Ⅰ 無對沖黃金股票指數是什麼意思呢
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您所說的這個詞語，是屬於期貨從業詞彙的一個，掌握好期貨從業詞彙可以讓您在期貨從業的學習中如魚得水，這個詞的翻譯及意義如下：是美國股票交易所的一個指數，包含沒有對一年半後黃金產量進行對沖的黃金公司
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Ⅱ 股指期貨怎樣對沖股市，具體怎樣操作
沖天牛股票指數期貨的介紹
期貨,就是一種合約,一種將來到期時必須履行的合約,而不是具體貨物。合約的內容是統一的、標准化的,惟有合約的價格,會因各種市場因素的變化而發生波動。期貨交易就是投資者預判這個"合約"的價格後,買賣"合約"的行為。
這個合約所對應的"貨物"就稱為標的物,通俗地講,期貨要炒的那個"貨物"就是標的物。在行情顯示中它是以合約符號來表示的,同時,每個合約符號附註有交割時間,表示這個合約在什麼時間之前可以按期貨的方式來交易。例如,某個恆生股指期貨合約的代號HIS0609,它就表示一直可以交易到2006年9月的恆生指數期貨合約。
股指期貨,它的標的物或稱對應的"貨物"就是股票現貨市場的大盤指數,但是,股指期貨的行情是預期這個"貨物"將來的數值,是表示將來股票市場的大盤指數,所以,股指期貨上的指數(一般就簡稱：股指期貨),不同於股票現貨市場上的大盤指數。
例如,恆生股指期貨的標的物就是香港股票指數--恆生指數,股票市場上的恆生指數是它對應的現貨,恆生指數期貨是通過市場中各種目的人士交易後形成的行情數值,它是期貨市場預判現貨恆生指數將來可能的數值。
股指期貨的價格,是以指數點位來表示的,每一個點位代表一定的貨幣金額,例如恆指期貨中每一點代表50港元。所以,股指期貨上的指數是貨幣化的,也就是說,期貨上的股票指數代表一定的貨幣價值。
例如,恆生指數期貨報價可以是1500點,這個1500點代表的貨幣值是：
1500點×50(港元/點)=75000港元
根據股指期貨合約的規定,股指期貨這個指數對應的成份股與現貨指數成份股是一致的,所以上例中的恆指期貨價值就相當於75000港元的成份股股票價值。那麼,我們交易一手恆指期貨合約就相當於交易價值75000港元的成份股股票。
股指期貨交易,就是投資者判斷某個股指期貨合約將來的價格要漲或跌,從而事先買進或賣出(即開倉)這個合約,等到將來產生差價後,再賣出或買進同種合約,以抵消掉(即平倉)先前的開倉合約,使自己得到差價。
股指期貨保證金計算並沒有很復雜，了解其計算的方法，對降低風險有一定的防護作用，希望能夠給廣大股民提供參考。
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Ⅲ 股票趨勢技術分析理論
1.股市從998點以來上漲的回顧
從2005年6月6日開始，中國股市進入了第二波周期為8年以上的波瀾壯闊的大牛市。其時間跨度之長，空間幅度之大，不是一般人可以想像。具體的空間點位我不做推測，但是可以說明，已經過去的3000點只是基本的，4000點是肯定要被踩在腳下的，8年之後最終到達的空間點位是多少，我不能預測，相信也沒有人能精確預測。從2005年6月6日至2007年2月16日，時間跨度是1年半左右，上漲幅度是200％。在這么短的時間內，這個幅度不可謂不大，但是其性質我歸納為恢復性上漲，為什麼呢，我們可以仔細回顧一下1年半以來的市場情況。
第一階段：熊市完結，股市試探性緩慢反彈（2005年6月～2005年11月）。
這個階段的特點是熊市雖然已經完結，但是人們飽經摧殘的脆弱心理仍不願相信牛市已經到來，若有上漲，仍將其看作熊市中的反彈，一切都猶猶豫豫，小心翼翼，生怕驚動了沉睡的熊大哥。只有極少數的先知勇敢的買入，因為這個時候的股票，太便宜了，真的太便宜了，遍地黃金啊，可能十年內都再沒同樣的機會了…....這個階段緩慢的上漲，快速的下跌，但是又跌不破前一個底部，磨啊磨啊，終於磨掉了那些不堅定的人，然後就到第二階段了…
第二階段：大夢初醒（2005年11月～2006年5月）
第二階段的特點是拉高成本，脫離估值太低不合理區域。這個階段沒什麼，就是明白事理的人越來越多，懷疑的人越來越少，大家都知道機會來了，趕快搞一把再說，在第二階段行情的末端，就是2006年5月初，形成了一個小小的瘋狂波，接下來就是較大的調整…
第三階段：崢嶸初現（2006年8月～2007年2月）
2006年5月～8月，經過對第二階段的徹底清洗，股指從2006年8月開始，進入到顯露崢嶸的歲月。從8月起，在大象股的強力拉升下，股指強勢進入主升浪，這個階段，牛是沒有回頭吃草的時間的，拉升再拉升，把人都搞瘋狂了。營業部門庭若市，新股民開戶一再創新高。這個階段，只要你買股票，隨便怎樣都賺錢，股指漲得象瘋狗樣，所以都叫瘋狗浪。但是，再怎麼強大的力量也不能使股指永遠上漲而不休息，牛始終會回頭吃草的。在2007年1月30日到2月6日這一段時間，牛低頭了，大盤6日內暴跌近500點。暴漲帶來的暴跌讓很多人消受不起，也給了投資者上了生動的一課，股市有風險，入市需謹慎。
一年半以來，大盤雖然經歷了幾個階段，但從大趨勢來講，股指在火狗年基本屬於單邊上漲，投資者多有斬獲。雖然股指已經上漲很高，但是趨勢沒有改變，股指的連創新高開拓了牛市的空間，增強了投資者的信心，吸引了大量的增量資金，為下一階段行情的演變打下了基礎和鋪墊了條件。
2.股市在2007年可能出現的波動
2007年對於指數的不利的因素：
1）.市盈率太高：現在股市的平均市盈率已經從1年半以前的15倍左右上升到現在的接近40倍，不管從哪個角度講，這個數據「現階段」是高了，從可持續發展的角度講，這樣下去是沒有出路的。我國是處於高速發展的新興市場，又有高速發展的宏觀經濟基本面支持，再加上人民幣升值因素，市盈率可以適當高估，可以讓人接受的長期平均市盈率波動值可以考慮在20倍到25倍（歐美港是15倍），最多也不能長期脫離30倍。所以，市盈率偏高是個問題。
