期货市场数据挖掘

『壹』 最近学金融，好多知识看不懂啊::>_<:: 请结合大数据的理念对数据分析和数据挖掘能在金融市场的

首先是通过大数据可以分析客户的个人信息，收入，风险偏好等，可以推荐相应的金融产品，如果哪些年龄段和工作的人群适合基金，保险和其它有价证券；
其次是金融产品的开发上，主要有保险产品和一些其它产品，通过发病率，灾情概率等进行精算，开发出保险产品，一些其它的金融新产品也会涉及到数据分析；
再次是金融产品的定价及投资分析上，很多因素都会影响金融产品，如股票，期货，现货等，通过数据挖掘，找出其影响因素，进行价格分析。
大数据和数据挖掘主要有这几方面的应用，当然还有其它的方面，很多论述金融与数据分析的书中有很多的，可以进一步研究，还望采纳。

『贰』 求助offer怎么选腾讯TEG数据挖掘岗/私募基金量化交易系统开发岗

量化对冲基金在国外发展称为，甚至被称为"抗跌神奇"。在国外一直被称为股坛抗跌神话的量化对冲基金是否就此走下"神坛"？是否真的预示着其将有黯淡的未来？

按照现有量化基金主要的运作模式，大致分为三类：

一是多因子选股，单策略和多策略并行。多因子模型是应用最广泛的一种选股模型。其基本思想是：找到影响股票投资收益率的一组主要指标，并依据这些指标构建一个股票组合，期望该组合在未来一段时间内获得相对大盘的超额收益。除多因子选股外，很多量化基金还采取多种量化选股策略并行的模式，不同策略之间可以是平均分配资产，也可以设定不同的权重。

二是量化指数增强。量化指数增强型基金是指采取指数增强策略的主动管理型量化基金。与传统的指数增强基金不同，这类产品具有以下几个特点：1)股票投资范围并没有最低90%的限制，只需要满足契约限定的是股票型或者混合型基金的配置要求；2)基金契约中并未明确增强的标的指数；3)实际运作过程中，投资标的指数成分股或者备选成分股的资产占基金股票资产的比例没有最低80%的限制。

三是引入对冲机制，做绝对收益。股票对冲策略是指通过使用衍生品或者融券等做空手段，对冲持有的股票多头头寸的风险暴露，达到降低投资组合市场风险、获取选股Alpha收益的一种对冲投资策略。国内目前发行的产品主要是市场中性策略，即一般要求的投资组合的风险暴露不超过其多头头寸的15%至20%，并且长期维持在这一水平。

一、基础篇

1、在市场不稳定的情况下如何稳健套利？

套利，本就是很稳健的一种盈利方式。套利和盈利不同，相信您问的是在市场不稳定的情况下稳健"盈利"。先明确量化和对冲的概念，可下载OA系统中"量化对冲产品基础知识学习手册"进行详细学习。量化对冲产品在构建股票多头的同时，也构建期货空头。这种操作在市场不稳定时，可以对冲市场的系统风险，从而留下股票多头特有的盈利。

2、量化对冲产品的操作流程是怎样的？

先用量化投资的方式构建股票多头组合，然后空头股指期货对冲市场风险，最终获取稳定的超额收益。

3、收益方面、安全性方面哪个更有优势?

量化对冲产品在收益方面和安全性方面都有优势，属于风险和收益高度匹配的高性价比产品。

4、量化对冲程序化交易的对象是什么？

股票、债券、期货、现货、期权等等。

5、通过期货对冲的那部分资金是不是一定加杠杆的？

是的。期货是保证金交易，本身就带有杠杆性质。但这部分的杠杆不是为了博取高收益而主动加杠杆，而是为了"等市值对冲"。比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。

