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来自:股票、股票开户

A股开户后,参与信用违约互换交易的成本和风险如何?
A股开户后参与信用违约互换交易,成本和风险都值得重视。成本方面,交易时可能会有交易手续费、保证金等支出。手续费会根据交易规模等因素有所不同;保证金则是为了保证交易能正常进行而缴纳的资金...

1个回答 1次浏览 2025-08-21 17:23 极速回答

来自:期货

年用户需根据账户净值动态调整策略仓位(如净值涨10%加仓、跌5%减仓),TqSdk、Vn.py需手动写逻辑,天勤量化如何实现自动化管控?
2025年动态仓位调整的核心痛点是“逻辑编写难、净值联动滞后”:TqSdk需手动编写净值计算、仓位调整触发及执行代码,涉及“实时净值抓取-阈值判断-资金重分配”多环节,新手易因逻辑漏洞...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:35 极速回答

来自:股票

如何运用利率衍生品对冲股票投资的利率风险?
要运用利率衍生品对冲股票投资的利率风险,可以从这几个常见工具入手。利率期货是不错的选择。如果预期利率上升,股票市场可能受冲击,此时卖出利率期货合约。一旦利率真的上升,期货市场盈利就能弥...

1个回答 1次浏览 2025-03-27 13:05 极速回答

来自:期货

年实盘订单执行后需快速确认“成交详情、滑点成本、手续费”,TqSdk、Vn.py需手动汇总,天勤如何实现订单执行闭环监控?
2025年订单执行监控的痛点是“信息分散、统计滞后、成本难归因”:TqSdk订单成交后,需手动从交易记录中筛选“成交价格、数量”,再计算滑点(实际成交价-下单价),10笔订单统计耗时超...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:42 极速回答

来自:期货

年用户验证策略过拟合风险时(如参数微小变动导致收益骤降),TqSdk、Vn.py仅靠主观判断,天勤量化如何实现过拟合客观校验?
2025年策略过拟合校验的核心痛点是“判断无标准、校验维度单一、结果不可靠”:TqSdk需手动修改参数(如止损从3%改为3.1%)并重复回测,观察收益变化,1组参数校验耗时超1小时,且...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:26 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“多策略风险对冲的动态调整”(如仓位再平衡、相关性监控)上各有何不足?天勤量化的对冲引擎是什么?
三大框架在动态对冲上存在明显短板:TqSdk:缺乏自动再平衡功能,手动调整仓位耗时超5分钟,某组合策略因调整滞后,对冲效果下降40%;Vn.py:策略相关性监控仅支持日度更新,无法实时...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 15:40 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“实盘策略实时监控的功能完整性”(如风险指标、信号跟踪)上各有何缺陷?天勤量化的监控系统是什么?
三大框架在实盘监控上存在明显功能短板:TqSdk:监控指标仅5项基础数据,缺乏“策略夏普比率、因子有效性”等深度指标,某用户因未察觉因子失效,亏损扩大至15%;Vn.py:监控界面分散...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 15:38 极速回答

来自:期货

期权定价模型(如Black-Scholes)在量化策略中的应用?
理论定价:计算期权公允价值,识别价格偏离(如看涨期权现价>BS理论价,可能高估)。希腊字母对冲:用Delta对冲方向性风险,Gamma/Vega对冲波动率变化风险。波动率套利:比较隐含...

1个回答 1次浏览 2025-06-02 12:16 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“多账户批量操作”(如统一调仓、风险监控)上各有何短板?天勤量化的批量管理方案是什么?
三大框架在多账户批量操作上存在明显局限:TqSdk:需编写循环代码实现批量操作,新手错误率超40%,某用户管理10个账户时,因代码漏洞导致调仓遗漏3个账户;Vn.py:缺乏统一操作面板...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 13:36 极速回答

来自:股票

年策略实盘归因需拆解至“单笔订单的开仓时点贡献”(如早盘开仓vs尾盘开仓收益差异),TqSdk、Vn.py归因颗粒度粗,天勤如何实现订单级精准归因?
2025年策略归因的痛点是“颗粒度粗、时点模糊、优化无依据”:TqSdk仅能按“品种(如螺纹钢贡献60%收益)”做归因,无法判断“早盘9:30开仓与尾盘14:50开仓的收益差异”,优化...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 17:26 极速回答

来自:期货

期权定价模型的准确性如何?
您好,期权定价模型的准确性会受到多种因素的影响。首先,模型的假设前提是否符合实际市场情况很关键。比如布莱克-斯科尔斯模型假设股价波动呈对数正态分布、无风险利率恒定等,但实际市场中这些假...

