定量杠杆对冲证券程序化交易模式培训资料
证券投行业务培训之学习笔记整理2024
引言概述：证券投行业务作为金融行业的重要组成部分，具有丰富的知识内容和复杂的操作流程。
为了提高业务水平和专业素养，证券投行业务培训已成为许多金融从业者必备的学习方式。
本文将重点整理第一部分的学习笔记，旨在深入探讨证券投行业务的基础理论与实践操作。
正文内容：一、证券投行业务介绍1.证券投行定义及作用2.证券投行业务分类2.1市场业务2.2资源配置业务2.3金融产品创新业务2.4顾问业务2.5交易服务业务二、证券投行业务模式1.传统模式1.1代销模式1.2自营模式1.3引荐模式2.现代模式2.1证券化模式2.2收购兼并模式2.3资产管理模式三、证券投行业务流程1.项目准备阶段1.1项目筛选1.2尽职调查1.3项目可行性分析2.项目设计阶段2.1报价与交涉2.2安排融资结构2.3财务建模与预测3.项目执行阶段3.1市场营销与推广3.2交易完成与结算3.3器械法律文件的编制与签署4.项目退出阶段4.1股权转让4.2IPO上市4.3二级市场交易四、证券投行业务风险控制1.市场风险1.1价格风险1.2利率风险1.3汇率风险2.信用风险2.1客户信用风险2.2对手方信用风险2.3市场流动性风险3.操作风险3.1人为操作错误3.2信息系统故障3.3经营管理风险五、证券投行业务发展趋势1.金融科技与证券投行业务1.1区块链技术在证券投行业务中的应用1.2技术在证券投行业务中的应用2.绿色金融与证券投行业务2.1绿色债券市场发展现状2.2绿色风险管理实践总结：通过对证券投行业务的学习笔记整理，我们了解到了证券投行的定义、作用和业务分类，并深入探讨了传统和现代的业务模式。
文章还详细介绍了证券投行业务的流程以及风险控制措施，并分析了该行业发展趋势。
尽管本文只是对证券投行业务的概述，但却为从业者提供了一个全面的学习指南，有助于提高其业务水平和专业素养。
程序化交易系列研究一(国泰君安证券-金融工程)
程序化交易的理念和方法
执行与风险管理
交易执行
将经过回测验证的交易策略应用 到实际交易中，实现自动化或半 自动化的交易执行。
风险管理
制定并执行风险管理计划，包括 仓位管理、止损止盈执行、资金 管理等，以控制交易风险。
绩效跟踪
对实际交易绩效进行跟踪和评估， 及时调整交易策略和风险管理措 施，以保持稳定的盈利能力。
PART 05
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程序化交易的理念和 方法
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目 录
• 程序化交易概述 • 程序化交易核心理念 • 程序化交易方法论述 • 程序化交易系统构建 • 程序化交易实践案例分析 • 程序化交易未来展望
PART 01
程序化交易概述
定义与发展历程
定义
程序化交易是指通过预先设定的 计算机程序算法，自动进行交易 决策和执行的一种交易方式。
发展历程
程序化交易起源于20世纪70年代 的美国，随着计算机技术和金融 市场的发展，逐渐在全球范围内 得到广泛应用和推广。
市场规模及参与者
市场规模
程序化交易市场规模庞大，涉及股票、期货、外汇等多个金融领域。具体规模 因市场和时间而异，但通常占据金融市场交易量的相当大一部分。
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END
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赢智程序化交易培训
赢智“麦语言” MY language
指标 指能够绘出图线但不发交易指令的公式。指标是一个技术分析范畴的概念。 交易指令 指交易模型自动发出的下单委托指令，可以不经过投资者确认直接下单，也可以等待投资者回车确认再下单。交易指令在K线图上以不同颜色和形状的箭头来代表。交易指令是一个程序化交易范畴的概念。 交易模型 指能够发出BK、SP等交易指令，模型还包含下单方向，交易手数，止盈止损等与交易、资金使用相关的参数设置。交易模型是一个交易范畴的概念。
模型
将指标转化为模型：
运作模型：
一、模型的基本结构和跨指标模型的编写
1、模型编写的语法与操作符
MY language 编写语法
1
MY language 操作符
2
MY language 编写语法：
定义变量名称
半角输入法的全英大写状态；
每个语句应该以分号结束；
命名
参数
MY language 操作符
理解以下名词：
KDJ指标源码：