6、针对目前的市场，量化对冲策略是不是以市场中性为主要策略点？

是的。

7、量化对冲类产品收益大概在什么范围内？

我国主流的市场中性策略的量化对冲产品，年化收益大概在10%-20%。

8、如何确定准确的贝塔因子系数，来安全的对冲掉系统风险？

国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，剩余0.4亿做股指期货空头（这0.4个亿为保证金，相当于做了市值1.6个亿的股指期货空头），这样下来整个基金几乎无风险敞口。

9、量化对冲选股范围都是哪些？大概选择多少支股票呢？

目前国内的量化对冲产品选股范围主要在A股内。股票的数量取决于量化对冲基金中对选股的量化要求，达标即入池，但是大多数量化对冲基金选股都达上百只。

10、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？

量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。

11、国内量化对冲使用的策略有哪些？

（1）主流：股票市场中性策略又称alpha策略，是当前国内私募证券投资基金最常用的策略之一。

它从消除市场系统性风险（Beta）的维度出发，通过同时构建多头和空头头寸对冲市场风险，以期获得较稳定的绝对收益。国内通常的操作方式为：买入股票同时卖空与股票等市值的股指期货（也可以采取融券方式），盈利模式为所买股票超越大盘的涨跌幅。

特点：较为稳健的策略，收益不高但稳定，回撤较小，适用于震荡市场，但是我国现在面临的问题在于，市场对于对冲策略日趋上涨的需求与实际对冲工具不足的矛盾（如2014年下半年多数运用市场中性策略的机构因为持有成长股，但是当时没有可以对冲成长股系统风险的股指期货，所以他们只能选择可以对冲大盘蓝筹股风险的沪深300股指期货，结果在大盘上涨、创业板下跌的行情中遭受了惨败），多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充能够缓解此类问题。

（2）股票多空策略，类似于alpha策略，但不同于alpha策略的是其会有多头敞口或者空头敞口，股票多空策略的操作难度大，因为除了要进行标的选择外，还需对大盘多空进行判断即择时。正因为如此，目前的量化多空策略，往往是以动量策略为主，即市场已经出现较为明显的趋势性上涨或者下跌行情时，再做相应的调整。

（3）CTA(期货管理)策略，侧重于期货市场的投资，投资于股指期货、外汇期货、国债期货等期货/期权品种及相应的现货品种。量化对冲类的管理期货产品，就是用量化手段判断买卖时点、用计算机程序化实现期货的投资策略。由于期货为T+0方式，因而采用程序化的高频交易比手动交易具有天然优势。从程序化交易这块，期货领域其实较为领先于股票领域，而且现在的期货高频策略已经由比拼策略思想提升到了比拼系统配置和下单速度等方面。特点：具有杠杆属性，收益率较高，但在无趋势的震荡行情中，由于杠杆特性会产生较大的回撤，受限于交易品种的成交量及活跃程度。

（4）套利复合策略，套利策略中最常见的是二级市场套利，包括商品跨期、跨品种套利，股指期货跨期、期现套利、ETF跨市场、事件套利、延时套利等。由于国内的金融工具和金融品种都不多，国内的套利策略多为方向性套利，即依赖于价格的上涨下跌而寻找套利机会，国外的期权可以对波动率预测进行套利。

由于在市场行情不温不火，波动较小时，这类策略往往找不到套利机会，因而国内的套利对冲基金往往会在无套利机会时，增加一些另外的小策略，构成套利复合策略。例如在套利机会较少时，套利基金会增加一小部分的趋势投机或者股票市场中性等。长期来看，这种方式更利于产品的发展。

特点：在我国是一类性价比较高的策略，但是资金容量有限，机会有限，需要不断开发新的策略；股票-期货套利在震荡市场中随着套利机会的增加而如鱼得水，但在稳定、波动小的市场中表现欠佳；分级基金套利在单边上涨市场中可以取得较高的收益，但是震荡市场中变现欠佳；目前主要问题是可套利品种不多、分级基金的活跃基金数不够多难以承受较大资金进出、可用金融工具仅有股指期货对冲性能不够。

