(本文由公众号越声研究(yslc927yj)整理，仅供参考，不构成操作建议。如自行操作，注意仓位控制和风险自负。)

在股市博弈过程中，许多人往往都有这样经历：依据“晦涩难懂”的股票研究、分析方法，选择买入股票，往往不会成功。股市中的“研究”一词，实际上就 是制造大量看不懂而且又毫无用处的东西，自认为研究上了水平，自己成了行家、专家，并依此选择股票，大胆购买，没想到根本不是你想像的那样，买入后虽然有 小幅上涨但很快就大幅下跌。你“割肉”出局，却又开始上升，当你又想挽回之前的损失再追进去，好像有人成心与你过不去一样，开始走低。更使你气恼的是，当 你准备再次斩仓卖出时，你的电脑又突然“死机”，结果未能卖出，把你死死套牢。事后证明，你选择的那些股票走势完全相反，不仅不是强势品种，反而是最弱的 一些。

因此这种“多磨”，当然从另一个方面也许又预示了你在股票市场所依据的选股方法根本没学懂，即便学懂了也并不适合你，或者介入的时机 根本不对。而如果介入的时机成熟，大趋势向上，何愁你选择的股票不涨，这种情形下，自会感觉选股方法正确而简单，也就不会让你连连斩仓割肉甚至套牢了。

什么是换手率?

换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。以样本总体的性质不同有不同的指标类型，如交易所所有上市股票的总换手率、基于某单个股票发行数量的换手率、基于某机构持有组合的换手率。换手率越大，表明交易活跃，人气旺参与者众;反之，交投清淡，观望者众。

其实从字面理解就知道换手率的大概意思。但是我们股票必须要了解的并不是单单的概念，我们要知道换手率高说明什么，换手率低又说明什么，才能根据盘面的换手率来给股票做分析参考。

一般情况下，大多数股票的每日换手率在1%～25%(不包括初上市的股票)。70%的股票的换手率在3%以下，3%就成为一种分界。

当一只股票的换手率在3%～7%时，该股进入相对活跃状态。

当一只股票的换手率在7%～10%时，则为强势股的出现，股价处于高度活跃当中。

当一只股票的换手率在10%～15%，属于机构密切操作个股。

当一只股票的换手率超过15% 且持续多日的话，此股成为黑马的可能性很大。

换手率排行榜是大资金进场运作的重要标志。只有大资金进场推动，股价才有可能大幅上升，这是最起码的常识。

换手率的意义

(1)发掘热门股。换手率越高的股票，说明其交易越活跃，人们购买该股的意愿越高，属于热门股;反之，股票的换手率越低，则表明该只股票少有人关注，属于冷门股。

(2)体现变现能力的强弱。换手率高一般意味着股票流通性好，进出市场比较容易，不会出现想买买不到，想卖卖不出的情况，具有较强的变现能力。值得注意的是，换手率越高的股票，往往也是短线资金追逐的对象，投机性较强，股价起伏较大，风险比较大。

(3)判断股价走势。将换手率与股价走势相结合，可以对未来的股价做出一定的预测和判断。某只股票的换手率突然上升，成交量放大，可能意味着投资者在大量买进，股价可能会随时上扬。如果某只股票持续上涨了一个时期后，换手率又迅速上升，则可能意味着一些获利盘的回吐需求，股价可能会下跌。

换手率的分类

我们把换手率分为：低换手率、中换手率和高换手率。

低换手率：我们可以把凡是换手低于3%以下的称为低换手率。(这类型的个股观望为宜)

中换手率：我们可以把换手达到4%以上的称为中换手率。(中换手的标准是换手基本在4%左右，这类型的个股可以关注)

高换手率的标准是换手高于6%以上(重点关注)，但换手率过高需注意风险

通过观察股票换手率的高低来发现主力的动向：

1.新股上市之初巨大的换手率

如图1所示,世联地产是2010年众多上市新股中的一只。在该股上市的第一天里,换手率高达74.60%,对应的成交量也高达190980手。如此之高的换手率足以保证主力在一天的时间里就抢到足够多的筹码了。不仅如此,在该股上市的前几天中,换手率一直维持在20%以上。新股在上市阶段即放大换手率正是主力的建仓行为。换手率和成交量同步放大的新股,在以后一定能够走出相当牛的大行情来。世联地产上市后,股价翻了一倍多的走势就充分说明了这一点。

