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范K萨普资金管理特别报导word文档

或许,投机和投资最重大的“秘密”就是适合的资金管理了。

我把资金管理称作“秘密”,是因为看上去很少有人理解它,乃至是那些以此为题目出版了高作的人。

有人管它叫做风险控制,有人管它叫做分散化,还有人管它叫做如何“智慧”地投资。

但是,资金管理之所以是投机和投资成功的关键,是基于如此一个简单的原因:

它是算法——那个告知你某个特定的头寸“该有多大”的算法。

有很多心理上的成见妨碍了人们成立资金管理方式。

除此之外还有一些更实际的因素,比如还不曾了解资金管理,或没有足够大的资金规模来实践资金管理。

这篇特别报导将对资金管理这一主题做通盘介绍,而且展示各类各样的资金管理模型。

这篇报导可能会是你从未有过的最大的收获,希望你喜欢。

文中所利用的资料错综复杂,我并无试图对其简单化。

但是,你会发觉所有的示例都值得仔细体会,直到你掌握了它们。

范·K·萨普博士

第一部份

约翰患上了轻微的弹震症(一种战争综合症),那是因为在过去三天里,他赔掉了账户上70%的钱。

他已经吓懵了,但还坚信能够把输掉的钱赢回来,毕竟在这次惨败之前他赚过几乎200%,此刻账户上还有4500美元。

你能给约翰什么建议吗?

你的建议应该是,“马上离开市场,你已经没有足够的钱来投机了。

”但是,普罗公共往往试图在市场上来一次大屠戮,把5000或10000美元在一年之内变成100万美元。

奇迹发生的可能性很小,反过来,爆仓则几乎是确定的。

拉尔夫·文斯(RalphVince)对四十位博士做过一次实验。

他排除统计学学位和与交易相关的学位,未对其他学位做限制。

这四十个博士学位取得者各自坐在一台电脑钱玩模拟赌局,初始资金是10000美元,有100次交易机缘,每次的胜率是60%。

赢了就取得投注金额,输了就失去投注金额。

在拉斯维加斯你可找不到这么好的赌局,那么你猜猜有多少博士在100次投注以后赢了钱?

当结果被列示出来时,只有两个人赚了,其他38个人赔了。

想象一下,在一个拉斯维加斯从不曾有过的获胜概率如此之高的游戏中,95%的人赔了钱。

为何?

因为他们相信赌徒谬论,致使糟糕的资金管理。

假设你开始的时候投注1000美元,很倒霉,下注三次连输三次——这很有可能。

此刻你还剩7000美元了,你在想,“我已经连输三次了,所以下一次必然能赢。

”这就是赌徒谬论,因为你下次赢的概率仍是60%。

但你仍是决定这一次下注3000美元,因为你深信这次能赢。

糟糕,这次又输了,此刻你还剩4000美元了。

就整个游戏而言,你赢钱的概率大大下滑了,接下来要获取150%的收益率才能扭亏为盈。

连输四次的概率很小————但在100次投注的赌局中极可能发生。

还有另一种爆仓的方式。

假设每次投注2500美元,连输三次以后还剩2500美元,接下来要赚300%才能回本,所以他们极可能做不到回本而是爆仓。

在这两个例子中,如此具有优势的赌局都没能赚到钱,是因为承担的投注风险太大了。

过大的风险承担有心理上的原因——贪婪,不知道概率,乃至是自毁偏向。

但是,纯粹从数学上讲,他们的损失是因为投入了太多的风险资金。

对于进入投资市场的公共,典型的普遍情形是资金不足。

50000美元以下的资金量已经很小了,但他们平均的资金量只有5000到10000美元。

结果就是资金规模过小致使了糟糕的资金管理,账户规模决定了失败的数学概率超级高。

资金回撤幅度

返本所需收益

5%

%

10%

%

15%

%

20%

25%

25%

33%

30%

%

40%

%

50%

100%

60%

150%

75%

300%

90%

900%

表格1:

资金回撤以后再要返本所需的收益

表格1列示了在各类幅度的资金回撤以后(Drawdown)回本需要实现的收益率。

资金回撤20%之内,不需要太多的相应收益率就可以将资金返本。

40%的资金回撤就需要%的收益率来返本,50%的损失需要100%的收益率,超过50%的损失就需要实现一个庞大的、很难实现的收益率才能返本了。

如你所见,投注过重而且输掉以后,再要返本的概率是渺茫的。

管理他人的钱

在期货交易界,当交易账户规模缩水,被叫做资金回撤。

假设你在8月15日开设了一个50000美元的账户,一个半月之内,收益直线上升,到了9月30日,达到了80000美元,也就是60%的收益率。

那个进程中,你可能一直维持一样的持仓。

依照业内专业做法,你的头寸的“市值”被标记在月末报表上,呈送给了客户,表明他们的账户此刻价值几何。

此刻咱们假设你的头寸从10月6号开始出现损失,到了10月14号你结清了头寸,账户上此刻还有60000美元。

咱们假设到了10月底,仍然是60000美元,虽然这有点让人难受。

那么咱们能够说,你有了一个峰谷资金回撤(Peak-to-troughDrawdown)(波峰是80000美元,波谷是60000美元),回撤幅度是20000美元或说25%。

虽然发生了资金回撤,但整体上来讲你的交易是赚钱的。

不过别以为你的客户感觉资金回撤无所谓,他们会以为是你让他们赔了20000美元或是赔了25%。

此刻咱们假设你又做了赔钱的交易,胜败乃兵家常事嘛。

假设在第二年的8月30号,你的交易账户上有52000美元,此前未能再达到80000美元,此刻你的峰谷回撤是28000美元,或说35%。

到目前为止,用业内的行话来讲,你实现了4%的年度收益率,同时被贴上了一个标签,上面写着峰谷回撤35%。

讽刺的是,很多时候资金回撤不过就是赔了从市场上赚来的钱,你只不过回吐了一部份利润。

但是,你仍旧会被以为是一个糟糕的投资领导人。

峰谷回撤成了你一生都揭不掉的标签,标明你曾经给客户带来过什么。

想一想你的客户是怎么看这件事的——眼睁睁地看着28000美元消失了,这真是一笔大损失,如果在10月1号撤出,本来能够挣到那28000美元的。

衡量交易表现的一个简单指标就是报酬-风险比率(reward-to-riskratio)。

报酬通常利用年度收益率衡量,在咱们假设的情形中,你第一年的年度收益率是4%。

风险通常就利用峰谷回撤来衡量,在咱们的假设中,你的峰谷回撤是35%。

于是,你的交易表现表现为报酬-风险比率4/35,换算为小数是——这真是一个糟透了的结果。

典型情形下,你愿意看到2或更高的报酬-风险比率。

举个例子,若是你的初始资金是50000美元,到年度结束上升到58000美元,你就有了一个16%的年度收益率。

假设在此进程中,资金升值到53000美元时有过一个资金回撤,回撤到52000美元,然后就一直涨到了58000美元,这意味着你的峰谷回撤是(1000美元的回撤占波峰53000美元的比率)。

于是,你的报酬-风险比率达到了让人另眼相看的。

就因为如此一个比率,人们就像羊群一样涌向你,抢着把钱塞到你手里。

让咱们再换一个视角,若是这50000美元是你自己的,你会怎么评判这两个场景,第一个场景是获利2000美元,最大回吐了28000美元,第二个场景是获利8000美元,最大回吐了1000美元。

假设你不知足于16%的收益率,你想要40%-50%。

在第一个场景中,你在一个半月之内就取得了60%,你感觉一年之内还能重复如此几回。

为了实现那个目标,即便回吐了全数或大部份利润也在所不吝。

你可能不是一个好的投资领导人,可是只要你能咽的下如此的资金回撤,你就可以够使自己的账户最快速的增值。

包括这两个挣了钱的场景和数不胜数的赔钱的场景,利用的可能都是一样的交易系统。

你能够以最高报酬-风险比率为目标,也能够利用最高收益为目标,或你也能够超级的狂野,就像那些拉尔夫·文斯赌局中的博士一样,投重注在每一次可能的机缘上。

超级有趣,一项研究(Brinson,Singer,andBeebower,1991)显示,82家大型养老金10年期的经营中,资金管理(在此研究中称为资产配置)解释了%的收益回报不同。

