JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아

마지막 업데이트: 2022년 1월 11일 | 0개 댓글
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KIS 자산평가 - Beyond Pricing

채권운용지원 시스템 개요

시장가격, 시장이자율, 환율 등이 기대하지 않는 방향으로 움직이면서 발생하는 손실에 대한 위험을 의미합니다.

위험요인, 관련상품 정보를 제공
위험요인 관련상품
주식위험(Equity Risk) 주식, CB, EB, BW, KOSPI200선물, 스타지수선물, 주가지수, 옵션, 개별주식옵션, ELS, Warrant
이자율위험(Interest Risk) 일반채권, 옵션부채권, FRN, CD금리선물, KTB선물(3,5년물), 통안증권 금리선물, Swap
환위험(Foreign Exchange Risk) 해외주식, 해외채권, 통화선물, FX Forward, Swap, 원달러 옵션
시장위험 관리

포트폴리오관리, 수익률, 리스크에 대한 분석 및 평가를 통하여 시장위험을 관리

시장위험 관리

  • 포트폴리오관리 관리 측정 단위에 따른 분야별 관리
    펀드별, 유형별 운용역별, 회사전체에 대한 조회 관리
  • 수익률관리 유형별로 사전에 정의된 수익률 지표에 따라 분류
  • 리스크관리 유형별로 사전에 정의된 위험 지표에 따라 분류
  • 단위별 수익률 월간/분기간 수익률
  • 단위별 위험 산출대상 : 주식, 채권, 파생상품, 합성포지션
    산출기준 : 펀드단위 95% 신뢰수준 1일 VaR기준
신용 리스크
  • 정의
    • 거래 상대방이 계약에 명시된 의무의 이행에 대한 요구를 충족시키지 못하는 잠재적인 경제적 손실 위험
    • 부도율 (PD : Probability of default) : 미래에 부도 날 확률 (일반적으로 1년 이내)
    • 익스포져 (EAD : Exposure At Default) : 미래 부도 시점의 대출 금액
    • 손실률 : 익스포져 금액 중에서 손실이 날 금액의 비율. 차주 부도가 나고, 부도시점에 익스포져 금액이 0이 아니어도, 그 금액 전체를 부도 이후에 회수할 수 있으면 신용리스크는 0임
    구분, 주요 측정모형에 따른 재무데이터 이용방법, 옵션모형, 거시경제변수 방법, Decision Tree법, Neutral Network법, 수리계획법 정보를 제공
    구분 주요 측정모형
    재무데이터 이용방법 판별분석(Altman Z-score) 회귀분석, 로짓, 프로빗 모형
    옵션모형 KMV 모형, Black-Scholes 모형
    거시경제변수 방법 GNP 변동률, 주가지수 등을 이용한 도산확률 추정
    Decision Tree법 전체 집합을 유사 그룹으로 분류하여 개별 기업을 분석
    Neutral Network법 선형, 비선형 신경망을 이요하여 도산 확률을 추정
    수리계획법 LP(Linear Programming), Non-LP
    Risk Factor 관리

    Risk Factor에 대한 수익률 및 변동성 산출로 관리합니다.

    Risk Factor, 분류, 세부 설명 정보를 제공
    수익률 주가 로그수익률을 사용
    금리 금리자체가 수익률의 성격을 띄고 있으므로, 금리의 수익률은 오늘 금리에서 직전 영업일 금리를 차감하여 사용
    외환 주식과 같이 로그수익률을 사용
    분산·공분산 SMA 일정기간의 이동기간(moving window)을 설정하고 그 기간 동안의 단순 이동평균치를 구하여 변동성을 추정하는 방법
    EWMA 최근 자료에 높은 가중치를 부여하고 오래된 자료일수록 낮은 가중치를 부여해 변동성을 추정하는 방법
    GARCH Risk Factor 수익률의 시계열 자료를 조건부 분산의 관점에서 모형화 한 것
    분산·공분산 Bootstrap Method Term Structure로 구성된 시장데이터를 토대로 만기 순으로 순차적으로 커브를 생성하는 방법
    Levenberg Marquardt 구성된 전체 시장데이터를 통해 Optimization Method를 사용하여 커브를 생성하는 방법
    주식 Beta Standard 주식 베타 산정 시 두 개의 시계열 데이터로부터 상관계수를 생성할 때 동일한 기준일을 기초로 데이터를 맞추어 놓고 생성. 즉, 데이터량이 작은 쪽을 기준으로 데이터를 결정하여 베타를 산출

    Interpolation Method 1차 보간법(Linear Interpolation)과 3차 보간법(Cubic Spline Interpolation)을 사용

    시장 리스크 관리 프로세스

    시장 리스크 관리는 데이터 입수, 데이터 분석, 결과 데이터, 화면 조회의 프로세스로 구성 됩니다.

