期貨例子的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

期貨例子的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦卓真弘寫的 從零開始使用Python打造投資工具 和杜金龍的 台股老先覺杜金龍的技術分析入門都 可以從中找到所需的評價。

另外網站價差公債期貨和MAC掉期期貨——芝商所 - CME Group也說明:在下面的假設例子中,NPV是每份MAC掉期期貨合約33美元或-33美元。由於每32分之一個合約價格點等於31.25美元(或每點1000美元/32), 這兩種情況下的NPV絕對值都 ...

這兩本書分別來自深智數位 和今周刊所出版 。

輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 韓千山所指導 嚴雅慧的 可轉換公司債套利機會之分析 (2021),提出期貨例子關鍵因素是什麼,來自於可轉換公司債、套利機會、價內。

而第二篇論文中國文化大學 法律學系碩士在職專班 吳盈德所指導 魯忻慧的 人工智慧之研究-以專利權為中心 (2021),提出因為有 AI演算、邏輯運算、機器學習、AI機器人、專利權人、發明人的重點而找出了 期貨例子的解答。

最後網站延伸閱讀- 期貨的風險 - 奇貨怪道則補充:一般散戶的觀念都認為期貨是洪水猛獸,因為「外行人」操作期貨造成的悲劇例子實在太多了。這些悲劇的原因來自於:「期貨允許交易者使用非常大的槓桿」,大部分沒有風險 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了期貨例子,大家也想知道這些:

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決期貨例子的問題,作者卓真弘 這樣論述:

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用.最快速上手的 Python 投資工具   ■【什麼是程式交易】   程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標,像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的,然後每月或每季換股,這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。   ■【程式交易的優點】   還在用人力去看營收本益比的資料去選股?   還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單?   或是在研究策略的時候,要拿歷史資料來計算這個策略可不可行?   → 這些都可以用程式來解決!省下大量的人力與時間成本。   ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】   市面

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期貨例子進入發燒排行的影片

0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法

1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了

但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班,安心睡覺
但如果是做期貨,你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪

b.比起期貨,選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後,上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整,來增加你的勝率
舉例來說,指數17000
期貨多單進場之後,就是以此為分水嶺,上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差,我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的

也就是說即使指數是下跌,但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦,下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的

當然,有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價,最大獲利就會降低
反之,如果我們想要最大獲利高一些,勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000,我想做多,
選擇16900這個履約價去做看多價差,我會有比較好的獲利,但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差,獲利會比較差,但勝率高)

不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩,再求多(先求有,再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低,但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數,整體獲利也會往上升

c.保證金比期貨低,可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差,一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500

不過通常我建議去做100點價差的組合,所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以,但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高,小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間

7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說,今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900,我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利,也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來,就會變成是一個看多價差

b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀,用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差,只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之,如果你買高履約價賣低履約價,就會變成看空價差

不過今天介紹的這套方法,你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題,我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略,一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了

前面有提到,我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低,也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛,雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多,感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬,你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的

c.要記得做複式單,或之後合併(保證金優化)
各位要記得,如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場

因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢

那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元,這樣能夠節省你的保證金

13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充

接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難,你只需要懂均線,會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了

指數走勢長期是多頭,在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌,我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點,我就可以提升我猜對的機率
為甚麼?因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候,要我猜明天是漲還是跌,我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏,但至少也是贏多輸少
反之,在空頭趨勢,要我去猜明天漲跌,那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現,在多頭趨勢看到的是紅多綠少,對吧

因此,我們要跟著趨勢去做,因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外,我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了:
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選,我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準,支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖,你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時,股市為呈現多頭走勢
反之,變成空頭排列時,往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價,建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情

這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張

但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠,這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅,你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表

支撐壓力表是一項很好用的工具,它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表,我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力,但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方,搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大,賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650,表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000,表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差,就可以建立一個16900-17000的看多價差

這裡補充一下,雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表,而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三

(當然,偶爾會有特別的例子,例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候,支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)

偶爾會有回檔,在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外,由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險

其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現,這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差,風險是有保障的

26:02 總結
這裡我們就給明確定義

a.在均線多頭排列時,做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差,我推薦星期五做
而在做這樣策略期間,如果遇到空頭排列,看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起,則暫停動作(10MA,5MA,20MA,or 20MA,5MA,10MA)

b.做月選多頭價差,位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠),參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話,支撐通常會是前面的低點)

c.跌破5MA,在周選做看空價差,位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意,不是做在5MA喔!是做在前面的高點)

補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金,但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力

b.逆向的月選看空價差,周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭,倒不如直接做買進賣權

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可轉換公司債套利機會之分析

為了解決期貨例子的問題,作者嚴雅慧 這樣論述:

本文主要探討台灣所發行的可轉換公司債的套利機會之分析,從 2016年到 2020 年期間總共發行了 336 檔的可轉換公司債,以買進可轉換公司債同時放空股票,當買進可轉換公司債時,立即轉換成股票,並以放空價格賣出。考慮到交易成本與稅等因素,來分析是否有套利機會。 研究結果發現在 44 檔 KY 類股中有 19 檔有套利機會;50 檔一般製造類股有 25 檔有套利機會,91 檔民生消費類股中有 47 檔有套利機會;151 檔高科技類股中有 78 檔有套利機會。顯見為數不少公司在可轉債的交易期間,會出現套利機會。而可以操作套利策略的次數有131,880 次,出現正向套利利潤的次數有

3,991 次,套利機會比率高達 3.03%,顯見台灣的可轉換公司債市場的價格與股票價格有價值偏離現象。最後,出現較高的套利利潤或績效比率以中小型類股居多,產業類別以高科技與民生消費為主。

台股老先覺杜金龍的技術分析入門

為了解決期貨例子的問題,作者杜金龍 這樣論述:

台股老先覺、資深證券分析師杜金龍傾心力作 一本專為投資初學者譜寫的技術分析全攻略      學好技術分析,就等於認清飆股長相、掌握買賣時機!   技術分析是以統計學為工具,發展出一些較客觀的市場資訊,以及明確的數值及機械化的買賣訊號來幫助投資人研判買賣時機,也就是尋找能預測股市買賣點及超買超賣現象的指標,掌握套利機會,並藉此獲取超額報酬。   技術分析的基本假設如下:   ‧股價由供需關係決定,以形成趨勢型態變動。   ‧歷史會一再重演,投資人可利用過去股價的變動趨勢,預測未來股價的變動。   ‧由於股價完全由供需關係決定,因此不必顧慮市場以外的因素,只要分析市場本身。   ◤想在

股海穩健獲利,   你不能不懂技術分析!◢   台灣書市裡討論技術分析的書籍很多,但大多充斥專業術語,讀來令人頭昏腦脹。本書作者杜金龍為資深證券分析師,亦是暢銷財經作家,為讓初學者徹底了解技術分析的好處與優勢,在書中他以直白文字與198張簡單圖表進行詳實解說,由淺入深地帶領讀者從閱讀股票交易資訊開始,接著說明走勢圖的基本繪製原則,進而闡述圖表型態的主要原理和運用,最後進階案例分析,講述各種技術分析指標如何實際應用在個股與大盤。   本書不僅詳盡闡述技術分析的基本常識及專有名詞,讓投資初學者可無痛迅速認識這個絕佳交易工具,堪稱股市小白學習技術分析的最佳入門指南;更佐以個股為分析樣本,幫助資深

投資人在買賣之際善用技術分析所帶來的優勢,判讀進場訊號以把握先機、操作致勝。 名人推薦   沈臨龍|國立政治大學商學院兼任教授   李學詩|永豐投顧總經理  

人工智慧之研究-以專利權為中心

為了解決期貨例子的問題,作者魯忻慧 這樣論述:

簡單舉一個淺顯易懂的例子,很多人會問AI是甚麼?雖抽象卻也容易解釋,例如:人類學習算數1+1=2;1+1+1=3;1+1+1+1=4;當1+1+1+1+1=5時以此類推,人腦的計算速度開始緩慢,此刻運用AI演算方式幾近於一秒鐘便可準確完成,這是最淺而易懂解釋人腦與AI電腦的差異性及特性。AI人工智慧藉由電腦軟體與邏輯運算整合,未來必定將人類智慧的理論、技術和應用,發展出不斷學習人類智慧而更人性化的AI機器人,AI的技術運用逐漸進入人類生活,無論醫療、經營、投資、藝術層面等都出現日新月異之變革,AI與人類共存的世界會是什麼樣貌?越來越活躍的AI是否真的可以取代人類,相信是大家想知道的,AI未來

世界將如何展開人類都拭目以待。從早期八O年代傳統產業製造模式演變至今的是3C科技、軟體、晶圓代工,以及5G網際網路的無遠弗界,近三十年在傳統產業與3C間產生巨大變革,早期專利申請多以機械結構或零件為主體,例如:汽車排檔桿鎖、方向盤鎖,後來進步為震動感應式警報器,隨著科技日新月異AI科技問世,汽車防盜再也不是排檔桿鎖可以滿足使用需求,隨之而來的稱之衛星定位防盜系統與衛星導航並附隨電腦軟體或手機APP,目前汽車主流之電動車進而為無人自駕系統,經過深度學習技術模仿大腦機制,透過腦內的神經細胞也就是「神經元」,把接收到的訊息傳達給下一個神經元此種「類神經網路」便可為人類生活帶來莫大便利性及科技性。