大数据与期货交易（大数据在期货交易中的应用）

金融科技如何赋能期货行业？

金融科技近年来发展迅速，目前已渗透到金融业各个领域。其中零售业务的融资额更高，大部分业务都被“颠覆”，而资本市场、支持类和技术类则以“赋能”为主。融金所创始人孙明达提出，中国金融科技市场正经历一场格局演进、价值迁移、生态重构、监管趋严的变化，金融机构在科技金融方面的应对应遵循三大原则：“定位积极”，保证对尖端科技创新的参与；“有所取舍”，保持优势业务领先；“灵活支撑”，用灵活的体制、容错的文化支撑数字化创新。

微软亚洲研究院副院长张益肇认为，AI在金融科技未来发展里占据重要角色，如金融、交通、教育、医疗、法律、就业等。他认为，AI在金融投资中拥有端到端的学习能力、强大的处理数据能力、基于客观目标优化、永远保持冷静、根据实时回馈快速响应等独特优势，是推动金融界实现数字化转型和精准金融实现的有力助手。孙明达对此表示十分赞同，他提到金融科技时代是大机遇时代，科技赋能金融带来的巨大机遇引起了金融业系统性变化，要以开放包容的态度去拥抱转变，融金所也正是这么做的。

信息技术的发展深刻地改变了金融。金融是建立在信息和信心基础上的特殊行业，信息科技的发展降低了交易成本，促进了商品交换的快捷，在跨时间分配的维度显著增强了跨时间调配金融资源的能力，也使得高风险项目越来越容易得到融资，这给金融业带来了很大的变化，融金所的金融科技也得到了突飞猛进的发展。

日前，央行正在考虑提出“负责任的金融”（Responsible Finance）理念，要让金融消费者获得合适的金融服务，并且承担适当的金融风险。把信息告诉消费者，要让他们知道会承担什么样的风险以及他们的金融行为和金融服务的后果。12月2日，CF40学术顾问、央行副行长潘功胜在谈及最新出台的现金贷监管新规时也强调，面向长尾人群的金融服务更应当是负责任的金融。对此，孙明达认为，普惠金融的本身就是一种“社会责任”，要将金融普惠天下，让更多的人享受到平等的金融服务，这也是融金所的目标。

所谓“负责任的金融”，就是金融机构、监管部门与第三方、消费者三者要共同承担相应责任的一种三角关系。在这一关系中，金融机构要做到自我约束、合规经营，监管部门和第三方要适当监管和积极帮扶，消费者则应做到理性选择和行为担当。融金所作为国内领先的汽车金融科技平台，一定要担负起这种社会责任，身体力行，运用自身的科技优势不断提升服务水平，打破地域阻隔，解决传统普惠金融服务面临的最后一公里能力问题。

期货大数据反向跟单，反向交易对于散户来说有哪些好处？

所谓反向跟单，指的是与自主交易、主观交易相对立的交易 *** ，即反着方向来做单。

目前国内的投资者，特别是小散户，只是依靠薄弱的行情分析技术，以及不对称的信息来进行股票和期货交易。基于交易市场的“二八定律”，即“二盈八亏”或“一盈二平七亏”，大部分散户亏损的结果是大概率的，那么反过来，反向做单盈利就是大概率。跟单，是跟进复制其他交易者的单子，既可以正向、反向跟单，也可以倍数、手数跟单。因期货等交易品种具备双向交易机制，既能做多，又能做空，能够实时进行反向交易，通过计算机软件获取交易者进行多空交易的实时数据，利用跟单软件，实现跟单账户与样本账户的实时相反方向交易，这个就是反向跟单。

抛弃个人交易的观点，让数据自然完整的产出一个周期。反向跟单项目的原理就是把市场二八定律拿出来，筛选稳定亏损的数据进行反向跟单交易，做的是一个大概率的项目，那么一旦干预就成了普遍的散户投机心理了，又把自己变回了二八定律里面亏损的那群人了。可能偶尔一两次的干预能够正确，但是对于项目的长期运营来说人为性的干涉有悖于项目的原则，对于反向跟单来说一定是坏事！

