商品期货交易建模-期货定价模型

布莱克-斯科尔斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model，亦有译为布莱克-休斯），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦·斯科尔斯与费雪·布莱克所最先提出，并由罗伯特·墨顿完善。该模型就是以迈伦·斯科尔斯和费雪·布莱克命名的。1997年迈伦·斯科尔斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。然而统计学上的肥尾现象影响此公式的有效性。
[编辑] B-S模型5个重要假设
1、金融资产收益率服从对数正态分布；
2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；
3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本；
4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；
5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。
[编辑〕 模型
C = S * N(D1) − e − r * T * L * N(D2)
其中:
C—期权初始合理价格
L—期权交割价格
S—所交易金融资产现价
T—期权有效期
r—连续复利计无风险利率H
σ2—年度化方差
N()—正态分布变量的累积概率分布函数，

商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据，但如何利用这些数据进行分析，并得到有价值的结果来指导企业的经营活动，是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。
首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法，在日常商品分析当中，需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型，依据分析模型得到有价值的结果。
要建立一个分析模型，有三个构成因素，即：维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析，也就是分析哪方面的内容，比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点，比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。
(一)、销售数据之维度
1、商品
商品是零售分析的最细维度之一，大部分的指标都依附商品来做明细的记录，同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。
2、客户
客户是销售对象，包括会员。客户所在地和区域有关联。
3、区域
区域是地理位置。从全球视角看：洲---国家---区；从国家视角看：区——省/市——县/ 区—镇/乡/村，一般按正式行政单位划分。
4、时间
时间是进行数据分析非常重要的维度，分析的角度有公历角度和农历角度。其中， 公历角度：年——季度——月——日——时段（每2小时为一个段）；星期、公历节假日。农历角度：年——节气——日——时刻；农历节假日。
(二)、销售数据之指标
1、销售数量
客户消费的商品的数量。
2、含税销售额
客户购买商品所支付的金额。
3、毛利
毛利=实际销售额－成本。
4、净利
净利=去税销售额－去税成本。
5、毛利率
销售毛利率是毛利占销售收入的百分比，也简称为毛利率，其中毛利是销售收入与销售成本的差。
毛利率=（毛利/实际销售额）×100%。
6、周转率
周转率和统计的时间段有关。周转率=（销售吊牌额/库存金额）×100%。
7、促销次数
促销次数有宏观概念上的，也有微观概念上的。宏观上，是指一个销售单位中一段 时间内发动促销的次数，或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数；微观层面上，是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。
8、交易次数
客户在POS 点上支付一笔交易记录作为一次交易。
9、客单价
客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。
客单价=销售额/交易次数
10、周转天数
周转天数=库存金额/销售吊牌额。周转天数越长，表示经营效率越低或存货管理越差；周转天数越短，表示经营效率越高或存货管理
11、退货率
退货率=退货金额/进货金额（一段时间）；用于描述经营效率或存货管理情况的指标，与时间有关。
12、售罄率
售罄率=销售数量/进货数量
13、库销比
库销比=期末库存金额/（本期销售牌价额/销售天数*30）
（只有在单款SKU 计算中可用数量替代金额。）
14、连带率
连带率=销售件数/交易次数
15、平均单价
平均单价=销售金额/销售件数
16、平均折扣
平均折扣=销售金额/销售吊牌额
17、SKU（深度与宽度）
英文全称为 stock keeping unit, 简称SKU，定义为保存库存控制的最小可用单位，例如纺织品中一个SKU 通常表示一个规格，颜色，款式），即货号，例：AMF80570-1
18、期货
所谓期货，一般指期货合约，就是指由期货交易所统一制定的、规定在将来 某一特定的时间和地点交割一定数量标的物的标准化合约 。服装行业上具体指订货会上所订购且分期交付的货品。
19、坪效
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
坪效=销售金额/门店营业面积（不包含仓库面积）
20、促销商品
指促销活动期间指定的商品，其价格低于市场同类的商品。包括DM 商品，开店促销，普通促销货（特价），不包含正常降价。
(三)、销售数据之分析方法
1、直接数据的分析
2、间接数据的组合分析

模型其实就是用以往的数据去拟合一个比较好的方程，可能是线性方程或者非线性方程或者是微分方程等等，如果你采用的模型可以对历史数据很好的拟合，拟合后求出模型中的参数，比如线性模型：y=a*x1+b*x2,其中x1和x2是影响y的因素，那么你用历史数据可以拟合这个模型，然后看一些参数及检验是否显著，如果显著，那么这个模型就是比较好，你就可以用这个模型进行预测。