如图1

2.建仓阶段放大的换手率

如图2所示,万好万家在以涨停的方式上涨之前,曾经有近七个月的温和上涨阶段。就在这几个月缓慢的拉升当中,主力顺利地完成了建仓的过程。那么怎样才能够提前知晓主力的作为呢?图中的换手率藏着主力的真正动向!股价上涨的初期,在图中A位置处,换手率经常出现高达20%的情况。图中显示股价有三次明显的拉升情况,在拉升过程中,换手率也随之达到了非常高的程度。

如图2

在之后的拉升过程中,图中B位置处的换手率始终维持在5%—20%。这么高的换手率配合股价缓慢上涨显然不是一般的散户能够达到的。主力在花大力气建仓,才导致换手率不断维持在高位。

3.出货阶段放大的换手率

如图3所示,华电国际在见顶的时候,股价经过最后的疯狂拉升,终于快速回落了。如果说在股价被拉升的时候,主力的动向还不是很明显,那么在出货的时候,主力的“狐狸尾巴”已经充分地暴露出来了。图中所示的巨大换手率就很能说明问题。主力出货时放大的不仅仅是成交量这一个指标,股价快速见顶回落中还暗藏着大量的股票被换手。筹码在短时间内从主力的手里转移到散户的手里时,换手率这一指标一定是非常大的。图中出现的换手率的两个明显峰值就说明了问题的实质。

如图3

4.洗盘和拉升时的换手率

如图4所示,卧龙电气在被主力拉升的过程中,股价也曾经历过打压的过程。对于主力深度介入其中的股票来说,在主力打压洗盘时,一定是散户在大量的出货。既然主力不参与出货,那么换手率一定不会很高。与拉升阶段主力不断拉抬股价不同的是,打压股价的换手率是萎缩的。图中在卧龙电气这只股票的两个洗盘位置中,其换手率都呈现出了萎缩的状态。这正好说明了主力在打压股价时惜售股票,印证了主力在该股中的存在。

如图4

如图5所示,皖通高速虽然算不上是2008年底到2009年底的股市反弹中的大牛股,但是其中却明显看出主力的存在。图中A位置换手率的放大对应着股价的底部,这正是主力建仓所在的价位。而图中B位置恰好是主力拉升出货的位置。为什么这么说呢?因为主力放大换手率建仓和出货的动作简直是太明显不过了。通过分析换手率,主力的行踪就一目了然了。

如图5

那么拉升中的换手率如何呢?图中的股票建仓和出货之间的位置是主力拉升股价时所在的位置,从中可以看出主力拉升股价时的换手率虽然比较低,但是还是维持在高位运行的。这样的换手率与主力不断拉升股价的动作是密不可分的。主力要想拉升股价,会动用一部分资金来接盘。这样,相比在散户的作用下自然上涨的股价来说,主力拉升股价时的换手率就会高很多了。

投资者要注意不同市场下的换手率

1、低位高换手率。有机构在吸货、屯积筹码，筹码正在由分散持有的散户手里向机构大户仓里集中，该股日后必将有一波上涨。

2、高位高换手率。有机构在对倒放量，吸引散户跟进，在高位派发高价筹码，筹码正由主力集中持有的仓库流向散户的小口袋里分散持有，该股日后必跌。

3、利多高位高换手率。参与该股的机构正在利用好消息在高位派发高价筹码，宴席即将散去，吃得酒足饭饱的先知先觉者利用好消息疯狂逃跑，后知后觉的散户正好赶来付款结帐。

4、利空中低位高换手率。市场上的有心人在股价的中低位正趁利空大口吞吃散户因恐慌而割掉的廉价筹码。敢于在出利空时屯积货物还说明，这种利空是暂时的，后市必有好戏。

5、怎样确认主力开始建仓呢?周K线图的参考价值最大，周K线的均线系统由空头转为多头排列，证明有主力介入，所以周MACD指标金叉可认为是主力开始建仓的标志，这是计算换手率的起点。一个中线主力的换手率应在300%～450%之间，只有足够的换手，主力才能吸足筹码。投资者要跟庄时，最好跟持仓量超过50%的庄。

