金属期货风险提示（期货金属行情）

期货市场有哪些风险？

你好，期货交易的风险：

（1）市场风险。由于保证金交易具有杠杆性，当出现不利行情时，股价指数的微小变动就可能会使投资者遭受较大损失。价格波动剧烈的时候甚至会因为资金不足而被强行平仓，遭受重大损失。

（2）操作风险。由于交易系统出现技术故障或投资者出现操作失误，都可能造成损失。

（3）强行平仓风险。期货交易实行由期货交易所和期货经纪公司分级进行的每日结算制度。在结算环节，由于公司根据交易所提供的结算结果每天都要对交易者的盈亏状况进行结算，所以当期货价格波动较大、保证金不能在规定时间内补足的话，交易者可能面临强行平仓风险。

（4）交割风险。期货合约都有期限，当合约到期时，所有未平仓合约都必须进行实物交割。不准备进行交割的客户应在合约到期之前将持有的未平仓合约及时平仓，以免于承担交割责任。

期货的风险主要在哪里？这四个风险来源要记牢

;     期货作为投资市场中重要的投资工具，其价格变动大于股市，风险更大，预期收益机会更高。一些投资者对期货投资趋之若鹜，那么期货市场有风险吗？期货的风险主要在哪里？今天就和大家一起聊一聊相关内容吧。

期货的风险主要在哪里？

      在期货投资市场中，除去普遍的市场风险外，投资者过度的投机心理和杆效应会加大期货交易的风险。因此，如何规避市场风险是期货投资最重要的问题。那么期货的风险主要在哪里？

1、杠杆风险

      期货由于具有超高的杠杆性，放大了预期收益，但是也因为这样，风险也被同步放大了。因此，把握风险和杠杆之间的平衡对投资者来说，非常重要。

2、强制结算风险

      在每个交易日，投资者保证金低于规定比例的，期货公司将按规定强制清算。在这过程中，投资者的账户中的资金可能发生亏损。

3、交割风险

      期货虽然本质上是未来一段时间交易，但是在在期货市场中，投资者将期货买进卖出，从中赚取差额，获得预期收益。而在期货交割时，其价格未必会按照投资者希望的方向和价格发展，这样可能会让投资者产生亏损。

4、交易平台风险

      对于投资者来说，正规的交易平台很重要，如果遇到黑平台，可能会利用投资者频繁交易获得预期收益或是利用信息不对称的情况进行投机套利，让投资者亏损。

      以上关于期货的风险主要在哪里的内容就说到这里，希望对大家有所帮助。温馨提示，理财有风险，投资需谨慎。

期货有什么风险？

期货的风险有：

1、杠杆倍数：中国期货交易的杠杆一般是8到13倍，由于具有超高的杠杆性，放大了预期收益的同时风险也被同步放大了。

2、 清算交割：在每个交易日，期货公司将按规定强制清算。在这过程中，投资者账户中的资金可能会发生亏损。

3、交易平台：一些不正规的交易平台，可能会利用投资者频繁交易获得预期收益或是利用信息不对称的情况进行投机套利，让投资者亏损。

温馨提示：

1、以上解释仅供参考，不作任何建议。

2、入市有风险，投资需谨慎。您在做任何投资之前，应确保自己完全明白该产品的投资性质和所涉及的风险，详细了解和谨慎评估产品后，再自身判断是否参与交易。

应答时间：2021-04-08，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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期货的风险性和利弊？

一：期货投资面临的风险：

之一杠杆使用风险

资金放大功能使得收益放大的同时也面临着风险的放大，因此对于10倍左右的杠杆应该如何用，用多大，也应是因人而异的。水平高一点的可以5倍以上甚至用足杠杆，水平低的如果也用高杠杆，那无疑就会使风险失控。

