2016年最新股指期貨手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)
股指期貨手續(xù)費(fèi)相當(dāng)于股票中的傭金。而2016年股指期貨的手續(xù)費(fèi)又有哪些標(biāo)準(zhǔn)呢?下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的一些關(guān)于2016年最新股指期貨手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)資料。供你參考。
2016年最新股指期貨手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)
股指期貨手續(xù)費(fèi)相當(dāng)于股票中的傭金。對(duì)股票來說，炒股的費(fèi)用包括印花稅、傭金、過戶費(fèi)及其他費(fèi)用。相對(duì)來說，從事期貨交易的費(fèi)用就只有手續(xù)費(fèi)。股指期貨手續(xù)費(fèi)是指期貨交易者買賣期貨成交后按成交合約總價(jià)值的一定比例所支付的費(fèi)用。
上市品種及標(biāo)準(zhǔn)
目前國(guó)內(nèi)有上海、大連、鄭州三大商品期貨交易所和中國(guó)金融交易所(股指期貨)共40多個(gè)個(gè)上市品種，不同品種手續(xù)費(fèi)不一樣。各期貨經(jīng)紀(jì)公司都是交易所的會(huì)員(金融交易所不是), 參與期貨交易的手續(xù)費(fèi)有固定的一部分上交給交易所，另一部分由期貨公司收取，期貨公司收取的標(biāo)準(zhǔn)是在期貨交易所的基礎(chǔ)上加一部分，用于自身的運(yùn)營(yíng)。
10月18日股指期貨走勢(shì)
創(chuàng)業(yè)板跌逾1. 從近期得聚焦點(diǎn)顯示，債轉(zhuǎn)股及次新股板塊無疑是本輪股指反彈得主線，短期顯示，龍頭品種保持強(qiáng)勢(shì)，但市場(chǎng)成交量能始終未能繼續(xù)放大，在存量資金博弈下市場(chǎng)難以呈現(xiàn)普漲行情。 B股指數(shù)重挫對(duì)A股影響：將帶領(lǐng)A股下滑。
三季報(bào)行情搶眼 B股跳水拖累A股
大勢(shì)猜想
指數(shù)若有進(jìn)一步下探得趨勢(shì) 實(shí)現(xiàn)概率：75% 具體理由：今日三大股指均輕微高開，其后呈現(xiàn)窄幅振蕩得走勢(shì)，盤面表現(xiàn)也不溫不火，下午，受B股大跌得影響股指振蕩下滑，其后些許恐慌盤得拋售引發(fā)跳水。 從操作上得角度考慮，當(dāng)前除上證指數(shù)外，深成指、創(chuàng)業(yè)板指都已將9月12日得跳空缺口回補(bǔ)，上證指數(shù)未能完全回補(bǔ)，短股指期貨數(shù)在此點(diǎn)位若有反復(fù)，畢竟市場(chǎng)熱度若在，但經(jīng)過振蕩后，指數(shù)若不能再度放量上行，后市若有進(jìn)一步下探得走勢(shì)。
應(yīng)對(duì)策略
短期操作上切勿追漲，待指數(shù)向回抽整后重點(diǎn)留意具有業(yè)績(jī)支撐低點(diǎn)滯漲股反彈行情。
股指期貨最優(yōu)套期保值比率分析
股指期貨交易和股票現(xiàn)貨交易具有相輔相成、相互促進(jìn)的關(guān)系，投資者可以利用賣出期貨合約來控制與規(guī)避持有股票現(xiàn)貨的風(fēng)險(xiǎn)，利用期指與現(xiàn)指同步的原理，以期貨上的損益來抵消現(xiàn)貨上的損益，進(jìn)而鎖定風(fēng)險(xiǎn)，保障利潤(rùn)。
最優(yōu)套期保值比率，是投資者為了對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)敞口進(jìn)行套期保值而使用的金融工具的數(shù)量，套期保值模型的關(guān)鍵則在于，如何估計(jì)出最優(yōu)套期保值比率。
最小二乘回歸模型(OLS模型)
期貨與現(xiàn)貨價(jià)格是相關(guān)的，OLS模型通過構(gòu)建期貨和現(xiàn)貨價(jià)格之間的線性關(guān)系，然后使用OLS模型估計(jì)出參數(shù)，這也是最傳統(tǒng)、最常見的最優(yōu)套期保值比率的計(jì)算方法。需要注意的是，期貨和現(xiàn)貨價(jià)格不能完美地同幅度變化，而且價(jià)格序列也不平穩(wěn)。不過，這個(gè)問題可以用以下方法來解決，即通過差分的方法將其轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)序列，回歸方程的構(gòu)建如下：
ΔSt=α+βΔFt+εt
上式中，ΔSt是現(xiàn)貨價(jià)格的一階差分，ΔFt是期貨價(jià)格的一階差分，α為截距項(xiàng)，εt是隨機(jī)誤差項(xiàng)，β是斜率，即最優(yōu)套期保值比率。在實(shí)際操作中，使用對(duì)數(shù)收益率(ΔlnSt、ΔlnFt)來替代公式中的一階差分序列，從而消除異方差，并減少差分計(jì)算的過程帶來的信息損失。
相對(duì)于其他方法，OLS模型的操作比較簡(jiǎn)單，但是也有一定的缺陷：首先，OLS模型下的線性關(guān)系比不是特別穩(wěn)定，在發(fā)生重大事件時(shí)，序列的相關(guān)性也會(huì)隨之發(fā)生比較大的改變;其次，OLS模型估計(jì)的參數(shù)都是在假設(shè)前提下進(jìn)行的，這個(gè)前提就是隨機(jī)變量服從正態(tài)分布，但是金融時(shí)間序列一般都具有尖峰厚尾的特征，這是不滿足正態(tài)分布假設(shè)的;最后，OLS模型要求回歸殘差項(xiàng)之間是相互獨(dú)立且不相關(guān)的關(guān)系，如果殘差項(xiàng)序列自相關(guān)的話，就會(huì)出現(xiàn)虛假回歸問題。
向量自回歸模型(VAR模型)
由殘差項(xiàng)序列相關(guān)帶來的影響，可以由VAR模型解決，并且擴(kuò)充了模型所包含的信息量，這是一個(gè)有兩個(gè)變量的模型，每個(gè)變量的前期值都會(huì)影響到它們的當(dāng)前值，回歸方程如下：
上式中，αs、αf是截距項(xiàng)，βsi、λsi、βfi、λfi是回歸系數(shù)，ΔlnSt-i是在t-i時(shí)現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率，ΔlnFt-i是在t-i時(shí)期貨價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率，εst、εft是獨(dú)立分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)，k是滯后期。我們可以通過VAR模型尋找最佳滯后期，當(dāng)尋找到最佳滯后期之后，就可以消除殘差的自相關(guān)，得到最優(yōu)套期保值比率，公式如下：
合并方程，可以得到以下方程：
上式中，θ是ΔlnFt的回歸系數(shù)，也就是我們常說的最優(yōu)套期保值比率。
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