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原油春季攻势拉开帷幕 资金离场或致下跌

期货市场中,一些故事总是在不断重复。比如原油市场的“春季攻势”——2009年以来的三个年头,每年2月之后的一到三个月内,油价均会出现一波较大幅度的上涨,短期涨幅20%到40%不等。

这样的故事,今年依然在重演。今年2月2日,纽约商业交易所(NYMWX)原油5月合约价格探底96.26美元/桶后开始拉升,并于2月16日至2月24日出现七连阳,最高涨至110.34美元/桶。截至昨日北京时间19点,该合约报108.98美元/桶。

重复的故事中,必然有导致故事发生重复的因素。而在原油“春季攻势”的故事里,投机力量则成为了这一反复出现的因素。

美国商品交易管理委员会(CFTC)公布的数据显示,截至2月21日的一周时间内,避险基金和其他大型投资者增持NYMEX原油期货净多头寸25373手,至259162手。而在过去两周时间内,这些投机资金在该市场的净多单增仓量更是超过了53000手。

如果说,伊朗停止向英、法销售石油,为原油市场点了一把火的话,那么投机资金的快速涌入,则无疑是火上浇油,使得原油价格在短期内呈现异常迅速的拉升。

“原油价格在周一虽然出现了一定的下跌,结束了此前的七连阳走势,不过,这仅仅是大涨之后的小调整而已。在伊朗问题没有解决之前,投机资金仍然会持续涌入原油市场,毕竟目前这个市场做多的风险相对较小。”上海大陆期货分析师高严荣指出,“去年春季原油的走势,很可能在今年再翻版一次。”

2011年,利比亚内战爆发,国际原油价格应声上涨。2011年2月中旬至4月底,NYMEX原油即期合约期价从91美元/桶一路涨至115.1美元/桶。与油价上涨相伴的是投机资金的大量流入,在几周时间内,NYMEX原油市场基金和大型投资者的净多头寸增幅超过15万手,最高达到311632手的历史最高值。

“2009年以来,全球主要经济体为了从金融危机中摆脱出来,普遍推行宽松的货币政策,这使全球流动性始终处于相对宽松的状态中,市场中充斥着各种追逐利润的投机资金。对原油市场而言,一旦有一个较好的基本面因素对价格形成支撑,这些资金就会快速涌入,在极短的时间内将价格快速拉升;而价格的持续走强,则又进一步刺激更多的资金介入,从而形成一波异常凌厉的走势。”上海一期货私募基金负责人指出,“但是,这种凌厉走势,一旦遭遇基本面利多因素减退,资金离场,也很容易出现快速的下跌。”

去年5月5日,NYMEX原油价格就出现过单日超过10美元/桶的跌幅,而在暴跌之后的两周内,基金和投机客在原油市场的净多单减幅超过25%。今年,原油的“春季攻势”已经在投机资金的介入下拉开帷幕,这波涨势最后是否也会像去年那样,在资金的快速离场下以暴跌落幕呢?

