D02_报价回购余额自动委托

本文详细介绍了证券行业的业务要素,包括报价回购余额自动委托的定义、开通与关闭规则、保留额度与预约取款功能,以及签约流程。涉及超额配售规则和整体操作流程。

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一、业务要素

1、什么是报价回购余额自动委托?

报价回购余额自动委托是券商交易系统于每个交易日15:05后根据报价回购委托规则将符合条件客户的可委托金额以委托数量最大原则自动发起的1天期报价回购品种初始委托申报(不续做)。 “符合条件客户”是指每个交易日15:05后资金账户中可委托金额大于初始交易最低申报数量且余额自动委托业务处于开通状态的客户。余额自动委托申报价格为券商当日公布的1天期余额自动委托品种报价。

2、报价回购余额委托功能的开通与关闭规则?

客户签署相关协议并在交易软件APP开通余额自动委托功能即视为已同意开通余额自动委托业务。余额自动委托功能开通期间,客户可通过APP关闭该功能,功能关闭后,可再次通过APP重新开通。功能开通与关闭时间为交易日9:00-15:00,具体以券商公告或通知时间为准。如客户已签署过其他余额理财功能,则可能导致余额自动委托功能开通失败。

3、保留额度与预约取款

保额额度:客户可在交易日15:00前设置余额自动委托保留额度,若没有设置,则默认保留额度为0。甲方可于交易日15:00前修改余额自动委托保留额度,最终以最后一次设置额度为准。

预约取款:客户也可在交易日15:00前设置预约取款金额,预约取款金额是客户为未来某一交易日(设为T日)日间取款而预留的资金额度,该额度仅可用于T日交易时间取款,预约取款金额设定于T日的次一交易日自动失效。客户在非交易日不能取款。

余额自动委托保留额度和预约取款金额可叠加使用,互不排斥,即同时设置后,客户账户中将预留的资金为两者金额之和,合计金额在有效期内将不会参与到余额自动委托业务中。

4、超额配售规则

如果所有符合条件客户可自动委托金额总量超过1天期余额自动委托品种可用额度,则按以下规则进行委托数量分配:
(一)将1天期余额自动委托品种可用额度按客户可自动委托金额比例分配至符合条件客户。分配至每一个客户的委托数量按最低初始委托数量向下取整。
(二)经步骤(一)分配后,如果仍有1天期余额自动委托品种剩余可用额度,且该额度大于或等于所有符合条件客户数量乘以初始交易最低申报数量,则为所有符合条件客户分配一份最低申报数量。
(三)重复步骤(二)直至1天期余额自动委托品种剩余可用额度小于所有符合条件客户数量乘以初始交易最低申报数量。
经过上述分配后,如仍有1天期余额自动委托品种可用额度,则按客户剩余的可自动委托金额由大到小排序并依此分配一份最低申报数量,直至1天期余额自动委托品种可用额度小于人民币1000元。经过以上规则分配后,仍有未被全额确认委托的客户,券商有权拒绝超额部分的客户委托。

二、签约流程

前置条件:
1)登录客户号
2)开通报价回购权限(若为多股东号,则判断主股东号是否开通权限)
3)未签约同类现金管理产品
4)信息完整
5)非保守型最低类别
6)交易日9:15-15:00之间
交易规则:
T日签约,T日生效,当天15:05-15:25将保留额度以外的可用资金按1000元整数倍扫单
在这里插入图片描述

三、整体流程

在这里插入图片描述

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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