（5）宏观对冲策略，宏观策略是一种基于宏观经济周期理论对经济增长趋势、资金流动、政策变化等因素进行自上而下的分析，预期其对股票、债券、货币、商品、衍生品等各类投资品价格的影响，运用量化、定性分析方法作出投资决策并在不同大类资产之间甚至是不同国家之间进行轮动配置，以期获得稳定收益。例如当对冲基金更看好未来美国经济的复苏，就可以逐步做多美股资产，同时将资金撤出新兴市场并做空新兴市场资产来构建组合。该策略的成功取决于对全球宏观经济趋势的判断，判断越准确，策略的效果越好。

12、量化对冲是否保本，风险多大？上下浮动多大？

量化对冲基金的合同与固定收益类信托、大部分银行理财产品一样，写的是不保本。市场中性策略量化对冲产品（国内主流），短期内最大回撤在5%，长期内都是稳增值的。而且部分量化对冲产品还采取分级结构，通过劣后级的资金对优先级投资者进行本金的保证。

13、风险收益方面跟阳光私募和信托有啥区别？

量化对冲产品也是一种阳光私募，相信您说的阳光私募指的是国内纯做主动管理股票多头的阳光私募基金，国内主流量化对冲产品的风险、收益介于主动管理股票多头阳光私募和固定收益信托之间，但是夏普率（投资性价比）普遍高于其他两种类型产品。

14、加杠杆和不加杠杆的区别在于哪里？

加杠杆可能会带来更多的收益，但是也要承担更多的风险。

15、整个市场上的量化对冲产品如何对比？

从多个方面去比较，看运用的策略、公司成立的时长、看管理团队的风格、看团队旗下同时期管理基金的夏普比率、波动率。

16、量化选股的具体方法是什么？如何判断量化模型选出来的股票就是能赚钱的股票？

量化选股的具体方法：量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。

二、进阶篇

1、目前管理层在对冲这块有一定的限制，那这个对量化对冲策略会不会产生一些影响？

禁止"做空"是禁止"裸做空"，并没有禁止量化对冲的空单，故以市场中性为主的量化对冲产品并无受影响。政策上完全禁止市场上一切做空动作的概率极小。如果真遇到监管"昏招"，可以做套利策略，比如分级基金套利。

2、怎样才能区别好的量化对冲策略与一般的策略？

好和不好要看和投资者的契合程度，对于追求稳健收益的投资者来说，市场中性策略的量化对冲产品是最合适的。在市场中性策略中，策略跑的时间越长、年化复合收益率相对较高、收益曲线表现越稳定、夏普率越高的产品相对更好。每年也有评测机构对各量化对冲产品进行综合排名。

3、量化对冲是需要写选股程序的，我们怎么知道选股程序是否比较优质呢，并且能为客户赚到正收益呢？

量化投资一般会选出几百支股票进行投资分析来分散风险，而且加入对冲系统风险的工具，很适合风险偏好低，追求稳定收入的投资者。量化分析师们在制定规则之后建立某个模型，先用历史数据对其进行回测，看是否能赚钱；如果可以，就再注入小额资金，积累样板外的实盘交易。实盘后如有盈利，就扩大资金量判断其是否对投资结果带来影响。最后运行的模型，都是经过千锤百炼的。

4、股指期货的金融种类不多怎么办？

现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。

5、过往产品的历史、收益稳定性和回撤？

"对冲"的概念最早由AlfredW.Jones于1949年创立第一只对冲基金时提出，他认为"对冲"就是通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化。全球范围内：截至2014年末，全球量化对冲基金管理资产规模已从1997年的1182亿美元发展到3万亿美元(近18万亿人名币)，增长20倍，年均复合增速20%。