原油期货基础知识测试题20180302

一、判断题

1、除交易价格外,期货合约所有条款都由期货交易所规定。√

2、能源中心会员入会后将拥有一个交易席位,但不可以申请增加交易席位。×

3、规避风险和价格发现是期货市场的两个基本功能。√

4、能源中心实行保证金制度,能源中心不可以根据市场状况调整保证金水平。×

5、期货公司不得与不符合实名制要求的客户签署期货经纪合同。√

6、交易者应当遵守买卖自负的原则, 承担期货交易的履约责任,但可以 以不符合交易者适当性标准为由拒绝承担期货交易履约责任。×

7、集合竞价未产生成交价格的,以前一交易日结算价为开盘价。×

8、期货公司会员、境外特殊经纪参与者和境外中介机构在为客户开户前,应当向客户充分揭示期货交易风险,评估客户的风险承受能力,并根据交易者适当性制度审慎选择客户。√

9、符合实际控制关系账户认定标准的开户人应当向能源中心主动申报相关信息。√

10、能源中心对具有实际控制关系的客户持仓按照有关规定合并计算。√

二、单项选择题

1、期货市场上套期保值的效果主要是由(C )决定的。

A、现货价格的变动程度

B、期货价格的变动程度

C、基差的变动程度

D、交易保证金水平

2、能源中心会员享有的权利不包括(D)。

A、按照交易规则行使申诉权

B、使用能源中心提供的交易设施,获得有关期货交易的信息和服务

C、按照规定在能源中心从事交易、结算和交割等业务

D、以出租、抵押等方式私下转让、处置会员资格

3、套期保值是通过建立(B )机制,以规避价格风险的一种交易方式。

A、期货市场替代现货市场

B、期货市场与现货市场之间盈亏冲抵

C、以小博大的杠杆

D、买空卖空的双向交易

4、对于期货价格的理解,下列描述不正确的有(B )。

A、有助于生产经营者调整产品的生产计划,避免生产的盲目性

B、不能反映多种生产要素在未来一定时期的变化趋势

C、具有较强的预期性、连续性和公开性,被视为一种权威价格

D、是连续不断地反映供求关系及其变化趋势的一种价格

5、能源中心宣布进入异常情况并决定暂停交易的,暂停交易的期限不得超过(B)个交易日,但经中国证监会批准延长的除外。

A、2

B、3

C、4

D、5

6、能源中心原油期货的交易代码为(C )

A、YY

B、CS

C、SC

D、CO”

7、以标准仓单作为保证金的金额不高于标准仓单市值的(  B)。

A、90%

B、80%

C、70%

D、60%

8、期货交易是在能源中心采用公开的(A )或者中国证监会批准的其他方式进行的以期货合约、期权合约为交易标的的交易活动。

A、集中交易方式

B、协议转让

C、大宗交易

D、招拍挂

9、能源中心实行(A ),每一交易日交易结束后,能源中心对每一会员的盈亏、保证金、税款、手续费、交割货款等款项进行结算。会员可以通过会员服务系统获取相关结算数据。

A、当日无负债结算制度

B、保证金制度

C、交易编码制度

D、分级结算制度

10、关于期货合约的当日结算价,以下表述错误的是:(   B)

A、当日有成交价格的期货合约的当日结算价,是指该合约当日成交价格按照成交量的加权平均价

B、当日无成交价格的期货合约的当日结算价=上一交易日该合约的结算价

C、期货合约以当日结算价作为计算当日盈亏的依据

D、每日交易结束后,能源中心按照当日结算价结算所有合约的盈亏、交易保证金及手续费、税款等费用

11、关于作为保证金使用的资产,以下描述错误的是:(   B)

A、以标准仓单作为保证金的,按最近交割月份期货合约的当日结算价作为其市值核定的基准价

B、标准仓单的折后金额是作为保证金使用的资产的实际可用金额

C、以美元作为保证金的,按中国外汇交易中心发布的当日人民币汇率中间价作为其市值核定的基准价

D、外汇资金的折后金额是作为保证金使用的资产的实际可用金额

12、连续竞价交易的,能源中心交易系统将买卖申报指令以( D)原则自动撮合成交。

A、价格优先、数量优先

B、时间优先、价格优先

C、数量优先、价格优先

D、价格优先、时间优先

13、能源中心原油期货合约的交易单位和交割单位分别为( B)

A、1000 桶 100 桶

B、1000 桶 1000 桶

C、100 桶 100 桶

D、100 桶 1000 桶

14、当客户保证金不足时,以下哪项是不正确的:(D   )

