大数据在期货（大数据在期货公司的发展）

证监会对股票期货交易如何监管？

证券会对股票期货交易如何监管？

股票期权属于现货期权中金融期权的一种，包括个股期权和 ETF 期权

②，股票期权交易则是指采用公开的集中交易方式或者中国证券监督管理委员会批准的其他方式进行的以股票期权合约为交易标的的交易活动。

③股票期权交易是按照股票期权合约的约定进行的，如果合约约定的是买入股票的权利则称为认购期权，如果约定的是卖出股票的权利则称为认沽期

股票期权交易流程及规则备贺御

第一步：股票期权开户。

参与期权交易必先到股票期权经营机构开立账户，目前明确开放股票期权经纪业务的有证券公司和期货公司

②，目前，股票期权开设账户的条件出于防范风险的考虑设定得较为严苛，一有资产：申请开户时托管在经营机构的上一交易日日终的证券市值与资金账户可用余额（不含通过融资融券交易融入的资金或证券），合计不低于人民币 50 万元；二有经验：投资者在开户前需有 6 个月的融资融券或金融期货交易经验；

三有知识：通过交易所认可的相应等级知识测试；四有交易所认可的期权模拟交易经历；五抗风险；同时，不存在严重不良诚信记录，不存在法律、法规、规章和本所业务规则禁止或者限制从事期权交易的情形。

第二步：交易指令下达拍好。交易指令下达亦有程序，投资者既可以通过远程交易系统直接将指令下达到交易所仿岩的主机撮合系统，也可以向经营机构下达，经营机构将接受到的指令传达到交易所的交易大厅，由出市代表执行该指令。市价或现价、买入或卖出、开仓或平仓、数量、合约到期月份、执行价格、标的物、期权种类、有保护或无保护等是一项指令一般包含的内容。

第三步：撮合和成交。在撮合成交方面，期权交易与期货交易并无区别，都是计算机按照价格优先、时间优先的原则进行。在相同前提下，如品种、期权类型、执行价格、到期月份相同的情形下，期权买方所出权利金越高、下达指令的时间越早就越优先成交，期权卖方愿意接受的权利金越低、下达指令的时间越早就越优先成交。

大数据在金融行业的应用与挑战

大数据在金融行业的应用与挑战

A 具有四大基本特征

金融业基本是全世界各个行业中最依赖于数据的，而且最容易实现数据的变现。全球最大的金融数据公司Bloomberg在1981年成立时“大数据”概念还没手卜中有出现。Bloomberg的最初产品是投资市场系统（IMS），主要向各类投资者提供毕山实时数据、财务分析等。

随着信息时代降临，1983年估值仅1亿美元的Bloomberg以30%股份的代价换取美林3000万美元投资，先后推出Bloomberg Terminal、News、Radio、TV等各类产品。1996年Bloomberg身价已达20亿美元，并以2亿美元从美林回购了10%的股份。2004年Bloomberg在纽约曼哈顿中心建成246米摩天高楼。到2008年次贷危机，美林面临崩盘，其剩余20%的Bloomberg股份成为救命稻草。Bloomberg趁美林之危赎回所有股份，估值跃升至225亿美元。2016年Bloomberg全球布局192个办公室，拥有1.5万名员工，年收入约100亿美元，估值约1000亿美元，超过同年市值为650亿美元的华尔街标杆高盛。

大数据概念形成于2000年前后，最初被定义为海量数据的集合。2011年，美国麦肯锡公司在《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》报告中最早提出：大数据指大小超出典型数据库软件工具收集、存储、管理和分析能力的数据集。

具体来说，大数据具有四大基本特征：

一是数据体量大，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。

二是数据类别大，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。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据。

三是处理速度快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是数据的真实性高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴起，传统数据源的局限被打破，信息的真实性和安全性显得极其重要。

而相比其他行业，金融数据逻辑关系紧密，安全性、稳定性和实时性要求更高，通常包含以下关键技术：数据分析，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等，主要用于客户信用、聚类、特征、营销、产品关联分析等；数据管理，包括关系型和非关系型数据、融合集成、数据抽取、数据清洗和转换等；数据使用，包括分布式计算、内存计算、云计算、流处理、任务配置等；数据展示，包括可视化、历史流及空间信息流展示等，主要应用于对金融产品健康度、产品发展趋势、客户价值变化、反洗钱反欺诈等监控和预警。