换手率的计算方法

计算公式为：换手率=(成交股数/当时的流通股股数)×100%。按时间参数的不同，在使用上又划分为日换手率、周换手率或特定时间区的日均换手率等等。

很高的成交量，并不意味着很高的换手率。大盘股和高价股很容易出现较高的成交量，但考量其交投活跃度则需要借助换手率来进行判断。这就是换手率分析的重要意义。

在具体应用中，换手率过高的确需要加以关注。小盘股换手率在10%以上便处于值得警惕的状态，中盘股在15%左右，大盘股则在20%以上。

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由于在商品期货市场，CTP协议没有提供订单流数据。所以如果想做一些基于订单流数据的策略则无从下手。好在CTP协议给出的tick行情有足够的数据可以反推出订单流，这里反推出的订单流也只是tick切片之间的成交情况的合并信息。不过有总比没有强。

订单有卖单列表，买单列表。卖单订单无非是：「卖出开空」或者「卖出平多」。买单订单无非是：「买入开多」或者「买入平空」。

4种订单类型的成交组合：

实际上盘面上交易过程是非常复杂、快速的，可能一次tick切片行情变动中混合了以上多种成交组合，所以还需要根据盘口价格变动做后续判断。

算法解析

FMZ国内站上公开了一个反推算法（javascript语言实现）十分有学习意义，是量化交易入门者必学知识。这里就对这个公开的代码做分析，方便学习到这个算法逻辑，为了方便学习我直接把代码注释写上。