我认为，作为非金融类毕业生，现在想开始努力进入期货行业，难度还是蛮大的，但也绝不是无法实现。

首先这得看你的基础怎么样，作为非金融类，那是哪个专业的呢？如果是经济学或者管理学的那肯定也简单一些，再就是是不是看过期货等金融方面的书籍或者公开课呢？这对于想进入来说，努力的方向差别还是蛮大的。

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下面介绍一下我的经验和建议

1、你需要有一个证券从业资格证，这是进入期货行业一个最起码的标准。证券从业资格证是采取1+n的方式考试，就是可以在银行、保险、债券、期货等系类选择一个考取，你应该选择期货这一科目。
2、就是你除了证件这种硬性标准之外，还需要有一个软实力上的基本能力。就是需要对期货行业有所了解，对于各种期货交易所、期货上的各种操作，对冲、基金、平仓、卖空买空、期权等专业名词和理论知识及具体应用等等这一类的期货金融知识要有一个基本的能力。
3、就是在实践过程当中，首先应该先进入相关的公司，慢慢的往这个期货行业方面的公司或者是岗位靠近，肯定不会一开始从事很专业性的工作，应该先从比较靠近一点的工作慢慢往里推进。这必然是一个逐步推进的过程，需要慢慢的进行。

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这是我认为的一些建议，毕竟金融业对于实际能力和综合素质的要求还有挺高的，应该做好心理准备。

 我觉得先买这方面的书看看或者报个这方面的培训班，然后从底层慢慢做起。

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建议还是先考考资格证吧，虽然对你以后交易作用不是太大，但还是得考，既然令尊就做交易，就让他带带你吧。现在大的城市也有很多做美股炒单的公司，可以先到这些公司应聘，然后从美股练起，做美股的好多都是高频交易。对培养盘感很有帮助。

女孩子做这个是比较辛苦的，即使到期货行业，可以到期货公司做个普通职员，不要做交易员这个职业，这个真苦的没边，成功率太低，经历5,6年能够稳定盈利的就算不错的了，好多人10年也还是不能稳定盈利。况且，国内操作的好的女交易员很少很少。

交易部，结算部，合规部，学金融的基本上都能进去，招聘的人也比较少，财务部学会计的比较好点。行政职务适合学管理之类的专业。研发部，主要是根据期货品种，商品期货一般要学相关商品的，农产 品期货，金属期货。金融期货最好是学数理金融或这金融工程，要么是理工出身，毕竟在期货属于衍生品，对建模的能力和编程的能力比较高些。推出股指期货后，一般都会增加对宏观经济的论述，学宏观金融的同学来说可是一个很好的机会。

从市场上获得收益，期货公司的自营部是个不错的选择，或者投资公司以及私募的交易员也是可以学到东西的。你应该还是会比较容易入门的。学习是漫长的，有基础才能继续发展。

没有期货从业证，还怎么进期货公司。这是基本要求的好嘛。你连最基本的从业资格都没有，人家怎么可能要你。

d1实际上指的是正态分布下的置信值，d1={ln(S/X)+[r+(σ^2)/2]*(T-t)}/[σ*(T-t)^0.5]，d2=d1-σ*(T-t)^0.5。利用相关数据先计算出d1和d2的值，然后利用正态分布表，找出对应的d1和d2所对应的置信值。
1.BS公式的原始推导过程采用偏微分方程、随机过程中的几何布朗运动性质(描述标的资产)和Ito公式。如果你没有学过随机和偏微分估计，只有火星人能给你解释。如果你想要这种形式，看看二叉树模型。二叉树模型易于理解，可以自己推导。二叉树模型(无限细时间分割)的极限为BS公式。如果你真的想了解BS模型公式，可以看看蒋立尚的期权定价数学模型和方法。从第1章到第5章选择欧洲选项就足够了。
2.在该模型中，五种风险利率必须以连续复利的形式存在。简单无风险利率或不连续无风险利率一般每年计算一次，要求R为连续复利利率。R0必须转化为r才能代入上式。两者的转换关系为:r = ln (1 + R0)或R0 = exp (r) - 1。例如，如果R0 = 0.06，则r = ln(1 + 0.06) = 0.0583，即100在第二年以583%的连续复利投资得到106，这与直接用R0 = 0.06计算得到的答案是一致的。
3.BS期权定价模型内容:b-s-m模型假设股票价格随机波动，服从对数正态分布;在期权有效期内，股票资产的无风险利率、预期收益变量和价格波动性均为常数;市场上没有摩擦，即没有税收和交易成本;股票资产在期权有效期内不支付股息和其他收入(这个假设可以放弃);该期权为欧式期权，即在期权到期前不能行使;金融市场不存在无风险的套利机会;金融资产的交易可以继续进行;所有金融资产都可以用于卖空。
拓展资料:期货期权是指期货合同中的期权。期货期权合同是指在期权到期日或到期日之前，以约定的价格买卖一定数量的特定商品或资产的期货合同。期货期权的基础是商品期货合同。当期货期权合约被执行时，它不是由期货合约所代表的商品，而是期货合约本身。