单击此处添加大标题内容
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D;
指标
用指标监测行情： K线上穿D线
交易指令
RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,N))/(HHV(HIGH,N)-LLV(LOW,N))*100; K:SMA(RSV,M1,1); D:SMA(K,M2,1); J:3*K-2*D; //以下是加入的交易指令 CROSS(K,D),BK;//K向上穿越D，发出买开交易指令 CROSS(J,100),SP;//J向上穿越100，发出卖平交易指令 CROSS(D,K),SK;//K向下穿越D，发出卖开交易指令 CROSS(0,J),BP;//J向下穿越0，发出买平交易指令 AUTOFILTER;
经典程序化交易策略培训教材(2021整理)
经典程序化交易策略目录日内策略】Dual Thrust (1)【经典策略】海龟交易系统 (5)原版海龟交易法那么 (8)【长线策略】Aberration (28)【日内策略】R-Breaker (30)【震荡+趋势混合策略】恒温器策略 (34)Asctrend (40)日内策略】Dual Thrust策略:Dual Thrust类型:日内Dual Thrust与R-Breaker一样，曾长期排名 Future Trust杂志最赚钱的策略。
该策略在形式上和开盘区间突破策略类似。
不同点主要表达在两方面：Dual Thrust在Range(代码中的浮动区间〕的设置上，引入前N日的四个价位，使得一定时期内的Range相对稳定，可以适用于日间的趋势跟踪；Dual Thrust对于多头和空头的触发条件，考虑了非对称的幅度，做多和做空参考的Range可以选择不同的周期数，也可以通过参数K1和K2来确定。
当K1时，多头相对容易被触发,当K1>K2时，空头相对容易被触发。
因此，投资者在使用该策略时，一方面可以参考历史数据测试的最优参数，另一方面，那么可以根据自己对后势的判断，或从其他大周期的技术指标入手，阶段性地动态调整K1和K2的值。
代码〔金字塔语言〕：TB,WH3,大智慧，matlab,EVIEW (R2)//策略:Dual Thrust//类型:日内//中间变量input:n(1,1,100,1),K1(0.7,0.1,1,0.1),k2(0.7,0.1,1,0.1),nmin(10,1,100,1),s s(1,1,100,1);CYC:=barslast(date<>ref(date,1))+1;昨高:=callstock(stklabel,vthigh,6,-1);昨低:=callstock(stklabel,vtlow,6,-1);昨收:=callstock(stklabel,vtclose,6,-1);开盘价:=valuewhen(cyc=1,open);HH:=hhv(昨高,n);//N日high的最高价HC:=hhv(昨收,n);//N日close的最高价LC:=LLV(昨收,n);//N日close的最低价LL:=LLV(昨低,n);//N日low的最低价浮动区间:=max(HH-LL,HC-LL);//range上轨:开盘价+k1*浮动区间;下轨:开盘价-K2*浮动区间;t1:=time>opentime(1) and timet2:=time>=closetime(0)-nmin*100;手数:=ss;//交易条件开多条件:=c>上轨and holding=0;开空条件:=c<下轨and holding=0;//交易系统开多:buy(开多条件and t1 and cyc>1,手数,market);开空:buyshort(开空条件and t1 and cyc>1,手数,market);收盘平多:sell(t2,手数,market);收盘平空:sellshort(t2,手数,market);这个策略已有很多个版本，这个版本——引入了前N日的四个价位，以及K1、K2参数。
量化,对冲的基本知识
1，什么是量化对冲投资？近年来随着证券市场不断发展，金融衍生产品不断推出，做空工具不断丰富，投资的复杂程度也日益提高，其中以追求绝对收益为目标的量化对冲投资策略以其风险低、收益稳定的特性，成为机构投资者的主要投资策略之一。
所谓“量化对冲”其实是“量化”和“对冲”两个概念的结合。
其中“量化”投资是区别于传统“定性”投资而言的。
量化投资通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报，其本质是定性投资的数量化实践。