第二强平和爆仓

交易所和期货经纪公司要在每个交易日进行结算，当投资者保证金不足并低于规定的比例时，期货公司就会强行平仓。有时候如果行情比较极端甚至会出现爆仓即亏光帐户所有资金，甚至还需要期货公司垫付亏损超过帐户保证金的部分。

第三交割风险

普通投资者做多大豆不是为了几个月后买大豆，做空铜也不是为了几个月后把铜卖出去，如果合约一直持仓到交割日，投资者就需要凑足足够的资金或者实物货进行交割(货款是保证金的10倍左右)。

　二：期货弊端有以下四点：

1、严重做空。股指期货的推出，本指望它改变过去的单边市场，即减少和避免单边上涨。但是，由于做空机制没有一定的限制，结果使得这种做空机制在某些情况（如利空）下会严重打压股票现货市场，尤其是做空沪深300标的物，可以产生羊群效应，使广大股民随着股指大幅下挫斩仓割肉，这样让境内外机构乘机抄底，渔翁得利。

2、严重违规。股指期货交易与股票市场的交易密切相关，这使得股指期货交易中的违规行为常常涉及到股票市场，其影响面较广，手法也更为复杂。如果这种现象不及时制止，那么会出现严重的不公平交易。因此，为了维护现货市场和股指期货市场的公平交易，国外股指期货市场采取了多项措施，对两个市场之间的市场操纵行为进行防范。这些措施包括：一是加强市场监察及早发现可能扭曲市场价格的各种交易行为和交易状况，并针对这些交易行为或交易状况采取各种措施，确保市场各种功能的实现。二是加强股票市场和股指期货市场跨市场之间的信息共享和协调管理，另外还有规范结算制度等。我国的股指期货却未能做好这两点，出现违规行为在所难免。

3、严重不公。主要指目前的交易制度。目前我国上海证券交易所和深圳证券交易所对股票和基金交易一律实行“T+1”的交易方式。即，当日买进的，要到下一个交易日才能卖出。而我国的股指期货则实行“T+0”交易制度。其结果是，机构和股指期货投资者就会利用这一制度漏洞，针对股票市场的标的物严重做空，而在股票市场的投资者眼睁睁地看着别人疯狂打压，无法出货而出现严重亏损。我国股指期货推出不到20天，大家已经领教了这种不公平。

4、严重投机。股指期货交易包括投机和套期保值，其中后者是主要的交易方式。但是，由于存在前面三个问题，那么目前我国股指期货的投机行为非常严重，有些股指期货投资者利用杠杆作用，一天内可以用少量的投入赚几十万元。目前还没有发现谁在做套期保值。因为国内外的投资者利用各种利空消息大肆做空，获得了大量好处，至少在中国还没有出现失误过。

三：期货优势有以下三点：

1、期货交易将会得到充足的资金支持。

2、配资公司不提取盈利分成，客户可以得到足够的盈利。

3、交易盈利部分全部属于投资者所有，当然亏损也全部由投资者承担，期货配资公司不承担交易风险。如果产生亏损，在投资者交纳的保证金里扣除。当客户风险保证金亏损达到70%时需减仓操作，并主动做好止损；亏损达到保证金的75%，停止操作，公司强行平仓。期货配资公司只收取一定的交易手续费，不收取任何管理费，利息，会员费等费用。

金属矿产品市场风险预测模型

金属矿产品市场风险，是指成矿带所在国家的市场条件的不确定引起矿业投资的不确定性。国际矿产品市场兼具实物市场和金融市场的特征，特别是近年来大量资金的涌入，更使其金融的特征加强。金属期货市场上的价格波动，直接反映出投资企业面临或即将面临的风险。外汇市场上的汇率波动，从间接角度也会给投资企业带来风险。由于在国际金属期货市场上，金属期货的价格一般以美元标价，对国内企业来说，要进行国际投资，首先需要把人民币转化为相应的外币，运用外币才能在国际市场上灵活操作。