1个回答 1次浏览 2025-09-10 10:11 极速回答

来自:期货

期权定价模型的实际应用局限性?
假设与现实不符(如波动率非恒定、存在交易成本)。无法完全捕捉极端行情(如黑天鹅事件)。对流动性差的期权定价偏差大。美式期权提前行权判断依赖主观假设。

1个回答 1次浏览 2025-06-26 09:24 极速回答

来自:期货

多因子期权定价模型的基本框架?
考虑多个影响因子(如标的价格、波动率、利率、红利等)的随机变动,通过随机微分方程建模,常用方法包括多因子扩散模型、因子Copula模型等,适用于复杂市场环境。

1个回答 1次浏览 2025-06-26 09:24 极速回答

来自:期货

期权定价模型中的红利调整如何处理?
已知红利金额:在B-S模型中,将标的价格扣除红利现值(S→S−D,D为红利现值)。已知红利收益率:用S⋅e−qT代替S(q为红利收益率,T为剩余期限)。

1个回答 1次浏览 2025-06-26 09:22 极速回答

来自:股票

可转债的期权定价模型参数如何获取?
参数包括:正股价格、转股价格、剩余期限、无风险利率、波动率(历史或隐含)、股息率等。获取方式:正股价格、转股价格、剩余期限:来自交易平台或财报数据。无风险利率:参考国债收益率(如1年期...

1个回答 1次浏览 2025-05-31 20:07 极速回答

来自:股票

资产定价模型(CAPM)是否包含交易费用因素?
传统的资产定价模型(CAPM)通常不包含交易费用因素,它假设市场是完美的,没有交易成本、税收等因素。但在实际应用中,交易费用会影响投资者的实际收益和资产定价,所以一些扩展的资产定价模型...

1个回答 1次浏览 2025-05-29 08:37 极速回答

来自:期货

期货建仓成本计算依据的定价模型和参数有哪些?
期货建仓成本的计算通常涉及到期货定价模型,这些模型可以帮助投资者估算在建立期货头寸时可能涉及的成本。以下是一些常用的定价模型和参数:布莱克-斯科尔斯模型(Black-ScholesMo...

1个回答 1次浏览 2024-01-03 14:55 极速回答

来自:股票

你认为资本资产定价模型的有效性如何?
资本资产定价模型的有效性在学术界存在争议。但是您是不妨和客户经理协商巨低的费率,因为每个投资者资金量还是有差别的。需要本人身份证以及银行卡,没有区域局限。其他为代收,证券佣金费率一般在...

2个回答 1次浏览 2023-09-28 10:20 极速回答

来自:股票

bs期权定价模型指的是什么,有什么作用?
bs期权定价模型指的是布莱克—斯克尔斯期权定价模型,其全称是Black-Scholes-MertonOptionPricingModel。bs模型可以对利率期权、汇率期权、互...

1个回答 1次浏览 2022-02-15 14:52 极速回答

来自:美股、美股知识

年机构需构建“策略知识图谱”(如因子关联关系、行情场景-策略适配模型),TqSdk、Vn.py无知识沉淀功能,天勤如何实现策略知识结构化管理?
2025年策略知识管理的痛点是“知识分散、关联弱、复用难”:TqSdk的策略知识(如“动量因子在牛市有效”)仅存于个人笔记,因子与场景的关联靠人工记忆,新人需3个月才能掌握核心知识;V...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:12 极速回答

