金融協議有哪些fix

Ⅰ fix介面和API介面哪個快，用於金融行業

FIX是協議：好比，咱倆說話，要頭尾都帶一個啊，中間是信息內容，我要是給你發你好，就要發啊你好啊。這是咱倆的一個約定
API介面：好比，你給我發1，我要給你回2，這樣代表是我正常接收，如果回的不是2，就代表有異常產生。

所以FIX不能直接拿來和API做比較，因為不是一個維度。
FIX API 就是基於證券交易過程交換的介面協議。按照約定好的協議，做的API介面。
只要FIX API定義好了以後，就看伺服器的業務處理能力了，處理的快，他就快，處理的慢，他就慢

Ⅱ 期貨入門基礎知識，新手學習怎麼炒期貨

炒期貨要學習的入門知識太多，比如期貨法規、期貨基礎、期貨品種、交易規則等等。如果你是新手那麼你就必須從最簡單的開始學習，然後再對期貨交易有一個基本的了解才能開始炒期貨。

簡單介紹:

期貨開戶，即投資者開設期貨賬戶和資金賬戶的行為。證監會對於期貨投資者的開戶資金下限並沒有明文規定，開戶資金隨期貨公司規模的不同和交易方式的不同，各公司對開戶資金的要求都有一定的浮動空間。

隨著銀期轉賬、期證轉賬業務的逐漸增多，客戶可以自由地在銀行賬戶、證券賬戶、期貨賬戶之間轉移資金。我們以銀河期貨為例對期貨開戶做一個說明。銀河期貨的開戶分為兩種方式，一種是手機端開戶另一種是PC端開戶。

需要的資料有：身份證：本人有效期內的中華人民共和國居民二代身份證；銀行卡：銀行的借記卡(中行、農行、工行、交行、建行、招商、浦發、光大、興業)。

手寫簽名拍照。資料准備齊全後就可以根據銀河期貨開戶流程進行開戶，非常簡單便捷。官網就能直接開，開戶完成後完成一筆銀期轉賬(從銀行卡里轉錢到期貨賬戶)便可進行之後的期貨交易了。

期貨交易時間一般是：周一至周五；具體時段為：上午9：30到11：30；下午1：30到3：00；夜盤：21：00到次日凌晨2：30。早上10：15到10：30休盤15分鍾。

不同的期貨交易所期貨交易時間不同，具體時間節點要根據所在期貨交易所的時間表。漲跌停板的成交原則：當以漲跌停板價格成交時，成交實行平倉優先和時間優先的原則；交割月份漲跌停板：大商所所有品種在交割月份的漲跌停板幅度為6%(上交所、鄭商所無特別規定)；漲跌停板幅度為合約規定漲跌停板幅度的倍數。

(2)金融協議有哪些fix擴展閱讀

期貨合約的商品品種、交易單位、合約月份、保證金、數量、質量、等級、交貨時間、交貨地點等條款都是既定的，是標准化的，唯一的變數是價格。期貨合約的標准通常由期貨交易所設計，經國家監管機構審批上市。

期貨合約是在期貨交易所組織下成交的，具有法律效力，而價格又是在交易所的交易廳里通過公開競價方式產生的；國外大多採用公開叫價方式，而我國均採用電腦交易。

期貨合約的履行由交易所擔保，不允許私下交易。

期貨合約可通過交收現貨或進行對沖交易來履行或解除合約義務。

Ⅲ 市場主導型、銀行主導型含義

一、引言

長期以來，經濟學家一直在爭論銀行主導型金融系統和市場主導型金融系統的比較優勢[1]。這一爭論主要集中在四個國家：銀行主導型金融系統，如德國、日本。銀行在動員儲蓄、配置資本、監督公司管理者的投資決策以及在提供風險管理手段上扮演著主要的角色。市場主導型金融系統，如英格蘭和美國。在把社會儲蓄投向企業、行使公司控制以及減輕風險的管理上，證券市場與銀行同等重要。一些分析家認為，在提供金融服務上，市場更有效率；另一些則頌揚中介的優勢。爭論未解決，並阻礙穩定政策建議的形成。