由此可见，所有采用量化投资策略的产品(包括普通公募基金、对冲基金等等)都可以纳入量化基金的范畴。
量化投资的最大的特点是强调纪律性，即可以克服投资者主观情绪的影响。
“对冲”的概念最早由Alfred W. 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。
资本资产定价理论(CAPM)告诉我们，投资组合的期望收益由两部分组成：其中α收益为投资组合超越市场基准的收益，β收益为投资组合承担市场系统风险而获得的收益。
虽然优秀的基金经理可以通过选股、择时获得α收益，但无法避免市场下跌带来的系统风险。
例如2011年股票型基金中业绩排名第一的博时主题行业，年收益为-9.5%，显著好于同类平均的-24.55%以及沪深300的-25.01%。
虽然跑赢了市场但依然亏钱，因为市场下跌的系统性风险无法有效规避。
而通过对冲手段可以剥离或降低投资组合的系统风险(β收益)，获取纯粹的α收益，使得投资组合无论在市场上涨或下跌时均能获取正收益，因此对冲基金往往追求绝对收益而非相对收益2，量化对冲常用策略对冲基金广泛采用各种投资策略，各种策略本身又在不断演化，根据专业对冲基金研究机构HFR(Hedge Fund Research)的分类，对冲基金的交易策略可以分为股票对冲(Equity Hedge)、事件驱动(Event Driven)、全球宏观(Macro)、相对价值套利(Relative Value)四种。
2024年期货程序化培训教程
编程语言和工具选择建议
对于初学者，推荐从简单易学的语言 如Python或JavaScript开始，逐步掌 握编程基础。
选择合适的集成开发环境（IDE）或 代码编辑器，提高编程效率和代码质 量。
对于有一定编程基础的投资者，可以 根据个人喜好和平台支持情况选择C 、C#、Java等更专业的编程语言。
学习并掌握常用的数据结构和算法， 以便在策略开发中灵活应用。
解。
参数优化应用
将量化模型中的参数编码为基因 序列，利用遗传算法进行参数寻
优，提高模型性能。
注意事项
合理设置初始种群、适应度函数 、遗传算子等参数，避免陷入局 部最优解。同时，考虑计算复杂 度和时间成本等因素，选择适当
的优化方法。
REPORT
04
实盘操作技巧与经验分享
实盘操作前准备工作梳理
了解期货基础知识
数据可视化应用场景
K线图、成交量图、技术指标图等；
可视化图表优化技巧
颜色搭配、图表布局、动态交互等提升可视化效果的方法。
REPORT
03
量化模型构建与优化方法论 述
量化投资理念及模型分类介绍
量化投资理念
基于数据统计分析，利用数学模 型指导投资决策，实现风险控制 和收益最大化。
模型分类
包括统计套利模型、事件驱动模 型、趋势跟踪模型等，各类模型 适用于不同市场环境和投资策略 。
THANKS
感谢观看
机器学习算法在期货预测中应用
监督学习算法
线性回归、支持向量机、神经网络等；
无监督学习算法
聚类分析、主成分分析等；
强化学习算法
在期货交易中应用强化学习进行智能决策；
算法评估与优化
评估算法性能，进行参数调优和模型融合等 优化方法。
证券投资基金冲刺班讲义第1讲
•三、股票基金的分析方法p34
2、反映基金风险大小的指标（2） 2）贝塔值β=（基金净值增长率/股票指数增长率）*100% 贝塔值大于1，说明该基金是一只活跃或激进型基金；贝塔值小于1，
说明该基金是一只稳定或防御型的基金。 例题：近年来，我国创业板市场获得快速发展，开始有一些基金将大
1）净值增长率指标是最主要分析指标，对基金的分红、已实 现收益、未实现收益都加以考虑，因此是最能有效反映基金 经营成果的指标。净值增长率越高，说明基金的投资效果越 好。但如果单纯考察一只基金本身的净值增长率说明不了什 么问题，通常还应该将该基金的净值增长率与比较基准、同 类基金的净值增长率比较才能对基金的投资效果进行全面评 价。
证券投资基金冲刺班讲义第1讲
一、基金与股票、债券反映的经济关系不同
1、股票反映的是一种所有权关系，是一种所有权凭证，投资 者购买股票后就成为公司的股东；
2、债券反映的是债权债务关系，是一种债权凭证，投资者购 买债券后就成为公司的债权人；
3、基金反映的则是一种信托关系，是一种受益凭证，投资者 购买基金份额就成为基金的受益人。
证券投资基金冲刺班讲义第1讲
•七、开放式基金（1）申购、赎回原则
•1、申购、赎回原则 •（1）“未知价”交易原则 •（2）“金额申购、份额赎回”原则，即申购 以金额申请，赎回以份额申请。 •2、与ETF和LOF申、赎原则比较 •（1）ETF份额申购、份额赎回 •（2）LOF金额申购、份额赎回