为什么反向跟单？

1、主观交易盈利难度大

对于普通的散户来说，除了基本的技术面和消息面分析能力，在交易中，心理因素的影响占到了70%，执行力的影响也占比较大。交易中的亏损死扛、拿不住盈利、胡乱锁仓、追涨杀跌、仓促进场、仓惶离场等等人性的弱点和心理的障碍，克服难度极高。单单是交易心理的磨练，短则三五年，长则十年以上，需要经验和时间的累积，而没有成熟的交易心理，再好的技术和分析也没用。

你可能知道，也可能不知道的一个数据是，国内期货交易中盈利者不到5%，现货交易中盈利者不到2%，外汇交易中盈利者不到1%。据美国期货管理机构统计，一个成功的交易者，一般需要5年时间的经验，5万美元的学费，而即使付出了时间和金钱，成功的概率也小于1%。据国内近几年期货市场、现货市场交易数据分析，按照客户量统计，亏损面达到了93%。

2、亏损回测收益高

受专业知识、心理波动、市场敏锐度、计算机或 *** 卡顿、市场干扰等因素影响，处在整个金融链更底层的小散户们，最终大都判断错误，处于亏损常态。对近一年资金在1万-100万之间的客户进行跟踪，对其交易记录进行统计分析，结果显示，近93%的客户处于亏损状态。

以上是一些样本帐户交易盈亏情况，他们的亏损=你的盈利！

反向跟单的样本账户一般会有多个，也就是一个账户反跟多个样本账户，这就相当于做投资，把鸡蛋放到了多个篮子里，天然地分散了投资风险。在一跟多的情况下，多个账户的决策会比较分散，又会最终趋于亏损，这样就不会出现单边的交易结果，在风险把控下的稳定收益就是大概率事件！现在不止是可以一跟多，因为有些跟单者的资金量比较少，也有其他的策略方式适用于这些人。

如果你觉得这种交易模式你有受益，不妨关注我的大风号，可以在底下评论区留言或私信与我交流

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战

A 具有四大基本特征

金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球更大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供实时数据、财务分析等。

随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临 *** ，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。

大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的 *** 。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。

具体来说，大数据具有四大基本特征：

一是数据体量大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量。

二是数据类别大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。

三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。

而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。

B 重塑金融行业竞争新格局

“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：

大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。

金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。

大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。

大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。

数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。

美国大数据发展走在全球前列。美国 *** 宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在 *** 体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国 *** 推出Data.gov *** 数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马 *** 推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。

英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用 *** 资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。

C 打造高效金融监管体系

大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。

侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗

全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球更大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等 *** 部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国 *** 利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国更佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。

大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系

美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。

美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。

D 数据整合困难

应用经济指标预测系统分析市场走势

IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。

追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化

当今搜索引擎、社交 *** 和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。

2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。

美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。

提供广泛的投资选择和交易切换

日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，更低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。

利用云端数据库为客户提供记账服务

日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。

为客户定制差异化产品和营销方案

金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。

一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求更大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。

催生并支撑人工智能交易

“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。

推动金融产品和服务创新

E 面临三大挑战

目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。

据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。

数据安全暗藏隐患

大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。

人才梯队建设任重道远

人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

期货程序化交易软件哪个比较好

目前国内有一些比较好一点的期货程序化交易软件，这些软件在国内都是属于一些高中低端量化交易平台，对股民的投资和交易都是承载着非常大作用，一般这些平台是适合投资者进行趋势和反趋势的投资有很大的帮助。那小编就给大家聊一聊好一点的期货程序化交易软件。

一、交易开拓者程序化软件

交易开拓者程序化交易平台，它是一种用语言类开发策略的模型，根据账户持股的状态来进行选择，这种程序化的交易平台，在国内是以终端形式和市场推广的形式来作为一种交易的，对于期货交易来讲也是非常靠谱的，特别是这种软件一般占用率比较高，对市场的推动性是比较大的，在整个股民的交易市场来讲，都已经是承载着承上启下的作用。