對市場主導型與銀行主導型金融系統進行比較的現有文獻存在一個主要缺點：這些比較集中於人均GDP水平相似的一個很窄系列的國家。以至於這些國家有一個非常相似的長期增長率。因此，如果人們接受德國和日本是銀行主導型金融系統，英國和美國是市場主導型金融系統，並且如果人們認識到所有這些國家有一個非常相似的長期增長率，那麼意味著實行何種金融系統關系不大[2]。為提供更多的關於經濟重要性和金融結構決定的信息，經濟學家需要把該爭論擴展至包括廣泛系列的國家經驗。

為把該爭論擴展至國家的一個更廣泛的橫截面，我們需要新的數據。基於一個新構建的數據系列，本文檢測多至150個國家橫截面的金融結構。我們利用了簡單的圖表、相關和回歸來闡述金融結構與經濟發展之間的關系，而且，我們提供金融結構潛在的法律、管制和政策決定因素的經驗證據。這是自Goldsmith(1969)的有影響的著作以來對國家大量橫截面的金融結構和經濟發展的第一次系統檢測。然而，應該指出的是本文並不檢測金融結構是否會對經濟增長和企業績效產生一個因果關系的影響，並不檢測銀行主導型和市場主導型國家是否會對經濟增長和企業績效產生一個因果關系的影響。Levine(1999)、Demirguc-kunt和Makismovic(1999)在相應的論文中作了這些分析。相反，本文介紹有關金融機構與經濟發展之關系以及大量橫截面國家的金融結構與法律、管制政策決定因素之關系方面標准化（Stylized）事實。

更具體地，本文提供有關三個問題的國際比較：

· 經濟發展與銀行、非銀行以及股票市場發展之關系；

· 經濟發展與銀行主導型金融系統和市場主導型金融系統之關系；

· 金融結構的法律、管制、稅收以及宏觀經濟之決定因素。

為分析金融結構，我們必須把國家劃分為或市場主導型或銀行主導型類別。基於規模檢測、行為以及效率，我們構造了金融結構的一個綜合指數（Conglomerate index）。具體地說，我們研究了銀行部門發展（根據規模、行為和效率來檢測）相對於股票市場發展（同樣根據規模、行為和效率來檢測）的比率。具有較大比率的國家被劃分為銀行主導型類別。銀行部門發展對股票市場發展的綜合比率低於平均值的國家被劃分為市場主導型類別。因此，這個歸類體系產生了國家的兩個類別：市場主導型金融系統的國家和銀行主導型金融系統的國家。

盡管是一個有用的起點，但這個雙變數體系代表了大量的含義。遺憾的是，盡管通過國際比較，一些國家的銀行系統是不發達的（Poorly developed）。但這種方法把它們確認為銀行主導型，產生這樣結果的原因是由於按照國際標准這些國家的股票市場是非常不發達的。同樣，因為一些國家的銀行是極端不發達的，盡管根據國際比較它們的市場是不發達的，但這種方法把它們的金融系統確認為是市場主導型。因此，我們發展了另外一個歸類體系。首先，我們確定有高度不發達金融系統的國家。如果一個國家的銀行和市場發展兩者都低於平均值，它的金融系統被認為是不發達的。這就產生了三個類別：不發達的、銀行主導型和市場主導型。盡管這個分類體系同樣有問題，但它有助於比較國家的跨廣泛橫截面上的金融結構。因為與具有較發達金融系統——或屬於銀行主導型類別或屬於市場主導型類別相比，非常不發達的金融系統彼此之間有更多的共性。盡管當只考慮銀行主導型和市場主導型金融系統時，我們能得到同樣的結果，但當我們考慮金融結構的三個類別：不發達的、銀行主導型和市場主導型金融系統，我們看到了更清楚得多的模式。

我們的發現如下：

· 在較富裕的國家，銀行、非銀行以及股票市場更大、更活躍、並更有效率。在平均水平上，較富裕的國家其金融系統更發達；

· 在較高收入國家，相對於銀行，股票市場變得更活躍和更有效率。各國金融系統演變存在這樣的趨勢：當國家變得較富裕時，其金融系統變得更以市場為導向（Market-oriented）；