证券投资基金冲刺班讲义第1讲
• 1、货币市场基金份额净值：固定在1元/份
• 2、投资者货币市场基金的收益体现：份额增加，即采用红利再投资的方 式
• 3、日每万份净收益=T日基金净收益/T日基金总份额*10000
量化对冲策略介绍课件
压力测试
模拟极端市场条件下投资组合的表现，评估风险 承受能力和潜在损失。
3
绩效归因分析
通过对投资组合收益进行归因分析，了解各种策 略对收益的贡献程度，优化对冲策略配置。
量化对冲策略的风
04
险管理与实践挑战
市场风险管理
市场风险定义
为了降低市场风险，量化对冲 策略通常采用多种对冲工具， 如股指期货、期权、融券等。 通过构建对冲头寸，可以部分 或完全抵消市场价格波动对投 资组合的影响。
模型风险管理
模型风险来源
模型风险主要来源于模型假设、参数估计和模型验证等方面。在实际应用中，模型的误差和不确定性可能导致策 略表现与预期产生偏差。
对冲交易工具
股指期货
通过买卖股指期货合约，实现对股票市场的对冲，降低整体投资 组合的风险。
期权
利用期权的买卖权，为投资组合提供保护，同时保留潜在收益空间 。
融券卖空
通过融券卖空操作，实现在市场下跌时获利，从而对冲长线持仓的 风险。
风险评估与绩效管理工具
1 2
Value at Risk (VaR)
降低模型风险的方法
为了降低模型风险，需要采用高质量的数据、合理的模型假设、稳健的参数估计方法以及对模型的持续验证和调 整。此外，还可以采用集成学习、模型平均等技术来降低单一模型的风险。
实践挑战与应对策略
数据质量挑战
实际应用中，高质量的数据是量化对冲策略成功的基础。然而，数据可能存在噪声、缺失 、异常值等问题，对策略表现产生影响。应对策略包括数据清洗、插补、异常值处理等。
模型过拟合问题
在构建量化对冲策略时，模型过拟合是一个常见问题。过拟合的模型在历史数据上表现良 好，但在未来市场中可能表现不佳。为了应对过拟合，可以采用交叉验证、正则化、简化 模型等方法。
证券投资操作技能培训教材讲义
*操作策略* 把握股市的中长期运动趋势，忽略 难以把握的短期趋势或日常波动。
五、黄金分割率的运用 1、费波纳奇数列 神奇数字就是斐波南希基数，是意大 利数学家斐波南希在 13世纪时所发现的， 因此，此数列一般却称之谓斐波南希数列。 神奇数字系列本身属于一个极为简单的数 字系列，但其间展现的各种特点，令人对 大自然奥秘，感叹玄妙之余，更多一份敬 佩。
证券投资操作技能教程
贸易经济系 陈星
证券的认识 证券 证券，是指各类记载并代表一定权 利的法律凭证，主要用来表明证券 持有人有权按券面规定的条件取得 权益。
股票的概念 股票是一种有价证券，它是股 份有限公司发行的、用以证明投资 者的股东身份和权益、并据以获取 股息和红利的凭证。
股票的种类 按照不同的划分标准，股票可以分为以下 几种类型： 1、记名股票和无记名股票 2、有面值股票和无面值股票 3、普通股和优先股 我国分类 按投资主体性质分类 按流通受限与否分类
有价证券、筹 措资金的手段、收益率相互影响 （二）不同点： 权利不同 、目 的不同、期限不同、收益不同、 风险不同
证券投资基金 通过发行基金单位，集中投资者 的资金，由基金托管人托管，基金 管理人管理和运用资金从事股票债 券等金融工具投资（使用方向）， 为基金份额持有人的利益，以资产 组合的方式进行证券投资的基金。
（四）道氏理论的不足及运用该理论的 操作策略 1、 一是预测股价存在着迟钝性。 2、二是互证的不确定性。 3、是对短期投资者没有用处。 4、道氏理论对于何时能产生新高峰或新低 潮均无法预测。也不能指明应购买何种股 票方能获利。
5、是道氏理论过于简单，仅仅依赖工业 指数及铁路指数来观察市场股价变动，在 实际上引起市场股价变动的因素甚多，不 能只以少数股票的变化来反映市场全面变 动的情况。
期货程序化培训教程
期货程序化培训教程期货程序化交易培训教程一、引言期货市场是全球金融市场中最为活跃的领域之一，吸引了众多投资者参与。
随着科技的发展，程序化交易逐渐成为期货市场的主流交易方式。
程序化交易通过使用计算机程序，自动执行交易策略，提高交易效率和准确性。
为了帮助投资者更好地掌握程序化交易，本教程将介绍期货程序化交易的基本概念、策略和操作方法。
二、期货程序化交易的基本概念1. 期货交易期货交易是一种标准化合约的交易方式，投资者通过买卖期货合约来预测和利用市场价格的波动。
期货合约规定了买卖双方在未来某个时间点以特定价格买入或卖出某种标的物的权利和义务。