我国范围内：2014年以前，量化对冲私募发行主要依托信托平台、及券商资管平台；2014年以后，《私募投资基金管理人登记和基金备案办法（试行）》实行，截至2015年2月7日，国内已完成登记的私募基金管理人为7358家，管理私募基金9156只，管理规模2.38万亿元人名币，如果估计证券投资类私募基金占比40%、量化对冲占证券投资比为15%，则国内当前量化对冲私募的管理资产规模估计约1500亿元，与全球3万亿美元（近18万亿人名币）的规模相比，占比约0.9%。我国主流的市场中性量化对冲产品收益稳定性极好。而且据相对完全统计，2015年6-7月（股灾时），已经成立1年的127只市场中性量化对冲产品中100只逆市上涨，剩下那27只回撤大都控制在5%之内。

补充问题：那这剩下的27只没有上涨什么原因导致的？答：各家量化选股还是有非常小的差异性，少数产品在短期内收益有小幅回撤是很正常的，反观这27只产品一年之中的收益曲线，也都呈现出了"净值稳增长"的态势。

6、量化对冲项目在做对冲时是不是有比例限制，比如是不是只能拿出10%出来做对冲还是没有规定？

国内主流的市场中性策略量化对冲基金是等市值对冲，比如2个亿的基金，1.6个亿买股票，另0.4亿做股指期货空头，无风险敞口。

三、风险应对篇

1、量化对冲的风险点在哪？

最大的风险在于基金经理建的股票多头所处的市场的β风险没有得到有效对冲这是2014下半年对冲基金面对的主要矛盾，多种股指期货推出、股票期权上市以及融券业务的扩充（利好：上证50、中证500股指期货4月16日上市）能够缓解此类问题。遇到这种极端情况，应对方式是：

（1）坚持持有，等待市场回归均衡，量化对冲策略多数是长期有效的。

（2）一般此时期货与现货价格会出现大幅偏离，基差套利可以获利或减少损失。

（3）现在已经有上证50期货、中证500期货、300期权、500期权、50期权等等，随着未来各类对冲工具越来越多，系统风险能更有效对冲，可选策略会更多，烫平波动的效果更好。综上，对于量化对冲，理解产品属性，长期持有是应对风险最好的办法。

2、量化对冲风险控制是如何做的？

量化对冲，故名思意，有量化，有对冲，对冲本就是一种风险控制（控制整体市场的风险），量化是一种严格的、利用计算机、利用程序的选股模式（控制的是人性的贪婪恐慌风险），另外量化对冲产品也设有预警和止损线，而且设置的较高（市场中性策略的量化对冲产品中，触及止损线的产品极少）。

3、量化对冲可能出现亏损现象吗？最大亏损可能是多少？

有可能出现，不同的策略有不同的回撤，阿尔法中性策略年度一般回撤5%-10%，量化对冲产品的止损线一般设置为0.9或者更高，这样在基金出现少量亏损的情况下可以严格止损。

4、目前市场都采用中性策略，如果市场稍微有大的波动会不会加剧大幅振动的可能？

中性策略与市场的涨跌相关性很低，市场波动对策略的影响很低。

5、某些量化对冲产品近期的净值小于1，怎么理解？

各家量化选股还是有差异性，少数产品在短期内收益有小幅回撤是很正常的，反观这些产品一年之中的收益曲线，也都呈现出了"净值稳增长"的态势。

6、可预见的政策性风险、可预见的市场性风险、可预见的操作性风险会有哪些?

这是一个非常宽泛的问题，虽然量化对冲在风险控制方面有优势，但也面临着各种不同的风险。可预见的政策性风险：因国家宏观政策（如货币政策、财政政策、行业政策、地区发展政策等）发生变化，导致市场价格波动而产生风险。可预见的市场性风险：如多头一方因持有股票会面对持有股票的一系列风险（价格波动风险、经济环境风险、上市公司经营风险等），而空头部分因持有空头股指期货会面对期货投资的风险（杠杆风险、基差风险、平仓风险等），但正因为多头风险与空头风险可以大部分相互对冲，所以整体风险被控制在一个较安全的水平。