· 有習慣法（Common laws）傳統，對股東權力有強有力的保護，有好的會計管制、腐敗的低水平以及沒有明確的存款保險的國家，其金融系統傾向於更加以市場為導向；

· 有法國民法傳統，對股東和信貸者權力保護不好，合約執行差、腐敗的高水平、差的會計標准、限制性的銀行管制以及高通貨膨脹的國家，傾向於有不發達的金融系統。

本文的其餘部分組織如下：第II小節說明了在跨不同人均收入組別上金融系統如何不同；第III小節經驗性地定義金融結構並提供跨國比較；第IV小節考察了金融結構的法律、管制、稅收和政策決定因素；第V小結總結了研究結果。

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[1] 引證和討論參見Allen and Gale(1997)和Levine(1997)。

[2] 盡管其它差別（如財政、貨幣和管制政策）能夠完全平衡金融結構差別的增長效應，但這看來是不可能的。同樣，金融結構過去的研究沒有對照非金融部門政策上的差別。

二、 跨人均收入組別上金融系統的差別

不同的國家其金融系統有大的差別。像人們比較較貧窮國家與較富裕國家一樣（以人均GDP來測度），本小節利用新搜集的多達150個國家橫截面數據來說明金融系統是如何不同的。

在跨收入組別上，盡管並不是所有的金融部門發展的檢測方法會以一個系統的方式變化，但一些值得注意的模式出現了：在較富裕的國家，依據銀行、非銀行金融中介和股票市場的規模、行為、效率來檢測的金融部門的發展傾向於更大。這個分析集中於90年代搜集的數據[1]。當我們對60年代、70年代和80年代（數據許可的情況下）進行分析時，得出了極為相似的結果。附錄顯示了不同時期內金融系統是如何不同的。Beck、Demirguc-kunt和Levine(1999)提供了數據來源的詳細信息。

A：中介

在較高收入國家，銀行和其它金融中介規模傾向於更大、更活躍並更有效率。

考慮四個檢測。首先，流動負債/GDP等於銀行流動負債加上非銀行金融中介的流動負債/GDP。通過加總銀行和非銀行的流動負債，得出的流動負債/GDP是金融中介規模相對於經濟規模的一個常用指標。流動負債/GDP經常被用來作為金融部門發展的總量檢測方法（King and Levine,1993a,b）。其次，銀行資產/GDP等於存款貨幣銀行總的國內資產/GDP。銀行資產/GDP提供了一個銀行部門總規模的檢測方法。第三，存款貨幣銀行在私有部門的索取權/GDP等於存款貨幣銀行貸給（以及其它在私有部門的索取權）私有部門的信貸佔GDP的份額。這個檢測排除了對公共部門的信貸（中央政府、地方政府以及公共企業）。通過加總銀行在私有部門的索取權，存款貨幣銀行在私有部門的索取權/GDP是在私有部門上銀行行為的一個常用指標。第四，其它金融機構在私有部門的索取權/GDP中的其它金融機構集中在保險、金融公司、集中的投資計劃（共同基金）、儲蓄銀行、私人養老金和發展銀行。其它金融機構在私有部門的索取權/GDP等於非銀行機構貸給（以及其它在私有部門的索取權）私有部門的信貸佔GDP的份額。因此，其它金融機構在私有部門的索取權/GDP提供了在私有部門上銀行行為的一個廣泛的檢測。