这项研究还显示了经营计划的设计者所做的投资决策中,选择资产配置领域和机会,只能解释还不到10%的收益不同。

结论很明显,资金管理是交易和投资决策中的临界因素。

此刻你明白资金管理的重要性了。

让咱们看看众多的资金管理模型,以便让你明白资金管理是如何运作的。

许多例子都是期货市场中的,但资金管理模型能够专门好的作用在任何投资领域,当例子中说到一份合约或一个交易单位或100股时,他们实际上能够看成一回事来处置。

资金管理的概念

我以为,资金管理是交易系统中最明确的部份。

很多专业的和大多数业余投资者,并非睬解其重要性。

事实上,我最近出席了一个研讨会,会上给客户教学投资方式的股票经纪人也一样不知道资金管理。

整个研讨会仍是很不错的,但资金管理——咱们即将给它做概念——根本就没有被提到。

研讨会上的一个发言人的确提及了资金管理,但他所讲的内容和今天咱们所说的资金管理根本不沾边儿。

在他发言结束时,我问道,“你所说的资金管理是什么意思?

”他回答道,“这是一个专门好的问题,我以为是如何做出交易决策。

因为资金管理是差的表现和好的表现的区别所在,即走向破产和取得成功的区别所在,所以我在此做出概念,请谨记:

“资金管理是你的交易系统中,告知你‘多少’的那一部份。

在某一时刻持有‘多少’仓位,愿意承担‘多少’风险。

除你的心理原因,这是你最应该把握的关键的投资准则。

那个准则之所以关键,是因为“多少”那个问题决定了你的潜在损失和可能收益。

而且,你需要把投资机缘扩展到很多其他不同的合约和商品,均衡持仓中每一个品种的风险暴露,使它们都有机缘为你赚钱。

当我读杰克·史瓦格的《市场奇才》时,我专门好奇,他在采访那些世界顶尖交易员时,他们都提到了资金管理。

下面是一些引用:

“风险管理是最重要的,这是要好好理解的第一件事。

轻仓,轻仓,再轻仓,这是我的第二条建议。

不论你对成立一个适合头寸有什么样的想法,先砍掉一半仓位再说。

——BruceKovner”

“不要在任何一次交易中承担超过你所有权益的1%的风险。

超过1%,我和其他任何一个人没有任何不同。

维持稳固的低风险是绝对的关键。

——LarryHite”

“在极少的稍纵即逝的赚大钱的机缘出现之前,你必需要最小化损失,尽可能保留资本。

在不够好的交易中失去资本是你承担不起的。

——RichardDennis”

专业赌徒会参与期望值很低乃至是负期望值的赌局,他们利用技能和知识获取一点点数学期望优势。

这些人超级清楚的明白资金管理是成功的关键。

赌徒的资金管理划分为两类系统——鞅系统和反鞅系统。

鞅系统在输的情形发生时增加投注。

比如在轮盘赌上赌红黑,你所投注的一美元,对你来讲就意味着一美元的损失或收益,你的每一次投注的胜率略低于50%。

可是按照鞅系统的思想,你有一个利用资金管理赚钱的机缘。

鞅系统假设,你在持续输掉以后,终归会赢。

那个假设没有错,你终归会赢。

依照那个思路,你开始的时候每次投注一美元,若是输了就翻倍投注,当小球终于落在了你投注的颜色上,这整个连续串投注就可以博得一美元。

听上去符合逻辑。

实际上,你也的确会赢,并取得一美元。

但在利用鞅系统时,有两个不利因素与你作对。

第一,出现连续串的输是有可能的,尤其是对你来讲的获胜期望小于50%的赌局。

举个例子,在持续1000次投注中,持续10次失败是很有可能,实际上,持续1五、16次失败的可能也不小。

一旦你连输10次,你就要为了1美元的收益下注2048美元。

若是这第11次投注也失败了,你就要为了这一美元的收益投注4096美元。

你的报酬-风险比率是1-4096

1000次投注中

连错次数

发生几率

10

%

11

%

12

%

13

%

14

%

15

%

16

%

17

%

18

%

19

%

20

%

(译者:

那个表格是我为了让读者理解的更形象而加的,原文中没有。

第二,在赌场中设有投注限制。

赌桌上的最小筹码是一美元,而最大的投注被设定为不能超过50或100美元。

于是乎,鞅系统的投注方式,也就是输了就翻倍下注,就不起作用了。

反鞅系统,在你赢了以后加码,却是起作用的。

伶俐的赌徒明白赢了以后按必然程度加码,这一技能在投资交易中也是起作用的。

这种资金管理系统要求你在成功挣到钱的以后增加头寸规模,对赌博,投机,投资都是如此。

资金管理的目的是告知你,在给定的资金规模情形下,应该持有多少交易单位(股票数或合约数)。

举个例子,一个资金管理决策或许会是,你没有足够多的钱持有新头寸,因为新头寸风险太大。

资金管理允许你,通过决定在开仓时承担多少份合约的风险暴露,从而决定每一持仓的规模,来制定自己个性化的报酬和风险属性。

资金管理还帮忙你均衡投资组合中各个组成部份的风险。

有些人以为他们通过“设定止损”在“管理资金”。

如此一个停止交易的指令,比如说损失了1000美元以后就结清头寸出场,并无回答你“该持有多少”如此一个问题,所以这也没有管理你的资金。

由损失的数额来决定何时结清头寸,和,由资金管理来决定承担必然的风险,是两码事。

你能够利用的资金管理策略有很多。

接下来的部份里,你将学习到不同的策略,他们都很有效。

有些可能会比另一些更适合你的投资风格。

有些可能和股票交易配合的专门好,其他可能是为期货交易设计的。

所有这些都是反鞅系统的策略,只有在资金增加的情形下才会增加头寸规模。

所利用的材料有点复杂,但是,我已经尽可能避免利用数学表达式,而且对每一个策略给出了清楚的例子。

所以,你只需要仔细阅读材料,并反复钻研,直到弄懂为止。

资金管理模型

下面将要介绍的所有模型都利用了如此一个概念,权益额(Equity,译者注:

这里利用了会计学中的语言,将可用资金称为权益——Equity,因为本文内容中的那个概念与常见的译法“资金量”有所区别。

)。

肯定权益额有三种方式,若是不弄清楚这些方式,利用这些模型的时候就容易弄混。

每一种不同的权益额的肯定方式对于模型的输出结果,风险暴露和收益,有不同的影响。

这三种方式别离是核心权益法(CoreEquityMethod),总权益法(TotalEquityMethod),抵减总权益法(ReducedTotalEquityMethod)。

核心权益法很简单。

当你成立新头寸的时候,就直接利用资金管理模型输出的结果,然后把新头寸占用的资金从权益中减去。

若是你有四个头寸,那你的核心权益额是你的初始权益减去四个头寸的各自占用资金。

让咱们假设你的初始资金是50000美元,你为每一个头寸配置10%的权益。

第一个头寸配置5000美元,然后你的核心权益额还剩45000美元,下一个头寸配置4500美元,核心权益额还剩40500,下一个头寸配置4050美元,如此你的核心权益额还剩36450美元。

于是,你拥有36450美元的核心权益额和三个头寸。

换句话说,核心权益法不断收缩你的配置金额,直到某一个头寸被结清。

每一个新头寸的规模都是按照现有的核心权益额计算的。

总权益法一样很简单,你的权益总额由你所有账户上的现金和未结清的头寸的价值加总得出。

举例,假设你有40000美元现金,有一个15000美元的头寸,一个7000美元的头寸,和一个赔了2000美元的头寸。

那么你的权益总额就是现金加上所有这些未结清的头寸的价值,也就是60000美元(40000+15000+7000-2000)。

抵减总权益法能够视为是上面两种方式的结合。

像核心权益法那样,权益和新头寸也是在不断收缩的,不同点是,头寸的收益,或移动跟踪止损带来的风险的降低,将会被加回到权益额中。

所以抵减总权益就是核心权益加上头寸的盈利或移动止损线所降低的风险暴露。

(也有人管抵减总权益法叫做抵减核心权益法,ReducedCoreEquityMethod,可是我感觉那个叫法并非形象,所以我仍是叫它抵减总权益法)。

此刻展示一下它是如何计算的。

假设你有一个50000美元的账户,你开设了一个5000美元规模的头寸,这时候核心权益是45000美元。

假设你的商品头寸发生了有利的价钱转变,价钱上涨了2000美元,于是你向对你有利的方向移动了止损线,此刻你已经将头寸的风险从最初的5000美元降低到只有3000美元,所以你的抵减总权益是47000美元。