金属矿产资源价格风险是金属期货交易中最为普遍、最为经常的风险，它存在于每一种期货产品中。这是因为每一种期货产品的交易，都是以对这种产品价格变化的预测为基础的；当实际价格的变化方向或幅度与交易商的预测出现背离时，就会造成相应得损失。

汇率风险又称外汇风险，就是由于汇率波动导致企业以外币计量的筹集资金的价值发生变化的可能性。汇率波动风险，是指由于汇率的波动而给持有或使用外汇的项目公司或其他利益参与者带来损失的风险。项目融资的成本和利润对金融市场上汇率变动比较敏感。首先，本国货币与国际主要货币之间汇率变化的风险将影响其生产成本和费用，同时也会加剧国内市场的竞争，因为国外同类产品的生产者会发现这个市场更具吸引力；其次，各国货币之间的交叉汇率变化也会间接影响到该项目在国际市场上的竞争地位；最后，汇率变化也将对项目的债务结构产生影响。

金属矿产品市场风险度量 *** 分析，主要是借助金融市场风险管理理论，来选用市场风险价值（VaR）作为金属矿产品市场风险测量指标。VaR *** 是由JPMORGAN公司率先提出来的，并在实践中得到了广泛应用。市场风险度量的 *** 有多种，VaR *** 是目前金融市场风险测量的主流 *** 。VaR计算 *** 包括历史模拟法、方差—斜方差法和蒙特卡罗模拟法。与历史模拟法和蒙特卡洛模拟法相比，方差—斜方差法的优点是需要的数据量较少，易于操作，因此在实践中得到了广泛应用。

VaR的优点在于将不同的市场因子、不同市场的风险集成为一个数，较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，适应了金融市场发展的动态性、复杂性和全球整合性的趋势。

VaR计算 *** 基本思路是：首先，根据金属矿产品市场风险因素分析市场风险因子的函数；其次，建立预测市场风险因子的波动性模型，预测市场风险因子的波动性；最后，根据市场风险因子的波动性估计市场风险价值和分布，计算出VaR 值。

（1）基于GARCH族模型的VaR计算

1）VaR计算的基本原理。

VaR译为风险价值，是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的更大损失。更为确切地说，是指在一定概率水平下和特定的持有期内，某一金融资产或证券组合的更大损失。用数学语言，可以定义VaR为：令α∈（0,1）为某一给定的概率水平，则α水平下，投资组合p的VaR 定义如下

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式中：函数

（α）为收益Rp的累积分布函数

的逆函数。VaR的实质为Rp的α－分位数。VaR估计的条件方差 *** 属于动态VaR计算的分析 *** ，在VaR的计算当中，其核心是对波动率的估计。不同的波动率模型构成了VaR 计算的不同。

本书是对伦敦铜和人民币兑美元汇率对数日收益率时间序列进行研究，选取VaR的计算公式：

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式中：t表示第t天；Pt-1为上一个交易日的收盘价；zα为标准正态分布的临界值，而1%,5%,10%的临界值分别为－2.33,－1.64,－1.28；σt是由GARCH模型估计得到的收益率序列条件标准差。

2）VaR模型的后验测试。

为检验市场风险计量模型的有效性，需要检验VaR模型的计算结果对实际损失的覆盖程度。本书采用Kupiec检验对所建的模型适合性进行检验。设Ⅳ为检验样本中损失高于VaR的次数，T为检验样本总数，a是既定的显著性水平，f表示失败率。其中：

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则检验的假设为

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似然比统计量为

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在原假设下，LR 服从于自由度为1的X2分布。在大样本条件下，也可以用正态分布来逼近，同样有较好的检验效果。当