在計算了金融中介規模和行為的這些測度後，我們把國家歸於1997年世界銀行發展指標中定義的低、中低、中高和高收入國家類別[2]。基於這個收入組別排列，每個組別的國家數目大體相同。然而，對四個組別中的每一個組別，我們計算了金融中介發展指標的平均值。表1給出了每個國家的數據。圖1顯示了當把較為富裕的國家和較為貧窮的國家加以比較時，在較為富裕的國家，流動資產/GDP，銀行資產/GDP，存款貨幣銀行在私有部門的索取權/GDP以及其它金融機構在私有部門的索取權/GDP都上升了，這個模式在統計上是顯著的。表2顯示了人均GDP與流動性負債/GDP、銀行資產/GDP、存款貨幣銀行在私有部門的索取權/GDP以及其它金融機構在私有部門的索取權/GDP之間的相關在5%的水平上都是顯著的。在具體國家方面，奧地利、德國、法國、英國、香港、日本、荷蘭以及瑞士有比較大的、活躍的銀行體系。另一方面，阿根廷、哥倫比亞、哥斯大黎加、迦納、尼泊爾、奈及利亞、秘魯、土耳其以及辛巴威有特別小的、不活躍的銀行體系。在非銀行方面，日本、韓國、荷蘭、南非、瑞典以及美國有非常強大的金融中介（見表1）。事實上，在美國、瑞典和韓國，其它金融中介發放給私有部門的信貸比存款貨幣銀行發放的要多。同樣，注意到在較富裕國家，中央銀行在信貸配置上的直接作用是較小的（見圖1和表2）。

現在考慮銀行部門效率的兩個檢測。一般管理成本（Overhead cost）等於銀行一般管理成本與銀行總資產的比率。盡管不是明確的，我們還是把較低的一般管理成本看作是較高效率的標志。過多的一般管理成本支出可能反映了浪費和缺乏競爭。然而，同樣必須認識到競爭性的銀行可能從事大量投資以提供高質量的金融服務，這些提高生產率的投資可能引起一般管理成本的上升。因此，極低的一般管理成本可能反映不充分競爭和在提供好的銀行服務上投資不足。可見，一般管理成本不是效率的一個明確清楚的檢測方法。

銀行效率的第2個檢測是銀行凈利差，它等於銀行利率收入減去利率支出再除以總資產。盡管許多因素影響利差，較小的利差通常被認為代表較強的競爭和較高的效率。我們獲得了8個國家基於銀行水平的一般管理成本和銀行利差的數據。對每一個國家我們計算了單個銀行的平均值。圖1顯示了較高收入的國家傾向於有較低平均的一般管理成本和較低的平均銀行凈利差。人均GDP與一般管理成本和銀行利差之間的相關（以及P值）進一步證明了人均GDP和銀行效率之間的負相關關系（見表2）。

銀行集中度與人均GDP之間的關系沒有統計上的顯著性。我們以三個最大的銀行資產在總的銀行部門資產中的比重來檢測銀行部門的集中度，並稱之為銀行集中指數。圖1顯示了當從較低收入向較高收入國家銀行移動時，銀行集中度傾向於下降。然而，這種銀行部門集中度的下降在統計上不顯著，如表2所示。

在表1中我們同樣報告了在銀行總資產中外國銀行和公有銀行的份額。當我們移向較高收入國家時（圖1），這兩個檢測都下降了。從表2我們能看出這種關系同樣在統計上是顯著的。

B：跨國股票市場

在較高收入國家，股票市場傾向於較大、更活躍並更有效率。

為檢測市場規模，我們採用了作為GDP份額的市值指標，它等於國內股票價值（在國內股票交易所交易的）與GDP的比率。為檢測市場行為，我們採用了作為GDP份額的交易總價值指標，它等於在國內交易所國內股票的交易市值除以GDP。作為GDP份額的總交易市值檢測相對於經濟規模的股票交易市值，作為GDP份額的總交易市值被經常用來檢測市場流動性，因為它檢測了相對於經濟行為的交易（例如Levine and Zervos,1998）。最後，為檢測市場效率，我們利用了換手率（Turnover ratio），它等於國內股票在國內交易所交易的價值除以國內股票的價值（在國內交易所交易的）。換手率不是效率的一個直接檢測指標，它沒有檢測交易成本。進一步說，換手率是檢測相對於市場規模的股票交易市值，並被經常用作檢測流動性的方法。

