金融科技在期貨市場的運用

1. 金融科技的發展會影響哪些行業

根據金融穩定理事會（FSB）的定義，FinTech指的是技術進步推動的金融創新，它涵蓋了各種新型業務模式、應用、流程或產品，並對金融市場、機構、金融服務提供商產生重大影響。
FinTech對傳統金融服務價值鏈的挑戰
傳統意義上的全能銀行服務鏈條包括客戶關系、零售和商業存貸款以及一系列貨幣、資本批發市場的眾多活動，FinTech對上述各個組成部分都發起了強有力的挑戰。
支付結算主要採取現金、借記卡、信用卡以及電匯方式。FinTech公司則藉由「數字錢包」或「電子錢包」來提供大規模的國內與跨境支付服務，雖僅有少量結算收入，但藉助交易所收集到的全部數據，公司就可向客戶兜售非銀行產品和服務。新型發展模式加上希望規避監管，使得FinTech公司無意涉足常規銀行業。
傳統銀行業以構建客戶關系作為發端，而現在這一歷史特性也正在悄然改變：客戶可通過電子聚合器來比較價格並交換服務，依靠智能投資顧問的數學運算獲取投資建議。隨著客戶越來越願意將其投資決策委託給機器，其資金及貸款也更易於與最優利率相匹配。如果公共政策舉措和新技術能夠結合並創造出普遍適用、持久和可靠的數字憑證，那麼這些流程將會更加順暢。
在零售和商業銀行領域，FinTech公司通過提供新的借貸平台，加劇了市場競爭。在一些G20國家，新型商業模式利用大數據和高級分析為客戶量身定製產品和服務。近年來，P2P貸款發展勢頭非常迅猛。有統計數據顯示，2015年，中國、美國、英國及歐盟地區的P2P貸款額分別達到5580億元、400億美元、45億英鎊及10億歐元。其他平台則根據來自應付賬款管理軟體中的客戶數據，向企業提供發票應收賬款抵押融資。一些更加激進的創新正在新興經濟體嶄露頭角，中國的電子商務平台使用計算程序來分析交易、搜索數據、開展信用評級，如2015年創立的螞蟻金融至今已有1.9億用戶，發放了4000億元的小額貸款，違約率卻低於2%。
批發銀行和市場已經從中間交易（即交易商通過語音或電子方式）發展到非中介、完全電子化的交易。數學演算法和多邊交易場所的增長導致了高頻交易的出現。本世紀初期，高頻交易規模尚小，但目前已發展到分別占股權和外匯交易量的75%和40%。
分布式賬本等技術或將促進批發支付和清算基礎設施領域的准確性、有效性和安全性，更好地符合監管合規性要求。這些進步可節省數百億美元的成本，並改善金融體系的彈性。
FinTech涉及的公共政策考量
在分析金融技術運用及對金融體系的影響程度時，G20當局需要牢記的公共政策考量至少應包括三個方面。
第一，必須要解決新產品和服務帶來的諸多行為問題，如客戶適用性、反洗錢和打擊資助恐怖主義等。監管機構要努力確保財務咨詢和服務標准得到遵守，金融體系的完整性得到保護。
第二，具有更大包容度和更多競爭力的雙重特性必須能夠體現出數字身份的價值。在發達經濟體和新興經濟體中，仍有數十億人無法享受到應有的銀行服務，仍有部分國家被隔離在全球金融系統之外。新技術或可提供解決方案，如生物識別和密碼學已被用於驗證客戶身份，從而提高金融服務效率，降低反洗錢和反恐融資盡職調查成本。2010年以來，印度政府已經發行了超過8億個這樣的數字身份，幫助至少五分之四的國民以此獲得政府和金融部門的服務。但在把握機會的同時，也要關注公民隱私權以及存儲和處理大量數據的成本壓力。當然，是否且如何保證收益超過成本，最終還是應該由政府和公民來決定。
第三，必須重視數據保護等基礎性問題。一直以來，金融機構依據完善的法律監管框架，保護並使用其客戶數據；相比而言，社交媒體公司則定期收集卻時常共享客戶的海量信息。未來，FinTech還將從更廣泛的渠道匯總、共享數據，但對於是否應該搭建數據管理的適當框架，人們仍爭論不休。