B 重塑金融行业竞争新格局

“互联网+”之后，随着世界正快速兴起“大数据+”，金融行业悄然出现以下变化：

大数据特征从传统数据的“3个V”增加到“5个V”。在数量（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）基础上，进一步完善了价值（Value）和真实性（Veracity），真实性包括数据的可信性、来源和信誉、有效性和可审计性等。

金融业按经营产品分类变为按运营模式分类。传统金融业按经营产品划分为银行、证券、期货、保险、基金五弊腊类，随着大数据产业兴起和混业经营的发展，现代金融业按运营模式划分为存贷款类、投资类、保险类三大类别。

大数据市场从垄断演变为充分市场竞争。全球大数据市场企业数量迅速增多，产品和服务的差异增大，技术门槛逐步降低，市场竞争日益激烈。行业解决方案、计算分析服务、存储服务、数据库服务和大数据应用成为市场份额排名最靠前的五大细分市场。

大数据形成新的经济增长点。Wikibon数据显示，2016年，全球大数据硬件、软件和服务整体市场增长22%达到281亿美元，预计到2027年，全球在大数据硬件、软件和服务上的整体开支的复合年增长率为12%，将达到大约970亿美元。

数据和IT技术替代“重复性”业务岗位。数据服务公司Eurekahedge通过追踪23家对冲基金，发现5位对冲基金经理薪金总额为10亿美元甚至更高。过去10年，靠数学模型分析金融市场的物理学家和数学家“宽客”一直是对冲基金的宠儿，其实大数据+人工智能更精于此道。高盛的纽约股票现金交易部门2000年有600名交易员而如今只剩两人，其任务全由机器包办，专家称10年后高盛员工肯定比今天还要少。

美国大数据发展走在全球前列。美国政府宣称：“数据是一项有价值的国家资本，应对公众开放，而不是将其禁锢在政府体制内。”作为大数据的策源地和创新引领者，美国大数据发展一直走在全球最前列。自20世纪以来，美国先后出台系列法规，对数据的收集、发布、使用和管理等做出具体的规定。2009年，美国政府推出Data.gov政府数据开放平台，方便应用领域的开发者利用平台开发应用程序，满足公共需求或创新创业。2010年，美国国会通过更新法案，进一步提高了数据采集精度和上报频度。2012年3月，奥巴马政府推出《大数据研究与开发计划》，大数据迎来新一轮高速发展。

英国是欧洲金融中心，大数据成为其领先科技之一。2013年，英国投资1.89亿英镑发展大数据。2015年，新增7300万英镑，创建了“英国数据银行”data.gov.uk网站。2016年，伦敦举办了超过22000场科技活动，同年，英国数字科技投资逾68亿英镑，而收入则超过1700亿英镑。另外，英国统计局利用政府资源开展“虚拟人口普查”，仅此一项每年节省5亿英镑经费。

C 打造高效金融监管体系

大数据用已发生的总体行为模式和关联逻辑预测未来，决策未来,作为现代数字科技的核心，其灵魂就是——预测。

侦测、打击逃税、洗钱与金融诈骗

全球每年因欺诈造成的经济损失约3.7万亿美元，企业因欺诈受损通常为年营收额的5%。全球最大软件公司之一美国SAS公司与税务、海关等政府部门和全球各国银行、保险、医疗保健等机构合作，有效应对日益复杂化的金融犯罪行为。如在发放许可之前，通过预先的数据分析检测客户是否有过行受贿、欺诈等前科，再确定是否发放借贷或海关通关。SAS开发的系统已被国际公认为统计分析的标准软件，在各领域广泛应用。英国政府利用大数据检测行为模式检索出200亿英镑的逃税与诈骗，追回了数十亿美元损失。被福布斯评为美国最佳银行的德克萨斯资本银行（TCBank），不断投资大数据技术，反金融犯罪系统与银行发展同步，近3年资产从90亿美元增至210亿美元。荷兰第三大人寿保险公司CZ依靠大数据对骗保和虚假索赔行为进行侦测，在支付赔偿金之前先期阻断，有效减少了欺诈发生后的司法补救。

大数据风控建立客户信用评分、监测对照体系

美国注册舞弊审核师协会（ACFE）统计发现，缺乏反欺诈控制的企业会遭受高额损失。美国主流个人信用评分工具FICO能自动将借款人的历史资料与数据库中全体借款人总体信用习惯相比较，预测借款人行为趋势，评估其与各类不良借款人之间的相似度。美国SAS公司则通过集中浏览和分析评估客户银行账户的基本信息、历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎（如搜索到该客户从新出现的国家为特有用户转账，或在新位置在线交易等），进行实时反欺诈分析。