2）.短時間獲利盤太多：1年半時間股指從1000點到3000點，這個市場的資本回報率太高，基本是暴利。一般資金年回報率在15％就有很多人開心的不得了，現在這個市場的資金年回報率超過50％的比比皆是，不是很正常。歷史告訴我們，市場不會讓你這么舒服的賺錢的，市場肯定會用他自己的方式讓投資者抬高成本。
3）.市場進入題材股階段：一般牛市的板塊炒作都大致的模式，剛開始是價值投資，然後擴散到炒作二線藍籌股，後來炒作有實質性題材的板塊，最後進入到炒作垃圾題材的階段。現在這個市場基本是進行到瘋狂炒作題材的階段，不管消息是真是假，先炒了再說。大致瀏覽一下個股，每個股票都基本上都經歷過了一段飆升段了，再漲的空間有多少呢。這些表明行情在逐漸在進入末期。
4）.從波浪理論的角度來看，從2007年2月6日開始的上升段，很象某個稍大級別波段的5浪，5浪過後是什麼呢，是對應更大級別波段的調整浪。
5）.從江恩的時間周期來測算，2007年春節過後3到5周，是及其危險的時間之窗，是大波動的主要時間周期和小波動的次要時間周期的重合點。如果這段時間沖高上漲的話，則更加危險，那表明時間周期點將落在空間的頂點，這個信號預示著下跌不可避免。
總的來看，大盤股指的上漲力量在逐漸減弱，上漲的時間在逐漸縮短，下跌的時間和空間在加大，下跌的推動結構一次比前一次強。上證指數可能在3100點到3500點之間，時間在春節後3～5周內見到2007年春節後的第一個高點，然後進行一個大級別的調整，調整的第一參照點是上次暴跌的低點2541點。
同時聲明一點，技術性調整的目的是什麼呢，是為了下次更好上漲。在技術性調整中，可以等待市盈率逐漸跟上股價上漲的幅度，對股價形成基本面的支撐。同時也為了抬高投資者的成本，消化獲利盤。也就是人們常說的，以時間換空間。
*三、把握趨勢*
1、加息改變不了大牛勢的趨勢
中國人民銀行決定，自2007年3月18日起上調金融機構人民幣存貸款基準利率。金融機構一年期存款基準利率上調0.27個百分點，由現行的2.52％提高到2.79％；一年期貸款基準利率上調0.27個百分點，由現行的6.12％提高到6.39％；其他各檔次存貸款基準利率也相應調整。
加息對股市無疑是一個利空，對股市的確也會產生一定程度的影響，但本次加息對股市的影響不至於大到可以改變本輪大牛勢的格局。因此，基金長線投資者的操作思路沒有必要隨著加息而進行調整。
歷次加息對股市的影響：
第一次加息：1993年5月15日
中國人民銀行決定提高人民幣存、貸款利率，各檔次定期存款年利率平均提高2.18個百分點，各項貸款利率平均提高0.82個百分點。這次加息，使得首個交易日滬指下跌27.43點。
第二次加息：1993年7月11日
央行再次調高利率，一年期定期存款利率由93年5月15日9.18％上調到10.98％，利率升幅為19.61％。首個交易日下跌23.05點。
1993年的兩次加息，使滬綜指在隨後3個月時間里從1392點迅速下跌到777點，跌幅達到44.2％。
第三次加息：2004年10月29日
一年期存、貸款利率均上調0.27％。正處於下跌途中的滬綜指大跌1.58％，當天報收於1320點，其後經過幾個交易日的盤整後雖有一波小幅反彈，但最終仍未能擺脫下跌趨勢，滬綜指於2005年6月6日跌破千點創出了998點的多年新低。
第四次加息：2005年3月17日
央行決定住房貸款加息。這對絕大多數購房自住的市民來說，意味著支付房貸的負擔將增加5％至10％。滬綜指當日下跌了0.96％，次日再跌1.29％。稍作反彈後，滬綜指一路下跌，最低至998.23點。
第五次加息：2006年4月28日
2006年4月28日，金融機構貸款利率上調0.27個百分點，由現行的5.58％提高到5.85％。28日，滬指低開14點，最高1445，收盤 1440，漲23點，大漲1.66％。其後依然維持上漲勢頭，並在5月份展開了一波歷史上少見的逼空行情，到2006年7月5日最高摸至1757點。
1993年—1998年，美國經歷了數次加息，但是美國股市從3520點一路漲到8300點，漲幅高達136%，走出了長大5年的大牛市。
綜上所述，在前四次加息中，由於房地產等占的主導比較大，受影響也比較大，必然會對大盤產生很大的影響，同時股市還沒有改革，工商銀行，中國銀行等大市值還沒有引進。但現在除了市值發生變化外，關鍵是投資者已經逐漸適應了加息。從去年的加息看，股市已經發生了根本性的變化，加息不再是毒葯，而是催生股市健康發展的良葯。有些人並不理解加息的真正涵義以及用途，只會盲目跟風殺跌，其實大盤歷來暴跌的罪魁禍首很大程度都要歸咎於恐慌盤，所以，投資者的心態是關鍵。
2、股指期貨推出之日便是A股深調之時
天下既然沒有不散的筵席，也就沒有一路狂奔的牛市。人們都關心股市何時調整？何時終結？這就要從牛市的發動機談起。對於中國牛市的非典型性，我從2003年以來一直在思考，所以在2003年5月19日特意加班寫出了 「非典型牛市的典型開端」，刊於中國證券報的頭版。在我看來，中國牛市的發動機過去一直是政府，政府不掏錢就沒有牛市，這就是人們常說的「政策市」。經濟的高速增長必然產生證券化的需求，所以股市動態超前反應經濟趨勢，這就是所謂的「晴雨表」機制。但是中國經濟的高速增長不僅沒有伴隨著股市的相應上升，反而伴隨著長達五年的大熊市，這一直困擾著中國證券市場上的投資人。其實道理很簡單，就是一個司機和發動機的問題。中國股市這部車是政府造的，政府當司機，用的是老式柴油機。投資人不當司機，也就想不到要換發動機，只想「搭車」，不想開車，所以政府下車就沒人開車了。2004年上半年，這一輪牛市就啟動過一回，當司機的政府本想讓這台車出廠，但沒想到後面沒人接手，司機下車，車就「熄火」。所以 2004年的股市就像飛機起飛後又緊急迫降，管理層開始尋找新的司機，啟動了股權分置改革。股權分置改革解決了兩個問題：第一是解決了「司機」隊伍的問題，第二是解決了股市發動機的問題。機構投資者帶著三種動機進入市場，第一個動機是中國經濟成長的證券化，然後在證券化的過程中獲利；第二個動機是在股市中創造新的博弈棋局，然後在大並購中獲利；第三個動機是把企業變成商品，然後在製造「企業商品」的市場上獲利。全流通市場的背後是企業的商品化，企業商品化的背後是金融的證券化，金融證券化的背後是證券市場的產業化。三者缺一不可，構成了本輪大牛市的基礎，於是在今年才讓中國的「隱形牛市」浮出了水面。