可预见的操作性风险：相关当事人在业务各环节操作过程中，因内部控制存在缺陷或者人为因素造成操作失误或违反操作规程等引致的风险，如越权违规交易、会计部门欺诈、交易错误、IT系统故障等风险。当然这些可预见的风险，管理人都会提前做规避工作，尽全力做到"风险可控"。

四、营销篇

1、客户：相较目前的固收类的产品来说，收益没有太大的优势，同样要承担一定的风险，百分之十几的收益我宁愿选择私募产品。

按照客户风险偏好，对客户资产进行最优配置。客户想享受股票市场的收益，但又不太愿意冒太大风险的可以推荐配置量化对冲。市场中性策略的量化对冲产品是介于固定收益与浮动收益之间的一种产品，称为"类固定收益"，风险收益适中，预期收益10%-20%。

2、客户：产品如遇亏损，止损策略怎么进行，能保证我资金的安全吗？

止损根据产品不同有不同的止损条件，阿尔法中性策略年度最大回撤一般在5%左右，产品的止损线一般设置为0.9或更高。而且量化对冲基金通过严格的量化选股 操作、等市值构建股指期货空头来对冲系统风险，虽然在合同中跟银行理财、固定收益信托、主动管理型阳光私募产品一样都无法写上"保本"二字，但是您的资金 也是很安全的。

3、客户：对国外这个模型不相信，对于投入到二级市场不抱信心。

模型其实并不复杂，而且都是经过反复的理论和实际验证的，对二级市场不抱信心的客户更加可以推荐量化对冲，量化对冲适合所有行情，不惧股市下跌。

4、倾向固收类客户对政信类等更感兴趣，对量化对冲比较犹豫，偏向高风险客户又觉得收益不能动心。

政信类产品的收益率正在往下走，对风险厌恶型客户的资产配置可以推荐量化对冲类的阿尔法策略，风险相对较小，收益预期相对比较稳定。而偏向高风险的客户，也 可以进行细致分类。没有人会愿意为了追求一定的收益而承担相对更高的风险，对于量化对冲产品来说，它的收益和风险是高度匹配的，也就是具有高投资性价比。

5、客户：现在银行和很多私募都准备做量化对冲，国家可能会出不利的政策？

国家对恶意做空以及恶意高频交易操综市场的行为的会进行查处，国内主流的量化对冲产品以市场中性策略为主，做多股票+做空股指期货是同时进行的，而且做多与做空的头寸一致，国家对这类产品干预的可能性极低。

6、客户：具体的净值计算方法，净值创新高部分提取25%后，我的年化收益大概是多少？

扣除管理费、托管费、业绩提成之后，客户的收益在10%-20%区间，业绩提成一般客户80%，机构20%。

7、客户：操作策略中，期限套利和跨期套利可以认为是无风险套利，但本身收益做不高，年化6-7%已经不错，加了阿尔法套利，主动性加入后，风险就会增大，风险转化为收益是很好，如果风险削减收益，这会影响净值上升的斜率，本来斜率就很小，这样体现的收益不大，即使波动也在较小范围，我觉得不值。

量化对冲策略很多，无风险套利是其中一种，无风险套利的市场机会不是很多，可以作为基金的安全垫策略，阿尔法策略（也就是市场中性策略）是一种成熟策略，能够长期操作，加入后会增加收益的稳定性，风险变小，阿尔法的收益高于套利的收益，加入后收益变大。

对冲的意义在哪里？

对冲策略的"意义"在于去掉某种我们不想承担的风险，从而只保留我们想要的风险。

原则：所有回报都对应着风险。大而化之甚至可以说风险和回报是一回事，本篇中，风险和回报两个词是可以互换的

以一只股票来说，股票回报 = 自身经营回报 + 整个股市回报(β)。相应的，承担的风险 = 自身经营风险 + 整个股市风险。

如果我们对某家公司有强烈的看法（好坏皆可）并且 我们并非股市专家在股市整体走势预测上没有优势，那么我们就可以选择 买入股票（假设看好）+ 做空股指 以获得纯粹的公司自身经营回报。这时回报 = 股票回报 - 整个股市回报（股指）= 自身经营回报。风险也变成了只有自身经营风险。