模型其实就是用以往的数据去拟合一个比较好的方程，可能是线性方程或者非线性方程或者是微分方程等等，如果你采用的模型可以对历史数据很好的拟合，拟合后求出模型中的参数，比如线性模型：y=a*x1+b*x2,其中x1和x2是影响y的因素，那么你用历史数据可以拟合这个模型，然后看一些参数及检验是否显著，如果显著，那么这个模型就是比较好，你就可以用这个模型进行预测。

大宗商品是指可进入流通领域，但非零售环节，具有商品属性用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。小宗商品是相对大宗商品而言的。是可以进入流通领域，以零售和小额交易为主的商品。

再来解释下“波特五力模型”。五力分别是： 供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。

供应商的议价能力：供方主要通过其提高投入要素价格与降低单位价值质量的能力，来影响行业中现有企业的盈利能力与产品竞争力。供方力量的强弱主要取决于他们所提供给买主的是什么投入要素，当供方所提供的投入要素其价值构成了买主产品总成本的较大比例、对买主产品生产过程非常重要、或者严重影响买主产品的质量时，供方对于买主的潜在讨价还价力量就大大增强。

TIPS：所以供应商的议价能力对大宗商品的影响会强于小宗商品

购买者的议价能力：购买者主要通过其压价与要求提供较高的产品或服务质量的能力，来影响行业中现有企业的盈利能力。

TIPS：所以购买者的议价能力对小宗商品的影响会强于大宗商品

新进入者的威胁：新进入者在给行业带来新生产能力、新资源的同时，将希望在已被现有企业瓜分完毕的市场中赢得一席之地，这就有可能会与现有企业发生原材料与市场份额的竞争，最终导致行业中现有企业盈利水平降低，严重的话还有可能危及这些企业的生存。竞争性进入威胁的严重程度取决于两方面的因素，这就是进入新领域的障碍大小与预期现有企业对于进入者的反应情况。

TIPS：所以新进入者的威胁对小宗商品的影响会强于大宗商品

替代品的威胁：两个处于同行业或不同行业中的企业，可能会由于所生产的产品是互为替代品，从而在它们之间产生相互竞争行为，这种源自于替代品的竞争会以各种形式影响行业中现有企业的竞争战略。

TIPS：所以替代品的威胁对小宗商品的影响会强于大宗商品

同业竞争者的竞争程度：大部分行业中的企业，相互之间的利益都是紧密联系在一起的，作为企业整体战略一部分的各企业竞争战略，其目标都在于使得自己的企业获得相对于竞争对手的优势，所以，在实施中就必然会产生冲突与对抗现象，这些冲突与对抗就构成了现有企业之间的竞争。现有企业之间的竞争常常表现在价格、广告、产品介绍、售后服务等方面，其竞争强度与许多因素有关。

TIPS：所以同业竞争者的竞争程度对小宗商品和大宗商品其实都有深远影响

量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。
量化分析可以帮助我们更加方便和直观地衡量风险和收益，但需要强调指出的是，美国华尔街顶级量化金融大师、哥伦比亚大学著名教授伊曼纽尔·德曼，在《数学建模如何诱骗了华尔街》一文中，毫无忌讳地承认：我们根本不可能（通过数理分析方法）发明出一个能够预测股票价格将会如何变化的模型；如果我们相信人类行为可完全遵守数学法则，从而把有着诸多限制的模型与理论相混淆的话，其结果肯定会是一场灾难。
扩展资料：
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
量化分析法将对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。 数学建模跟Matlab并不是确定的联系 很多人Matlab都没有用过,照样建模.只是说,Matlab是数学运用中一个相当重要的一个软件,它的运用可以大大的简化、优化数学的解答过程,而且可以使很多过程变得可视化.Matlab是一款相当好的数学建模的辅助工具,

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