美国一家互联网信用评估机构通过分析客户在Facebook、Twitter等社交平台留下的信息，对银行的信贷和投保申请客户进行风险评估，并将结果出售给银行、保险公司等，成为多家金融机构的合作伙伴。

D 数据整合困难

应用经济指标预测系统分析市场走势

IBM使用大数据信息技术成功开发了“经济指标预测系统”，该系统基于单体数据进行提炼整合，通过搜索、统计、分析新闻中出现的“新订单”等与股价指标有关的单词来预测走势，然后结合其他相关经济数据、历史数据分析其与股价的关系，从而得出行情预测结果。

追踪社交媒体上的海量信息评估行情变化

当今搜索引擎、社交网络和智能手机上的微博、微信、论坛、新闻评论、电商平台等每天生成几百亿甚至千亿条文本、音像、视频、数据等，涵盖厂商动态、个人情绪、行业资讯、产品体验、商品浏览和成交记录、价格走势等，蕴含巨大财富价值。

2011年5月，规模为4000万美元的英国对冲基金DC Markets，通过大数据分析Twitter的信息内容来感知市场情绪指导投资，首月盈利并以1.85%的收益率一举战胜其他对冲基金仅0.76%的平均收益率。

美国佩斯大学一位博士则利用大数据追踪星巴克、可口可乐和耐克公司在社交媒体的围观程度对比其股价，证明Facebook、Twitter和 Youtube上的粉丝数与股价密切相关。

提供广泛的投资选择和交易切换

日本个人投资理财产品Money Design在应用程序Theo中使用算法+人工智能，最低门槛924美元，用户只需回答风险承受水平、退休计划等9个问题，就可使用35种不同货币对65个国家的1.19万只股票进行交易和切换，年度管理费仅1%。Money Design还能根据用户投资目标自动平衡其账户金额，预计2020年将超过2万亿美元投资该类产品。

利用云端数据库为客户提供记账服务

日本财富管理工具商Money Forward提供云基础记账服务，可管理工资、收付款、寄送发票账单、针对性推送理财新项目等，其软件系统连接并整合了2580家各类金融机构的各类型帐户，运用大数据分析的智能仪表盘显示用户当前财富状况，还能分析用户以往的数据以预测未来的金融轨迹。目前其已拥有50万商家和350万个体用户，并与市值2.5万亿美元的山口金融集团联合开发新一款APP。

为客户定制差异化产品和营销方案

金融机构迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体画像，从而对细分客户进行精准营销、实时营销、智慧营销。

一些海外银行围绕客户“人生大事”，分析推算出大致生活节点，有效激发其对高价值金融产品的购买意愿。如一家澳大利亚银行通过大数据分析发现，家中即将诞生婴儿的客户对寿险产品的潜在需求最大，于是通过银行卡数据监控准妈妈开始购买保胎药品和婴儿相关产品等现象，识别出即将添丁的家庭，精准推出定制化金融产品套餐，受到了客户的积极响应，相比传统的短信群发模式大幅提高了成功率。

催生并支撑人工智能交易

“量化投资之王”西蒙斯被公认为是最能赚钱的基金经理人，自1988年创立文艺复兴科技公司的旗舰产品——大奖章基金以来，其凭借不断更新完善的大数据分析系统，20年中创造出35%的年均净回报率，比索罗斯同期高10%，比股神巴菲特同期高18%，成为有史以来最成功的对冲基金，并于1993年基金规模达2.7亿美元时停止接受新投资。在美国《Alpha》杂志每年公布的对冲基金经理排行榜上，西蒙斯2005年、2006年分别以15亿美元、17亿美元净收入稳居全球之冠，2007年以13亿美元位列第五，2008年再以25亿美元重返榜首。

推动金融产品和服务创新

E 面临三大挑战

目前，全球各行业数据量的增长速度惊人，在我国尤其集中在金融、交通、电信、制造业等重点行业，信息化的不断深入正在进一步催生更多新的海量数据。

据统计，2015年中国的数据总量达到1700EB以上，同比增长90%，预计到2020年这一数值将超过8000EB。以银行业为例，每创收100万元，银行业平均产生130GB的数据，数据强度高踞各行业之首。但在金融企业内部数据处于割裂状态，业务条线、职能部门、渠道部门、风险部门等各个分支机构往往是数据的真正拥有者，缺乏顺畅的共享机制，导致海量数据往往处于分散和“睡眠”状态，虽然金融行业拥有的数据量“富可敌国”，但真正利用时却“捉襟见肘”。

