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资金流向监测模型

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股票资金模型统计余额是什么?谢谢

账户相关流入减流出后剩余的资金量。
在市场中,经常存在交易性机会,这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响,或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中,一个典型的交易性策略就是资金流模型,该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况,如果是资金流入的股票,则股价在未来一段时间将可能会上涨;如果是资金流出的股票,则股价在未来一段时间可能会下跌,那么,根据资金流向就可以构建相应的投资策略。

一种基于时间序列算法的资金流入流出预测模型

打个比如我有,缺资金。
你有资金却没有好的投资项目或者打算出借资金获得收益,出借资金者当然担心收不回资金的风险。或者收到借钱者的抵押物后自己没法处置。
由于上述两种需求的存在,于是就回购交易就产生了。
我为了满足你的要求,就答应你可以将我的质押物()到一年时,我再回购回来。于是你就不用担心收到抵押物没法处理了。但是你又担心到期我不回购怎么办呢?于是就引入了中登公司,他负责到期结算给你出借的本金和利息,那中登公司就承担了我违约的风险,然后中登公司就引入质押券的折算率等的方式来控制风险,这些书上都有详细解释,
提示一点,这种交易的是在中登公司质押,还是登记我的名字
和这种融资方式相近的是买断式回购交易:
买断式参与者主要是商业银行间交易,就是出借资金者(你),不担心质押物的处置问题,要求取得债权所有权,这样你可以再去抵押或者自己留存做其他用途。这种方式增加了的流动性。当然这种出借资金者的主要目的还是获得收益,至于得到后取得的其它收益并不是主要的目的,只是为了使他自己的利润最大化。基于这个目的,所以出借资金者还是希望我能把回购回来。所以这里还是有一个回购的概念。如果融资方的目的既要得到资金,又想最后拥有该,所以这也需要一个回购的交易,融资方同样担心对方到期不交出,所以又引入了交易所和同业中心等部门负责控制其中的风险。
提示一点,这种交易的,在回购前,其所有人是属于出借资金方的。
我估计理解这个意思,书上的好多问题应该就比较容易理解了。

如何用MATLAB计算资金流向

期权定价理论是现代金融学中最为重要的理论之一,也是衍生金融工具定价中最复杂的。本文给出了欧式期权定价过程的一个简单推导,并利用Matlab对定价公式给出了数值算例及比较静态分析,以使读者能更直观地理解期权定价理论。
关键词:Matlab;教学实践
基金项目:国家自然科学基金项目(70971037);教育部人文社科青年项目(12YJCZH128)
中图分类号:F83 文献标识码:A
收录日期:2012年4月17日
现代金融学与传统金融学最主要的区别在于其研究由定性分析向定量分析的转变。数理金融学即可认为是现代金融学定量分析分支中最具代表性的一门学科。定量分析必然离不开相应计算软件的应用,Matlab就是一款最为流行的数值计算软件,它将高性能的数值计算和数据图形可视化集成在一起,并提供了大量内置函数,近年来得到了广泛的应用,也为金融定量分析提供了强有力的数学工具。

互联网金融网上监测平台摸家底发现漏洞监测资金流向是怎么回事?

近年来,P2P平台跑路频发、互联网金融行业乱象不断。究其原因,除了事中事后的监管力量不足外,事前的监测排查显然也不到位。为了解决监管“两眼一抹黑”的问题,2016年年初,国家互联网应急中心建设了国家互联网金融风险分析技术平台,该平台原型系统试运行至今,监测了哪些有价值的数据。

千余家互联网金融平台涉嫌违规

国家互联网金融风险分析技术平台项目组负责人吴震介绍,目前技术平台数据主要来自三方面,包括公开数据、接入平台的互联网金融企业数据以及互联网应急中心的自有数据。包括翼龙贷、易贷网、微贷网等在内的37家企业试点接入,其中24家正在审核,另外13家处于评估阶段。

监测显示,截至3月22日,技术平台累计发现互联网金融平台网站15198家,目前在运营互联网金融平台10883家,其中P2P平台3653家。累计发现互联网金融用户6.59亿人次,互联网支付累计交易额超53.3万亿元,P2P网络借贷累计交易额达4.4万亿元,网络众筹近400亿元。

吴震介绍,互联网金融轻资产、高隐蔽、跨区域、容易迅速铺开,这些特点给传统金融监管方式带来很多挑战,而监测平台可以弥补传统监管触手不足的问题。

监测数据显示,在已监测的在运营互联网金融平台中,涉嫌违规的1100余家,技术平台本月已对400余家高危平台做出过预警。此外,不少互联网金融平台还存在安全隐患。监测显示,互联网金融平台网站漏洞达1000余个,网站遭受网络攻击超100万次,发现仿冒网页4.4万余个。

技术平台监测还发现,互联网金融APP成为风险的新聚集地。截至3月22日,共发现互联网金融APP漏洞1200余个,其中高危漏洞占比23.3%。此外还监测到1300多个互联网金融仿冒APP,并被累计下载3000多万次。

国家互联网应急中心经济师徐小磊说,仿冒APP大多有扣费、广告等恶意程序,其名称、图标与正版类似,只是加了一扇看不见的“玻璃门”。仿冒应用会在后台私自监测用户接收到的各种短信息,同时转发信息到指定电话号码,从而窃取包括用户动态验证码在内的信息,威胁用户资金安全。

每一笔资金流向都逃不过平台眼睛

监测是前置条件,对于风险分析技术平台来说,最主要的功能则在于分析和预警风险。目前,针对互联网金融平台潜在的隐患,该平台已经初步建立起了事前摸底、事中监测、事后跟踪的风险应对体系。

