期货保证金杠杆原理——以股指期货为例(转)

 

有人说玩期货就是玩个心跳,呵呵,也是,玩股票就算是连续五个跌停板不过损失T日本金的百分之三十五左右,但是期货能让你一日之内本金全部亏损,俗话说:来得快,去的也快。期货交易赚钱快,赔钱也快,为什么?这里的奥妙就在于期货交易的保证金制度,通过保证金交易,产生杠杆效应,能够在一定程度上放大损失和收入的比率,作为一个初学者,我想以简单例子来诠释自己的理解。

以股指期货为例,交易规则如下:买入日当日股指为1000点,以一点一元计价,保证金为期货合同价格的百分之十。甲于当日买入一份期货合同,则期货合同价格为1000*1=1000元,但甲只需在其保证金帐户中存入1000*10℅=100元,也就是说甲可以用一定数量的资金承受于其10倍价值的标的合同的收益与损失,如果T+2日股指跌为900点,他所承受的损失为(1000-900)*1=100元,也就是说当杠杆比率为10倍时,当股指相对于期货合同股指跌幅为10℅时,甲所承受的损失为其保证金的100℅,也就是说甲所有的钱都亏掉了,这是在极端情况假设下的例子,一般期货公司有一个止损点,例如,如果保证金在亏损到10元时,期货公司会强行平仓,保证金在弥补损失和相关利息费用后余额返还投资者。反之,如果股指上涨10℅,甲就赚了100元,收益率为100℅。换句话说期货的保证金交易就是让你用少量的资金玩转大额合同,你是在用100元的投资本金在承受1000元带给你收益与损失,就是100元对于合同价值1000元相当于10℅,但对于你的保证金就是100℅,其间的效应放大了10倍,可谓是一夜暴富或一贫如洗。

但是正是由于有了保证金交易的杠杆效应,投资人可以利用其进行对冲交易规避风险,比如买入股票,同时卖空期货合同,买入股票现货价值为10000元,在10倍杠杆下,最多只需用1000元为保证金卖空期货合同,如果股票现货市场上的收益大于10℅或亏损,这样的对冲交易还是能赚到钱的,比如你手的现货股票价值为11000元,你在期货市场应该完全损失掉你的保证金1000元,但你的投资总金额仍旧是11000元,对冲让你在期货市场的亏损在现货市场上得以弥补,如果现货市场价格如你预期继续上涨,你就赚了;反之,如果你有任何现货市场的损失都可以通过期货市场进行弥补。这个例子并不好,因为你对冲了你在现货市场上的所有标的,如果你的期货保证金损失掉后,现货市场并没有继续上涨,还是面临亏损或不赚钱的风险,由于有时间价值的存在,不赚钱就是亏钱,因此大多数对冲交易都在现货和期货的比例上有一个计算,由于有这样的计算不能完全对冲风险才能有机会赚钱,换句话说,在一定程度上,越激进,风险越大,赚钱的机会也越大,赔钱的机会也越大,对冲交易能给你的就是一个止损工具。

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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