行為經濟學和理論經濟學的差別就像天主教和基督教的差別一樣，亞當.斯密的市場界定如同天主教的上帝，在瞑瞑太空之上遙不可及，納什均衡的市場界定把上帝拉下神壇，變成了買方與賣方的博弈。所以在行為經濟學的市場上，司機可換，行為亦變。當司機從政府變為機構投資人之後，新司機就要換發動機，市場的游戲規則就變了。因為在政府當司機的時候，股市的第一原則是穩定；在機構當司機的時代，股市的本源就是波動。波動的原因有時來自買方，有時來自賣方，就像汽車的軌跡一樣，趨勢在於道路的走向，波動在於司機的駕駛。從這個原理來分析市場趨勢，股市調整發生的時點和深度就主要取決於投資機構的行為了。有機構預測明年是「年初上漲，年中調整，年末回升」，但是要具體分析本輪牛市的發動機，就會發現股市調整更大的概率會發生在年初，或者更確切的說，將發生在股指期貨推出之時。
我把這個牛市的驅動力之一界定為「移民效應」，是場外的投資機構作為股市「新移民」入市推動的牛市。原來在場外的新移民是機構，其中不少是海外機構或者是受海外機構訓練的基金經理。機構投資人有一個職業習慣，就是每到出季報年報的時候，都會「粉飾窗戶（Window Dressing）」，讓投資人,老闆或股東們賞識他們的遠見卓識。所以牛市越接近年底，就會越漲的越高，因為基金經理們在追漲補倉。中國的股市成為今年全球股市上升幅度最高的時候，如果哪個基金經理在年底還沒有用完他自己可以使用的中國投資額度，沒有持有今年漲幅最高的中國藍籌，就等於說你沒有看準市場。由於有這種壓力，年底之前大家都會把額度用完，於是就出現了越漲得好的藍籌就越漲，越牛的股市越牛。
這樣的機制推演下去的結論就是每年過了年底就會有機構先推高市場，伺機拋售，「裝飾窗戶」的工作完成了，沒有必要再繼續「裝飾」，這種職業習慣會引起市場的小幅調整，如果市場上有避險投資工具，還會有較大幅度的修正，因為機構可以先在衍生市場上布局，然後再開始拋售。這樣的對沖交易，可以使基金在正股調倉中的虧損由衍生品市場上的收益對沖，從而在基金調倉的過程中，不會導致基金凈值的大幅下跌。所以除了基本面的因素外，從行為面看股市調整要加一分小心：小調看「窗」；大調看「倉」。
這個機制告訴大家，「裝飾窗戶」後的調整多半是小幅調整。但是，在股指期貨推出之後，由於機構能夠用衍生產品來對沖正股的虧損，就可能出現較大幅度的修正。較大幅度的修正有雙重作用，其一是機構調倉。在調倉的過程當中，由於有衍生品投資的收益來對沖虧損，賬面凈值變化不會很大，但可用現金卻增加了。其二是散戶「震倉」。修正幅度超過一定點的時候，散戶會成為驚弓之鳥。於是在散戶跟風拋售的時候，又為機構創造了機會。所以，機構拋售加衍生產品的對沖會在市場上創造新的投資機會。
機構和散戶的博弈是一個永恆的主題，每一個人都會說保護投資者，但是保護哪一類投資者？是機構還是散戶？又都各有一本帳。對散戶的保護只能在制度上、程序上、和信息披露上來完成一般性的承諾，而市場上新推出的產品基本上都是為機構投資者服務的。所以在市場和產品創新的過程中，保護投資者自然而然就傾向於保護機構投資者。衍生產品市場的開放，股指期貨的推出，其實主要是為保護機構投資者提供新的避險工具。
所以我認為，明年初可能有「裝飾窗戶」後的小幅調整。但是，在股指期貨推出之後，市場可能會出現深度調整。牛市之中的調整隻要不跌破20%的心理線，牛市的基調就還存在，機構就會不斷發動新一輪的拉升，這是我對明年股市調整機制的看法。
中國股市換了司機，新司機換了引擎，市場又從基本面和政策面產生了新的「加速器」：
第一是人民幣升值。今年升了3%，專家預測明年升幅會是5%以上，於是人民幣升值的預期推動股市繼續向好；
第二是公司的盈利。預計明年公司的利潤會大幅超出預期，這是中國經濟成長證券化的內在動力，是基本面的因素；
第三是「隱形收益」的回歸。在管理層的利益和股票價格脫節的時候，上市公司的經營性現金流往往有三個出口：一條出口流到總公司；一條出口流到關聯公司；一條出口流到上市公司。於是，上市公司的管理層在賺錢的同時還要考慮利潤分流，通過利潤分流來平衡三個口袋的不同利益主體。大口袋通常是大股東的，大股東的利益和上市公司管理層的帽子連在一起。小口袋是管理層和關聯機構的，小口袋的現金流關繫到管理層和關聯機構的間接利益，也關繫到上市公司是否能夠持續盈利。所以在兩頭照顧完之後剩下的才流入上市公司的口袋。在這樣的機制存在之時，上市公司實際創造的利潤會有相當部分會流出上市公司。但是在股權分置改革之後，有三個因素會改變上述機制：其一是明年將推出的管理層股權激勵，明年開始試點，上市公司管理層在准備積累可分配利潤；其二是公司治理水平和透明度的提高。由於有強勢的投資機構進了市場，機構人不參與管理，但是監督管理的功能強化了，三個口袋就不那麼容易隨便調劑了；其三是新的會計准則和新的考核辦法，市值的考核會逐步替代原來的凈值考核，新的會計制度和新的考核方式也會使現金流回歸A股，超出預期的利潤就會帶動股價進一步上升。
第四是稅收制度的改革。稅制改革已經提上議事日程，「兩稅合一」會解決中國企業制度中的一個重大問題。當年為了對外開放，我們對三資（外商獨資、中外合資、中外合作）企業實行了優惠的稅收政策。除了 「兩免三減或三免五減」之外，外資實際享受了很多的優惠，實際納稅平均只有內資企業的一半左右。兩稅合一以及包含著兩稅合一之後的減稅，估計會把新的統一稅率下調四分之一左右，也就是說在原來的盈利水平上，稅收制度的改革會使上市公司的利潤增加8%到10%，這會直接影響到目前仍然以內資國企為主導的中國 A股市場，並且還會激勵外資參股中國上市公司的動機，推動A股市場股權結構的多元化。