    시장 리스크 관리는 데이터 입수, 데이터 분석, 결과 데이터, 화면 조회의 프로세스로 구성

    시장 리스크 관리

    포트폴리오 관리, 수익률, 리스크에 더한 분석 및 평가를 통하여 시장 위험을 관리

    시장 리스크 관리

    • Exposure 관리 운용사별 또는 펀드별 포지션에 대한 Exposure 관리
      한도 및 소진율 분석
    • EAD EAD = 순대체비용 + 추가항목
      현행 익스포져법
    • 위험액/VaR 위험액 한도 및 VaR 한도 관리
    • 다양한 신용 위험 관리 지표를 통하여 신용리스크 시스템의 모니터링 강화
    정상적인 시장 여건 하에서 주어진 신뢰수준으로 일정기간 동안 발생할 수 있는 ‘최대손실금액’을 의미
    • 예를 들어 목표기간 1년, 신뢰수준 95%에서 산출된 VaR가 10억이라면, 1년 동안 발생할 수 있는 최대손실금액이 10억보다 적을 확률이 95%라는 의미
    • 10억의 자금을 조달할 수 있는 능력만 있으면 시장위험이 통제된다고 봄
    • 여기서 신뢰수준이 높아지면 VaR의 크기가 커지게 된다.

    VaR 예시 그래프

    • 지금까지 경험에 근거하여 산출했던 리스크를 객관적으로 수치화하는 것이 가능
    • 금융기관은 금리나 주식 등 다양한 시장에서 발생하는 리스크를 공통의 척도로 계산할 수 있기 때문에 여러 부문에 걸쳐 발생하는 리스크를 일괄적으로 관리할 수 있는 이점이 있음
    • 자기자본이나 당기순이익을 VaR와 비교함으로써 효율적으로 자원을 배분 가능

    포트폴리오 VaR

    • 포트폴리오는 많은 위험요인들에 어떤 포지션을 취하고 있는가에 따라 특정지어질 수 있음
    • 포트폴리오를 분해해 보면 포트폴리오 수익률이 개별자산수익률의 선형결합으로 이루어져 있음
    • 여기서 개별자산수익률의 가중치는 초기투자의 금액을 기준으로 부여
    • 그러므로 포트폴리오의 VaR는 포트폴리오를 구성하고 있는 개별증권들의 위험을 결합하여 측정 가능

    T시점에서 t+1시점까지의 포트폴리오수익률은 다음과 같다.

    가중치는 Wi,t는 기간 초에 주어지며 이들을 합하면 1이 된다. 이에 포트폴리오의 기대수익률은 다음과 같다.

    포트폴리오의 분산은 개별 자산(증권)들의 위험(σ12)뿐만 아니라 자산간의 공분산(σij)도 포함한다.

    상관관계가 낮아지거나 또는 자산의 수가 증가하면 포트폴리오의 위험은 감소하게 되나, 분산효과를 고려하지 않는 포트폴리오의 VaR는 개별 VaR의 합이다.