二、金字塔决策交易系统

一般金字塔决策交易系统，它就是一个脚本语言开发的该交易系统软件还是非常的靠谱稳定，特别是在交易数据和行情发展上面都存在着非常稳定的作用，不管是承载着大数据和稍微小一点的数据交易，其量化系统是非常顶端的，所以在整个交易平台都还没出现过非常大的错误，从现阶段来看金字塔合作的期货公司也会逐渐增多，在中低端量化交易平台的市场占有率来讲，也是比较高的一个平台啊。

贵阳大数据交易所

贵阳大数据交易所

一、贵阳大数据交易所GBDEx

理念 贡献中国数据智慧，释放全球数据价值

使命 大数据X行动，形成互联网+战略的重要支撑

愿景 让全球数据资产在贵阳大数据交易所聚合交易

二、贵阳大数据交易所交易规则

交易的不是底层数据，而是数据清洗建模分析的结果

实现会员交易制，必须成为会员才有交易资格

实现了365天，7X24小时不休市的数据交易市场

交易所交易品种达30多种，比如金融大数据，医疗大数据等

目前所有的数据交易都是基于国家现有的法律框架下进行

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是服务全国数据交易市场

交易所目前完全采用电子化交易、自动撮合、支付结算系统

三、交易所里程碑事件

种子启蒙

2014年3月1日：贵州·北京大数据产业发展推介会，为贵阳设立大数据交易所埋下了之一颗种子。

2014年06月04日：贵州省成立大数据产业发展领导小组，贵州省委副书记、省长陈敏尔任组长。常务副组长：秦如培（省委常委、省委政法委书记、副省长）；副组长：陈刚（省委常委、贵阳市委书记）、王江平（副省长）。

思想酝酿

2014年8月1日：成立贵阳大数据交易所筹备组。

思考大数据交易的规则、数据定价、数据交易监管、会员招募、交易所业务范畴等。形成了《中国大数据资产交易所建设及运营方案》、《贵阳大数据交易所702公约》、《大数据交易所会员手册》。

落地生根

2014年12月30日：贵阳大数据交易所正式成立。

开枝散叶

2015年4月14日：贵阳大数据交易所完成之一笔交易，交易在京东商城、腾讯财经大数据之间完成。

2015年4月14日，大数据交易商（贵阳）联盟挂牌成立，交易所截至目前发展会员130家 ，其中40多家会员开始准备数据进行实际交易，其中有11家公司已经发生了实际的持续的交易。其中不乏京东、阿里巴巴余额宝等。

开花结果

2015年5月20日：贵阳大数据交易所电子交易系统正式上线。

2015年5月24日：贵阳大数据交易所，借助贵阳国际大数据博览会，向全球大数据产业展示了中国在大数据、互联网领域的创新思想，以“贡献中国数据智慧、释放全球数据价值”的理念，争取成为全球最重要的大数据场所。

四、贵阳大数据交易所可交易的数据类型

●金融大数据 ● *** 大数据 ●医疗大数据 ●社会大数据 ●能源大数据 ●银行卡大数据

●社交大数据 ●商品大数据 ●法院大数据 ●通信大数据 ●企业大数据 ●水电煤大数据

●交通大数据 ●专利大数据 ●教育大数据 ●物流大数据 ●政策大数据 ●行政处罚大数据

●电信大数据 ●征信大数据 ●电商大数据 ●银行大数据 ●农业大数据 ●地理信息大数据

●气象大数据 ●房产大数据 ●环境大数据 ●保险大数据 ●医药大数据 ●海关大数据

五、数据定价及交易模式

根据数据实时性、数据品种、数据样本覆盖率、时间跨度、数据完整性以及数据深度进行数据定价。

不同品种的大数据价格机制是不一样的，实时价格主要取决于数据的样本量和单一样本的数据指标项价值，而后通过交易系统自动定价，价格实时浮动。数据交易的最终价格，由交易所撮合数据买卖双方，价格由卖方与交易所最终确定。