第五是證券市場的開放。A股市場的對外開放也是國家和跨國公司之間的博弈，結果是把境外的中小型企業排斥在中國市場之外。QFII政策也好，其他對外國機構投資者開放的政策也好，都是在全球排名在前的大行影響之下制訂的。以QFII為例，諾大一個香港地區和台灣地區，居然沒有一家公司能夠達到申請QFII額度的資格。大型的跨國金融機構控制著中國的對外開放，這種情況在明年會有所改善。我預計明年QFII的申請門檻會降低，金融市場會進一步開放，甚至可能把那些通過進出口報價偷偷進入中國市場的熱錢「棄暗投明」轉化為新的機構投資者。
第六是機構投資的規范。目前除了基金公司之外，一般企業如果以投資股票為主營業務之一的話，最好還是用「人頭賬戶」進行投資。因為法人的投資和一個自然人的投資相比，除了法人承擔有限責任的優點之外，法人的投資回報要承受多層課稅。中國目前的稅制實際上是不鼓勵機構進行證券投資的。許多機構藏在自然人的背後進行投資，一方面是為了隱形，另一方面也是為了逃稅。機構投資收益的稅收問題不僅困擾著機構投資的規范化，而且阻礙著資產證券化和房地產信託等創新產品的發行和交易。
第七是A＋H的一體化。隨著越來越多的藍籌股上市和H股的「回鄉」，A+H模式會逐漸導致A股市場和香港市場的一體化，進而提出B股市場退出歷史舞台的問題。B股市場的關閉應當借鑒股權分置改革的經驗，通過協議回購，私有化的退市，或者准QFII的方式來解決，從而加強A股和H股之間的一體化。
總體來說，從宏觀、微觀、國內、國際、稅收改革和企業制度改革等各方面的因素看，明年中國股市繼續向好的基礎非常強勁，今年的儲蓄增長率首次下跌僅僅是開始，是大規模資金投入股市的開始。儲蓄如蓄水，投資如泄洪，從制度上開啟儲蓄資金自動流入證券市場的變革才剛剛開始。
3、把握趨勢
對於趨勢的判定方法有多種，可以用道氏理論，可以用波浪理論，可以用均線理論，更可以簡單到用一把直尺往圖表上一放。而對於如何把握趨勢，使趨勢為己所用，則見仁見智各有各的妙法。事實上，趨勢簡單得嚇人，簡單到可以這樣描述：在多頭市場中做多，在空頭市場中做空。說的好容易，可做起來真的很難。這也怨不得自己也怨不得別人，其實這是由人類的本性所決定的。人性的諸多弱點是來自先天，如恐懼、懶惰、沖動、貪婪等等，而許多優良的品質卻需要依靠後天的培養和歷練，因此也就造成了人們知與行的無法統一。大家看股評的時候，股評師一般會說看空看多的理由，並指出了未來的支撐或阻力，還很好心的建議在支撐處低吸搶反彈，在阻力處減磅。這些先生們的勇氣都很可嘉，但我們不能苟同他們的做法，在一個空頭市場中低吸搶反彈，恐怕會淹沒在向下的瀑布里；在多頭市場中做空，恐怕會一腳踩在直升機上。趨勢是無敵的，這些趨勢運動過程中的阻力支撐能和趨勢對抗嗎？趨勢是如此簡單，你只需要有簡單的思考就會有簡單的動作，而在這個市場里，往往簡單的動作卻受的阻力最小。以市場來講，跌深醞釀反彈；漲多醞釀回落。不過又有多少人能抓住這個極點呢？有句話說：只要市場中還有人在和趨勢對抗，那麼趨勢便不會終止。在趨勢行進過程中，又有多少「敢為天下先」的「聰明人」被市場無情消滅啊。趨勢可以辨認。之所以還有那麼多人虧損，一是源於人性的問題，即知道了趨勢的方向，卻因為貪婪恐懼等等，或者以為自己比市場更聰明，而在不知不覺中選擇了和趨勢抗衡；二是不知道什麼是趨勢，完全憑感覺在市場里行走。因此，等趨勢明朗了，等盤面熱火朝天了，等你知道了明白了，你想不賺錢都難了，那時再做不遲啊。重要的是，在自己迷惘的時候應該身處局外，而不該置身其中。你不能用自己的資金賭在自己的迷惘里。做聰明人沒用的，關鍵是要做個賺錢人。
Ⅳ 無對沖黃金股票指數 是什麼意思啊
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Ⅳ 請知道德國股市的人，詳細說明下，德國volkswagen這幾天的情況
大眾汽車(Volkswagen)在昨日交易中股價上漲逾一倍，此前保時捷(Porsche)採取行動，加強對這家歐洲最大汽車製造商的控制，而對沖基金則匆忙買進存量日漸減少的流通股，以回補空頭頭寸。
大眾汽車股價上漲147%，此前保時捷出人意料地披露，該公司通過利用衍生品，將其在大眾汽車的持股比例從35%提高至74.1%，這引起了投資者、分析師和公司治理專家們的震驚。
伯恩斯坦公司(Sanford Bernstein)分析師馬克斯•沃伯頓(Max Warburton)表示，此舉令德國市場蒙羞。他表示，「對於監管者來說這是一個巨大的問題，無疑令所有歐洲資本市場感到困窘。」
德國最大基金公司DWS董事、知名公司治理專家克里斯琴·施特倫格(Christian Strenger)表示：「這應該讓政客和監管當局重新考慮，是否應允許出現這種不透明的情況。」
保時捷周日披露稱，自己持有31.5%的大眾汽車衍生品。德國金融監管機構近日作出裁定，在衍生品以現金方式結算、不發生股票交割的情況下，公司沒有義務披露此類頭寸。
德國金融監管機構昨日就大眾汽車(Volkswagen)股價可能存在的市場操縱行為展開正式調查，此前這家汽車製造商市值出現巨幅波動，僅本周就高達3700億歐元（合4760億美元）左右。
德國聯邦金融監管局(Bafin)是在人們對該國資本市場透明度提出強烈批評之後展開的調查。此前，保時捷(Porsche)於上周末披露，其在大眾汽車的持股比例遠遠超出許多交易員所了解的水平，由此引發大眾汽車股價出現了令人眩暈的飆升。
大眾汽車股票在昨日交易中回吐了部分漲幅，大跌45%至517歐元。此前，保時捷承諾，將結算多達5%的大眾汽車股份期權。此舉旨在避免 「進一步的市場扭曲」，該情形可能威脅到一些對沖基金的生存。
Bafin稱，已對可能存在的市場操縱行為展開正式調查。如果罪名成立，將可能導致最高5年的監禁，或多達100萬歐元的罰款。該機構沒有提到任何具體調查對象。
保時捷表示，在獲得大眾控制權的過程中，每一步都向Bafin進行了咨詢，並駁斥了任何有關其操縱市場的說法。
Ⅵ 如何用大數據炒股
我們如今生活在一個數據爆炸的世界裡。網路每天響應超過60億次的搜索請求，日處理數據超過100PB，相當於6000多座中國國家圖書館的書籍信息量總和。新浪微博每天都會發布上億條微博。在荒無人煙的郊外，暗藏著無數大公司的信息存儲中心，24小時夜以繼日地運轉著。