var NewFuturesTradeFilter = function() { // 该函数是一个构造函数，构造出用于计算逐笔成交的对象 var type_enum = { // 定义逐笔成交信息的枚举类型 OPENLONG:"多开|OpenLong", // 多开：新多头入场开仓 OPENSHORT:"空开|OpenShort", // 空开：新空头入场开仓 OPENDOUBLE:"双开|OpenDouble", // 双开：多头、空头入场开仓 CLOSELONG:"多平|CloseLong", // 多平：多头平仓离场 CLOSESHORT:"空平|CloseShort", // 空平：空头平仓离场 CLOSEDOUBLE:"双平|CloseDouble", // 双平：多空平仓离场 EXCHANGELONG:"多换|ExchangeLong", // 多换：多头换手 EXCHANGESHORT:"空换|ExchangeShort", // 空换：空头换手 OPENUNKOWN:"开仓|OpenUnkown", // 开仓：无法判断出主动成交的方向 CLOSEUNKOWN:"平仓|CloseUnkown", // 平仓：无法判断出主动成交的方向 EXCHANGEUNKOWN:"换仓|ExchangeUnkown", // 换仓：无法判断出主动成交的方向 UNKOWN:"未知|Unkown", // 未知：无法判断 NOCHANGE:"空闲|NoChange", // 空闲：没有变化 } // 定义涨为红色，跌为绿色，白色为价格不变 var color_enum = {RED:"#00ff00", GREEN:"#ff0000", WHITE:"#666"} // Reverse China color // 定义一些动作的枚举 var tick_dict = { delta_enum_NONE: { forward_enum_UP: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.NOCHANGE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_EXCHANGE: { forward_enum_UP: [ type_enum.EXCHANGELONG, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.EXCHANGESHORT, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.EXCHANGEUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_OPENFWDOUBLE: { forward_enum_UP: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.OPENDOUBLE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_OPEN: { forward_enum_UP: [ type_enum.OPENLONG, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.OPENSHORT, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.OPENUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_CLOSEFWDOUBLE: { forward_enum_UP: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.CLOSEDOUBLE, color_enum.WHITE ] }, delta_enum_CLOSE: { forward_enum_UP: [ type_enum.CLOSESHORT, color_enum.RED ], forward_enum_DOWN: [ type_enum.CLOSELONG, color_enum.GREEN ], forward_enum_MIDDLE: [ type_enum.CLOSEUNKOWN, color_enum.WHITE ] }, } var preInfo = null; // 用于记录前一次tick数据 var feed = function(info) { // 函数实现主要的功能，反推逐笔交易信息，传入的参数info为tick数据 if (!preInfo) { // 如果第一次执行feed，没有preInfo则使用当前info赋值给preInfo后（闭包：preInfo不会被释放），直接返回 preInfo = info; return null; } var volume_delta = info.Volume - preInfo.Volume; // 反推算法主要依赖于以下两个数据，前后两次tick数据的成交量变化值：volume_delta var open_interest_delta = info.OpenInterest - preInfo.OpenInterest; // 前后两次tick数据的持仓量变化值：open_interest_delta var delta_forward = 'delta_enum_UNKOWN' // 初始为未知状态 // 以下这组if判断涵盖了正常情况，一种异常状态就是volume_delta小于0，通常来说不可能，一个交易日内成交量是一个递增的量，如果出现归于delta_enum_UNKOWN处理 if (open_interest_delta == 0 && volume_delta == 0) { // 持仓量和成交量都没有变动，正常来讲成交量没有变动，持仓量也可定不变，所以就是没有任何新的成交 delta_forward = 'delta_enum_NONE' } else if(open_interest_delta == 0 && volume_delta > 0) { // 持仓量没有变动，成交量增加 // 说明有人开仓，有人平仓，开仓平仓的合约数量相等，根据后续对盘口价格变动的判断，价格推高表示开仓多头主动，价格下降表示开仓空头主动， // 持仓量未变，说明有同样数量的平仓单，此时可能多头换手，空头换手都存在。 delta_forward = 'delta_enum_EXCHANGE' } else if (open_interest_delta > 0) { // 持仓量增加 if (open_interest_delta - volume_delta == 0) { // 持仓量增加的情况下，持仓量变动和成交量变动相同（成交量也是增加的） // 说明成交量变动，新增成交的这部分都是开仓，没有平仓。例如：多头开仓和空头开仓成交1张，增加1张的持仓量 delta_forward = 'delta_enum_OPENFWDOUBLE' } else { // 持仓量增加的情况下，持仓量变动和成交量变动不同 // 说明有开仓，可能有平仓，有换手，总之持仓量是增加的，有新的资金入场，判定为“多开”还是“空开”等，根据之后的盘口变动检测而定 delta_forward = 'delta_enum_OPEN' } } else if (open_interest_delta < 0) { // 持仓量下降 if (open_interest_delta + volume_delta == 0) { // 持仓量下降的情况下，持仓量和成交量变动相同 // 说明成交量变动，新增成交的这部分都是平仓，没有开仓，双平。 delta_forward = 'delta_enum_CLOSEFWDOUBLE' } else { // 持仓量下降的情况下，持仓量和成交量变动不同 // 说明有平仓，可能有开仓，有换手，总之持仓量是减少的，有资金离场，判定为“空平”还是“多平”等，根据之后的盘口变动检测而定 delta_forward = 'delta_enum_CLOSE' } } var obj = tick_dict[delta_forward]; // 找到对应的初步判定类型 var ret = null; if (typeof(obj) !== 'undefined') { // 根据价格变动进一步分析处理 var order_forward = ''; if (info.Last >= preInfo.Sell) { // 最新成交价较上一次tick相比，大于等于上一个tick的卖一，判定为价格上涨 order_forward = 'forward_enum_UP'; } else if (info.Last <= preInfo.Buy) { // ...判定为价格下跌 order_forward = 'forward_enum_DOWN'; } else { // 如果盘面盘口较大，最新成交价停留在盘口中间的某个位置 if (info.Last >= info.Sell) { // 和当前tick的盘口卖一价格做比较，大于等于当前卖一，判定为价格上涨 order_forward = 'forward_enum_UP'; } else if (info.Last <= info.Buy) { // ...判定为价格下跌 order_forward = 'forward_enum_DOWN'; } else { order_forward = 'forward_enum_MIDDLE'; // 中间位置，这种表示无法判断出此次tick变动，推算出的逐笔成交主动交易的方向 } } if (order_forward != '') { var d = obj[order_forward]; if (typeof(d) !== 'undefined') { ret = [info.Last, volume_delta, d[0], d[1]] // 此次tick前后对比得出的逐笔成交数据，[最新成交价, 成交量变动, 成交类型（多开, 双平 ...）, 颜色] } } } preInfo = info; return ret; } return { feed: feed, reset: function() { preInfo = null; }, } }

这段代码主要通过前后两次tick的对比，算出：1、成交量变动，2、持仓量变动。然后根据这两个数据推算出此次tick变动的综合动作：

• 空闲，没有任何成交
• 换手
• 增仓
• 减仓

再根据后续对盘口价格变动的分析，判断出此次推算的逐笔成交信息中主动交易的方向。例如此次是“换手”，根据盘口价格变动继续判断出是“多换”（多头主动）还是“空换”（空头主动）。