    VaR의 종류

    Incremental VaR
    • 한 종목 i 의 Incremental VaR는 현재 포트폴리오에서 해당 종목을 제외시켰을 때 전체 VaR의 변화량을 나타낸다.
    • Incremental VaR를 구하기 위해서는 i 종목의 보유포지션을 0으로 놓고 포트폴리오의 VaR를 다시 구한 후 i 종목의 포지션을 포함한 포트폴리오의 VaR에서 차감한다.
    • 따라서 Incremental VaR를 구하는 수식은 다음과 같다.
    • Incremental VaR는 투자 금액이 제한되어 있을 때 혹은 투자금액을 감소시켜야 할 때 투자금액에 대한 VaR을 최소화 시키는 데 유용하게 사용될 수 있다.
    • 만약 투자금액을 현재보다 500,000원 감소시키면서 VaR값을 최대한으로 줄이려면 현재 보유종목 혹은 투자할 종목 중 Incremental VaR가 가장 큰 종목에 대한 투자금액을 감소시키면 된다.
    • 개별 종목에 대한 Incremental VaR를 구하기 위해서는 종목 수만큼 위의 행렬 계산을 반복해야 하므로 시간이 다소 오래 걸린다.
    Marginal VaR
    • Marginal VaR는 현재 포트폴리오의 보유종목 중에서 한 종목 I 의 가치를 작은 양 변화시켰을 때 전체 VaR의 변화량을 나타낸다.
    • 이를 산식으로 표현하면,
    • i 종목의 Marginal VaR는 I 종목의 수익률과 포트폴리오의 수익률과의 상관계수에 비례
    • 포트폴리오와의 상관관계가 작은 종목일수록 같은 금액을 더했을 때 포트폴리오 VaR의 변화는 작아지며 음의 상관관계를 가지면 VaR는 오히려 줄어든다.
    • Marginal VaR는 한 종목의 투자금액을 1단위 증가시켰을 때 (변화된 포트폴리오의 VaR)-(기존 포트폴리오의VaR)로 정의되기 때문에 정확한 Marginal VaR를 구하기 위해서는 변화 후의 포트폴리오의 VaR를 다시 한번 구해야 한다.
    • 당사 RM시스템에서는 Marginal VaR를 구하기 위해서 현재의 포트폴리오 포지션에 해당종목의 포지션금액을 1원 증가시킨 후 VaR를 구해서 기존 포트폴리오의 VaR를 차감하여 구한다.
    Component VaR
    • Component VaR는 포트폴리오를 구성하고 있는 개별종목의 상관관계를 고려한 VaR에서 각 개별종목이 차지하고 있는 비중
    • Component VaR는 현재의 포트폴리오에서 특정 종목이나 자산군을 제거하였을 때 포트폴리오의 VaR값이 얼마 정도 감소할 수 있는지를 분석할 경우에 유용하게 사용
    • 그러나 포트폴리오의 구성종목이 달라지면, 구성종목의 변경에 따라 상관관계가 바뀌므로 VaR값이 달라진다.
    • 따라서 현재 포트폴리오의 VaR값에 대한 비중인 Component VaR는 정확한 값은 아니며, 근사치이다.
    • 한 종목을 제거했을 때의 VaR의 변화는 앞에 소개한 Incremental VaR인데 Component VaR는 Incremental VaR의 근사치이다.
    • 따라서 보통의 경우 Incremental VaR나 Component VaR나 값이 비슷하다.
    • Jorion은 Component VaR를 다음과 같이 정의하고 있다.

    VaR 적정성 분석

    Back-Testing

    모델을 검증하기 위한 Back Test는 모델의 신뢰수준 하에 발생된 손익의 비교를 통해서 모델의 적합성을 검증하는 작업으로 손익 데이터 추출, Back Test, 문서화 및 감독당국에 보고를 수행해야 합니다.

    VaR모형 적정성 분석
    • 손익 산출을 통한 Back Test
    • 매시점의 VAR 추정치와 그 다음날의 포트폴리오의 수익률을 비교하여, 실제 손실이 VAR 측정치를 초과한 정도가 얼마나 되는 지를 알아보는 방법
    • Back Test는 정기적으로 수행해야 함
    • VaR모델의 수정 또는 예외상황 발생시 해당 원인에 대한 분석 지원

    VaR모형 적정성 분석 그래프

    VaR모형 적정성 분석(일반)

    전일포지션을 통해 금일포지션, VaR 산출 후 비교를 통한 Back Test 진행

    KIS-VaR

    시장리스크 분석 요약 화면

    시장리스크 분석 요약 화면은 VaR 산출에 필요한 기본 입력 정보를 통하여 포지션 정보, 시장리스크 정보 그리고 위험 요인별 VaR 정보를 제공합니다.