事前摸底是指技术平台对互联网金融平台进行日常网络巡查,从网站、产品和用户三个层面获取总体情况,建立并更新互联网金融基础资源库。

“‘快’和‘新’是互联网金融突出特点,情况每天都在变化,摸底不仅能及时了解行业动态,还能为相关监管部门决策提供基础数据。”吴震说。

虚假宣传、虚假项目、资金池等是互联网金融平台比较集中的违规行为,这些问题是风险分析技术平台事中监测的对象。以P2P网络借贷为例,截至3月22日,技术平台监测发现,P2P网络借贷平台涉及虚假宣传的有423家,金融数据服务器在境外的有125家,综合收益率过高的有70家,未在工信部备案的有40家。一些平台甚至涉及多种违规行为。

吴震说,系统会根据市场情况设定一个收益率参考值,如果监测到项目收益率过高,就可能存在诱骗投资者行为,平台可以将相关信息告知金融监管部门。

在风险分析技术平台监测室的一张全国地图上,能看到纳入监测的互联网金融平台的每一笔资金流向。吴震说,一旦有互联网金融平台出现风险,该监测平台就能及时进行事后的跟踪,预警影响波及范围,分析资金的去向,从而提前把风险控制到最低。

吴震表示,该技术平台只是一个监测手段,监测各类风险信息,目前正在建设向监管机构反馈的工作机制,配合相关监管机构防范互联网金融风险。

平台还需接入更多企业数据

首先,接入平台的企业有限,监测数据还不完整。吴震说,平台接入的互联网金融平台越多,数据分析、共享的价值就越高,风险防范能力就越强,但通过公开渠道难以获得全面的企业数据。未来随着更多企业和平台连接,数据质量提升,平台将会提供更有价值的分析结果。

其次,平台公开抓取的数据主要利用机器学习方式来甄别、分析信息,但机器并不能核实信息的可靠性。“要发现虚假项目,就要了解借款端,验证借款企业的情况,计算机显然难以做这个工作,这也可能让监测数据出现偏差。”吴震说。

吴震表示,平台将加强宏观分析能力,更加精细地分析企业运营指标,判断风险,发出预警。他还呼吁,互联网金融平台自身也要强化风险意识,提升网络安全水平。

对于仿冒互联网金融APP的风险,徐小磊建议,普通公众最好选用官方发布的APP,或者选择可信的安全应用商店下载,对于来源不明的应用商店、网站链接引导的APP不要轻易下载。同时,不要贪图小便宜,不轻信优惠信息,导致点击有恶意程序的链接。此外,应用安装后,还要了解应用调用的权限,手动关闭多余和敏感的权限,如电话、通讯录、短信息等。

资金流与流的关系

俺请教一高人 告我说 从财务角度看 资金流和流无本质区别

如何理解量化选股和量化择时之间的关系

所谓量化投资,就是通过定量或统计的方法,不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用,甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说,量化投资方法是靠“概率”取胜,其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。
对于股票市场,量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略,其中前者解决哪些股票值得关注或持有,后者解决何时买入或卖出这些股票,以期在可承受的风险程度下,获得尽可能多的收益。
第一阶段:选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中,筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合,通常称为“股票池”,并可根据自己的操作周期或市场行情变化,不定时地调整该股票池,作为下一阶段择时或调仓的基础。
量化选股的依据可以是基本面,也可以是技术面,或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下:
1多因子模型
多因子模型:采用一系列的“因子”作为选股标准,满足这些因子的股票将作为候选放入股票池,否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标,如 PB、PE、EPS 增长率等,也可以是一些技术面指标,如动量、换手率、波动率等,或者是其它指标,如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定,因为在不同市场条件下,总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型:一种被称作风格轮动,它是根据市场风格特征进行投资,比如有时市场偏好中小盘股,有时偏好大盘股,如果在风格转换的初期介入,则可以获得较大的超额收益;另一种被称作行业轮动,即由于经济周期的原因,总有一些行业先启动行情,另有一些(比如处于产业链上下游的)行业会跟随。在经济周期过程中,依次对这些轮动的行业进行配置,比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型:指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法,比如大多数分析师看好某一只股票,可能这个股票在未来一段时间会上涨;如果大多数分析师看空某一只股票,可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作,回避羊群效应(物极必反),避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。
4资金流模型
资金流模型:其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌,如果资金持续流入,则股票应该会上涨,如果资金持续流出,则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标,利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况,作为选股依据。
第二阶段:择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机,其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格(例如中长线、短线,或超短线),择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断,到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。
一般来说,择时动作的产生可以基于日K线(或周K线),也可以基于日内的小时或分钟级别K线,甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种:
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降(如果可做空的话)的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌,则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作(买入->持有->加仓->继续持有->卖出)。
2高抛低吸型
高抛低吸型:高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间(箱形整理)或价格通道(平行上升或下降通道)的上下轨之间波动时,反复地在下轨附近买入,在上轨附近卖出,赚取波段差价利润(下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…)。
3横盘突破型
横盘突破型:价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡,总有一天或某一时刻走出该区间,或者向上突破价格上轨(如吸筹阶段结束开始拉升),或者向下突破价格下轨(如主力出货完毕,或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑),此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空,以期用最有利价位和最小风险入场,获得后续利润(空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空)。
常见的趋势跟踪型策略有:短时和长时移动均线交叉策略,均线多头排列和空头排列入场出场策略,MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示:
常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标,如KDJ、RSI、CCI等,来判断价格走势的超卖或超卖状态,或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象,来预测波动区间拐点的出现。如下图所示:
常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示:
必须要强调的是,趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸,或是在震荡行情中做趋势跟踪,则可能会造成很大亏损。因此,对这二者的使用,最关键的是,第一要尽量准确地判断当前行情类型,第二是要时刻做好止损保护(和及时止盈)。
总结一下:
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中,提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略,例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律,以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。