从另一个角度去实践验证

这里引申出另一个问题，在写策略时经常有需求要计算成交金额，但是通常我们只有成交量。这个成交金额怎么获取呢？

有了以上代码推算出的逐笔成交，不就可以计算出成交金额了吗？只需要累计这个量就可以了。

当然，CTP协议也给我们提供了充足的数据，也可以直接计算出成交金额。只是我们平时不太在意CTP协议的tick行情数据中的AveragePrice属性，AveragePrice表示持续平均计算得出的成交均价。需要注意的是这个数值是没有除以合约乘数的，例如合约是rb2305，那么AveragePrice表示的是10吨的均价。

成交金额 = AveragePrice / VolumeMultiple * Volume

我们就可以使用这两种方式计算成交金额来进行对比，测试代码如下：

function main() { SetErrorFilter("market not ready|not login") while (true) { if (exchange.IO("status")) { LogStatus(_D(), "已连接") break } else { LogStatus(_D(), "未连接") Sleep(1000) } } var info = _C(exchange.SetContractType, "rb2305"); // 使用螺纹钢2305合约测试 var filt = NewFuturesTradeFilter(); // 创建用来推算逐笔交易的对象 var firstTicker = _C(exchange.GetTicker) // 获取首个tick行情 Log(firstTicker); // AveragePrice Volume var initTransactionAmount = firstTicker.Info.AveragePrice / info.VolumeMultiple * firstTicker.Info.Volume // 计算初始成交金额 var initVolume = firstTicker.Info.Volume // 记录初始成交量 var sum = 0; // 用于累计逐笔成交信息的总成交金额 var volume = 0; // 用于累计逐笔成交信息的总成交量 var t = firstTicker while (true) { if (t) { var ret = filt.feed(t); // 使用filt对象的feed函数推算出逐笔成交信息 if (ret) { Log("Price:", ret[0], "Amount:", ret[1], _T(ret[2]), ret[3]); sum += ret[0] * ret[1] // 此次逐笔成交信息，价格乘以数量算出金额，累计成交金额 volume += ret[1] // 累计成交量 } // 计算当前时刻和初始时刻的 AveragePrice / VolumeMultiple * Volume 差值，以及 Volume差值 LogStatus(_D(), "tick:", t, "\n", "sum:", sum, "volume:", volume, "\n", "transactionAmount:", t.Info.AveragePrice / info.VolumeMultiple * t.Info.Volume - initTransactionAmount, "transactionVolume:", t.Info.Volume - initVolume); } else { Sleep(100) } t = exchange.GetTicker(); // 每次循环更新tick } }

测试

使用以上测试代码，实盘测试：

实盘测试

实盘测试日志

可以发现成交量两种统计方式算出的数值是一致的，成交金额有一点点差别（误差原因：1、可能是tick数据中的AveragePrice即成交均价的数据精度引起的误差。2、两次tick之间成交有可能有很多小幅度价格变动，最新成交价可能和实际的两次tick之间的交易成交均价有差别，毕竟tick数据是切片数据）。不过成交金额差别不算大，基本是一致的。

杠杆来源于物理学，通过杠杆的运用可以省力或改变力的方向，达到做同样功的效果。运用到二级市场投资，会有同样效果。今天跟大家盘点一下股票市场中的杠杆工具。

经历了2015年场外配资与股灾洗礼，对于杠杆的运用更为小心谨慎。但对于追求ROE的机构，适当的杠杆运用是必不可少。对于一般散户，除非是为了执行套利策略，建议对杠杆绕行。

股票市场中的杠杆工具，包括场内杠杆工具与场外杠杆工具。场内杠杆工具有融资融券、期货、场内期权。场外杠杆工具主要有收益互换、场外期权。还可以通过结构化产品放杠杆。为了方便讨论，这里对杠杆水平做个定义，杠杆倍数=目标持有的多头或空头资产/净资产。

一、融资融券

融资融券是现货市场上唯一合规杠杆的工具。国内融资保证金比例最低是100%，融券保证金比例最低是50%，也就是说融资融券能实现2倍杠杆水平。融资保证金比例的意思是融资买入证券时交付的保证金与融资金额的比例，其计算公式为：融资保证金比例＝保证金/（融资买入证券数量×买入价格）×100%；融券保证金比例是指融券卖出证券时交付的保证金与融券金额的比例，其计算公式为：融券保证金比例＝保证金/（融券卖出证券数量×卖出价格）×100%。举个简单的例子：