克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中認為，大數據的核心就是預測，即只要數據豐富到一定程度，就可預測事情發生的可能性。例如，「從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性」，或者通過一個人穿過馬路的速度，預測車子何時應該減速從而讓他及時穿過馬路。
那麼，如果把這種預測能力應用在股票投資上，又會如何？
目前，美國已經有許多對沖基金採用大數據技術進行投資，並且收獲甚豐。中國的中證廣發網路百發100指數基金（下稱百發100），上線四個多月以來已上漲68%。
和傳統量化投資類似，大數據投資也是依靠模型，但模型里的數據變數幾何倍地增加了，在原有的金融結構化數據基礎上，增加了社交言論、地理信息、衛星監測等非結構化數據，並且將這些非結構化數據進行量化，從而讓模型可以吸收。
由於大數據模型對成本要求極高，業內人士認為，大數據將成為共享平台化的服務，數據和技術相當於食材和鍋，基金經理和分析師可以通過平台製作自己的策略。
量化非結構數據
不要小看大數據的本領，正是這項剛剛興起的技術已經創造了無數「未卜先知」的奇跡。
2014年，網路用大數據技術預測命中了全國18卷中12卷高考作文題目，被網友稱為「神預測」。網路公司人士表示，在這個大數據池中，包含互聯網積累的用戶數據、歷年的命題數據以及教育機構對出題方向作出的判斷。
在2014年巴西世界盃比賽中，Google亦通過大數據技術成功預測了16強和8強名單。
從當年英格蘭報社的信鴿、費城股票交易所的信號燈到報紙電話，再到如今的互聯網、雲計算、大數據，前沿技術迅速在投資領域落地。在股票策略中，大數據日益嶄露頭角。
做股票投資策略，需要的大數據可以分為結構化數據和非結構化數據。結構化數據，簡單說就是「一堆數字」，通常包括傳統量化分析中常用的CPI、PMI、市值、交易量等專業信息；非結構化數據就是社交文字、地理位置、用戶行為等「還沒有進行量化的信息」。
量化非結構化就是用深度模型替代簡單線性模型的過程，其中所涉及的技術包括自然語言處理、語音識別、圖像識別等。
金融大數據平台-通聯數據CEO王政表示，通聯數據採用的非結構化數據可以分為三類：第一類和人相關，包括社交言論、消費、去過的地點等；第二類與物相關，如通過正在行駛的船隻和貨車判斷物聯網情況；第三類則是衛星監測的環境信息，包括汽車流、港口裝載量、新的建築開工等情況。
衛星監測信息在美國已被投入使用，2014年Google斥資5億美元收購了衛星公司Skybox，從而可以獲得實施衛星監測信息。
結構化和非結構化數據也常常相互轉化。「結構化和非結構化數據可以形象理解成把所有數據裝在一個籃子里，根據應用策略不同相互轉化。例如，在搜索頻率調查中，用戶搜索就是結構化數據；在金融策略分析中，用戶搜索就是非結構化數據。」網路公司人士表示。
華爾街拿著豐厚薪水的分析師們還不知道，自己的僱主已經將大量資本投向了取代自己的機器。
2014年11月23日，高盛向Kensho公司投資1500萬美元，以支持該公司的大數據平台建設。該平台很像iPhone里的Siri，可以快速整合海量數據進行分析，並且回答投資者提出的各種金融問題，例如「下月有颶風，將對美國建材板塊造成什麼影響？」
在Kensho處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等。這類信息通常是電腦和模型難以消化的。因此，Kensho的CEO Daniel Nadler認為，華爾街過去是基於20%的信息做出100%的決策。
既然說到高盛，順便提一下，這家華爾街老牌投行如今對大數據可謂青睞有加。除了Kensho，高盛還和Fortress信貸集團在兩年前投資了8000萬美元給小額融資平台On Deck Capital。這家公司的核心競爭力也是大數據，它利用大數據對中小企業進行分析，從而選出值得投資的企業並以很快的速度為之提供短期貸款。
捕捉市場情緒
上述諸多非結構化數據，歸根結底是為了獲得一個信息：市場情緒。
在采訪中，2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特•席勒的觀點被無數采訪對象引述。可以說，大數據策略投資的創業者們無一不是席勒的信奉者。
席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
然而，在大數據技術誕生之前，市場情緒始終無法進行量化。
回顧人類股票投資發展史，其實就是將影響股價的因子不斷量化的過程。
上世紀70年代以前，股票投資是一種定性的分析，沒有數據應用，而是一門主觀的藝術。隨著電腦的普及，很多人開始研究驅動股價變化的規律，把傳統基本面研究方法用模型代替，市盈率、市凈率的概念誕生，量化投資由此興起。
量化投資技術的興起也帶動了一批華爾街大鱷的誕生。例如，巴克萊全球投資者（BGI）在上世紀70年代就以其超越同行的電腦模型成為全球最大的基金管理公司；進入80年代，另一家基金公司文藝復興（Renaissance）年均回報率在扣除管理費和投資收益分成等費用後仍高達34%，堪稱當時最佳的對沖基金，之後十多年該基金資產亦十分穩定。
「從主觀判斷到量化投資，是從藝術轉為科學的過程。」王政表示，上世紀70年代以前一個基本面研究員只能關注20隻到50隻股票，覆蓋面很有限。有了量化模型就可以覆蓋所有股票，這就是一個大的飛躍。此外，隨著計算機處理能力的發展，信息的用量也有一個飛躍變化。過去看三個指標就夠了，現在看的指標越來越多，做出的預測越來越准確。
隨著21世紀的到來，量化投資又遇到了新的瓶頸，就是同質化競爭。各家機構的量化模型越來越趨同，導致投資結果同漲同跌。「能否在看到報表數據之前，用更大的數據尋找規律？」這是大數據策略創業者們試圖解決的問題。
於是，量化投資的多米諾骨牌終於觸碰到了席勒理論的第三層變數——市場情緒。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