FinTech對金融穩定的影響
FSB通過識別與新型、現行金融機構及金融活動相關的風險，來評估FinTech的發展將如何影響金融體系和市場基礎設施的彈性。陽光之下，並無新事。即使是不同機構的相同行為，只要是危害到金融穩定，監管部門就應該統一處理。不能僅僅因為它是新事物就被區別對待，也不能因為它游離於監管范圍外就意味著必須被納入監管。需要重點關注的是：哪些FinTech業務本質上是被改頭換面的傳統銀行業務，應該如何監管？技術進步如何影響被監管機構（特別是系統性機構）的安全性和穩健性，對這些機構應採取什麼樣的監管措施？技術發展如何改變潛在的宏觀經濟和宏觀金融動態、對系統性重要市場有何干擾？網路和操作風險的總體水平對金融體系的影響幾何？哪些FinTech活動是系統性的，如何制定更嚴格的操作風險監管標准與之匹配？
目前，為解決支付創新帶來的監管問題，英國行為監管機構已經先行一步，原因在於：一方面FinTech支付服務提供商還沒有推出銀行業務，另一方面這些提供商尚未達到系統性的級別。展望未來，當虛擬貨幣和FinTech提供商加入中央銀行支付系統後，它們或將逐步取代傳統的銀行支付服務和支付系統。這種多樣性有其積極意義，畢竟現行的分層化和高度集中化的系統已經出現了單點故障風險。同時，監管機構需要監測集中度的任何新變化。正是基於這種認知，英國《數字經濟法案》建議將支付系統的定義拓寬至銀行之外，以涵蓋每一家系統性重要機構。
支付結算與客戶關系的變化對金融穩定有著更為深遠的意義。雖然FinTech有利於常規銀行業提升競爭力、優化效率和豐富客戶選擇，但客戶界面和支付業務的放開可能也標志著全能銀行業的終結。另外，如果全能銀行零售資金來源不夠穩定、長期客戶關系較弱，那麼其存款波動性和流動性風險可能會增加。客戶關系的淡薄也使得交叉銷售無法深入，最終影響到銀行盈利水平。整個金融體系雖不一定面臨風險，但銀行的審慎標准和處置機制都將需要調整。
融資方式的多樣化還意味著，當零售銀行業無法提供貸款時，P2P等新型融資服務或可取而代之，為消費者和小企業提供信貸支持，部分借款人也將越來越依賴這種資金來源。當前，由於承銷標准和貸款人對損失的容忍度均未經過經濟低迷的檢驗，這種融資模式在整個經濟周期中的穩定性仍未可知。受現有規模和業務模式所限，P2P貸款目前並不足以引發重大的系統性風險，但仍需密切關注其承銷標准降低和過度借款增長等問題。此外，在不具備銀行業務模式或者運用資產證券化模型的情況下，P2P究竟能夠發展到何種程度，目前還無法作出判斷。如果形勢發生變化，監管機構需要及時彌補新出現的漏洞。
批發銀行業和市場需要注意的是，智能投資顧問和風險管理演算法可能導致羊群效應下的過度波動或順周期性——尤其當基礎演算法對價格變動高度敏感或與之高度相關時。演算法交易者業已成為眾多主要市場的流動性重要來源，它們更傾向於在市場平穩期頻繁交易，由此可能導致人們會認為當市場最需要流動性的時候，這些資金將迅速離場。
在批發支付、結算和清算基礎設施方面，分布式賬戶等FinTech創新不管是已被採用或仍被作為替代品，都需要滿足最高標準的彈性、可靠性、隱私性和可拓展性要求。對所有金融機構而言，FinTech的出現大大改變了運營和網路風險。監管機構需要警惕新的單點故障風險，如銀行是否過度依賴網上銀行或雲計算服務提供商的公用主機。近年來，隨著金融機構信息化水平的持續推進，網路對金融體系的威脅也在增加。FinTech設想未來在更廣泛的各方間共享數據，加上交易速度與自動化程度不斷提高，數據保護和系統完整性等問題可能會更加嚴重。