如果成哥有100万资金冲抵保证金，最多可以开仓融买100万市值股票，自有的100万资金可以担保买100万市值股票，最终实现持有200万多头，2倍杠杆。同样，如果成哥有100万资金冲抵保证金，最多可以开仓融卖200万市值股票，实现持有200万空头，2倍杠杆。即想要持有100万多头和100万空头，仅需100万保证金。

可能有读者会有疑问，成哥开仓融卖后，开仓融卖获得的200万资金呢？根据监管规定，融卖获得的200万资金只能购买货基、买券还券或者偿还负债，不可挪作他用。

由于监管对融资融券标的有较为严格的限制，市场上衍生出一些两融绕标的方式。所谓绕标，根据其目的分为两种，一种是将融资款转换为自有资金绕出信用账户，自由取用；另一种是将融资款转换为自有资金留在信用账户中，购买两融标的以外的担保证券或接大宗。

为实现第一个目的，也有两种方法，一种是“融资+融券”方式，可绕出初始保证金33%的资金，这种方式是券商重点监控行为，基本已销声匿迹；另一种是对持有大宗股票投资者的融资服务，通过大宗股票转入信用账户冲抵保证金，融资买低波动标的再转出至普通账户卖出方式融资。这种方式目前已经升级为“交易融资”模式，即通过信用账户融资买与普通账户卖出同等数量持有的大宗股票，实现融资目的。“交易融资”模式对于大股东及董监高之外的投资者，是完全合规的融资模式。如果持有的大宗股票折算率为70%，融资比例可达到初始大宗股票市值的41%。

为实现第二个目的，也需要用到“融资+融券”方式，能否开展看各家券商尺度。由于融资资金是留在信用账户中，风险相对可控。由于融资资金留在信用账户中，不受维保比300%的限制，考虑最低融资与融券保证金比例，融资比例最高可达到初始保证金的66%。

二、场内期权期货

期货是保证金交易，目前国内金融期货品种相对较少，包括股指期货与国债期货。股指期货方面，IH与IF保证金比例是12%，IC保证金比例14%，最近上市的IM保证金比例为15%，上述金融期货最低保证金比例为合约价值的8%。杆水平大概是8倍，比融资融券大很多。国债期货最低交易保证金比例更低，其中T（10年期国债期货）最低交易保证金2%，TF（5年期国债期货）最低交易保证金1%，TS（1年期国债期货）最低交易保证金比例为0.5%。期货与融资融券均是线性特征，期货的杠杆水平要更高。

期权是非线性品种，目前国内场内金融期权包括上交所50ETF期权(510050C)、上交所沪深300ETF期权(510300C)、深交所沪深300ETF期权(159919C)、中金所沪深300指数期权（IO）、中证1000指数期权（MO）。对于期权的认购方（买方），无需缴纳保证金，仅需支付期权费；对于期权卖方，需要缴纳保证金。保证金支付比例与收取的权利金、保证金调整系数、期权的虚值程度有关系，一般保证金比例10%-20%之间，即杠杆水平在5-10倍之间。

三、场外期权与收益互换

融资类互换曾经是金融机构的宠儿，被叫停后，目前挂钩股票、窄基股票指数及其产品、信用债的，向单一交易对手方收取的保证金比例不得低于合约名义本金的100%。不过对于量化对冲策略产品，挂钩一揽子股票（不少于50只）、单票集中度低（不超过5%）、多空比例平衡（多空比例不低于80%且不高于120%）、相关度高（多头与空头近一年相关系数不低于80%）的情形，保证金比例可以低至多头或空头名义本金孰高的25%。

个股场外期权标的范围不得超出融资融券标的当期名单，且目前不得挂钩双创板标的，范围较小。可通过场外期权结构设计，复制现货多头，降低保证金比例。

通过互换空头与个股期权多头构建多空组合，想要持有100万多头和100万空头，大致需要130万保证金，相对于场内融资融券占资要多。

四、结构化产品

通过结构化产品加杠杆，是资管新规及新八条之前较为常用的方式，优先劣后结构涉及实现资金利用效率提升。新八条及资管新规后，对杠杆比例及收益分配原则做了限制，权益类产品杠杆比例不得超过1:1，且要求优先劣后同亏同盈，收益分配比例不得超过7:3，限制了杠杆在产品层面的运用。