第二天,价钱下跌了1000美元,可是你的抵减总权益仍是47000美元,因为你设定的止损没有变,你的风险没有更多的暴露,所以,只有在因为价钱发生了有利变更而改变止损线的时候,你的抵减权益额才会发生转变。

固然,结清头寸也会让权益额转变。

假设此刻你利用4000美元成立第二个头寸,第一个头寸的价值已经进一步上升,你的止损线已经向上移动了11000美元。

现在你的抵减总权益就是50000美元减去第二个头寸的初始规模4000美元,再加上第一个头寸的锁定收益11000美元,结果是57000美元。

下面要介绍的模型都是按照你的权益额来决定头寸规模的。

所以,每一种肯定权益额的方式都会致使不同的权益计算结果。

通常我选择总权益法来计算权益额,在下面的讨论中,若是利用了其他的方式,我会在使历时特别指出。

模型一:

每一固定金额交易一个单位模型

大体上来讲,这种方式通过“1单位/X美元”来告知你“该做多少”。

比如你会按照你的总权益额,通过“1手/50000美元”来做决定。

着手开始交易的时候,你可能没有听说过资金管理,或从一些作者都不知道资金管理的书上听说过一点。

绝大多数书中讨论的资金管理实际上是分散化投资或收益优化。

关于系统开发或技术分析的书乃至从来就没有包括这一部份的内容。

结果就是,大多数交易者无处寻得这一投机技能中最重要的部份。

于是,两眼一摸黑,你就开设了一个20000美元的交易账户,而且决定,一旦获取一个入场建仓信号就开始一手交易,交易什么都无所谓。

若是你足够幸运,接下来你的帐户增加到了40000美元,于是你决定开始交易两手。

这么看来,大多数交易者的确能够利用那个模型实施资金管理,因为它足够简单而且回答了“该做多少”那个问题。

每一固定金额交易一个单位模型有一个益处,你从来不会因为一个交易机缘风险太大而拒绝它。

举一个我最近听说的例子,关于两个商品期货基金领导(CTA)。

其中一个依照1手合约/50000美元来交易。

另一个以权益额的3%为风险上限来交易,风险暴露从不超过那个标准。

不久前,他们面对日元期货的交易机缘。

第一个基金领导建仓一手,无所谓风险,建仓就是了。

日元随后发生了一个庞大幅度的波动,那个基金领导获取了他的基金从未经历过的最大单月收益额,一个月收益20%。

另一个基金领导却没有动作,虽然他能够支配100000美元,可是参与交易将面临超过3%的风险上限,所以他那个月没有获利。

固然,也能够反过来看这件事,若是做错了方向,第一个基金领导会赔上一大笔,第二个基金领导却不会有损失。

为了查验所有这些系统的效果,我利用同一个交易策略,在同一时刻段内交易同一商品交易。

这是一个55天的通道冲破策略,也就是,冲破了55天的高价就入场做多,反之就做空,止损指令利用反方向上的21天通道的跟踪止损。

再解释的清楚一点,若是成立了多头头寸,而价钱打到了21天的最低价,离场;反过来,若是成立了空头头寸,价钱打到了21天的最高价,离场。

天天都从头计算新的止损价钱,止损线只向对你有利的方向移动,降低风险,锁定收益。

若是有足够的资金,如此的冲破策略产生的收益能超过市场平均水平。

对本文中所有系统的查验,都是通过1000000美元的初始权益额,投资于10种商品期货市场,历时从1981年到1991年的11年。

本文中所有的系统测试都是基于上面那个55/21天通道冲破策略,在一样的期货市场上,经历一样的时段。

所有的表格列示结果的不同,都是因为利用不同的资金管理模型造成的。

表格2展示了本策略利用资金管理模型一的结果。

每x美元权益额交易一手合约(美元)