2. 那些投資管理金融科技公司做期貨，股票交易，是不是有自己的交易平台

對接其他大交易平台aqui te amo。

3. 金融期貨市場的特點是什麼

金融期貨市場的基本特徵可概括如下：
第一，交易的標的物是金融商品。這種交易對象大多是無形的、虛擬化了的證券，它不包括實際存在的實物商品；
第二，金融期貨是標准化合約的交易。作為交易對象的金融商品，其收益率和數量都具有同質性、不交性和標准性，如貨市幣別、交易金額、清算日期、交易時間等都作了標准化規定，唯一不確定是成交價格；
第三，金融期貨交易採取公開競價方式決定買賣價格。它不僅可以形成高效率的交易市場，而且透明度、可信度高；
第四，金融期貨交易實行會員制度。非會員要參與金融期貨的交易必須通過會員代理，由於直接交易限於會員之同，而會員同時又是結算會員，交納保征金，因而交易的信用風險較小，安全保障程度較高；
第五，交割期限的規格化。金融期貨合約的交割期限大多是三個月，六個月，九個月或十二個月，最長的是二年，交割期限內的交割時間隨交易對象而定；

4. 金融科技如何賦能期貨行業

金融科技近年來發展迅速，目前已滲透到金融業各個領域。其中零售業務的融資額最高，大部分業務都被「顛覆」，而資本市場、支持類和技術類則以「賦能」為主。融金所創始人孫明達提出，中國金融科技市場正經歷一場格局演進、價值遷移、生態重構、監管趨嚴的變化，金融機構在科技金融方面的應對應遵循三大原則：「定位積極」，保證對尖端科技創新的參與；「有所取捨」，保持優勢業務領先；「靈活支撐」，用靈活的體制、容錯的文化支撐數字化創新。
微軟亞洲研究院副院長張益肇認為，AI在金融科技未來發展里占據重要角色，如金融、交通、教育、醫療、法律、就業等。他認為，AI在金融投資中擁有端到端的學習能力、強大的處理數據能力、基於客觀目標優化、永遠保持冷靜、根據實時回饋快速響應等獨特優勢，是推動金融界實現數字化轉型和精準金融實現的有力助手。孫明達對此表示十分贊同，他提到金融科技時代是大機遇時代，科技賦能金融帶來的巨大機遇引起了金融業系統性變化，要以開放包容的態度去擁抱轉變，融金所也正是這么做的。
信息技術的發展深刻地改變了金融。金融是建立在信息和信心基礎上的特殊行業，信息科技的發展降低了交易成本，促進了商品交換的快捷，在跨時間分配的維度顯著增強了跨時間調配金融資源的能力，也使得高風險項目越來越容易得到融資，這給金融業帶來了很大的變化，融金所的金融科技也得到了突飛猛進的發展。
日前，央行正在考慮提出「負責任的金融」（Responsible Finance）理念，要讓金融消費者獲得合適的金融服務，並且承擔適當的金融風險。把信息告訴消費者，要讓他們知道會承擔什麼樣的風險以及他們的金融行為和金融服務的後果。12月2日，CF40學術顧問、央行副行長潘功勝在談及最新出台的現金貸監管新規時也強調，面向長尾人群的金融服務更應當是負責任的金融。對此，孫明達認為，普惠金融的本身就是一種「社會責任」，要將金融普惠天下，讓更多的人享受到平等的金融服務，這也是融金所的目標。
所謂「負責任的金融」，就是金融機構、監管部門與第三方、消費者三者要共同承擔相應責任的一種三角關系。在這一關系中，金融機構要做到自我約束、合規經營，監管部門和第三方要適當監管和積極幫扶，消費者則應做到理性選擇和行為擔當。融金所作為國內領先的汽車金融科技平台，一定要擔負起這種社會責任，身體力行，運用自身的科技優勢不斷提升服務水平，打破地域阻隔，解決傳統普惠金融服務面臨的最後一公里能力問題。

