程度，雖然以前和許多牛人們交流過，但當時一直覺得應該不是這么簡單。
到新公司後同幾位做modeling的同事和聽了外部專家的演講，某種程度上我釋然的。感覺自己以前在做模型的時候，更多是在做學術研究一樣，也許和我是一個追求完美的人有關。
例如：模型成立的假設條件，與變數選擇。
模型的假設條件，對數據的分布要求；
模型的變數選擇，以及變數的各種預處理；
針對最終的目的理論上可以使用的模型，都去嘗試。比如:會員流失問題：決策樹、邏輯回歸、生存分析，我都會去嘗試使用，根據其最終的LIFT值最大的，然後選擇。
但實際上，從幾位同事與朋友的介紹來看，邏輯回歸是許多公司是都在用的模型，
為什麼不用更「高級」，更先進的模型呢？原因有二個：
第一個：模型的健壯性。這些模型都是被之前實踐證明是最好的，或者性能相對來說最穩定的。衡量的指標不外乎：穩定性、可解釋性（這點在商業很重要）、簡單性。
第二個：商業運用，已經是流程式的過程，不會輕易去改變，就是你生產線上一樣。模型的輕微改變可以要牽動許多方面，是一個大工程。
從與他們的交流來說，我好像忘記了一個東西：這些都是為商業服務的，商業過程不要太復雜，最好的商業模式往往是最簡單，不是嗎？
我的觀點：也許和自己的工作經歷有關，但是我覺得對於一個數據分析師或者是數據建模師來說，雖然你用的很簡單。但是你掌握的東西應該很多，很復雜，也正是因為有這些基礎，你才能選擇最好的模型，所以在玩數據挖掘或者數學建模為商業服務的時候，經驗很重要，當然這些專業知識的扎實也是最根本的之一。

『陸』 什麼企業會用到客戶關系管理系統麻煩告訴我

CRM系統
運用計算機自動化分析市場營銷、銷售、客戶服務，是企業能更高效地為客戶提供滿意、周到的服務，以提高
客戶滿意度
、忠誠度為目的的一種管理經營方式。
企業使用CRM系統是為了了解客戶行為，挖掘客戶潛在價值，使得企業將寶貴的客戶信息轉變為
客戶知識
。通過建立
數據倉庫
、運用
數據挖掘
等技術手段，對大量的客戶信息進行分析，可以讓企業更好地了解客戶的
消費模式
等信息，並對客戶進行分類，從而能針對客戶的實際需求，制訂相應的營銷戰略，開發出相應的產品或服務，更好地滿足客戶需求。
製造業中，重機械行業、
建材行業
、航空行業、汽車行業等大多數企業
由「以生產為中心」轉為「
以客戶為中心
」為發展方向，通過CRM系統對客戶進行分類管理，深入
潛在客戶
到成交客戶銷售進展周期，並針對客戶在各個階段的行為，反映出成交狀態以及銷售效率。通過不同角度的深入剖析，獲得不同形式的
銷售漏斗
，並通過提供針對性地
客戶關懷
，在提高
客戶忠誠度
的同時提高企業業績，從而達到「以客戶為中心」。
服務行業中，酒店行業、期貨行業、
醫葯行業
等隨著
企業信息化管理
的發展，維護客戶信息已成為重中之重。透析客戶整體狀況，實現客戶的價值量化管理，最終實現對服務行業的強而有力的控制。
不光只有製造業、服務業，還有新媒體行業、
IT行業
、
快消品
行業、
高科技行業
、制葯行業等具有銷售行為、需要
管理客戶關系
的行業都適用於CRM系統。

『柒』 浙江華坤道威數據科技有限公司怎麼樣

簡介：華坤道威是專注垂直領域的全產業鏈大數據營銷公司，為客戶提供全終端的互聯網精準營銷服務。自主研發DMP（數據管理平台）、DSP（精準投放平台）在內的一系列大數據應用平台，生成「平台+內容+終端+應用」垂直整合的閉環生態鏈模式，提供全終端精準投放平台、互聯網推廣優化、數據挖掘、創意服務等整合營銷解決方案。總部位於中國杭州，全國雇員約300人，業務影響力遍及全國大部分城市。
法定代表人：孟憲坤
成立時間：2008-12-01
注冊資本：5000萬人民幣
工商注冊號：330103000051218
企業類型：有限責任公司(自然人投資或控股)
公司地址：杭州市江干區華聯時代大廈A幢2404室

『捌』 證券軟體排行 期貨軟體排行

股票軟體即針對股票交易而開發的軟體系統，也被稱為炒股軟體，基礎功能包括財經資訊、股票行情、數據挖掘與分析、智能選股、交易系統。國內的股票軟體從上世紀九十年代初的少數幾家的獨領風騷，到已經發展成為百家齊放的局面，比較有代表性的軟體有：投資保姆、大智慧、錢龍、益盟操盤手、同花順、wind等，有的以行情實時性見長，有的以咨詢研究擅場，各具特色。

股票軟體的實質是通過對市場信息數據的統計，按照一定的分析模型來給出數（報表）、形（指標圖形）、文（資訊鏈接）。用戶則依照一定的分析理論，來對這些結論進行解釋，也有一些傻瓜式的易用軟體會直接給出買賣的建議。其實，比較正確，或者實在的用法，是應該挑選一款性能穩定、信息精準的軟體，結合自己的炒股經驗，經過摸索之後，形成一套行之有效的應用法則，那樣才是值得信賴的辦法，而機械地輕信軟體自動發出的進場離場的信號，往往會謬以千里。

『玖』 求量化投資數據挖掘與實踐pdf。

我這邊有兩本書，一本是量化投資基礎知識（涉及量化投資模型、期貨套利、期現套利、演算法交易等）另一本是數據挖掘：概念與技術與實戰（原書第3版）不知道是不是你想要的！你這個合並在一起的這本書沒有！！！

量化投資基礎知識（涉及量化投資模型、期貨套利、期現套利、演算法交易等）因為同時不能上傳2哥文件，你要的話我給你發郵箱！