例子1，假设我们是IT业内人士，对google未来几年强烈看好，但是对经济形势没看法，对股市大势没看法。就可以做多google做空股指来对冲掉股市的风险，假设股市上涨50%，google上涨70%，我们赚20%。股市下跌50%，google下跌30%，我们还是赚20%。只要我们判断正确，"即google未来会很好"，我们就赚到了。

例子2，我们看好新浪，买了新浪股票，但新浪股票在nasdaq上市，是用美元计价的，我们又不是经济学家，不知道将来人民币对美元是涨还是跌，如果美元下跌了，那么新浪股票（美元计价）相对于人民币而言就是下跌了，风险也就变成了 = 新浪自身 + nasdaq + 美元/人民币 。这时我们可以通过做空美元/人民币期货来对冲掉美元对人民币下跌的风险。

再来说下，对冲这种做法的由来。

最早使用对冲Hedge这个词的人是 阿尔弗雷德·温斯洛·琼斯(Alfred Winslow Jones,1900-1989)，他觉得股市难以预测，但预测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业知识挑出本行业内最好的公司，准确率比听消息高多了），那么我可以买入一家好公司，再卖出一家坏公司，这样一来，股市的影响就被去掉了，只要对这两家公司的看法没错就可以盈利了。

凭借这个理念，琼斯在1949年开创了第一家现代模式的对冲基金，它使用的策略学名叫股票多空（equity long/short)。
阿尔弗雷德·温斯洛·琼斯(Alfred Winslow Jones,1900-1989)（社会学博士、前愤青、前CIA、前socialism粉、前纳粹时期的犹太女德共的老公、前记者、前专栏作家）

股票多空策略，比我们刚才举的例子稍微复杂一点点，区别在于做空那端不是股指而是另一只股票，即买入好公司卖出坏公司，假设我们相信未来几年苹果比google好，我们就可以做多苹果做空google，回报 = 苹果好于google的那部分，同样是对冲掉了股市波动的风险，只剩下了我们对苹果和谷歌两家公司的预期。这样一来，不管纳斯达克怎么动，或者美国经济怎么糟糕都和我们没关系了。

类似的，可口可乐/百事可乐，茅台/五粮液，中石化/中石油，sony/panasonic，通用/福特，这个列表可以无限延伸下去，只要我们是某行业里的专家，我们就可以通过做多好的+做空差的来获利，而不管市场波动如何。（实践表明，即便08年那种大跌也无所谓）

如今，股票多空策略是对冲基金领域里的重要分支，规模庞大，种类繁杂。而对冲的思想也扩展到金融领域的方方面面，我们可以对冲汇率风险，对冲利率风险，对冲某种原材料风险，只要你能想的到就行。但其思路从未变过，就是剥离我们不想要的风险。

『叁』 期指期货怎么炒谢谢

1、可以“做多”，也就是说，你看好某个品种以后会涨，所以，在低价位的时候买进，等价格涨高了卖出，比如橡胶1011端午前21000元买入，今天开盘价21740元卖出。

2、可以“做空”，也就是说，你认为某个品种以后会跌，所以，在高价位的时候先卖出，等价格跌下来了，再买入，比如橡胶1011，今天开盘21740元你卖出，然后在10：00的时候价格为21480你买入。

3、可以当天买入然后再卖出，也可以当天卖出然后马上买入，术语叫“T＋0”。

4、杠杆作用。
比如橡胶1011，端午节前有21000元的价格，这个价格是1吨的价格，即21000元/吨，而橡胶一手是5吨，每次买卖都至少需要买卖1手，即21000元/吨 × 5吨/手 ＝ 105000元/手。

由于有杠杆作用，所以不需要全部付出10500元才可以买一手。比如由于过节，橡胶的保证金提高到15％（平时一般是11％），那么，你买入或者卖出1手需要支付的金额是10500×15％＝15759元。