如圖2所示，按照收入劃分的四個組別，當我們從最窮的國家移向最高收入的國家組別時，作為GDP份額的市值、作為GDP份額的總交易市值和換手率都上升了。人均GDP與作為GDP份額的總交易市值和換手率之間的相關系數大約都是0.4，並在1%的水平上顯著。人均GDP與市值之間的相關系數接近0.3，並在5%的水平上顯著。在較富裕的國家，股票市場更為發達。在單個國家方面，其排名嚴重依賴於股票市場發展的特定檢測方法。一些國家和一些國家的地區通過任何檢測方法都顯示其股票市場有較好的發展（表1中顯示的澳大利亞、英國、香港、馬來西亞、荷蘭、新加坡、瑞典、瑞士、泰國和美國）；一些國家有大的但流動性差的股票市場，如智利和南非（見表1）；另一些國家有活躍的但小的股票市場，特別值得一提的是韓國和德國。

C：跨國非銀行金融中介

在較富裕國家，保險公司、養老基金以及其它非銀行金融中介佔GDP的份額是較大的。

具體地，我們檢測了保險公司、養老基金、集中性投資計劃（共同基金）、發展銀行以及其它非銀行金融機構發放給私有部門的貸款，以這些機構發放的私有部門的貸款佔GDP的份額來計算。圖3A顯示了在較為富裕的國家，這些非銀行金融中介的每一個檢測值都較大，但當國家變得更富裕時，相對於發展銀行與其它非銀行金融機構，保險公司、養老基金和共同基金的作用上升了（圖3B）。對於人壽保險公司，我們包括了一個另外的規模和兩個另外的行為檢測方法（圖3C）。人壽保險部門的規模，定義為人壽保險公司發放給私人信貸站GDP的百分比，它隨著收入的增加而增加。用保險費/GDP來檢測人壽保險的深度，用人均保險費來檢測人壽保險的密度。結果出現了同樣的模式：高收入國家顯示出人壽保險的深度是中低收入國家的10倍，並且高收入國家的人壽保險密度幾乎比低收入國家的人壽保險密度高100倍。

D：總體效率

在較高收入國家，總體的金融系統變得更大，更活躍並更有效率。

直到現在，我們的分析要麼集中於金融中介，要麼集中於股票市場。這里，我們進行總體金融系統的效率檢測。我們考慮檢測總體金融部門發展的五個方法。首先，我們檢測金融系統的總規模，為做此工作，我們把存款貨幣銀行的國內資產和股票市值加在一起，並除以GDP。Rajan和Zingales(1998)利用了一個同樣的指標去檢測金融部門發展的總體效率。如圖4所示，金融部門的總規模隨著人均GDP的增長而急劇上升，並在1%的水平上顯著相關。

接著，我們考慮了總體金融部門發展的四個檢測方法。在那裡，我們固定—和—匹配（Fix-and-match）了股票市場和銀行業發展的不同檢測方法。我們利用了換手率和總交易市值/GDP來檢測股票市場的流動性。我們把較高的水平解釋為表示更有效運作的股票市場。為在一個廣泛經濟基礎上來測度股票市場的發展，我們寧願要總交易市值/GDP的檢測方法，而不是換手率。總交易市值/GDP檢測相對於經濟規模的交易，而換手率檢測相對於市場規模的交易。因此，一個小的活躍的市場可能有高的換手率和低的總交易市值/GDP。因為我們正在尋求檢測一個國家的企業交易所有權的容易性，用總交易市值/GDP檢測它更為直接。不過，我們利用兩種方法提供了檢測結果。同樣，我們利用一般管理成本（Overhead cost）和銀行凈利差去檢測銀行部門的非效率。這里，我們把這兩者數據的較高水平解釋為銀行運作的較低效率。因此，用每一個股票市場指標除以每一個銀行部門非效率的檢測方法，我們構造了檢測總體金融部門發展的四個檢測方法。

利用金融部門總體效率的檢測方法的結果如圖4中的直方圖所示，國家被劃分為四個組別，較富裕的國家傾向於有更高效率的金融系統。並且所有的檢測都在5%的水平上顯著相關。一些國家在總體金融部門效率方面是突出的。特別地，依據我們偏好的兩個總體金融部門效率的檢測方法（這些方法基於股票市場指標，總交易市值/GDP以及兩個銀行效率的檢測方法：一般管理成本和凈銀行利差），馬來西亞、香港、新加坡、芬蘭、日本、泰國、韓國、英國、美國、瑞士、澳大利亞都被排在非常高的位置。