利润()美元

未能成交的交易机会(次)

年收益(%)

追加保证金通知次数

最大资金回撤幅度(%)

100000

5,034,533

0

0

90000

6,207,208

0

0

80000

7,725,361

0

0

70000

10,078,968

0

0

60000

13,539,570

0

0

50000

19,309,155

0

0

40000

27,475,302

0

0

30000

30,919,632

0

0

20000

(1,685,271)

402

1

表格2:

利用1手/x美元头寸规模肯定模型的55/21天通道冲破策略结果

注意x取值20000美元(每20000美元成立1手合约)造成了爆仓。

x取值30000美元,你不能不忍受80%的资金回撤。

若是你想避免超过50%的资金回撤,x取值至少是70000美元。

要想公正的评价这种资金管理模型,你必需用它的表现和其他模型的表现做对比(见表格3和表格5)。

虽然咱们承认每一固定金额交易一个单位模型具有总能够入市交易的长处,但我以为他还不够好,因为1.各类交易合约有所不同;2.小额的初始资本很难快速提高交易规模。

实际上,那个模型对小额资本的头寸调整作用很小。

接下来揭露这两个方面。

第一,合约之间不同专门大。

比如你是期货交易者,决定要把50000美元投资于20种商品合约,所利用的最大体的资金管理策略是,只要那个范围内的商品发出了入场信号,就建仓一手。

假设国债和玉米都发出了信号,你的资金管理策略就让你各建仓一手。

1995年8月,长期国债期货的价钱是112美元,一手合约就控制价值112000美元的国债。

日波动幅度是,若是市场超某个方向运动三倍日波动幅度,你就赚到或赔掉2325美元。

对比玉米合约,一手合约控制价值15000美元的玉米,三倍的日波动幅度不过就是赚到或赔掉550美元。

所以你的账户损益的80%由依赖国债期货的表现,只有20%由玉米期货的表现决定。

有人或许会说,玉米合约也曾经猛烈波动而且价值很高。

可是这不会再发生了。

你要以眼前发生的情形来决定如何给交易机缘分派资金。

依照此刻的数据,玉米的影响只是国债的20%。

第二,无法快速增加头寸规模。

利用反鞅系统的目的就是为了在你盈利以后增加头寸规模。

当你每50000美元交易一手合约,而且只有50000美元的时候,就只能等到权益额翻倍的那天才能增仓。

持续盈利以后增仓的效率太低了。

实际上对于50000美元来讲,如此的资金管理模型根本就没有发挥作用。

部份的解决办法是以一百万美元为最小账户限额。

若是你愿意如此做,当你的权益额通过20手合约(1手/5万)增加了5%,你就可以够增仓第21手了。

利用资金管理的另一个目的是衡量机缘和风险。

你希望可交易的每种合约都能有机缘为你挣钱,也希望把风险分散到它们中间去。

平均分派资金和风险,毫无疑问是基于如此一个假设的:

你所参与的每一个交易都具有一样的获利可能。

你或许有某些方式,能够肯定一些交易比其他一些挣到钱的可能性高,若是是如此,那你就会希望有一个资金管理模型能够在预期获利可能性高的交易中仓位更重——哪怕是很主观的。

但是,本文接下来的内容中,咱们假设了所有的可供交易合约都有一样的成功可能性。

这也是你选择它们的原因。

每一固定金额交易一个单位模型,在我眼里,并无为你做到平均分派资金和风险。

可是能够做到均衡投资组合中各个元素的模型有很多,包括为组合中的每一元素限定等量的1.标的物价值;2.保证金占用;3.波动幅度;4.风险额(触发止损造成的损失额)。

模型二:

价钱等值(无杠杆品种)/杠杆等值(有杠杆品种)模型

价钱等值模型适用于股票或其他典型的无杠杆品种。

模型通过将你的资本划分为等值的五份或十份来告知你“该交易多少”。

对每一份别离计算购买单位的数量。

比如,你有50000美元,将其划分为五份10000美元。

于是,你能够购买价值10000美元的A证券,价值10000美元的B证券,价值10000美元的C证券,等等。

你或许买了每股

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