    • 01 시장리스크 설정
      • VaR 산출을 위해 필요한 정보 설정
      • 분석방법 : Parametric, Historical
      • 보유기간 : 사용자 정의값
      • 신뢰수준 : 사용자 정의 값
      • 변동성추정법 : MA, EWMA
      • 표본기간 : 사용자 정의값
      • 포지션 정보 : 시가, Expsoure, 장부가 그리고 위험율 정보 제공
      • 시장리스크 : 사용자 조건에 의해 산출된 VaR 값의 결과 및 VaR Ratio 분석 기능
      • 위험요인별 VaR 산출 정보를 통하여 VaR 값의 Decompose 분석

      운용사별, 펀드별 포지션 정보, 시장리스크, 위험요인에 대한 비교 그래프 분석 기능

      시장리스크 분석 상세 화면

      시장리스크 분석 요약 화면은 VaR 산출에 필요한 기본 입력 정보를 통하여 포지션 정보, 시장리스크 정보 그리고 위험 요인별 VaR 정보를 제공합니다.

      다올투자증권

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      선물/옵션 증거금

      매매체결방식

      선물이란, 특정대상물을 장래 일정시점에 계약 시 정한 가격으로 인수 또는 인도할 것을 약속하는 거래를 말합니다.
      매매계약시점과 대상물의 수도 및 매매대금 수수시점이 다르다는 점에서 현물거래와 대응되는 개념이라 할 수 있습니다.

      옵션이란, 특정대상물을 일정한 기간 내에 특정한 가격으로 사거나 팔 수 있는 권리를 말합니다.
      살 권리를 [콜옵션], 팔 권리를 [풋옵션] 이라 하며 옵션의 대상이 되는 목적물을 대상자산 또는 기초자산이라 합니다.
      예를 들어, 대상자산이 주식인 경우에는 [주식옵션] 이라 하며, 대상자산이 주가지수인 경우에는 [주가지수옵션] 이라 합니다.
      옵션거래란, 옵션을 매매대상으로 하는 거래로서 매도자는 매수자에게 옵션을 제공하고, 매수자는 매도자에게 대가를 지불하는
      거래를 말합니다. 옵션거래에서 매수자와 매도자가 주고 받는 거래대금을 [프리미엄] 이라고 합니다.JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아

      선물옵션 거래시간별 매매안내
      구분 08:30~09:00 09:00~15:35 15:35~15:45
      09:00~15:20 15:20~15:35
      KOSPI200
      선물/옵션
      최종거래일 미도래종목 단일가매매 접속매매 단일가매매
      최종거래일 도래종목 단일가매매 접속매매 X X
      KOSPI200
      선물 스프레드
      최종거래일 미도래종목 X 접속매매 X
      최종거래일 도래종목 X 접속매매 X X
      주식옵션거래 단일가매매 접속매매 단일가 매매

      위탁증거금

      Kospi200 주가지수 선물옵션 위탁증거금(① + ② + ③)

      선물옵션 거래 위탁증거금 산출식 안내
      구 분 산 출 식

      신규
      위탁증거금
      (①)
      선물매매 전일 기초자산기준가격 × 주문수량 × 거래승수 × 위탁증거금률 (현금예탁필요액: 위탁증거금률의 1/2)
      선물
      스프레드
      전일 기초자산기준가격 × 거래승수 × 스프레드증거금률 × 주문수량(현금예탁필요액: 위탁증거금률의 1/2)
      옵션매수 위탁금액 전액 (전액현금)
      옵션매도 매도수량 × [Max(㉠, ㉡, ㉢)] × 승수
      ㉠ (기초자산가격이 위탁증거금률의 2배만큼 상승/하락시 옵션이론가격-옵션전일
      종가) ×30%
      ㉡ 최대옵션이론가격-옵션전일종가
      ㉢ 옵션계약당 최소증거금(1계약=25만원, 미니 5만원)