2. 程序化交易程序化交易是指通过计算机程序自动执行交易策略的交易方式。
程序化交易可以根据投资者的交易策略和参数，自动发送买卖订单，实现交易的自动化和高效性。
三、期货程序化交易的优势1. 高效性：程序化交易可以快速响应市场变化，自动执行交易策略，提高交易效率。
2. 准确性：程序化交易可以避免人为情绪的干扰，根据预设的策略和参数进行交易，提高交易准确性。
3. 可靠性：程序化交易系统可以自动记录交易数据和结果，方便投资者进行分析和评估。
4. 灵活性：程序化交易可以根据投资者的需求和风险偏好，灵活调整交易策略和参数。
四、期货程序化交易策略1. 趋势跟踪策略：通过分析市场趋势，制定相应的买卖策略，跟随市场趋势进行交易。
2. 套利策略：利用不同市场或不同期货合约之间的价格差异，进行买卖操作，获取利润。
3. 反转策略：通过分析市场反转信号，制定相应的买卖策略，进行交易。
4. 统计策略：利用历史数据进行统计分析，预测市场走势，制定相应的交易策略。
五、期货程序化交易平台1. MetaTrader平台：MetaTrader是一款流行的期货程序化交易平台，支持多种编程语言，提供了丰富的交易工具和指标。
2. NinjaTrader平台：NinjaTrader是一款功能强大的期货程序化交易平台，提供了先进的图表和分析工具，支持自定义指标和策略。
证券交易知识培训
开 放 式 基 金 公 司
中 央 所 在 地 银 行
交易中心系统
集中业务处理平台
客传开代
户统放办其信
资 料 管 理
交 易 处 理
式 基 金 代 销
转 让 处 理
他 业 务 模
息 查 询 模
模模模模块块
块块块块
核心业务平台
交易网点系统 分支信息查询平台
信
息
网
查
点 所
询
在
模
地
块
银
行
核心业务平台
通信交换平台
个人投资者 机构投资者
收益性是股票最基本的特征。
– 一种是享受企业经营的分红， – 另一种是搏取市场差价。
股票的分类
A股 B股 蓝筹股：蓝筹股就是那些在其所属行业内占有重要
支配性地位、业绩优良、成交活跃、红利优厚的大 公司股票。 H股:H股即注册地在内地、上市地在香港的外资股。 红筹股:红筹股是香港和国际投资者把在境外注册、 在香港上市的那些带有中国大陆概念的股票。 国有股 法人股 社会公众股
现有证券交易系统模式
系统平台
– 小型机 – PC－SERVER
数据库类型
– DB2 – Orcale – SQLServer 2005
系统架构
– 数据+应用+通讯+客户端
证券公司交易系统部署图
运行中心
证券交易所接口
后台管理
数据库服务器组
登记结算接口
证券交易所
证券交易所 登记结算公司
登记结算公司
权证的有效期即自上市之日起 存续6个月以上24个月以下。 权证实行T+0回转交易
股指期货
中国金融期货交易所
股市原理培训资料(doc 8页)
股市原理(剖析主流资金真实目的，发现最佳获利机会！)１、惯性原理：处于涨势或者跌势的时候，其趋势一般将延续。
２、波浪原理：跌有多深则涨也将会有多高；量足则价升。
３、极静思动：价窄而量缩往往预示着大行情的来临。
４、物极必反：行情发展到极端状态时将朝着它的反向运行。
５、一致性：当长期和短期的趋势都一致时其威力最大。
６、转折交叉：当短期和长期趋势发生矛盾时可能会变盘。
７、成本原理：当买入的成本小于市场成本时风险较小。
Ｂ、主力行为１、主力收集：指标在中低位，价量配合好，盘中常有大手笔买单，有间隙放量行为。
２、主力入场：该股处于盘整或者下跌过程中，突然放出巨量上扬，内盘明显大于外盘，换手积极，主力入场明显。
３、主力派发：经常高开走低，上冲乏力，均线时常跌破，价量配合差。
４、主力撤庄：股价暴跌，价量配合极差，外盘远远大于内盘，若成交量放出，属主力撤庄行为。
５、主力拉升：主力吸足筹码之后，开始振仓洗筹，最明显的特征是升跌无量，并量呈逐波缩小之势，当形态发展到均线粘合、多头排列的时候，主力往往会拉升。
Ｃ、底部形态分析股票的大幅上扬是从底部开始的，所谓底部当有一个筑底过程，筑底的目的是调整均线或者叫清洗筹码，只有当市场上对该股的抛盘达到了极微的程度，或者因为消息导致市场人士对股市绝望逃命，而又有新生力量介入的时候底部才有可能形成，因此从图表看，一种形态为窄幅缩量，另一种形态则是巨量下跌，底部形成放可产生强大的上升行情。
实战中本人总结七种底部形态：第一种是"平台底"，第二种是"海底月"，第三种是"阳夹阴"，第四种是"均线星"，第五种是"探底线"，第六种是"三红兵"、第七种是"长尾线"。