5、盈利和亏损的放大。

由于4，你的盈利和亏损都会放大的。

比如1，你的利润并不是21740－21000＝740元 ，而是740元/吨 × 5吨/手 ＝3700元；

比如2，你的利润并不是21740－21480＝260元，而是260元/吨 ×5吨/手 ＝ 1300元。

注意：如果你做反了，比如1，你在节前21000元的时候卖出，而今天开盘买入了，那么，亏损也不是740元，而是3700元了。

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回答补充问题：

股指期货跟商品期货是一样的，知识标的物不同。股指期货的标的物是沪深300，比如IF1007标的物就是10年7月的沪深300指数，而商品期货的标的物是对应的商品，比如沪铜1009对应的就是10年9月交割的上海铜。

“沽”和“揸”相对应，都是期货、外汇术语。“沽”就是“做空”，“揸”就是“做多”。

沽期指就是做空股指期货。

『肆』 光子量化交易系统用哪些技术构成的

以下内容取自其官网:
策略模型设计，风险动态管理技术，误差校正技术，智能网格技术。

『伍』 企业数据挖掘实际运用的模型

企业数据挖掘实际运用的模型
这是好几年前写的一篇文章，今天突然翻出来看到，我觉得对于很多在做数据挖掘的朋友有一定参考。
听了几位从公司几位同事和外面专家介绍关于数据挖掘、数据模型的一些东西。总的来说，很有收获，当然收获并不在具体的技术细节上。更多是在看法，理念上。
我以前也搞过很多模型，从最基本的聚类、决策树、logisitic、回归分析、生存分析、神经网络，还有市场调研中一些联合分析、感知分析、因子分析/主成分分析，当然还有更高级一点的结构方程。在期货公司呆的一年中，还搞过计量模型：ARMA簇、ARCH簇、VaR等，当时对自己产生的模型，感觉很不自信。因为当时的模型识别率指标（例如：R方，并没有达到传说中在学校做论文或者平时玩模型的90%以上），感觉这个模型就是不好的，并不完美。
去年抱着学习的心态，去一家数据量极其丰富的互联网公司，想去看看大公司玩数据到什么程度，虽然以前和许多牛人们交流过，但当时一直觉得应该不是这么简单。
到新公司后同几位做modeling的同事和听了外部专家的演讲，某种程度上我释然的。感觉自己以前在做模型的时候，更多是在做学术研究一样，也许和我是一个追求完美的人有关。
例如：模型成立的假设条件，与变量选择。
模型的假设条件，对数据的分布要求；
模型的变量选择，以及变量的各种预处理；
针对最终的目的理论上可以使用的模型，都去尝试。比如:会员流失问题：决策树、逻辑回归、生存分析，我都会去尝试使用，根据其最终的LIFT值最大的，然后选择。
但实际上，从几位同事与朋友的介绍来看，逻辑回归是许多公司是都在用的模型，
为什么不用更“高级”，更先进的模型呢？原因有二个：
第一个：模型的健壮性。这些模型都是被之前实践证明是最好的，或者性能相对来说最稳定的。衡量的指标不外乎：稳定性、可解释性（这点在商业很重要）、简单性。
第二个：商业运用，已经是流程式的过程，不会轻易去改变，就是你生产线上一样。模型的轻微改变可以要牵动许多方面，是一个大工程。
从与他们的交流来说，我好像忘记了一个东西：这些都是为商业服务的，商业过程不要太复杂，最好的商业模式往往是最简单，不是吗？
我的观点：也许和自己的工作经历有关，但是我觉得对于一个数据分析师或者是数据建模师来说，虽然你用的很简单。但是你掌握的东西应该很多，很复杂，也正是因为有这些基础，你才能选择最好的模型，所以在玩数据挖掘或者数学建模为商业服务的时候，经验很重要，当然这些专业知识的扎实也是最根本的之一。