5. 人工智慧出現在金融領域，股票，期貨等市場，是人工智慧間的博弈還是人智能輔助人類

這個問題很好哩。
人工智慧在金融領域的應用范圍很廣，包括風控，客戶挖掘等等...
在不同的應用場景下，人工智慧與人工智慧之間，人工智慧與人之間有輔助、有博弈。。

6. 金融科技的大數據主要運用有哪些

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7. 金融科技在大數據和人工智慧方面有哪些應用

近年來，人工智慧有一系列的突破，在金融領域的應用也發展很快。我們做FDT的時候心目中有一個偶像，就是美國的文藝復興科技公司，它旗下基金的平均回報率，在1989年到2009年間達到35%，比索羅斯和巴菲特高出10個百分點。2015年9月花旗做了一個預測，未來10年智能理財管理會增加5萬億美元的收入。高盛預測2025年AI為金融行業帶來的增值每年達到430億美元。2017年3月摩根大通發布了一款金金融合同解析軟體，只需幾秒就能完成以前律師們36萬小時的工作。這說明人工智慧很可能大規模的在商業，特別是在金融領域應用。而且，在金融領域應用大數據也有一些先天的優勢條件和基礎。剛才黃院士講了，人工智慧的前提是必須有海量的大數據，數據越多越能說明問題，而金融公司天生就是數據公司，銀行也好，交易也好，每天和數據打交道，而且這個數據的質量和數量也能達到一定的要求，這是人工智慧得以應用的一個非常重要的數字基礎。另外，銀行金融的業務相當多的是預測和決策類的，正是人工智慧模型最擅長的領域。還有一點，金融作為全社會資源的配置工具，用AI對其加以優化，無疑有很大的社會意義和商業意義。
下面講講智能教育。FDT最初的宗旨就是為了培養交易員，是一種公益教育。FDT有自己的教育理念，有智能的訓練軟體作為教育工具，還有一套完整的教育准則和評價體系。這套教育准則和評價體系就是FDT財商指數，這不僅是我們評價交易員的標准，也是個性化教育的工具。這個財商指數本質上是通過大數據給用戶畫像，我們的用戶就是交易員和散戶，以加深對他們交易行為和交易心理的理解。我們根據海量的模擬交易數據發明了FDT財商指數。大家看這張圖，這張圖的橫坐標是風險控制能力，縱坐標是盈利能力，用這個可以分清不同的交易員的情況，然後對他進行個性化教育。我們把交易員分為四類。第一類是優秀的模擬交易員。他們相對於龐大的FDT用戶是很少的，佔比不足1%，這部分交易員收益風險俱佳，可以重點培養，甚至可以給他實盤操作。第二類就是高級模擬交易員，佔比約9%，他們交易的意願比較強，可以通過個性化的智能教育和培訓幫助他提高。第三類就是中極模擬交易員，佔比超過40%，他們風險意識較強，可以考慮被動投資。第四類是初級模擬交易員，FDT財商指數值比較低，但人數最多，佔比超過50%，需要繼續幫助他們上金融教育課。
FDT財商指數的創新，在於它結合了人工智慧+大數據+行為經濟學。傳統的金融方法都是靠問卷，基於人工設定的許可權規則，對設定之外的行為特徵就無能為力了，而FDT的財商指數是基於人工智慧，通過非線性的機器學習模型，將上百個交易特徵結合在一起，自動地抽取大量的判定規則，最終形成了財商指數的分數排序。傳統的金融是基於結算後的「天」級別的數據，數據量少，非常簡單，而且是單機計算，無法發現隱藏的風險和行為特徵，而FDT的財商指數是對大數據按照毫秒級的行情識別，進行實時的分步式並發處理，可以深刻地了解交易員的心理和行為，數據越多，對交易員的個性化描繪越清楚，從而可以更有針對性的做個性化的教育和訓練。