股票的底部一般三天形成，根据形态划分，不管任何形态都需和均线系统成交量配合而论，均线处于粘合或者短期均线在中长期均线下方可谓底部，而成交量没有一个递减缩小的过程或者没有一个放量急剧下跌的过程就谈不上底部，底部突破往往是由消息引起的，但它是通过时间和形态构造出来的，下面就分头来论述底部的七大形态。
证券与期货基础知识培训课件
证券与期货基础知识培训课件
5
股票名词解释
一、开盘价 是指开盘后第一笔交易的成交价即为当日开盘价
二、收盘价 是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。
三、最高价 四、最低价 五、K线
K线图有直观、立体感强、携带信息量大的特点，能充分显示股价趋势的强弱、买卖双方力量平衡的变化 。 日K线是根据股价一天的走势中形成的四个价位即：开盘价，收盘价，最高价，最低价绘制而成的。 六、成交量 七、成交额 八、市盈率》》》是由每股股价除以每股盈利得出 九、市净率》》》市净率指的是每股股价与每股净资产的比率。
(1)计算张先生的履约保证金、初始保证金和维持保证金各是多少? (2)如第六天价格又跌至16000元/吨，这时的浮动亏损是多少?需要追加多少保证金? 答：目前国内各家期货经纪公司的保证金比率一般都在10%左右，你这个问题没有提供具体的保证金 比率数值，因此无法算出具体的各保证金数值。我在这里给你个比较详细的演算框架，具体数值你自己 向里面套。 假设这家期货经纪公司上海铜的保证金比率为a，那么张先生的 (1)履约保证金=16500×5×20×a 初始保证金=16500×5×20×a 维持保证金=16500×5×20×a×75% (2)浮动亏损=(16500-16000)×5×20=50000 那么现在，张先生的保证金账户余额为100000-50000=50000 ，如果这一账户余额小于维持保证金 (16500×5×20×a×75%)，那么张先生就需要补足保证金了，需要补交的就是追加保证金， 追加保证金=16500×5×20×a - 50000 如果你知道这家期货公司的沪铜保证金比率a，代入你就可以算出具体答案了。
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20
期货行情分析
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
定量杠杆对冲证券程序化交易模式——试验性模拟演示方案概述•不通过复杂的数据分析预测未来股价•不以赚取股市中的暴利为盈利目的，而是以可控、可预知的风险进行稳定的财富复利积累•利用简单的理论与交易模式实现快速的交易决策，最终实现程序化交易理论思路•无数的投资者都希望股价的只涨不跌，这一想法是可以通过买入交易来实现的。
•股价的下跌不代表着亏损，而是让我们以更低的价格买入。
•利用下跌后买入的资金，稀释浮亏的比例，最终上涨超过这一比例，就会收回之前的下跌，并且开始盈利。
•这就好比植物的光合作用和水循环原理。
种子播种后需要灌溉，而植物成长后又产生能量输送给其他需要养分的植物。
无限循环，永不枯竭。
交易模型•一只股票买入5000元，下跌了10%，浮亏是500元。
如果要使跌幅变成下跌1%，那么成本市值就应该是亏损额的100倍为5万元。
所以，利用杠杆买入控制了亏损的比例，就意味着控制了股价。
而这种控制是合法的。
•如果买入后还下跌，就需要有充足的资金流动性支持这个模式继续买入。
同时还要降低单只股票持有的筹码，以达到同比例下跌后的亏损额小，使得需要加仓的资金较小。
•买入尽可能多的个股，不仅可以实现上述理论，同时达到了此跌彼涨，不断有资金稀释下跌个股的下跌比例。
同时，这些买入的资金包含其他上涨个股产生的利润。
而且，此方法对于庞大资金的操作更是降低交易中产生的筹码压力，对于个股股价的影响极小，不易形成股价助推的效应，即助涨助跌效应。
•通过上述方法，无论在理论上还是实践上，都从实际盈利上完全实现了股价的只涨不跌。
•本人为验证该理论的有效性，以及在实际交易中所需资金与利润率，通过本人自行开发的模拟软件对历史数据进行了实验模拟。
•因为该理论与交易模式的核心在于，不对股价走势进行预测，根据已设定好的交易信号做出相应操作。
•同时，选取的时间段为2007年10月上证6124点～2008年10月上证1664点和2010年6月上证2500点～2011年6月上证2700点，具有代表性的两个重要的时间段。
所以根据选取的时间点可以验证出在大盘下跌中与横盘振荡中，该理论与交易模式的盈利能力和风险规避能力。
•根据初步测算，年净盈利可达80％以上。