海外就有學術研究指出，公司的名稱或者相關關鍵詞的搜索量，與該公司的股票交易量正相關。德國科學家Tobias Preis就進行了如此研究：Tobias利用谷歌搜索引擎和谷歌趨勢（Google Trends），以美國標普500指數的500隻股票為其樣本，以2004年至2010年為觀察區間，發現谷歌趨勢數據的公司名稱搜索量和對應股票的交易量，在每周一次的時間尺度上有高度關聯性。也就是說，當某個公司名稱在谷歌的搜索量活動增加時，無論股票的價格是上漲或者下跌，股票成交量與搜索量增加；反之亦然，搜索量下降，股票成交量下降。以標普500指數的樣本股為基礎，依據上述策略構建的模擬投資組合在六年的時間內獲得了高達329%的累計收益。
在美國市場上，還有多家私募對沖基金利用Twitter和Facebook的社交數據作為反映投資者情緒和市場趨勢的因子，構建對沖投資策略。利用互聯網大數據進行投資策略和工具的開發已經成為世界金融投資領域的新熱點。
保羅·霍丁管理的對沖基金Derwent成立於2011年5月，注冊在開曼群島，初始規模約為4000萬美元， 2013年投資收益高達23.77%。該基金的投資標的包括流動性較好的股票及股票指數產品。
通聯數據董事長肖風在《投資革命》中寫道，Derwent的投資策略是通過實時跟蹤Twitter用戶的情緒，以此感知市場參與者的「貪婪與恐懼」，從而判斷市場漲跌來獲利。
在Derwent的網頁上可以看到這樣一句話：「用實時的社交媒體解碼暗藏的交易機會。」保羅·霍丁在基金宣傳冊中表示：「多年以來，投資者已經普遍接受一種觀點，即恐懼和貪婪是金融市場的驅動力。但是以前人們沒有技術或數據來對人類情感進行量化。這是第四維。Derwent就是要通過即時關注Twitter中的公眾情緒，指導投資。」
另一家位於美國加州的對沖基金MarketPsych與湯普森·路透合作提供了分布在119個國家不低於18864項獨立指數，比如每分鍾更新的心情狀態（包括樂觀、憂郁、快樂、害怕、生氣，甚至還包括創新、訴訟及沖突情況等），而這些指數都是通過分析Twitter的數據文本，作為股市投資的信號。
此類基金還在不斷涌現。金融危機後，幾個台灣年輕人在波士頓組建了一家名為FlyBerry的對沖基金，口號是「Modeling the World（把世界建模）」。它的投資理念全部依託大數據技術，通過監測市場輿論和行為，對投資做出秒速判斷。
關於社交媒體信息的量化應用，在股票投資之外的領域也很常見：Twitter自己也十分注重信息的開發挖掘，它與DataSift和Gnip兩家公司達成了一項出售數據訪問許可權的協議，銷售人們的想法、情緒和溝通數據，從而作為顧客的反饋意見匯總後對商業營銷活動的效果進行判斷。從事類似工作的公司還有DMetics，它通過對人們的購物行為進行分析，尋找影響消費者最終選擇的細微原因。
回到股票世界，利用社交媒體信息做投資的公司還有StockTwits。打開這家網站，首先映入眼簾的宣傳語是「看看投資者和交易員此刻正如何討論你的股票」。正如其名，這家網站相當於「股票界的Twitter」，主要面向分析師、媒體和投資者。它通過機器和人工相結合的手段，將關於股票和市場的信息整理為140字以內的短消息供用戶參考。
此外，StockTwits還整合了社交功能，並作為插件可以嵌入Twitter、Facebook和LinkedIn等主要社交平台，讓人們可以輕易分享投資信息。
另一家公司Market Prophit也很有趣。這家網站的宣傳語是「從社交媒體噪音中提煉市場信號」。和StockTwits相比，Market Prophit更加註重大數據的應用。它採用了先進的語義分析法，可以將Twitter里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議。網站還根據語義量化，每天公布前十名和後十名的股票熱度榜單。網站還設計了「熱度地圖」功能，根據投資者情緒和意見，按照不同板塊，將板塊內的個股按照顏色深淺進行標注，誰漲誰跌一目瞭然。
中國原創大數據指數
盡管大數據策略投資在美國貌似炙手可熱，但事實上，其應用尚僅限於中小型對沖基金和創業平台公司。大數據策略投資第一次被大規模應用，應歸於中國的百發100。
網路金融中心相關負責人表示，與歐美等成熟資本市場主要由理性機構投資者構成相比，東亞尤其是中國的股票類證券投資市場仍以散戶為主，因此市場受投資者情緒和宏觀政策性因素影響很大。而個人投資者行為可以更多地反映在互聯網用戶行為大數據上，從而為有效地預測市場情緒和趨勢提供了可能。這也就是中國國內公募基金在應用互聯網大數據投資方面比海外市場並不落後、甚至領先的原因。
百發100指數由網路、中證指數公司、廣發基金聯合研發推出，於2014年7月8日正式對市場發布，實盤運行以來一路上漲，漲幅超過60%。跟蹤該指數的指數基金規模上限為30億份，2014年9月17日正式獲批，10月20日發行時一度創下26小時瘋賣18億份的「神話」。
外界都知道百發100是依託大數據的指數基金，但其背後的細節鮮為人知。
百發100數據層面的分析分為兩個層面，即數據工廠的數據歸集和數據處理系統的數據分析。其中數據工廠負責大數據的收集分析，例如將來源於互聯網的非結構化數據進行指標化、產品化等數據量化過程；數據處理系統，可以在數據工廠遞交的大數據中尋找相互統計關聯，提取有效信息，最終應用於策略投資。
「其實百發100是在傳統量化投資技術上融合了基於互聯網大數據的市場走勢和投資情緒判斷。」業內人士概括道。
和傳統量化投資類似，百發100對樣本股的甄選要考慮財務因子、基本面因子和動量因子，包括凈資產收益率（ROE）、資產收益率（ROA）、每股收益增長率（EPS）、流動負債比率、企業價值倍數（EV/EBITDA）、凈利潤同比增長率、股權集中度、自由流通市值以及最近一個月的個股價格收益率和波動率等。
此外，市場走勢和投資情緒是在傳統量化策略基礎上的創新產物，也是百發100的核心競爭力。接近網路的人士稱，市場情緒因子對百發100基金起決定性作用。