在特徵方面，傳統金融方法都是基於盈利或者回撤數據，而FDT財商指數是基於行為金融學來刻畫用戶的心理特徵和行為偏差，這背後需要大數據架構的技術支持。綜合來看，FDT財商指數的交易行為特徵，是基於行為金融學和對沖交易的專家經驗的緊密結合。這是我們對每個交易員提供的FDT財商指數的報告，這是一個大報告，四個象限，包括盈利、風險、一致性、活躍度等，每一個後面都有一些具體的分析。其他的都好理解，只解釋一下「一致性」，簡單來說就是「穿越牛熊」的能力，能夠在變化的市場中靈活調整策略來實現穩定的盈利輸出。下面是我們根據財商指數，對參與交易的這些學校做的一些排行。
下面講智能交易。交易的核心，一個是止損，一個是預測，一個是配比。我們傳統的交易都要設止損線，不管誰不管什麼情況，到了止損線一律清倉，以免出現無法承受的交易損失，這種情況實際上是忽視了個性差異。有了人工智慧以後，在大量歷史數據情況下，利用機器學習的模型，可以給每個交易員設定不同的止損線，比如可以根據交易員的歷史盈利情況設定不同的止損線，也可以根據交易員的不同風格來設定，有些交易員喜歡也善於在大起大落中把握機會，你就給他設定個性化的止損線。FDT可以根據財商指數來設定精確細致的止損線。再就是對波動的預測。搞交易的人都知道，資產的波動性很重要，因為它既代表風險也代表盈利，所以好的交易員是在風險波動中賺錢。怎麼樣預測和判斷這個波動？現在有了大數據和AI，就可以通過機器學習的方法，對A股、期貨做出一個波動的預測。還有就是資源的分配。對優秀的交易員，可以給他特定的交易機會。就像婚姻介紹所一樣，我們用這個評價指數對交易員做一個評價，對股票做一個評價，不同的交易員做不同情況的市場，這樣可以發揮每一個交易員的才幹，這也是我們利用人工智慧對交易的一種應用。
最後講一下智能投資。中國的資產管理市場在迅速增長，到2020年，估計有180萬億人民幣需要財富管理，年復合增長率達到14%。但是目前大部分用戶投資不理性，買賣的時機不當，導致大部分基金產品盈利，但是大部分用戶還是虧損。所以我們用人工智慧的辦法嘗試解決。首先，是智能的用戶理解，我們藉助模擬交易平台和大量的數據，用FDT 財商指數，從金融行為學的角度評價用戶的風險偏好。二是跟哥倫比亞大學的FDT智能資產管理中心合作，研究了一套智能資產組合優化的頂級演算法。三是智能投資的風險管理，對每一個投資組合做未來盈利的虧損的概率估計。四是智能個性化的資金分配，對不同的客戶，不同的風險偏好，給他不同的產品，這也是智能化和個性化的基金推薦，把合適的基金推銷給最合適的客戶。當然，由於中國的資本市場仍不成熟，市場運行還不完全是市場規律的反映，所以智能投顧的市場環境不穩定，所以我們還要創造一些條件。
總而言之，我們的金融交易市場結構不合理，要去散戶化，美國用了70年，我們不要用那麼多年。我們要培養優秀的交易員，通過FDT創新工廠探索有效的辦法。我們通過培養交易員掌握大量的模擬交易的數據，再與科研機構合作來挖掘這些數據的價值，用以研發智能教育，智能交易和智能投顧，應該說在人工智慧在金融市場應用方面作了初步的探索。相信在這方面我們還有非常大的空間，這件事不僅具有社會價值，而且具有商業價值。謝謝。

