cfa 衍生产品及分类

cfa涉及的金融衍生品:

远期(forward) 期货(futures) 期权(option) 互换(swap)

远期 期货 互换都为双务合同 可以称作 远期承诺(forwar commitment)而期权是单务合同,可以执行,可以不执行;成为有求偿权(contingent claim)有求债权;

根据交易地点的不同,衍生产品可以分为交易所交易(exchange-traded)和场外交易(over-the-counter)

交易所交易:

exchange

标准化合约

由结算所进行交易 无违约风险

受到政府监管

场外交易

没有中心交易地点

定制的合约是由双方约定的合约

有违约风险

较少受到政府监管

衍生产品的重要作用在于价格发现(price discovery)

衍生产品的重要作用在于:风险管理(risk management) 可以做两件事情:hedging(保值)和speculation(投机)

衍生产品的定价原则:无套利定价

远期市场和远期合约

 

远期合约(forward contract) 双务合同 规定双方什么时间 什么价格交易某项资产 约定的交易资产叫做underlying asset;

购买的叫做多方(the long side) 持有多头头寸(long position);同意售出的叫做空方(the short side),持有空头头寸(short position)

交易远期合约的动机在于 hedge risk(对冲风险) 投机(speculation);远期价格(forward price)

 

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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