      순위험
      위탁증거금
      (②)
      Max( Max(a+b,
      c)+d , e)
      선물
      옵션가격
      변동증거금(a)
      전일기초자산종가 대비하여 증거금구간 수치상 발생하는 최대손실
      ※ 모든 옵션포지션에 대하여 최대옵션이론가격과 조정옵션가격(OA)을 비교하여
      큰 수치를 적용
      선물
      스프레드
      증거금(b)
      전일기초자산기준가격*수량*승수*스프레드증거금률
      최소순위험
      증거금(c)
      선물계약당 25만원(미니 5만원) + 매도옵션 계약당25만원(미니 5만원)
      ※ 선물거래/옵션매도에 적용
      ※ 총미결제수량 기준
      옵션가격
      증거금(d)
      (매도 미결제약정 × 전일의 옵션종가 전일종가 × 승수)-(매수 미결제 약정 × 전일의 옵션종가 × 승수)
      총위험
      증거금(e)
      MAX(주가상승위험, 주가하락위험)
      주가상승위험 : 미결제수량 × 전일기초자산기준가격 × 거래승수 × 3.0%
      주가하락위험 : 미결제수량 × 전일기초자산기준가격 × 거래승수 × 3.0%
      결제순손실(③)
      (옵션순매수금액 +
      선물손익금액)
      ㉠장중옵션
      순매수금
      ㉡장중선물
      매매손실
      결제순손실 : ㉠ + ㉡
      ㉠장중옵션순매수금 : 매수약정금액 – 매도약정금액
      ㉡장중선물매매손실(-) : 당일에 체결된 선물거래의 각 종목별 반대거래 순손실 ⇒
      (거래량가중평균매수가격-거래량가중평균매도가격) × 반대거래량 × JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아 JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아 거래승수

      추가증거금

      • 예탁금 수준이 유지증거금 미만으로 하락한 경우 개시 증거금 수준까지 올리기 위해 납부하여야 하는 증거금
      • 추가증거금 : 위탁증거금 - 예탁 총액
      • 추가증거금 납부시한 : 다음 영업일 12시까지
      • 추가증거금 조회 화면 : HTS [3240] 추가증거금/반대매매내역 (가정산 이후 조회 가능)

      반대매매시간

      • 납부시한일자 12시에 전산자동반대매매

      반대매매내용

      • 선물/옵션 미결제약정 반대매매, 대용증권 반대매매
      • 반대매매수량 : 미결제약정수량 * 반대매매비율
      • 반대매매비율 : 추가증거금 / (위탁증거금 JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아 - 옵션가격증거금)

      추가증거금 발생시 해소방안

      • 현금추가입금, 대용증권추가지정, 대용증권매도, 미결제약정 반대매매
      • 추가증거금 발생시 주문제한 등 추가증거금 발생시 신규주문은 물론 청산주문일지라도 증거금을 증가시키는 주문은 제한 됩니다. HTS [3112] 선물옵션 복수종목 청산 주문 화면에서 복수 종목 청산 주문으로 추가증거금을 해소 할 수 있습니다.

      선물 증거금률

      HTS 3223 선물옵션 상품군 조회 화면에서 확인 하실 수 있습니다.

      당사 자체적용 선물옵션 제도

      추가증거금 발생계좌는 가 계산된 위탁증거금총액이 현재의 위탁증거금총액보다 증가하는 주문(종목)은 청산할 수 없다.

      옵션 매도 청산 주문 제한

      Max(콜매도미결제,풋매도미결제) > 20계약(미니 100계약)인 경우
      옵션 매도 청산 주문에 대해 예탁총액을 초과하는 증거금 증가주문의 경우 주문 불가 처리 적용
      청산 제한으로 주문이 불가할 경우 HTS [3112] 화면을 이용하여 복수종목주문으로 증거금 감소하는 주문으로 청산

      평균 True 범위를 사용하여 선물 거래 규모를 결정합니다

      Global Warming or a New Ice Age: Documentary Film (구월 2022)

