期貨保證金計算公式的問題,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

期貨保證金計算公式的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦金鐵英,金鐵珊寫的 期貨與選擇權:衍生性金融商品(三版) 和黃正傳的 高手叫我不要教的H模型:兩個指標,百倍獲利(第二版)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站期貨如何交易?保證金怎麼算?一文搞懂期貨交易規則!(下)也說明:期貨保證金 分為3 種,分別是「結算保證金」、「原始保證金」以及「維持保證金」。 ... 股票期貨保證金計算方式為成交價×2000×原始保證金適用比例.

這兩本書分別來自新陸書局 和深智數位所出版 。

朝陽科技大學 財務金融系 周宗南所指導 林子倫的 不同時間步長上應用長短期記憶網路預測臺股期貨價格 (2019),提出期貨保證金計算公式關鍵因素是什麼,來自於長短期記憶、時間步長、期貨價格預測。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 吳牧恩所指導 洪邦仁的 基於深層長短期記憶神經網路架構下轉換指數期貨交易策略於選擇權部位大小管理 (2019),提出因為有 長短期記憶演算法、選擇權、期貨、凱利法則、交易策略的重點而找出了 期貨保證金計算公式的解答。

最後網站保證金試算>選擇權保證金試算- 期貨保證金計算則補充:文搞懂期貨交易規則!上Yahoo奇摩股市. 84sb6.mgpz7.com; 期貨交易所結算業務期貨集中交易市場保證金保證金訂定股票 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了期貨保證金計算公式,大家也想知道這些:

期貨與選擇權:衍生性金融商品(三版)

為了解決期貨保證金計算公式的問題,作者金鐵英,金鐵珊 這樣論述:

  本書的寫作目的,是定位在為私立大學及科技大學,提供良好的上課教材。本書具有下列特色:     一、台灣的市場,台灣的商品   目前市面上的原文教科書以美國市場為主。而美國的市場與商品,跟台灣的市場與商品差別很大!這對於台灣大學生和財金從業人員來說,學習起來就會產生障礙,使用起來就無法學以致用。台灣的經濟社會已經今非昔比,應該有能力、有自信走出自己的康莊大道。本書以台灣的市場,台灣的商品為主體。雖然台灣的金融環境目前還比不上美國,但只要我們願意一起正視,一起面對,一起解決,台灣的財金環境一定會卓然有成,成為世界的模範生。     二、長話短說,去蕪存菁   目前市面上教科書長篇大論,長達

六、七百頁者。這樣會造成ㄧ個學期教不完,以及同學買書的沉重負擔。事情是可以比較簡單的。本書擷取精華再三過濾,每個章節長話短說以求去蕪存菁。本書是希望達到,以最平價的方式用有效率的方法,來傳播學術知識的目的。     三、麻雀雖小,五臟俱全   本書本文雖然只有五百餘頁,但是麻雀雖小五臟俱全。台灣衍生性商品的工具包括:期貨、選擇權與交換。標的物包括:利率、匯率與股票。這些內容全部都被涵蓋在內,包括深度的理論與實務。同學們必須擁有中等的數學能力,加上良好的學習態度,才能夠融會貫通。     四、新資訊,新觀念,新方法   本書嶄新內容包括:說明2022年台灣上市的衍生物、彙整出股價指數的計算方法、

提出新的匯率計算觀念、提出新的債券期貨CF計算方法、提出除權除息保護的觀念、彙整出商品適用的除權除息保護機制、提出賣權提早執行的原因、求出賣權提早執行價格的方法、求出新的美式選擇權平價準則、求出新的利率交換評價公式、求出新的換匯換利評價公式、以及搭配最新全真測驗題庫。

不同時間步長上應用長短期記憶網路預測臺股期貨價格

為了解決期貨保證金計算公式的問題,作者林子倫 這樣論述:

近年來臺灣期貨交易所對於期貨市場的重視,紛紛推出各種期貨商品甚至啟動夜盤交易制度,然探究期貨市場,可得知期貨商品存在高度槓桿的保證金交易制度,也因此「價格」對於期貨交易而言扮演了至關重要的影響因素。為此本研究以臺股期貨做為研究標的,利用長短期記憶網路,在不同時間步長上預測收盤價格,並與遞歸神經網路所得結果進行探討。研究期間為2010年1月4日至2019年6月28日之日資料,輸入特徵包含價量指標、三大法人指標、價量指標及三大法人指標之混合組合,同時探討LSTM網路 對於 價格走勢預測的可行性,經實證結果證實,雖然 外資交易資訊結合收盤價在1時間步長 所配適的模型為最佳模型,但其近103點的均方

根誤差所得的預測結果,對於高槓桿的期貨商品,投資者須承擔風險太高。然在價格走勢預測方面,LSTM網路辦到的僅是記憶過往的走勢並將其結果輸出,而非能真正用以預測金融商品的價格。但是,這並不能證明以LSTM網路預測期貨市場不具有可行性,也許往後專家學者,在選擇或收集更多訊息時,可以產生良好的預測模型組合。

高手叫我不要教的H模型:兩個指標,百倍獲利(第二版)

為了解決期貨保證金計算公式的問題,作者黃正傳 這樣論述:

  有用的策略為什麼不自己賺?   ➢那是因為我的目的不在賺錢,人生有許多更有意義的事要做。   被說出來的策略還有用嗎?   ➢有用的。如果市場夠大,說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法,這些投資方法簡單又有用,完全不怕被人知道。H模型也是。   投資策略總是模稜兩可,不知如何執行?   ➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定,有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬,操作完全有公式可遵循。   數學不好,不懂投資怎麼辦?   ➢要學。本書盡力求通俗,讀者有任何困難歡迎到作者的FB粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。      「吾未聞枉己

而正人者也,況辱己以正天下者乎?」不能面對自己,就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯,才能忠實面對自己與環境的關係,訴諸各種花俏的投資心法,不能量化統計,就是逃避卸責之道。   程式交易的殿堂無比深遂,期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步,並展示切實獲利的方法,照亮前方的康莊大道。  

基於深層長短期記憶神經網路架構下轉換指數期貨交易策略於選擇權部位大小管理

為了解決期貨保證金計算公式的問題,作者洪邦仁 這樣論述:

不論是在學術研究還是在金融市場上,許多專家學者都想要研發出有利可圖且將獲益最大化的交易策略。大多數的策略都是以股票或者期貨作為交易標的,若選擇以股票做為交易標的有許多不同的選擇,因此要針對每間公司做研究進行選股,所以有許多人選擇直接以股票指數期貨為交易標的,因為只要知道整體金融市場的漲跌方向,就可進場選擇做多或者做空。決定好要操作的標的與要交易的方向之後,下一個要討論的就是如何決定交易的部位大小。在過去,許多資金管理的理論都是基於凱利公式,將自己總資金的一定比例投入市場做交易。不過有兩點非常大的問題無法克服,第一,期貨是槓桿交易,在操作之前需先存入一定的資金作為保證金;第二,擬定好的交易策略

在金融市場難以估算出勝率,因此也無法將策略的結果帶入凱利公式計算下注比例。因此我們在這篇論文中提出將原始的期貨交易策略轉換成選擇權交易的概念,同時透過設定停利與停損點可以固定賺賠比,因此若能求出策略的勝率即可帶入凱利公式計算出最佳的下注部位大小。在本篇論文當中,我們使用LSTM預測原始期貨策略的獲益機率,並根據選擇權的Delta值換算每日相對應的停利與停損點數,最後套入凱利公式中得到選擇權交易的最佳比例並將資金投入市場進行交易。最終的研究成果顯示,選擇權交易相比期貨交易能更符合凱利計算出的最佳下注比例,若原始的期貨交易策略能夠有所獲益,轉變為選擇權交易後獲益能夠更進一步地提升。