（1）时，拒绝H0,VaR模型失败。

3）GARCH（p,q）族模型的基本原理。

金融风险主要是由金融资产价格的波动引起的。大量实证研究发现，金融资产的波动分布具有尖峰厚尾性和波动集聚性，即金融市场波动往往表现出异方差性。1986年Bollerslev在Engle（1982）提出的自回归条件异方差模型（ARCH）基础上，建立了GARCH 模型能够较好地捕捉金融市场风险的这些特性。ARCH 及其以后产生的扩展模型TGARCH、EGARCH等被称为GARCH模型族。目前，基于GARCH族模型对金融市场风险价值（VaR）的研究已经非常丰富。例如，龚锐、陈仲常等（2005）；陈守点、俞世典（2007）；金秀、许宏宇（2007）；丁元子（2009）等。

广义自回归条件异方差模型（GARCH 模型）对各指数的波动性进行分析。具体建模步骤如下：①对收益率序列进行平稳性和自相关性检验；②根据相关系数和Q 统计量进行ARMA模型识别；③建立均值方程，根据残差自相关性检验确定模型拟合效果，并运用LM *** 对序列残差项进行ARCH效应检验；④采用极大似然法进行GARCH模型的参数估计；⑤根据拟合优度统计量评价模型。

A.GARCH模型。

1986年Bollerslev提出GARCH模型。GARCH（p,q）模型的一般公式包括两部分：均值方程形式和方差方程形式。可写为

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式中：εt为残差；rt为收益率；αj为GARCH项系数，代表了随机误差项的方差滞后期对当期方差的影响；βi为AHCH项系数，代表前一期随机误差项对即期残差方差的影响程度，刻画了市场对于新的信息的反映；σt为条件方差，刻画了市场的波动性；其中模型参数满足一下约束：c≥0，ω≥0，α≥0，β≥0。

B.TGARCH模型。

Zakoian（1990）及Glosten,Jaganathan和Runkle（1993）提出的TGARCH（门限TGARCH）模型的一般形式为

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和GARCH 模型相比，在TGARCH 模型中设立了一个阀值dt-1，用来描述信息的影响。

其中，dt-1是一个名义变量，取0或1；市场上利好或利坏对条件方差的作用效果是不同的。上涨时，εt≥0表示利好消息，则

其影响系数为

下跌时，εt﹤0表示利空消息，则

其影响系数为

如果γ≠0，则说明信息作用是非对称的；如果y﹥0，则认为存在杠杆效应。

另外，以上模型中

，蕴涵GARCH族过程为宽平稳。

4）实证分析。

A.数据来源。

本专题的金属期货的收盘价格采用伦敦期货交易所发布的期铜收盘日收盘价格，用大智慧软件下载。汇率所使用的资料为人民币兑美元的汇率，来自美国联邦储备银行圣路易斯分行联邦储备经济数据库（Federal Reserve Economic Data）提供的统计数据。两者数据选取区间为2005/07/22～2009/09/04日止，其中扣除非营业日及部分交易资料的缺失。对缺失数据的处理，为当日缺失资料的前一天以及后一天的平均来当作当日缺失的资料，一共各1063个数据。

B.收益率序列基本特征分析。

市场收益率采取对数日收益率的形式，定义为

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式中：ri,t为第i市场第t日的收益率；pi,t为i市场第t日的价格，i取1时表示期铜市场，i取2时表示外汇市场。收益率序列的主要统计特征如图9.18所示。可以看出均存在波动集聚性和爆发性，可认为两个收益率序列均是随机的。

图9.18 收益率序列的主要统计特征

根据表9.12给出的收益率序列的主要统计特征，由偏度值可知伦敦铜收益率序列是左偏的，人民币兑美元收益率序列是右偏的。两者均具有尖峰厚尾现象，并且汇率市场比期货市场明显。由J-B统计检验知二者均拒绝服从正态分布的假设。由Q（20）和Q2（20）值可知，两者的收益率序列和收益率平方序列均在1%的显著性水平下，拒绝了不存在序列相关性的原假设，即都存在显著的序列相关性，说明波动的集聚性很显著。适合用GARCH模型来建模。