风险分析与综合论述•对于股票投资的风险就是未知的下跌风险。
利用交易方法，合法的控制账户的下跌比例，就合法的控制了股价的只涨不跌。
同时杠杆买入的交易方法，对于个股流通筹码的压力非常小，资金的流动性好。
机构由于庞大的资金运作，使得交易的控制能力非常弱。
但是本人的交易模式使得庞大的资金运作更加得心应手。
同时，由于简单的交易逻辑，适合开发出自动化交易程序，由软件来自动按照设定好的交易逻辑自动处理交易。
•此方案的核心在于，下跌后利用杠杆买入稀释下跌的比例，上涨超过这一下跌比例，就开始盈利。
同时产生稳定的复利增长。
通常的金融投资交易模式中，不允许出现交易失误，失误就代表着亏损，而且为了盈利最大化，往往都将精力与资金集中到最具潜力与优势的资产中，而往往这种亏损的前缀是“巨额”。
因为这个巨额的前缀，没有资金可以补救，所以这种巨额亏损通常都是不可逆转的。
而该交易模式的核心机制就在于，每一只持仓的个股都允许多次的失误。
因为每只个股每次的亏损相对于总持股市值非常小，而且各板块个股在资本市场中的波浪效应，即板块与个股轮动效应是资本市场中的常态。
所以总会有资金不断的去弥补交易中的失误。
而利润则在每次的个股的连续上涨中，点滴积累。
无论是投机还是投资，资金的使命就是盈利，只要可以合法的、持续的盈利，就是最好的交易模式，能够为自己规避风险，持续盈利的投资，就是价值投资。
交易模式详述启动资金拟1000万元，将所有A股以平均100股买入，以平均股价20元计算，以当前A股总数2200只计算，买入的总资金为440万元。
在此方案中每只个股建仓的资金称为种子。
剩余的资金称为加仓资金。
下面以两只具有代表性个股的历史股价数据做演示，就如同2200只个股的其中两只。
下跌后使用加仓资金杠杆买入，稀释跌幅。
以*ST盛润000030，中国石油601857两只股票为例，利用本人开发的模拟交易系统根据历史真实股价进行实验，以下交易模拟，并非是因为事先知晓股价走势，选择的时间段是为了方便交易统计，同时手续费与涨跌停限制交易未纳入考量。
软件只计算个股当日的收盘价。
交易逻辑：下跌中买入的目的是摊薄成本，稀释下跌比例。
如果配以一定的杠杆固定稀释的下跌比例，那么如果上涨超过这一比例，前期的亏损就可以收回，并且超过这一比例的部分就是该股全部投入的净利润。
如果前期下跌时的成本价是以包含利润的成本统计的，那么前期的利润也就同时被收回。
例如，某股以10元买入，上涨到12元，从12元又跌回10元，这时在投入的成本统计中是盈亏为0。
但是按照利润合计成本价中，就是以12元做为成本价，杠杆买入之后上涨超过维持跌幅比例，那么前期的2元利润就被收回了，重新转化为利润。
杠杆买入稀释下跌比例的核心理论是：以不进行复杂的技术分析选股，来预测未来股价涨跌为核心思想，通过买入的资金稀释该股下跌占比，这样稀释跌幅的同时，也正是底部建仓的操作原则。
为了避免在变幻莫测的市场处于下跌通道的个股（当然只有真正出现之后才知道），避免不断的买入之后才发现是不断的失误操作将亏损不断扩大，而仍旧下跌窟窿却已无力弥补，同时又要有效的将上涨转化成利润，因此设定好买入卖出的交易信号是关键所在。
交易信号的设定：上涨后的首次下跌，且该股仍然上涨超过2％，在此时卖出扣除手续费，仍然是所有买入成本的净盈利，为避免出现连续下跌，此时称为逆转获利卖出信号；下跌后的首次上涨，且该股仍然下跌超过3％，此时称为逆转杠杆买入信号。
买入后稀释的跌幅比例，称为杠杆买入比例。
对于避免连续下跌的同时又连续出现逆转杠杆买入信号，而导致的系统不断自动买入，之后仍旧不停下跌，没有出现逆转获利卖出信号。
那么逐步扩大逆转杠杆买入信号的跌幅比例，同时也逐步放宽杠杆买入比例。
这样一来，逐步扩大买入信号的跌幅比例，充分释放下跌空间；逐步放宽杠杆买入比例，出现同等的跌幅买入信号，买入跌幅比例2％比买入跌幅比例1％买入的资金要减小50％。
例如：出现买入信号，此时仍下跌3％，浮亏是300元，如果杠杆买入的比例设为跌幅1％的话，成本市值就是浮亏额的100倍为30000元，再减去原有成本市值为所买入资金；在同等买入信号中，如果杠杆买入的比例设为跌幅2％，成本市值应该是15000元，再减去原有成本市值为所买入资金，为前者的50％。
如果配合逐步扩大买入信号的跌幅比例，无疑的可以减小买入资金的同时，充分释放下跌通道中个股的下跌空间，这样如果出现小阶段上涨的话，还不会损失太多上涨的盈利空间。
在下面交易演示中的深物业A（000011）中可以更直观的发现这一机制的优势。