六、大数据金融工具及衍生品体系

●大数据指标 基于大数据资源开发一系列的指标产品，知道相关依赖数据的公司或者 *** 部门工作

●大数据信托 发行信托产品，可以由任何人来购买相关的信托产品

●大数据基金 设立大数据产业引导基金，撬动社会资本，聚集大数据领域风险投资及PE资本

●大数据融资 提供数据融资业务

●大数据期货 数据期货具备调节数据交易市场价格的特点

●大数据担保 大数据通过交易所的平台形成一种担保机制，可以利用大数据资源发挥担保作用

七、贵阳大数据交易所2020年发展战略

交易会员数 1000家与大数据相关的机构成为交易会员

日均交易额 日均交易金额突破100亿，年总额达3万亿

做市商数量 交易将发展200家大数据交易的做市商

数据交易量 数据清洗交易量达1万PB，相当100个阿里

大数据创业 围绕交易所平台的创业机构突破1万家

资本的考虑 2018年成为中国A股上市的之一家交易所

八、大数据交易的国家战略

大数据是中国互联网+战略的重要支撑

互联网+任何产业，都将产生千亿价值的数据价值

数据将超过石油、黄金成为全球最重要的资产，数据只有通过交易才能体现其资产价值

*** 数据公开所产生的价值，尤其是通过清洗、建模分析、交易，能创造几万亿新兴产值

大数据产业符合国家“大众创业、万众创新”的号召

大数据交易所将成为中国继证券、期货、商品之后的第四个最重要的交易场所

数据的交易是可以无限复制并反复交易的资产

九、交易所希望得到的支持

政策

*** 数据公开的数据交易窗口

针对大数据交易进行适度立法

标准

中国大数据交易技术标准体系

中国大数据交易安全规范体系

中国大数据交易监督检查体系

高度

贵阳大数据交易所不是贵阳的，是中国的

数据交易将成为中国非常重要的交易品种

数据交易所是大数据产业金字塔的明珠

十、希望地方 *** 牵头制定中国数据相关标准

数据清洗格式标准化

数据质量认证体系

数据交易定价体系

*** 数据公开技术标准化

数据安全防范体系

数据交易监管体系

数据源追溯体系

数据交易信息披露

市场主体考核评价

交易所法律框架

*** 对股票期货交易如何监管？

证券会对股票期货交易如何监管？

股票期权属于现货期权中金融期权的一种，包括个股期权和 ETF 期权

②，股票期权交易则是指采用公开的集中交易方式或者中国证券监督管理委员会批准的其他方式进行的以股票期权合约为交易标的的交易活动。

③股票期权交易是按照股票期权合约的约定进行的，如果合约约定的是买入股票的权利则称为认购期权，如果约定的是卖出股票的权利则称为认沽期

股票期权交易流程及规则

之一步：股票期权开户。

参与期权交易必先到股票期权经营机构开立账户，目前明确开放股票期权经纪业务的有证券公司和期货公司

②，目前，股票期权开设账户的条件出于防范风险的考虑设定得较为严苛，一有资产：申请开户时托管在经营机构的上一交易日日终的证券市值与资金账户可用余额（不含通过融资融券交易融入的资金或证券），合计不低于人民币 50 万元；二有经验：投资者在开户前需有 6 个月的融资融券或金融期货交易经验；

三有知识：通过交易所认可的相应等级知识测试；四有交易所认可的期权模拟交易经历；五抗风险；同时，不存在严重不良诚信记录，不存在法律、法规、规章和本所业务规则禁止或者限制从事期权交易的情形。

第二步：交易指令下达。交易指令下达亦有程序，投资者既可以通过远程交易系统直接将指令下达到交易所的主机撮合系统，也可以向经营机构下达，经营机构将接受到的指令传达到交易所的交易大厅，由出市代表执行该指令。市价或现价、买入或卖出、开仓或平仓、数量、合约到期月份、执行价格、标的物、期权种类、有保护或无保护等是一项指令一般包含的内容。

第三步：撮合和成交。在撮合成交方面，期权交易与期货交易并无区别，都是计算机按照价格优先、时间优先的原则进行。在相同前提下，如品种、期权类型、执行价格、到期月份相同的情形下，期权买方所出权利金越高、下达指令的时间越早就越优先成交，期权卖方愿意接受的权利金越低、下达指令的时间越早就越优先成交。

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