好了，今天就聊到这里，感兴趣的小伙伴可以私聊讨论。

中国证券报·中证金牛座记者独家获悉，监管层近期发布《证券公司收益互换业务管理办法》，并对券商收益互换业务的保证金管理要求进行了明确。

图片来源：券商

《意见》明确，挂钩标的为股票、窄基股票指数及其产品、信用债的，券商向单一交易对手方收取的保证金比例不得低于合约名义本金的100%；四种情形下，保证金比例应在覆盖交易或衍生品风险敞口的同时，不低于多头或空头名义本金孰高的25%。

明确保证金管理要求

具体来看，中证协对券商收益互换业务保证金要求明确如下：

一、券商收益互换业务挂钩标的为股票、窄基股票指数及其产品、信用债的，向单一交易对手方收取的保证金比例不得低于合约名义本金的100%，另有规定的除外。

二、与单一交易对手方开展权益类收益互换交易符合下列条件的，券商向单一交易对手方收取的保证金应当覆盖交易或衍生品风险敞口，且不低于与单一对手方开展的多头或空头名义本金孰高的25%：

（1）多头或空头收益互换挂钩股票不少于50只，且单一股票对应的合约名义本金占多方或空方股票对应的合约名义本金的比例不高于5%；

（2）多头与空头收益互换挂钩标的的过去一年相关系数不低于80%；

（3）多头收益互换名义本金与空头收益互换名义本金的比例不低于80%且不高于120%；

（4）证监会、中证协规定的其他条件。

三、券商收益互换业务挂钩其他标的，有对应期货或集中交易品种的，向单一交易对手方收取的保证金比例不得低于同一品种的期货或集中交易品种对应保证金比例；挂钩宽基股票指数及其产品，无对应期货品种的，向单一交易对手方收取的保证金比例不得低于50%。

四、券商与同一交易对手方同时开展上述交易的，对应挂钩标的的保证金比例应分别计算，不得通过向交易对手方支付保证金等方式突破保证金管理要求。

此外，中证协将根据监管要求、市场和业务发展情况、交易商合规风控能力和水平，适时调整上述保证金管理要求。

融资类互换已被叫停

收益互换业务类属券商场外金融衍生品交易业务，自2012年开始试点，在2015年曾被叫停。近几年，随着市场需求逐步扩大，收益互换等创新型资本中介业务逐渐成为券商业务新增长点。

收益互换类业务包括融资类和融券类，但在实践层面，融资类互换业务已被监管层全面叫停。

据中证协最新披露的《场外业务开展情况报告》，2021年10月，券商收益互换业务新增初始名义本金3590.09亿元，较9月减少1264.20亿元；截至10月末，未了结初始名义本金9830.53亿元，较9月末增长361.23亿元。其中，融资类收益互换新增为零，未了结名义本金为零。

从业务集中度来看，10月份收益互换业务新增规模排名前五的券商新增初始名义本金共3126.68亿元，占当月收益互换业务新增总量的87.09%；10月份场外期权业务新增规模排名前五的券商新增初始名义本金为1605.79亿元，占当月场外期权业务新增总量的64.08%。截至10月末，存续的收益互换以其他类（55.86%）、股指类（20.02%）为主，存续名义本金规模较大的前五家券商在收益互换的全行业占比达72.02%。

来源：中证协官网

经过了近一年的多次征求市场机构意见，12月3日，中证协发布《证券公司收益互换业务管理办法》，从严格交易商管理、提高投资者适当性要求、加强挂钩标的管理、强化风险控制等多个方面对券商该项业务提出规范要求。新规明确，券商收益互换业务需持牌经营，不得挂钩私募基金净值，收益互换业务纳入券商风险控制体系等。

公开资料显示，目前“持牌”券商（即具备场外期权交易商资质的券商）共计41家。

某头部券商专业人士表示，收益互换是为专业机构投资者提供资产配置、证券投资、风险管理的基础工具，有助于增强券商核心竞争力。近年来，一系列政策、制度的出台、修订和完善，为促进证券行业创新业务平稳运行与发展以及行业高质量发展的根基更加稳固打下了良好的制度基础。衍生品业务作为券商增强国际竞争力的创新业务，监管也为其提供了坚实有效的制度支持。

从2018年期权新规发布，2020年9月新的场外期权新规的完善，再到本次互换新规的发布，都可以看出我国的金融监管部门在不断完善场外衍生品市场的监管制度等方面，为深化资本市场改革、推进高水平制度型开放、防范业务风险、督促证券公司创新业务稳妥发展等方面给出诸多支持。

编辑：叶松

图片编辑：尹建

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