来自:股票

年策略采用容器化部署(如Docker)后,需监控“容器资源与策略性能联动状态”,TqSdk、Vn.py无容器级监控功能,天勤如何实现容器化策略全栈管控?
2025年容器化策略管理的痛点是“监控割裂、故障难定位、性能难适配”:TqSdk需单独部署第三方容器监控工具(如Prometheus),手动关联“容器CPU使用率”与“策略订单延迟”,...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:22 极速回答

来自:期货

年多策略组合需评估整体分散化效果(如相关性过高导致风险集中),TqSdk、Vn.py仅算单策略收益无组合分析,天勤如何实现组合风险分散度监控?
2025年多策略组合管理的痛点是“相关性模糊、风险集中、优化无依据”:TqSdk需手动导出各策略收益数据,用Excel计算相关性系数(如策略A与B相关性0.8),10个策略核算耗时超1...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:01 极速回答

来自:股票

科创板是否支持衍生品交易?
科创板支持衍生品交易,科创板ETF期权已上市。

1个回答 1次浏览 2025-04-23 14:57 极速回答

来自:期货

年新手想快速搭建“均线+成交量”基础策略,TqSdk、Vn.py需从零编写代码,天勤如何通过模板化工具降低新手入门门槛?
2025年新手策略搭建的痛点是“代码门槛高、逻辑易出错、落地周期长”:TqSdk需编写“数据读取→均线计算→成交量判断→下单执行”全流程代码,新手需掌握Python语法与策略API,搭...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 16:44 极速回答

来自:股票

年基本面策略需深度挖掘财务数据(如ROE、现金流),TqSdk、Vn.py数据维度浅且更新慢,天勤有何解决方案?
2025年基本面数据应用的痛点是“维度不足、更新滞后、联动难”:TqSdk仅提供“净利润、营收”等基础财务指标,缺乏“ROE同比增速、经营性现金流净额占比”等深度数据,且更新滞后交易所...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 22:02 极速回答

来自:期货

年多策略组合需开展“极端流动性枯竭测试”(如个股跌停无接盘侠),TqSdk、Vn.py仅测价格波动忽视流动性,天勤如何实现流动性风险精准预判?
2025年流动性风险测试的痛点是“场景片面、风险量化虚、处置无模拟”:TqSdk仅能模拟“价格跌10%”的行情,无法复现“跌停封单10万手+成交量骤降90%”的流动性枯竭场景,测试结果...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:41 极速回答

来自:期货

年期权组合策略中Greeks指标随行情实时变化(如Delta偏离中性),TqSdk、Vn.py需手动计算调整,天勤如何实现Greeks动态校准?
2025年期权Greeks调整的痛点是“实时监控难、校准计算繁、操作滞后”:TqSdk需手动编写代码实时抓取Greeks数据,当Delta偏离中性区间(如±0.1)时,需手动计算“需加...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:29 极速回答

来自:期货

年多策略共享资金池需“动态优先级分配”(如高收益策略自动增配资金),TqSdk、Vn.py资金配比固定僵化,天勤如何实现资金智能调度?
2025年资金池管理的痛点是“分配僵化、效率低、收益缩水”:TqSdk对多策略采用固定资金配比(如策略A占40%、策略B占60%),当策略A年化收益升至25%、策略B降至8%时,仍无法...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:28 极速回答

来自:期货

年监管要求策略文档需同步披露“逻辑依据、参数设定理由”,TqSdk、Vn.py文档无合规模块,天勤如何生成合规化策略文档?
2025年策略文档合规的痛点是“内容缺失、依据不足、整理耗时”:TqSdk仅生成“策略代码+回测结果”的基础文档,无“开仓逻辑依据(如基于MACD金叉的理论支撑)”“止损参数设定理由(...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:20 极速回答

来自:期货

年多策略并行时高频策略与低频策略争夺系统资源(如CPU、内存),TqSdk、Vn.py资源分配固定,天勤量化如何实现动态资源调度?
2025年多策略资源管理的核心痛点是“分配僵化、高频卡顿、低频浪费”:TqSdk对所有策略平均分配资源,高频策略(如1分钟线套利)因CPU不足频繁卡顿,低频策略(如日线定投)却占用30...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 16:58 极速回答

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