也就是说，花较少的资金投入下跌买入，可以从下跌两次就上涨的波段中盈利，下跌三次以上仍未上涨的波段中充分释放下跌空间，同时，上涨利润的转化率非常高。
项目说明：1）跟随成本价是指最新股价高于买入成本价时，成本价跟随最新价，即将上涨的利润计算到成本中。
因此浮动盈亏和浮盈率是按照跟随的成本价计算的；2）最后建仓价是指，该股邻近最后一次买入的价格，最后建仓盈亏是指最后一次买入的总投入距现价的盈亏。
*ST盛润0000301、2010年5月17日买入100股，成交额907元。
2、买入之后下个交易日为2011年8月10日开始连续涨停。
至9月26日起便是连续跌停。
以最高股价21.85元计算成本价核算盈亏。
3、经过连续跌停后出现首次上涨，此时按照跟随成本价计算盈亏是-27.83％，按照投入成本盈亏是73.87％。
4、当日买入3700股，买入价为15.77元，成交额为58349元，此时浮盈率被稀释为-1.03％。
5、经过数日后未出现明显上涨，此时出现涨停，但照此前买入仍下跌10.52％。
6、当日买入40800股，买入价为13.95元，成交额为569160元，此时浮盈率被稀释为-0.99％。
7、买入后仍然多日下跌，此时亏损-8.37％。
8、当日买入362700股，买入价为12.92元，成交额为4686084元，此时浮盈率被稀释为-0.99％。
9、买入之后便开始出现上涨，至此日首次下跌，但距上次加仓买入仍上涨16.72％。
10、选择在此日卖出所有加仓筹码，卖出股份407200股，成交额6140576元，保留初始的100股。
统计*ST盛润000030总的本利和6142084元，累计总投入本金5314500元，净盈利827584元；每个交易日加权平均成本：（907*43+58349*17+569160*12+4686084*8）/（43+17+12+8)= 566869.07元，43个交易日的利润率是145.99％；净利润占总投入的利润率为15.57％。
说明：因为该只个股并不是一开始就投入总本金，而是不同阶段的投入，未被这只股票占用。
所以每个交易日的加权平均成本利润率更能准确反应出投资的回报率。
中国石油601857不少投资者包括机构都在骂中国石油，但是本交易模式在中国石油的表现一目了然；1、2007年11月6日以38.79元买入中国石油100股；2、买入之后一路连续下跌，至11月13日首次出现上涨，且此时账户仍亏损7.63％；3、选择买入加仓700股，成交额25081元，跌幅被稀释到-1.02％；4、买入后出现连续上涨，此时认定第二天仍然会继续上涨，所以选择不卖出加仓；5、结果决策失误，第二天出现下跌，此时账户仍然净盈利，但是选择不操作；6、次日上涨，仍然选择不卖出加仓；7、继续下跌，仍然不操作；8、此后连续下跌，今日首次上涨，且仍下跌11％；9、当日买入13800股，成交额439530元，跌幅被稀释到-1％；10、买入加仓后，未出现连续上涨，仍然下跌；11、今日出现首次上涨；12、买入119500股，成交额3512105元，跌幅被稀释到-0.99％；13、次日出现连续上涨；14、由于前期出现3次加仓买入，导致风险加大，谨慎起见，选择当日卖出所有加仓134000股，变现金额4052160元；统计中国石油601857本利和4055184元，总投入3980595元，净利润74589元；每个交易日加权平均成本：（3879*21+25081*16+439530*4+3512105*1）/（21+16+4+1）=136975.8元，21个交易日的利润率是54.45％；净利润占总投入的利润率为1.87％。
说明：因为该只个股并不是一开始就投入总本金，而是不同阶段的投入，资金未被这只股票全部占用。
所以每个交易日的加权平均成本利润率更能准确反应出投资的回报率。
深物业A（000011）1、2011年7月18日建仓买入；2、之后连续下跌，7月22日首次上涨，且仍下跌5.55.%；3、买入杠杆为1％，买入400股；4、之后未出现获利卖出信号，又是下跌，该日首次上涨；5、此次是第二次杠杆买入，比例依旧设定为跌幅1％，买入3000股；6、之后还是未出现上涨获利卖出信号，仍旧下跌，此日首次上涨，但是跌幅空间小，选择不操作；7、之后还是下跌，此日首次上涨，但跌幅比例仍旧很小，为下跌4.77%，依旧选择不操作；8、之后还是下跌，此日首次上涨，但是跌幅比例已经为13.79％，已经超过10％，选择买入；9、选择的买入比例为跌幅2％，买入27100股，成交额为269374元；10、之后出现连续上涨，至8月16日首次下跌，且距上次加仓买入后的账户总盈亏为3.62％，选择卖出所有加仓筹码，保留100股，该股阶段获利了结。