表9.12 两收益率序列的主要统计特征

GARCH模型的参数估计：

a.伦敦铜的更优模型为GARCH（1,1）:

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b.人民币兑美元更优模型为TGARCH（1,1）:

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式中：括号内数据表示参数估计的标准差，***表示在99%置信度下显著，**表示在95%置信度下显著；*表示在90%的置信度下显著。

c.VaR的计算与分析。

通过式9.14与式9.15可计算出伦敦铜与人民币兑美元对数收益率序列的条件方差

,从而得到时变的标准差σt，并按照式：

，计算得到VaR。其中，Pt-1为上一个交易日的收盘价；为计算方便，在此标准化为1元。Zα为标准正态分布的临界值，而1%,5%,10%的临界值分别为－2.33,－1.64,－1.28；置信水平为90%,95%,99%下每天的VaR 值，并与实际收益率进行比较，见图9.19。

图9.19 不同置信度下的VaR值与实际收益率的比较

d.采用Kupiec失败率检验对所建的模型进行后验测试。

表9.13 后验测试结果分析

由表9.13可知，从似然比统计量LR值可以看出，在给定的置信水平下都小于临界值，说明所建的VaR模型是合理的。通过α与f比较，可以看出期铜GARCH（1,1）模型预测结果基本覆盖了实际损失，RMB/USD的TGARCH（1,1）模型略微低估了市场风险。

（2）基于历史模拟的VaR计算 ***

历史模拟法（英文简称Hs）作为一种常用于VaR估值的 *** ，主要特点是对市场因素未来变化的概率分布并未做过多假设，只利用市场因素的历史变化来构造未来投资组合盈亏的概率分布。在给定置信度（95%,99%）的情况下，利用分布函数找出频数分布中占到5%、1%的损失临界值，以此作为VaR值。历史模拟法步骤如下。

1）以历史模拟法来估算I项资产未来一天的风险植的程序。

步骤一，选取过去N＋1天第I项资产的价格作为模拟资料；

步骤二，将过去彼此相邻的N＋1笔价格资料相减，就可以求得N笔该资产每日的价格损益变化量；

步骤三，步骤二代表的是第I项资产在未来一天损益的可能情况（共有N种可能情形），将变化量转换成报酬率，就可以算出N种的可能报酬率。

步骤四，将步骤三的报酬率由小到大依序排列，并依照不同的信赖水准找出相对应分位数的临界报酬率。

步骤五，将目前的资产价格乘以步骤四的临界报酬率，得到的金额就是使用历史模拟法所估计得到的风险值（VaR）。

2）实证分析。

以伦敦市场上的期铝为例，选取2007/7/19～2009/11/18日共592个数据，数据来源为Wind资讯金融数据库。市场收益率采取对数日收益率的形式，公式为：rt=ln（pt）-ln（pt-1）。按照历史模拟法的计算步骤，估计的向前一步预测在不同置信度下的市场风险价值计算结果如图9.20所示。

图9.20 计算结果

（3）两种度量 *** 的比较

一般情况下，从失败天数与失败率来看，GARCH模型能更好地刻画股市收益率的变动。从计算的VaR值来看，Hs法明显比GARCH模型下高估了风险。VaR *** 是在假设正常市场条件下对市场风险进行估算。

在估算结果的可靠性方面，Hs法过于直接依赖历史数据。因此，当选取的考察期没有代表性时，则Hs估算出的VaR值不能很好地反映市场风险。后种 *** 虽然也依赖于考察期的历史数据，但后果不如前者那么严重。但是Hs法简便、易懂，最容易被人理解和运用，而后种 *** 则需要一定的概率统计和金融衍生工具的背景知识。

总之，GARCH模型在VaR的测量中更具有准确性、灵活性等特点，在当前股市瞬息万变的情况下，已越来越为大多数人所接受，在VaR的测量 *** 中成为主流。

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