網路金融中心相關負責人是羅伯特•席勒觀點的支持者。他認為，投資者行為和情緒對資產價格、市場走勢有著巨大的影響。因此「通過互聯網用戶行為大數據反映的投資市場情緒、宏觀經濟預期和走勢，成為百發100指數模型引入大數據因子的重點」。
傳統量化投資主要著眼點在於對專業化金融市場基本面和交易數據的應用。但在網路金融中心相關業務負責人看來，無論是來源於專業金融市場的結構化數據，還是來源於互聯網的非結構化數據，都是可以利用的數據資源。因此，前文所述的市場情緒數據，包括來源於互聯網的用戶行為、搜索量、市場輿情、宏觀基本面預期等等，都被網路「變廢為寶」，從而通過互聯網找到投資者參與特徵，選出投資者關注度較高的股票。
「與同期滬深300指數的表現相較，百發100更能在股票市場振盪時期、行業輪動劇烈時期、基本面不明朗時期抓住市場熱點、了解投資者情緒、抗擊投資波動風險。」網路金融中心相關負責人表示。
百發100選取的100隻樣本股更換頻率是一個月，調整時間為每月第三周的周五。
業內人士指出，百發100指數的月收益率與中證100、滬深300、中證500的相關性依次提升，說明其投資風格偏向中小盤。
但事實並非如此。從樣本股的構成來說，以某一期樣本股為例，樣本股總市值6700億元，佔A股市值4.7%。樣本股的構成上，中小板21隻，創業板4隻，其餘75隻樣本股均為大盤股。由此可見，百發100還是偏向大盤為主、反映主流市場走勢。
樣本股每個月的改變比例都不同，最極端的時候曾經有60%進行了換倉。用大數據預測熱點變化，市場熱點往往更迭很快；但同時也要考慮交易成本。兩方面考慮，網路最後測算認為一個月換一次倉位為最佳。
樣本股對百發100而言是核心機密——據說「全世界只有基金經理和指數編制機構負責人兩個人知道」——都是由機器決定後，基金經理分配給不同的交易員建倉買入。基金經理也沒有改變樣本股的權利。
展望未來，網路金融中心相關負責人躊躇滿志，「百發100指數及基金的推出，只是我們的開端和嘗試，未來將形成多樣化、系列投資產品。」
除了百發100，目前市場上打著大數據旗幟的基金還有2014年9月推出的南方-新浪I100和I300指數基金。
南方-新浪I100和I300是由南方基金、新浪財經和深圳證券信息公司三方聯合編制的。和百發100類似，也是按照財務因子和市場情緒因子進行模型打分，按照分值將前100和前300名股票構成樣本股。推出至今，這兩個指數基金分別上漲了10%左右。
正如百發100的市場情緒因子來自網路，南方-新浪I100和I300的市場情緒因子全部來自新浪平台。其中包括用戶在新浪財經對行情的訪問熱度、對股票的搜索熱度；用戶在新浪財經對股票相關新聞的瀏覽熱度；股票相關微博的多空分析數據等。
此外，阿里巴巴旗下的天弘基金也有意在大數據策略上做文章。據了解，天弘基金將和阿里巴巴合作，推出大數據基金產品，最早將於2015年初問世。
天弘基金機構產品部總經理劉燕曾對媒體表示，「在傳統的調研上，大數據將貢獻於基礎資產的研究，而以往過度依賴線下研究報告。大數據將視野拓展至了線上的數據分析，給基金經理選股帶來新的邏輯。」
在BAT三巨頭中，騰訊其實是最早推出指數基金的。騰訊與中證指數公司、濟安金信公司合作開發的「中證騰安價值100指數」早在2013年5月就發布了，號稱是國內第一家由互聯網媒體與專業機構編制發布的A股指數。不過，業內人士表示，有關指數並沒有真正應用大數據技術。雖然騰訊旗下的微信是目前最熱的社交平台，蘊藏了大量的社交數據，但騰訊未來怎麼開發，目前還並不清晰。
大數據投資平台化
中歐商學院副教授陳威如在其《平台戰略》一書中提到，21世紀將成為一道分水嶺，人類商業行為將全面普及平台模式，大數據金融也不例外。
然而，由於大數據模型對成本要求極高，就好比不可能每家公司都搭建自己的雲計算系統一樣，讓每家機構自己建設大數據模型，從數據來源和處理技術方面看都是不現實的。業內人士認為，大數據未來必將成為平台化的服務。
目前，阿里、網路等企業都表示下一步方向是平台化。
螞蟻金服所致力搭建的平台，一方麵包括招財寶一類的金融產品平台，另一方麵包括雲計算、大數據服務平台。螞蟻金服人士說，「我們很清楚自己的優勢不是金融，而是包括電商、雲計算、大數據等技術。螞蟻金服希望用這些技術搭建一個基礎平台，把這些能力開放出去，供金融機構使用。」
網路亦是如此。接近網路的人士稱，未來是否向平台化發展，目前還在討論中，但可以確定的是，「網路不是金融機構，目的不是發產品，百發100的意義在於打造影響力，而非經濟效益。」
當BAT還在摸索前行時，已有嗅覺靈敏者搶佔了先機，那就是通聯數據。
通聯數據股份公司（DataYes）由曾任博時基金副董事長肖風帶隊創建、萬向集團投資成立，總部位於上海，公司願景是「讓投資更容易，用金融服務雲平台提升投資管理效率和投研能力」。該平台7月上線公測，目前已擁有130多家機構客戶，逾萬名個人投資者。
通聯數據目前有四個主要平台，分別是通聯智能投資研究平台、通聯金融大數據服務平台、通聯多資產投資管理平台和金融移動辦公平台。
通聯智能投資研究平台包括雅典娜-智能事件研究、策略研究、智能研報三款產品，可以對基於自然語言的智能事件進行策略分析，實時跟蹤市場熱點，捕捉市場情緒。可以說，和百發100類似，其核心技術在於將互聯網非結構化數據的量化使用。
通聯金融大數據服務平台更側重於專業金融數據的分析整理。它可以提供公司基本面數據、國內外主要證券、期貨交易所的行情數據、公司公告數據、公關經濟、行業動態的結構化數據、金融新聞和輿情的非結構化數據等。
假如將上述兩個平台比作「收割機」，通聯多資產投資管理平台就是「廚房」。在這個「廚房」里，可以進行全球跨資產的投資組合管理方案、訂單管理方案、資產證券化定價分析方案等。
通聯數據可以按照主題熱點或者自定義關鍵字進行分析，構建知識圖譜，將相關的新聞和股票提取做成簡潔的分析框架。例如用戶對特斯拉感興趣，就可以通過主題熱點看到和特斯拉相關的公司，並判斷這個概念是否值得投資。「過去這個搜集過程要花費幾天時間，現在只需要幾分鍾就可以完成。」王政表示。