      평균 True 범위를 사용하여 선물 거래 규모를 결정합니다

      Trading 선물은 실질적인 이익을위한 잠재력을 제공합니다. 이러한 대형화 된 잠재 수익은 선물 거래와 관련된 레버리지의 기능입니다. 주식 거래 또는 주식 매매 또는 주식 매수 선택과 달리, 매매자가 매매에 들어가기 위해 투자의 전체 가치를 올려야하는 경우, 레버리지 선물 거래자는 기본 위치의 가치의 일부분만을 올려야합니다. 당연히이 유형의 영향력은 양날의 검이 될 수 있습니다. 따라서 선물 거래자는 특정 거래에 진입 할 때 얼마나 많은 위험을 감수하고 그에 따라 거래 규모를 결정해야 하는지를 이해하는 것이 필수적입니다. 이 과정을 설명하기 위해 먼저 주식 거래를 선물 거래와 비교해 봅시다.
      주식 자본 요건과 선물 자본 요건
      상인이 100,000 달러 상당의 IBM (뉴욕 증권 거래소 : IBM IBMInternational Business Machines Corp151.14 + 0.20 % Highstock 4 2. 6 ) 주식 인 경우 그는 100,000 달러를 내야합니다. IBM이 10 % 상승하면 상인은 10 %의 이익을 얻습니다. IBM이 가치가 10 % 하락하면 상인은 10 %를 잃습니다. 이것은 매우 직설적 인 개념입니다.

      그러나 선물을 가지고는 상황이 조금 다릅니다. T- 채권 선물 계약은 1 점 당 1 달러로 평가됩니다. 따라서 T- 채권이 100의 가격으로 거래되고 있다면 선물 계약은 $ 100, 000 (100 포인트 * $ 1, 000 포인트)의 가치가 있습니다. 가격이 110이라면 계약은 $ 110, 000만큼 가치가 있습니다. 그러나 T- 채권 선물의 장단점에 진입하기 위해서는 상장자가 거래소가 정한 최소 마진 요건 만 지키면됩니다 (그리고 아마도 중개 회사가 조정할 수도 있습니다).

      2009 년 1 월 현재 T- 채권의 최소 증거금은 $ 2, 700입니다. 즉, 상인이 T- 채권 가격 상승을 기대한다면 2 달러를 올릴 수 있습니다. 700 JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아 선물 거래 계좌에서 1 개의 T- 채권 계약을 구매하십시오. 계약이 2 포인트 상승하면 상인은 2 천 700 달러의 투자로 2 달러, 000 파운드 또는 74 %의 이익을 얻습니다. 물론 T- 채권이 2 포인트 하락할 경우 상인은 2 천 달러의 손실을 경험하게됩니다.

      선물 마진 요건은 시간이 지남에 따라 변할 수 있으며 (보통 변동성과 기본 계약의 JINTE666】비트코인 마진メ바이낸스 24시간メ한글 선물거래소 - 통합검색 | 잡코리아 달러 가치를 기반으로 함) 변경할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 특정 시장에 대한 마진 요구 사항의 범위는 상당히 안정적이며 일반적으로 계약의 실제 기본 가치의 1-15 %입니다. (선물은 상당한 위험에 처해 있지만 큰 투자 대안을 제공합니다. 자세한 내용은 선물 트레이더가 실패하게 만드는 상위 4 가지 실수를

      확인하십시오.) 구매할 계약 수 정하기 투자 자본 "요구 사항"을 설정하는 표준 방식은 주어진 거래에 대해 얼마만큼의 선물 계약을 매수하거나 매도할지 결정할 때 거래자들 사이에 혼란을 야기 할 수 있습니다.예를 들어, 위 예제의 선물 거래자가 $ 100, 000의 거래 계좌를 보유하고 T- 채권을 사고 싶다면 37 개 계약 ($ 100, 000 / $ 2, 700)을 구매할 수 있습니다. 물론, 이것은 위험한 움직임입니다. 왜냐하면 실제로 상인은 3 달러를 사고 있기 때문입니다. 7 백만 달러 상당의 T- 채권 ($ 100, 계약 값 x 37 계약). 따라서 선물 거래를 시도 할 때 상인에 대한 분명한 질문은 "얼마나 많은 계약을 구매해야합니까 (또는 얼마를 팔아야합니까?")라는 것입니다.