A、应当及时追加保证金

B、可以自行平仓

C、未在规定时间内补足保证金,期货公司可以强行平仓

D、强行平仓的有关费用和发生的损失由期货公司承担

15、到期交割时,卖方会员应在第(D   )个交割日办妥标准仓单提交,并在第(         )个交割日办妥发票事宜。

A、2, 3

B、2, 5

C、1, 3

D、1, 5

16、客户被采取限制出金的措施期间,可以进行以下哪项操作? (A )

A、可以正常交易,只能入金,但不可出金。

B、可以正常交易,但不能出入金

C、不可正常交易,但可出入金

D、不可以正常交易,也不可出入金

17、能源中心规定,结算数据应当至少保存( A)

A、20年

B、15年

C、10年

D、5年

18、期货公司在为客户开立期货经纪账户前,应当向客户出示( D),由客户签字确认,并签订期货经纪合同。

A、其投资者适当性管理制度

B、期货市场交易规则说明书

C、其营业执照

D、期货交易风险说明书

19、能源中心原油期货合约的交易品种为(A )。

A、中质含硫原油

B、轻质低硫原油

C、中质低硫原油

D、轻质含硫原油

20、符合实际控制关系账户认定标准的开户人应当在签署期货经纪合同后( A)内完成实际控制关系账户申报。

A、15 个工作日

B、5 个工作日

C、10 个工作日

D、3 个工作日

期货市场论文-改进的RBF神经网络对期货价格的预测分析.doc

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期货市场论文-改进的神经网络对期货价格的预测分析摘要:针对非线性变化的期货价格,建立了基于主成分分析的RBF神经网络模型。首先利用主成分分析法从8个原始变量中提取主成分,最后利用选定的3个主成分作为径向基神经网络的输入。通过对比,该方法较一般的径向基神经网关键词:期货;主成分分析;RBF神经网络;预测1在对实际问题进行描述和处理中,为了能够获得更加全面的信息,我们经常需要统计多个变量的数据。但是这些多个变量之间经常存在一定的相关性,并不是每个变量都是我们所需要的,或者说它们携带的信息可能是重复的。因此我们希望用少数几个变量来代替原有的多个变量。主成份分析法的基本思想就是通过对原始数据的降维,将多个相互关联的变量转化为少数几个互不相干的变量的统由于期货价格的变化是一个非线性的时间序列,利用传统的统计方法对期货的价格直接进行预测,所得到的结果不是很理想。而神经网络在非线性模式中具有优势,因而它不需要建立复杂的数学模型就可以完成期货价格预测。基于BP网络和RBF网络的预测都有较好的结果,但是相对BP网络而言,利用RBF神经网络不仅解决了常用BP网络易陷入局部最小的问题,而且训练时间更短,预测的精度也比BP网络高得多。本文提出使用基于主成分分析法的RBF神经网络方法对期货价格进行预测。通过主成分分析法对原始数据降维,然后,再用这些个数较少的新输入变量作为RBF神经网络的输入进行模拟预测。由于主成分之间是相互独立的,所以由各主成分组成的输入空间不存在自相关性,从而有效地简化了RBF网络在高维时难以寻找网络中心的问题,2主成分分析法简介及RBF2.1(1主成分分析法的目的就是使用较少的变量代替并综合反映原来较多的信息,综合后的变量就是原来多变量的主要成分,利用这些综合后的主要成分去代替原来的变量去解决实际问题。这里首先利用以下公式对原始变量进行标准化处理。其中原变量为xijj个变量的第i个值,则处理后的变量值为yij(3)计算矩阵R利用R的特征方程|R-i|=0求出其特征根,其对应的特征向量利用|R-i|A=0和AA=1(4利用公式Ki=i/ni=1代入所求的特i,求出各个主成分的贡献率Ki(5主成分的确定方法主要有两种:(1)当前个主成分的累计贡献率达到某一特定值的时,则保留前个主成分。一般采用超过85%以上。(2)选取特征值大于1的主成分。