『陆』 什么企业会用到客户关系管理系统麻烦告诉我

CRM系统
运用计算机自动化分析市场营销、销售、客户服务，是企业能更高效地为客户提供满意、周到的服务，以提高
客户满意度
、忠诚度为目的的一种管理经营方式。
企业使用CRM系统是为了了解客户行为，挖掘客户潜在价值，使得企业将宝贵的客户信息转变为
客户知识
。通过建立
数据仓库
、运用
数据挖掘
等技术手段，对大量的客户信息进行分析，可以让企业更好地了解客户的
消费模式
等信息，并对客户进行分类，从而能针对客户的实际需求，制订相应的营销战略，开发出相应的产品或服务，更好地满足客户需求。
制造业中，重机械行业、
建材行业
、航空行业、汽车行业等大多数企业
由“以生产为中心”转为“
以客户为中心
”为发展方向，通过CRM系统对客户进行分类管理，深入
潜在客户
到成交客户销售进展周期，并针对客户在各个阶段的行为，反映出成交状态以及销售效率。通过不同角度的深入剖析，获得不同形式的
销售漏斗
，并通过提供针对性地
客户关怀
，在提高
客户忠诚度
的同时提高企业业绩，从而达到“以客户为中心”。
服务行业中，酒店行业、期货行业、
医药行业
等随着
企业信息化管理
的发展，维护客户信息已成为重中之重。透析客户整体状况，实现客户的价值量化管理，最终实现对服务行业的强而有力的控制。
不光只有制造业、服务业，还有新媒体行业、
IT行业
、
快消品
行业、
高科技行业
、制药行业等具有销售行为、需要
管理客户关系
的行业都适用于CRM系统。

『柒』 浙江华坤道威数据科技有限公司怎么样

简介：华坤道威是专注垂直领域的全产业链大数据营销公司，为客户提供全终端的互联网精准营销服务。自主研发DMP（数据管理平台）、DSP（精准投放平台）在内的一系列大数据应用平台，生成“平台+内容+终端+应用”垂直整合的闭环生态链模式，提供全终端精准投放平台、互联网推广优化、数据挖掘、创意服务等整合营销解决方案。总部位于中国杭州，全国雇员约300人，业务影响力遍及全国大部分城市。
法定代表人：孟宪坤
成立时间：2008-12-01
注册资本：5000万人民币
工商注册号：330103000051218
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：杭州市江干区华联时代大厦A幢2404室

『捌』 证券软件排行 期货软件排行

股票软件即针对股票交易而开发的软件系统，也被称为炒股软件，基础功能包括财经资讯、股票行情、数据挖掘与分析、智能选股、交易系统。国内的股票软件从上世纪九十年代初的少数几家的独领风骚，到已经发展成为百家齐放的局面，比较有代表性的软件有：投资保姆、大智慧、钱龙、益盟操盘手、同花顺、wind等，有的以行情实时性见长，有的以咨询研究擅场，各具特色。

股票软件的实质是通过对市场信息数据的统计，按照一定的分析模型来给出数（报表）、形（指标图形）、文（资讯链接）。用户则依照一定的分析理论，来对这些结论进行解释，也有一些傻瓜式的易用软件会直接给出买卖的建议。其实，比较正确，或者实在的用法，是应该挑选一款性能稳定、信息精准的软件，结合自己的炒股经验，经过摸索之后，形成一套行之有效的应用法则，那样才是值得信赖的办法，而机械地轻信软件自动发出的进场离场的信号，往往会谬以千里。

『玖』 求量化投资数据挖掘与实践pdf。

我这边有两本书，一本是量化投资基础知识（涉及量化投资模型、期货套利、期现套利、算法交易等）另一本是数据挖掘：概念与技术与实战（原书第3版）不知道是不是你想要的！你这个合并在一起的这本书没有！！！

量化投资基础知识（涉及量化投资模型、期货套利、期现套利、算法交易等）因为同时不能上传2哥文件，你要的话我给你发邮箱！