什麼是期貨大數據

⑴ 什麼是期貨啊

期貨(Futures)是包含金融工具或未來交割實物商品銷售（一般在商品交易所進行）的金融合約。期貨合約是買賣期貨的合同，是約定交易雙方在特定的時間交易的憑證。

期貨是一種跨越時間的交易方式。買賣雙方透過簽訂標准化合約（期貨合約），同意按指定的時間、價格與其他交易條件，交收指定數量的現貨。通常期貨集中在期貨交易所進行買賣，但亦有部分期貨合約可透過櫃台交易﹝OTC，Over the Counter﹞進行買賣。

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期貨交易方式

1、人工喊價是指交易大堂內的交易代表，透過手勢與喊話途徑，進行交易。芝加哥CBOT是早期最有代表性的人工交易池，每個品種由交易代表在八角形的梯級范圍內，進行頻繁的喊話與手勢交易。

2、電子交易是指市場採取中央電腦交易系統，根據交易規則、買賣指令的價格與先後次序，自動撮合買賣合同﹝或稱自動對盤﹞。交易員在認可的電腦系統前下單即可，毋須擠到特定的空間內人工喊價。

⑵ 期貨是什麼

期貨是一種跨越時間的交易方式。買賣雙方透過簽訂合約，同意按指定的時間、價格與其他交易條件，交收指定數量的現貨。通常期貨集中在期貨交易所，以標准化合約進行買賣，但亦有部分期貨合約可透過櫃台交易進行買賣，稱為場外交易合約。

按標的物種類劃分，期貨可分為商品期貨與金融期貨兩大類，商品期貨通常為某種大眾產品如棉花、大豆、石油等，金融期貨一般為股票、債券等。投資者可以對期貨進行投資或投機。
本條內容來源於：中國法律出版社《中華人民共和國金融法典:應用版》

⑶ 什麼是期貨

期貨是一種合約，一種將來必須履行的合約，而不是具體的貨物。合約的內容是同一的，標准化的，唯有合約的價格會因各種市場因素的變化而發生大小不同的波動。

這個合約對應的「貨物」稱為標的物，通俗地講，期貨要炒的那個「貨物」就是標的物，它是以合約符號來體現的。例如：CU0602，是一個期貨合約符號，表示2006年2月交割的合約，標的物是電解銅。

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期貨交易所提供期貨轉現貨業務(以下簡稱期轉現)。期轉現是指持有方向相反的同一月份合約的會員(投資者)協商一致並向交易所提出申請，獲得交易所批准後，分別將各自持有的合約按交易所規定的價格由交易所代為平倉，同時按雙方協議價格進行與期貨合約標的物數量相當、品種相同、方向相同的倉單的交換行為。

其優點是：節約交割費用；提高資金利用率；利於套期保值鎖定風險。

期貨市場交易的是期貨合約，投資者在合約到期日既可以進行實物交割，也可以採用平倉的方式對沖掉原來的交易，增強了資金的流動性；更重要的是，期貨交易實行保證金制度和當日無負債制度，其違約和被迫履約風險遠低於電子盤交易。

⑷ 數據交易所是什麼

數據交易所是大數據交易所，隨著大數據技術的成熟和發展，大數據在商業上的應用越來越廣泛，有關大數據的交互、整合、交換、交易的例子也日益增多。大數據交易所也隨之應運而生。2015年4月15日，全國首家大數據交易所——貴陽大數據交易所（英文名：Global Big Data Exchange，簡寫：GBDEx）正式掛牌運營並完成首批大數據交易。
大數據交易所經營范圍包括大數據資產交易、大數據金融衍生數據的設計及相關服務；大數據清洗及建模等技術開發；大數據相關的金融杠桿數據設計及服務；經大數據交易相關的監督管理機構及有關部門批準的其他業務。大數據交易所將為數據商開展數據期貨、數據融資、數據抵押等業務，建立交易雙方數據的信用評估體系，增加數據交易的流量，加快數據的流轉速度。數據品種包括政府、醫療、金融、企業、電商、能源、交通、商品、消費、教育、社交、社會這十二類大數據。
拓展資料
數據交易中心簡稱EDI。 主要是將商業或行政事務處理中的報文數據按照一個公認的標准，形成結構化的事務處理的報文數據格式，進而將這些結構化的報文數據經由網路，從計算機傳輸到另一端的計算機的工作。 所謂EDI就應當包括以下三個基本方面：
1、 需要進行信息交換的某一應用領域，即EDI的環境。例如：國際貿易，國內貿易，醫院工作，圖書館工作，項目管理等等。它限定了有哪裡信息需要傳遞，在哪些地點之間進行傳遞。
2、 信息交換的流程及規則，即EDI的過程。它反映了實際領域中的業務過程，以及與之相伴的信息流程。例如在貿易過程中，從詢價，報價開始，直到付款，交貨。中間涉及供應者，購買者，銀行，運輸公司，保險公司等多種企業(或稱角色)，先後幾十種信息交換業務需要執行。在實際工作中，這種流程體現為一系列規則與標准。
3、 信息交流的手段，括硬體設備，通信設備以及軟體，即EDI的技術實現。計算機設備，通信設備已經比較普遍，EDI的應用也沒有什麼特殊的要求，一般來說不需要特殊的開發。例如，通信線路可以使用已有的各種方式解決，從最簡單的電話線到租用衛星專線。需要的是軟體的開發。 針對某一領域的應用，遵從某一特定的標准，就要有一套專門的軟體。解決這一領域的問題是技術方面的任務。
總之，對於EDI，應當全面地去認識和理解，而不要只從技術，甚至只從硬體的角度去看待與處理EDI的工作。

⑸ 大數據是什麼

作者：李麗
鏈接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
來源：知乎
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"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。
研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二、大數據分析
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術
1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
四、大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
五、大數據處理
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理
六、大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。

[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。

⑹ 什麼是期貨

大豆期貨是相對大豆現貨而言的。現貨是一手交錢一手交貨，期貨則是合同（合約）交易，也就是合約的相互轉讓。大豆期貨是以當前約定的價格，在將來某個特定的時間買進或賣出（交割）一定數量大豆的合約。合約到期以前，可以買賣合約；到期時，無論大豆價格發生怎樣的變化，要兌現合約，進行現貨交割，這就是風險。合約具有法律約束力，由大豆期貨交易所制定，規定交割大豆的數量、價格、地點與質量標准等內容。

通過觀察期貨市場，人們對未來大豆的供求和價格有一個預期，可以指導大豆生產；也可以在期貨市場先行把未來生產的大豆賣出，鎖定利潤，規避大豆價格波動的風險。