这两种可视情况进行选取,一般前者取得主成分要多,后者2.2RBF神经网络算径向基(RBF)网络是以函数逼近理论为基础构造的一类向前网络。其网络结构为三层,隐含层采用高斯函数为激励函数,理论上,只要隐含层中有足够的径向基神经元,径向基函数网络就可以逼近任何非线性函数。输出层为简单的线其中W1i为每个隐含层神经元与输入层相连的权值向量,Xq为输入矢量,b1i为阈值。则隐含层的第ikqi=j(w1ji-xqj)2b1irqi=exp(-kqi)2)=exp(-(|w1ji-Xq|b1i)2)输出层的输入则为各隐含层神经元的加权求和。由于激励函数为线性函数,yq=ni=1riw22RBFw2。再通过有教师学习,确定训练隐含层与输出层间的权值w1i。在RBF网络训练中,隐含神经元的数量确定是一个关键的问题。其基本原理是从0个神经元开始训练,通过检查输出误差使网络自动增加神经元。每次循环使用,使网络产生的最大误差所对应的输入向量作为权值向量w1i,产生一个新的隐含层神经元,然后检查新网络的误差,重复此过程直到达到误差要求或最大隐含层神经元为止。由此可见,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出与初始权值无关等特点。3改进的RBF3.1期货的价格是受很多因素影响,如国家政策、季节气候、供求关系、战争等,所以其价格会上下波动,呈现出一个非线性时间序列。其交易价格本文选取2007年6月7日至8月29日燃油0801每个交易日的开盘价、最高价、最低价、收盘价、交易量、持仓量、前5日均价、前10日均价为初始变量,每个变量60个数据,前59个为训练样本,最后一个为检测样本。考虑到期货交易与股票交易的不同,其交易方式是双向交易,从投资者获利的角度考虑,其并不像股票市场一样单纯的考虑股票价格增长,加上每个星期正常的期货交易日仅为5天,所以在这里我们考虑选取后5日均价作为预测目标,这样的选择更有实际意义。在这里本文直接利用SPSS软件包,选择数据降维,再选用主成分分析,可以直接得到各个主成分的方差累计贡献率,如表1从表中我们可以看出,第一个主成分主要包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价、以及前5日均价共五个变量的信息,第二个主成分主要包含了成交量和持仓量两个变量的信息,而第三个主成分则主要包含了前十日均价一个变量的信息。由此可以看出,通过数据降维,将原来的8个变量,转化为现在的3个变量3.2现设计一个三层的神经网络,输入层有3个神经元,输出层神经元为1个。利用下式对输入、输出值进行标准化,可使得输入、输出值其均落在,xn=2*(x-minx)/(maxx-minx)-1在matlab的神经网络工具箱中用newrb函数设计这个径向基函数网络,用其作函数逼近时,可自动增加隐含层神经元,直到达到均方误差为止,利用语句:net=newrb(P,T,GOAL,SPREAD)进行网络设计,其中GOAL为均方误差,这里取值为0.0001,SPREAD为径向基函数的扩展速度,其值越大,函数的拟合就越平滑。经过试验,当其取0.058时,其预测效果最好。把2007年6月7日至8月28日的燃油0801选定的主成分作为输入的训练样本,标准化的后5日均价的值作为输出的训练样本,8月294结语由此可看出基于主成分分析法的径向基神经网络较一般的径向基网络有更简洁的网络结构,对于相对比较复杂的期货价格预测,基于主成分分析法的径向基神经网络得到的结果也更加精确。不过径向基神经网络本身对扩展速度的选择没有一个固定的标准,不同的值得到的结果有较大的偏差,这是该网络的一个缺1,白玫,李自珍.基于主成分-BP神经网络的期货市场预测J.数学的实践与认识.2007,(7):23-26.2.RBF神经网络主成分分析法在交通量预测中的应用J.山西科技,2001,(1):54-56.3.统计手册M.北京:科学出版社,2003:559-561.4.神经网络理论与MATLAB实现M.北京:电子工业出版社,2005:117-119.