「通聯數據就好比一家餐館，我們把所有原料搜集來、清洗好、准備好，同時准備了一個鍋，也就是大數據存儲平台。研究員和基金經理像廚師一樣，用原料、工具去『烹制』自己的策略。」王政形容道。
大數據在平台上扮演的角色，就是尋找關聯關系。人類總是習慣首先構建因果關系，繼而去倒推和佐證。機器學習則不然，它可以在海量數據中查獲超越人類想像的關聯關系。正如維克托`邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》中所提到的，社會需要放棄它對因果關系的渴求，而僅需關注相互關系。
例如，美國超市沃爾瑪通過大數據分析，發現颶風用品和蛋撻擺在一起可以提高銷量，並由此創造了頗大的經濟效益。如果沒有大數據技術，誰能將這毫無關聯的兩件商品聯系在一起？
通聯數據通過機器學習，也能找到傳統量化策略無法發現的市場聯系。其中包括各家公司之間的資本關系、產品關系、競爭關系、上下游關系，也包括人與人之間的關系，例如管理團隊和其他公司有沒有關聯，是否牽扯合作等。
未來量化研究員是否將成為一個被淘汰的職業？目前研究員的主要工作就是收集整理數據，變成投資決策，而之後這個工作將更多由機器完成。
「當初醫療科技發展時，人們也認為醫生會被淘汰，但其實並不會。同理，研究員也會一直存在，但他們會更注重深入分析和調研，初級的數據搜集可以交給機器完成。」王政表示。
但當未來大數據平台並廣泛應用後，是否會迅速擠壓套利空間？這也是一個問題。回答根據網上資料整理
Ⅶ 股指期貨能對沖股票市場的下跌行情風險嗎,具體怎麼做股指期貨或者是怎麼做股指期貨對沖套利
股指期貨對於做股票來說是一個對沖工具，這樣是一個做空機制，這樣會是在股票市場大跌時，你在被套時，這樣一個做空機制，不會是你在被套上時，就只能被動的等待，當然股指期貨實現與大盤而動，應該對大盤有預測的指導作用。
Ⅷ 股票如何做對沖
在國內沒辦法做，如果是外國做對沖，如美元做對沖人民幣，就可以把股票當做一種工具，但股票本身無法做對沖。如果有股指期貨，就可以對沖啦。高位買入看跌期貨，狂壓股價，在期貨上賺錢。
Ⅸ 在股市裡什麼是對沖
對沖機制是針對雙邊市場來說的。
再指數期貨正式上市後，我國的A股市場也將成為雙邊市場。即漲跌都能賺錢同時也會虧錢。比如：再股市上你看漲，你買入了滬深300的標的物；同時，你擔心出現政策性利空而導致下跌，為了規避風險，此時你可以在同一時刻賣空指數期貨。此後，無論指數漲跌，你的盈虧相加是0，這也就是說為什麼資本市場是零和游戲了！
同理，在期貨和現貨市場上為規避虧損，資源性企業往往都會進行對沖
Ⅹ 股指期貨如何對沖股市，具體如何操作
股指期貨的應用策略主要包括對沖性操作和趨勢操作。特別是對沖操作，更成為機構投資者應用研究的重點。本文就對沖操作效果和效率的關聯關系、關聯系數方面的研究作一探討。
一、對沖的概念
對沖作為股指期貨應用的一種策略，分為防禦性對沖、主動性對沖和綜合性對沖。防禦性對沖又叫被動性對沖，是把對沖操作作為一種避險措施來使用，目的是保護現貨利益，規避系統風險。主要包括完全套期保值和留有敞口風險的不完全套期保值。主動性對沖，是把收益最大化或效率最大化作為目標的對沖策略。主要包括套利策略和系統性投機策略。綜合性對沖又稱混合性對沖，是上述策略的綜合運用，比如把股指期貨的綜合功用融合進股票組合中，形成包含股指期貨的組合投資策略，把股指期貨策略當作風險控制器和效率放大器，從而使得夏普比率最大化，來實現不同時期、不同市場背景下的綜合效果。
二、關聯和系數
研究對沖基本策略，首先要著重研判關聯。股票組合，標的指數，期貨指數客觀上形成一個三維關聯關系。在這個三維體系中，研究方向是兩組關聯關系。即單品種（包括股票組合）和標的指數的關聯，現貨指數和期貨指數的關聯。研究重點是標的指數，因為其「一肩挑兩頭」。
（一）股票組合（包括單品種）和標的指數的關聯
股指期貨標的物有別於商品期貨標的物的主要特徵之一是不可完全復制性。商品現貨可以完全復制標准倉單，只要按照標准倉單的要求去生成，二者不僅可以消滅質量離差而且可以消滅價格離差。股票組合與股指之間的離差是永遠存在的，即使某指數基金嚴格按照滬深300指數的構成比例去組建這個組合，也不可能做到完全「復制」，因為滬深300指數以分級靠檔派許加權法計算的權重比例，每個撮合節都在變，是個序列變數。所以只能做到「逼近」，比如跟蹤指數的ETF基金。機構投資組合的品種中通常包括滬深300成分股之外的股票，收益率離差就更難以避免了。這個特徵可以派生出兩個概念：第一，商品期貨對沖操作的目標是價格風險，而股指期貨對沖的目標是價格風險中的系統性風險；第二，由於股指期貨的現貨價格形成於證券市場，是集中交易的結果，具有權威性、准確性、動態性和唯一性，因此更方便於建立數學模型來研判他們之間的關聯系數。而關聯系數就是對沖紐帶中的第一個環節。股票組合和標的指數的關聯可以用三個指標做定量化研究：撬動系數、貝塔系數、樣本誤差系數。
1.撬動系數。
單品種和指數的關聯研究一般有兩個實現途徑：一是動因分析，二是常態（現象）分析。動因分析主要著眼於股指的波動構成因素和反作用，常態分析主要著眼於通常狀態下的關聯程度的概念。動因分析是主動性對沖的關鍵，常態分析是防衛性對沖的要點。撬動系數是動因分析的一個基本指標。
滬深300指數計算公式為，報告期指數=報告期成分股的總調整市值/基期×1000，其中，總調整市值=∑（市價×樣本股調整股本數）。可見影響指數波動的直接動因是成分個股波動。我們把這種對造成指數波動的直接影響力進行解析稱為動因分析。根據滬深300指數的形成機制，可以逆運算撬動系數，表達式為：撬動系數=（市價×樣本股調整股本數）×指數市價/∑（市價×樣本股調整股本數）。
撬動系數是一個構成滬深300指數成分的重要性程度對比指標，是該品種或者股票組合收益率占指數收益率的百分比，靜態意義是在某一時間尺度，我們對其他品種做靜止替代，該品種或組合收益率波動1%對滬深300指數撬動多少個點，也可以表達為撬動幅度，即該品種或組合收益率波動1%對滬深300指數收益率撬動的百分比。此系數可以用來分析指數的歷史波動，也可以通過因素解析研判和預測指數未來的波動