2016年最新股指期貨手續(xù)費標(biāo)準(zhǔn)
股指期貨手續(xù)費相當(dāng)于股票中的傭金。而2016年股指期貨的手續(xù)費又有哪些標(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)費標(biāo)準(zhǔn)
股指期貨手續(xù)費相當(dāng)于股票中的傭金。對股票來說，炒股的費用包括印花稅、傭金、過戶費及其他費用。相對來說，從事期貨交易的費用就只有手續(xù)費。股指期貨手續(xù)費是指期貨交易者買賣期貨成交后按成交合約總價值的一定比例所支付的費用。
上市品種及標(biāo)準(zhǔn)
目前國內(nèi)有上海、大連、鄭州三大商品期貨交易所和中國金融交易所(股指期貨)共40多個個上市品種，不同品種手續(xù)費不一樣。各期貨經(jīng)紀(jì)公司都是交易所的會員(金融交易所不是), 參與期貨交易的手續(xù)費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，用于自身的運營。
10月18日股指期貨走勢
創(chuàng)業(yè)板跌逾1. 從近期得聚焦點顯示，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，龍頭品種保持強勢，但市場成交量能始終未能繼續(xù)放大，在存量資金博弈下市場難以呈現(xiàn)普漲行情。 B股指數(shù)重挫對A股影響：將帶領(lǐng)A股下滑。
三季報行情搶眼 B股跳水拖累A股
大勢猜想
指數(shù)若有進(jìn)一步下探得趨勢 實現(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，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，上證指數(shù)未能完全回補，短股指期貨數(shù)在此點位若有反復(fù)，畢竟市場熱度若在，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。
應(yīng)對策略
短期操作上切勿追漲，待指數(shù)向回抽整后重點留意具有業(yè)績支撐低點滯漲股反彈行情。
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，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，保障利潤。
最優(yōu)套期保值比率，是投資者為了對現(xiàn)貨市場的風(fēng)險敞口進(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)貨價格是相關(guān)的，OLS模型通過構(gòu)建期貨和現(xiàn)貨價格之間的線性關(guān)系，然后使用OLS模型估計出參數(shù)，這也是最傳統(tǒng)、最常見的最優(yōu)套期保值比率的計算方法。需要注意的是，期貨和現(xiàn)貨價格不能完美地同幅度變化，而且價格序列也不平穩(wěn)。不過，這個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)貨價格的一階差分，ΔFt是期貨價格的一階差分，α為截距項，εt是隨機誤差項，β是斜率，即最優(yōu)套期保值比率。在實際操作中，使用對數(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，并減少差分計算的過程帶來的信息損失。
相對于其他方法，OLS模型的操作比較簡單，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，序列的相關(guān)性也會隨之發(fā)生比較大的改變;其次，OLS模型估計的參數(shù)都是在假設(shè)前提下進(jìn)行的，這個前提就是隨機變量服從正態(tài)分布，但是金融時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之間是相互獨立且不相關(guān)的關(guān)系，如果殘差項序列自相關(guān)的話，就會出現(xiàn)虛假回歸問題。
向量自回歸模型(VAR模型)
由殘差項序列相關(guān)帶來的影響，可以由VAR模型解決，并且擴充了模型所包含的信息量，這是一個有兩個變量的模型，每個變量的前期值都會影響到它們的當(dāng)前值，回歸方程如下：
上式中，αs、αf是截距項，βsi、λsi、βfi、λfi是回歸系數(shù)，ΔlnSt-i是在t-i時現(xiàn)貨價格的對數(shù)收益率，ΔlnFt-i是在t-i時期貨價格的對數(shù)收益率，εst、εft是獨立分布的隨機誤差項，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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