      결국, 모든 거래자에게 적용되는 완벽한 해답은 없습니다. 어떤 상황은 위험 수용도가 높거나 낮을 수도 있고 주어진 무역이 계획대로 이루어질 것이라는 확신 수준에 따라 다소 공격적 일 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 상장 시장의 변동성뿐만 아니라 위험을 수용하려는 개별 상인의 의지를 고려한 상식 조정 접근법을 사용하여 규모를 결정할 수 있습니다. 핵심은 문제의 시장에 대한 평균 진정한 범위를 고려하는 것입니다.
      A Primer : Average True Range

      특정 시장에 대한 주어진 날의 "범위"는 일반적으로 당일의 고가와 저 가격의 차이를보고 도착합니다. 그러나 선물 시장은 가격 격차가 생길 수 있고 (즉, 오늘의 가격 행동은 전날의 가격 행동 범위를 완전히 벗어난다). 이것을 고려하기 위해 다음 용어를 고려해 보겠습니다 :

      True high = 오늘의 어제 또는 오늘의 어제 (어느 쪽이든 더 높은 것)
      True low = 오늘의 어제 또는 어제의 어제 (어느 쪽이든 낮을 것)

      • True range = True 높음 - 진정한 낮음
      • 이 방식으로 참 고점과 저 최저를 정의하면 T- 채권이 하루에 100 일이면 가까운 다음날 101시에 격차가 벌어지고 102 일의 고시에 도달하면 실제 범위 True high = 102
      • True low = 100 (어제는 오늘의 최저점보다 낮았습니다.)

      True range = 102 - 100

      • 이제 진정한 범위를 사용하여 한 번에 거래 할 수있는 선물 계약 수.
      • 평균 진실 범위를 사용하여 포지션 크기 계산
      • 상인이 합리적인 선물 포지션 크기를 계산하기 전에 고려해야 할 두 가지 기본 사항이 있습니다.

      거래에서 위험을 감수 할 자본의 비율.

      그가 거래하고자하는 시장의 변동성.
      1 번 질문에 대한 대답은 개인적인 결정입니다. 그럼에도 불구하고 대부분의 거래자들에게 합당한 대답은 일반적으로 1-5 % 정도입니다. 즉, 상인이 $ 100, 000 거래 계좌를 가지고 있다면 그는 주어진 거래마다 $ 1,000 ~ $ 5,000 어딘가에서 위험을 감수 할 것입니다. 높은 비율을 사용하기로 선택한 상인은 분명히 더 공격적입니다. 그가 시장 방향을 선택하는 것이 맞다면 그는 매 거래마다 단 1 %의 위험을 감수하는 상인보다 더 많은 돈을 벌 것입니다. 그럼에도 불구하고이 공격적인 트레이더가 4 연패로 패하면 20 %가 떨어질 것입니다. 이 정도 이상의 손실로 인해 거래자가 거래 프로세스를 변경하게되어 완전히 새로운 문제가 발생하게됩니다.분명히, 매 거래마다 위험을 감수 할 수있는 무역 자본의 비율을 결정하는 것은 중요하고 개인적인 결정입니다.

      1. 수학하기
      2. 예를 들어, $ 100,000 거래 계정을 가진 상인이 각 거래에서 자신의 거래 자본의 최대 2. 5 %를 위험에 처하는 것으로 가정 해 봅시다. 그가 T- 채권에 대해 낙관적이고 자신의 견해로부터 이익을 얻기 위해 T 채권 선물을 사고 싶다고 가정합시다. 이제는 구매할 계약 수를 결정해야합니다. 이 계산을 위해 이전 21 거래일 동안의 일 평균 실제 범위를 고려할 것입니다.

      B = 거래 위험도
      C = 거래 위험도 (A * B)

        D = 21 일간의 평균 진실 범위

      True Link가 퇴직자를위한 Robo-Advisor 데뷔

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      프로젝트 범위를 지정할 때 수익성 인덱스 규칙을 어떻게 사용합니까?

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      는 수익성 지수 규칙의 매개 변수와이 규칙이 어떤 프로젝트가 추진되는지를 결정하기 위해 기업 자본 배분에 어떻게 사용되는지 이해합니다.

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      기업이 잠재적 인 시장 규모를 파악하고 평가하기 위해 어떻게 다른 인구 통계 학적 특성을 활용할 수 있는지 알아보십시오. 인구 통계학은 회사가 제품 또는 서비스를 판매하는 잠재 인구의 주요 특성을 회사가 결정하도록 돕는 데 사용할 수 있습니다.


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