什么是期货大数据

⑴ 什么是期货啊

期货(Futures)是包含金融工具或未来交割实物商品销售（一般在商品交易所进行）的金融合约。期货合约是买卖期货的合同，是约定交易双方在特定的时间交易的凭证。

期货是一种跨越时间的交易方式。买卖双方透过签订标准化合约（期货合约），同意按指定的时间、价格与其他交易条件，交收指定数量的现货。通常期货集中在期货交易所进行买卖，但亦有部分期货合约可透过柜台交易﹝OTC，Over the Counter﹞进行买卖。

(1)什么是期货大数据扩展阅读：

期货交易方式

1、人工喊价是指交易大堂内的交易代表，透过手势与喊话途径，进行交易。芝加哥CBOT是早期最有代表性的人工交易池，每个品种由交易代表在八角形的梯级范围内，进行频繁的喊话与手势交易。

2、电子交易是指市场采取中央电脑交易系统，根据交易规则、买卖指令的价格与先后次序，自动撮合买卖合同﹝或称自动对盘﹞。交易员在认可的电脑系统前下单即可，毋须挤到特定的空间内人工喊价。

⑵ 期货是什么

期货是一种跨越时间的交易方式。买卖双方透过签订合约，同意按指定的时间、价格与其他交易条件，交收指定数量的现货。通常期货集中在期货交易所，以标准化合约进行买卖，但亦有部分期货合约可透过柜台交易进行买卖，称为场外交易合约。

按标的物种类划分，期货可分为商品期货与金融期货两大类，商品期货通常为某种大众产品如棉花、大豆、石油等，金融期货一般为股票、债券等。投资者可以对期货进行投资或投机。
本条内容来源于：中国法律出版社《中华人民共和国金融法典:应用版》

⑶ 什么是期货

期货是一种合约，一种将来必须履行的合约，而不是具体的货物。合约的内容是同一的，标准化的，唯有合约的价格会因各种市场因素的变化而发生大小不同的波动。

这个合约对应的“货物”称为标的物，通俗地讲，期货要炒的那个“货物”就是标的物，它是以合约符号来体现的。例如：CU0602，是一个期货合约符号，表示2006年2月交割的合约，标的物是电解铜。

(3)什么是期货大数据扩展阅读

期货交易所提供期货转现货业务(以下简称期转现)。期转现是指持有方向相反的同一月份合约的会员(投资者)协商一致并向交易所提出申请，获得交易所批准后，分别将各自持有的合约按交易所规定的价格由交易所代为平仓，同时按双方协议价格进行与期货合约标的物数量相当、品种相同、方向相同的仓单的交换行为。

其优点是：节约交割费用；提高资金利用率；利于套期保值锁定风险。

期货市场交易的是期货合约，投资者在合约到期日既可以进行实物交割，也可以采用平仓的方式对冲掉原来的交易，增强了资金的流动性；更重要的是，期货交易实行保证金制度和当日无负债制度，其违约和被迫履约风险远低于电子盘交易。

⑷ 数据交易所是什么

数据交易所是大数据交易所，随着大数据技术的成熟和发展，大数据在商业上的应用越来越广泛，有关大数据的交互、整合、交换、交易的例子也日益增多。大数据交易所也随之应运而生。2015年4月15日，全国首家大数据交易所——贵阳大数据交易所（英文名：Global Big Data Exchange，简写：GBDEx）正式挂牌运营并完成首批大数据交易。
大数据交易所经营范围包括大数据资产交易、大数据金融衍生数据的设计及相关服务；大数据清洗及建模等技术开发；大数据相关的金融杠杆数据设计及服务；经大数据交易相关的监督管理机构及有关部门批准的其他业务。大数据交易所将为数据商开展数据期货、数据融资、数据抵押等业务，建立交易双方数据的信用评估体系，增加数据交易的流量，加快数据的流转速度。数据品种包括政府、医疗、金融、企业、电商、能源、交通、商品、消费、教育、社交、社会这十二类大数据。
拓展资料
数据交易中心简称EDI。 主要是将商业或行政事务处理中的报文数据按照一个公认的标准，形成结构化的事务处理的报文数据格式，进而将这些结构化的报文数据经由网络，从计算机传输到另一端的计算机的工作。 所谓EDI就应当包括以下三个基本方面：
1、 需要进行信息交换的某一应用领域，即EDI的环境。例如：国际贸易，国内贸易，医院工作，图书馆工作，项目管理等等。它限定了有哪里信息需要传递，在哪些地点之间进行传递。
2、 信息交换的流程及规则，即EDI的过程。它反映了实际领域中的业务过程，以及与之相伴的信息流程。例如在贸易过程中，从询价，报价开始，直到付款，交货。中间涉及供应者，购买者，银行，运输公司，保险公司等多种企业(或称角色)，先后几十种信息交换业务需要执行。在实际工作中，这种流程体现为一系列规则与标准。
3、 信息交流的手段，括硬件设备，通信设备以及软件，即EDI的技术实现。计算机设备，通信设备已经比较普遍，EDI的应用也没有什么特殊的要求，一般来说不需要特殊的开发。例如，通信线路可以使用已有的各种方式解决，从最简单的电话线到租用卫星专线。需要的是软件的开发。 针对某一领域的应用，遵从某一特定的标准，就要有一套专门的软件。解决这一领域的问题是技术方面的任务。
总之，对于EDI，应当全面地去认识和理解，而不要只从技术，甚至只从硬件的角度去看待与处理EDI的工作。

⑸ 大数据是什么

作者：李丽
链接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
来源：知乎
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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务（AWS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义："大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。" Kelly说："大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时，也就是数据的极限"。 大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
二、大数据分析
从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？
1、可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
三、大数据技术
1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。
3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。
4、数据处理：自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。
5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
6、数据挖掘：分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or
association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text,
Web ,图形图像，视频，音频等)
7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。
四、大数据特点
要理解大数据这一概念，首先要从"大"入手，"大"是指数据规模，大数据一般指在10TB(1TB=1024GB)规模以上的数据量。大数据同过去的海量数据有所区别，其基本特征可以用4个V来总结(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。
1、
数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。
2、
数据类型繁多，如前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。
3、
价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
4、
处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。
大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。
五、大数据处理
大数据处理之一：采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
大数据处理之三：统计/分析
统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理
六、大数据应用与案例分析
大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，在此申明，以下案例均来源于网络，本文仅作引用，并在此基础上作简单的梳理和分类。
大数据应用案例之：医疗行业
[1] Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
[3] 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。
大数据应用案例之：能源行业
[1] 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。

[2] 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
大数据应用案例之：通信行业
[1] XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取措施，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。
[2] 电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。
[3] 中国移动通过大数据分析，对企业运营的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。
[4] NTT docomo把手机位置信息和互联网上的信息结合起来，为顾客提供附近的餐饮店信息，接近末班车时间时，提供末班车信息服务。

⑹ 什么是期货

大豆期货是相对大豆现货而言的。现货是一手交钱一手交货，期货则是合同（合约）交易，也就是合约的相互转让。大豆期货是以当前约定的价格，在将来某个特定的时间买进或卖出（交割）一定数量大豆的合约。合约到期以前，可以买卖合约；到期时，无论大豆价格发生怎样的变化，要兑现合约，进行现货交割，这就是风险。合约具有法律约束力，由大豆期货交易所制定，规定交割大豆的数量、价格、地点与质量标准等内容。

通过观察期货市场，人们对未来大豆的供求和价格有一个预期，可以指导大豆生产；也可以在期货市场先行把未来生产的大豆卖出，锁定利润，规避大豆价格波动的风险。