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易經預測期貨期權

發布時間: 2021-05-12 09:38:59

A. 期貨市場風險的預測和度量.VAR方法

一、VaR風險測量方法 風險測量的模型主要有兩大類:參數模型和非參數模型。參數模型包括分析法的各類模型,利用了靈敏度和統計分布特性簡化了VaR,但由於對分布形式的假定和靈敏度的局部特徵,分析法很難有效處理實際金融市場的厚尾性和大幅度波動的非線性問題,因而會產生測量誤差以及模型風險。非參數法包括歷史模擬法和Monte Carlo模擬法,相對分析法來說,模擬法可以較好地處理非正態問題,是一種完全估計,可有效處理非線性問題。 1.參數法 分析法是VaR計算中最為常用的方法,它利用證券組合的價值函數與市場因子間的近似關系、市場因子的統計分布(方差-協方差矩陣)簡化VaR的計算。分析法根據證券組合價值函數形式的不同,可分為兩大類:Delta-類模型和Gamma-類模型。其中,Delta-類模型識別的是線性風險,Gamma-類模型可識別凸性風險,例如組合中含有期權類的衍生品。本文將採用Delta-類模型中的Delta-正態模型與Delta-GARCH模型進行分析。 2.非參數法 (1)歷史模擬法 最簡單而又直觀的方法就是歷史模擬法,其核心就是根據市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布,用給定歷史時期上所觀測到的市場因子的變化,來表示市場因子的未來變化。然後,根據市場因子的未來價格水平對頭寸進行重新估值,計算出頭寸的價值損益變化。最後,在歷史模擬法中將組合的損益從小到大進行排序,得到損益分布,通過給定置信度下的分位數求出VaR。 (2)Monte Carlo模擬法 由於分析利用了統計分布特徵,如果市場存在厚尾性和大幅度波動的非線性問題,則風險測量偏差會比較大。Monte Carlo模擬是反復模擬決定金融工具價格的隨機過程,每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值,然後進行大量的模擬,那麼組合價值的模擬分布將收斂於組合的真實分布,然後根據置信度得到VaR。

B. 分析期貨與期權的主要區別

簡單來說是這樣的:
1)期貨交易的時候未來的資產;交易雙方約定,在未來的某一個確定的時間,以一個確定的價格買進或者賣出資產。
就比如A和B協定,在未來第三個月的第一個星期日,A以10元/股的價格,從B那兒買進100股股票。當到期時,A就付給B1000元,B交割100股股票給A。
2)期權交易的是未來的一種選擇權。交易雙方中,一方支付另一方期權費,以買入在未來的某一個時期以某一個協定的價格,買入或賣出某一種標的資產的選擇權。
就比如,C和D交易一份期權,C花費8元錢從D那兒買入一份期權,這份期權賦予C在未來第三個月的第一個星期,以10元/股的價格買入100股股票的權利。
如果在到期的時候,股票市場價格高於10元,那麼C執行期權,以10元每股從D買入股票然後再按市場價賣出,那麼就有正的收益;如果到期的時候股票市場價格低於10元,那麼C就不執行期權,只損失期權費。

C. 易經可以預測期貨嗎

我覺得不太可能,期貨市場原本就毫無規律可言,易經博大精深,現在懂皮毛的人很多,但精通的人寥寥無幾,我的結論就是理論上能預測,但是沒幾個人能做到。

D. 易經能預測期貨嗎

不能, 或許裡面的一些理論可以幫助指導指導

E. 各種條件相同,在一波行情下,期貨和期貨期權哪個賺得多

波動大的情況下當然是期權。波動小時是期貨。

F. 易經理論可以套用在期貨身上嗎

易經理論不可以躺在期貨身上,因為期貨這個東西它是講究的,一定的科學性。並且按市場經營路子來確定的。

G. 易經的道理能適用於交易期貨嗎

有一定作用,不過不是絕對的,易經的思想邏輯相對包容。但是股市期貨交易是要嚴謹的交易邏輯和紀律作為支撐的。
可以參考下《投資正途》這本書是丁聖元根據易經寫的,網路也有相應介紹,你可以看看。

H. 請簡單解釋下 期貨 和 期權...謝謝

期貨和期權主要的區別是期權持有者可以在期權合約到期時買入或者賣出,所謂平倉,但是期貨合約持有者必須按照期貨合同上的條件執行。其他細節上的區別請保持聯系。可以發給你詳細資料。http://blog.sina.com.cn/arccapital13

I. 易經預測期貨是怎麼弄的

你說的是六爻吧,算了勸你不要用那個東西,尼瑪取父母為用神還是取子孫為用神,我研究了半年又吉又凶都不知道漲跌。

我現在用股票的那個理論,一個叫葉鴻生發明的遁甲量股,取三個用神,比如我打算買黃豆漲,結果三個用神都看跌,肯定就不行了。
雖然準的很但是這個方法就算你學來用至少也要三個月,你以為那麼簡單哇。普通人還是走普通路。

J. 期貨與期權行業的前景如何有沒有錢可撈啊

外人看起來這個行業很誘人,只有真做起來才知道辛苦。我們公司連研究生都出去跑過客戶。另外國內目前還沒有上期權,你要報這個方向,應該不錯,畢業後可以到交易所上班搞研究。

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