8. 金融市場技術分析與期貨市場分析

技術分析基本原理是一樣的，先看那一本都沒什麼區別。不過我個人認為一開始你就學習專業性強的，對你來說有點難，你可以先學一點簡單的理論
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9. 金融科技對金融行業有什麼影響

「科技是第一生產力」這句話真實太有水平了，以題主說的金融科技為例，現有的金融科技已經改變了我們的生活。
金融科技之移動支付:移動支付可以說是近幾年發展迅猛的技術之一，將原來的購買商品以現金結算的方式發展至刷手機、掃描二維碼的非現金支付方式（刷卡交易權當過度階段），不知你有沒有感覺到，跑銀行取錢的次數少了，身上不帶錢也敢下館子的次數多了？對銀行來說，現金投放量減少了，櫃面取錢的業務壓力少了……
金融科技之清算系統:近幾年隨著央行不斷拓展支付渠道、暢通匯路，先後建立了大小額支付系統、網上支付跨行清算系統、電子商業匯票系統、人民幣跨境支付系統、網聯清算平台等，將在途資金縮短至實時到賬。快捷的支付服務，有效的提高了銀行的服務水平和資金的利用效率。
金融科技之大數據:現在幾乎所有的銀行業務都離不開計算機，不同企業，不同客戶的任何一筆貸款、一次交易、一筆轉賬都在銀行有據可查，銀行通過這些大數據進行分析，評估企業行業屬於朝陽產業還是夕陽行業，使貸款投資降低風險，更有準確性，省去了銀行的貸前調查、貸中管理等管理；評估客戶的經濟能力、消費習慣，採用對應的策略，提供多元化的金融服務！信用卡的後期管理就採用了這樣的模式，根據上市銀行2017年年報，信用卡不良率均成下降趨勢。
金融科技之遠程開戶、金融科技之生物識別等。這些本來都想說說，都是大有文章可做的，可這樣這個問答就太長了，估計也沒人看，先到這里吧。
金融科技的發展只會使銀行的服務更貼心、資金利用率更高更精準！

10. 天風證券的金融科技建設得如何具體應用事例有嗎

當前，金融科技成為了行業風口，為行業變革和金融機構轉型升級帶來了機遇。天風證券一直以來高度重視金融科技，曾於2016年舉辦「資產證券化武漢論壇」，邀請行業專家深入探討區塊鏈方面的金融科技創新。今年3月13日，天風證券又參加了中國保險資產管理業協會金融科技專業委員會(以下簡稱「專委會」) 2018年第一次會議暨金融科技創新與應用交流會。

據悉，此次會議邀請了中國互聯網金融協會區塊鏈研究工作組組長李禮輝、中國保監會資金部相關領導出席指導。天風證券股份有限公司副總裁翟晨曦與行業相關機構的50多位委員、執行專家和嘉賓共同在會議上展開了熱烈探討。

天風證券高度重視金融科技，前期已成立了區塊鏈研究中心，專注探索區塊鏈行業發展，2017年在貴陽市人民政府的主導下參與設立貴陽區塊鏈金融基金，天風證券協助地方政府發展區塊鏈為中心的產業體系，助力供給側改革下地方經濟的產業結構調整，同時，天風證券也是國內首批運用區塊鏈技術落地ABS項目的券商之一。

今年1月，天風證券聯合武漢大學、中國科學院軟體研究所共同立項的《區塊鏈在我國證券市場的關鍵應用與監管研究》重點課題，獲評為中國證券業協會2017年優秀課題報告。該課題是證券行業內首次全面梳理和分析區塊鏈應用，在技術分析、應用案例和應用前瞻等方面組織了嚴謹的研究，就應用模式與監管策略向監管機構提出了有建設性的方案和建議，得到了相關專家的認可。天風證券《區塊鏈在我國證券市場的關鍵應用與監管研究》課題從77個重點課題中脫穎而出，被中國證券業協會評選為優秀課題，也代表了權威機構對天風證券在區塊鏈領域所取得成績的肯定