数据安全暗藏隐患

大数据本质是开放与共享，但如何界定、保护个人隐私权却成为法律难题。大数据存储、处理、传输、共享过程中也存在多种风险，不仅需要技术手段保护，还需相关法律法规规范和金融机构自律。多项实际案例表明，即使无害的数据大量囤积也会滋生各种隐患。安全保护对象不仅包括大数据自身，也包含通过大数据分析得出的知识和结论。在线市场平台英国Handshake.uk.com就尝试允许用户协商个人数据被品牌分享所得的报酬。

人才梯队建设任重道远

人才是大数据之本。与信息技术其他细分领域人才相比，大数据发展对人才的复合型能力要求更高，需要掌握计算机软件技术，并具备数学、统计学等方面知识以及应用领域的专业知识。

期货大数据跟庄软件真假

小心！你手机里的期货交易app可能是假的！

2022-04-14 11:14

想进行投资

所以选择期货交易平台app

可是应用市场里的app

都是值得信赖的吗？

案情简介

何某与陈某两人共同经营公司亏损。为挽回损失，二人商议以公司的名义设立虚拟期货交易平台吸引客户入金交易，从中牟利。何某联系李某（另案处理）搭建虚假的期货交易平台。

2020年7月底，经过反复测试，“七七外讯”虚假期货交易滚尘平台在苹果手机应用市场上架。这个APP通过通道连接美国纽交所期货交易数据并同步更新，以此来博取客户的信任，公司业务员通过电话、微信推广等方式吸引客户注册入金，提供25倍至100倍的交易杠杆，以原油、白银、黄金等期货产品与客户进行对赌交易，并收取千分之二的建仓手续费、千分之一的持仓过夜费，在亏损达到本金80%后强行平仓，实行无负债结算制度。

截至2021年3月1日，“七七外讯”期货交易平台共收取50余名客户充值入金合计人民币320万余元，众多投资人出现亏损。何某从中非法获利人民币22万余元，陈某从中非法获利人民币25万元，李某从中非法获利人民币21万余元。

裁判结果

法院认为：被告单位江苏某某商贸有限公司、被告人何某、陈某均构成非法经营罪，并均系自首、自愿认罪认罚，被告人何某有立功表现。结合违法所得退缴情况，依法对被告单位江苏某某商贸有限公司、被告人何某、陈某予以从轻处罚。结合被告人何某、陈某的犯罪情备宽节及悔罪表现，依法可以宣告缓刑。

法院判决：被告单位江苏某某商贸有限公司犯非法经营罪，判处罚金人民币二十五万元；被告人何某犯非法经营罪，判处有期徒刑二年，缓刑二年六个月，并处罚金人民币二十五万元；被告人陈某犯非法经营罪，判处有期徒刑二年六个月，缓刑三年，并处罚金人民币二十五万元。

法官说法

近年来，法院受理的多起案件中，均出现行为人虚构期货交易平台并以APP形式在手机应用商店上架的情形。这些APP设有真实的通道与国外期货市场对接，故受害人通过这些APP看到的市场交易行情均为真实，但通过该APP进行的买卖均为虚拟交易，“平台商”通过高额的手续费、提高保证金比例、迟延出金等方式，导致客户“亏损”比例极高，而这些所谓的“亏损”均成为“平台商”的非法获利。

本案中的何某、陈某在实施犯罪行为过程中，未设置不平等交易规则，非法所得均来源于与投资者的对赌行为，本质上是一种有盈有亏的行为，在一定的市场规则下营运，并承担相应的市场风险，但未经国家有关主管部门批准，扰乱了市场秩序，且情节严重，故以非法经营罪追究责任。

实践中，还有一些案件中的行为人，不但虚构期货交易平台，还有操控盘面、设置不平等交易规则等行为，如通过软件的“人工报价”等功能调整后台数据，人为控制涨跌，使受害人误以为自己“投资亏损”，发布反向行情建议等，即为了占有被害人钱财，以构建虚假期货交易平台的方式，诱使被害人参与投资，在期货交易过程中使用操控数据等手段欺骗被害人，使被害人误以为投资亏损而自愿交付钱财，最终获得钱财。行为人往往将虚假的期货交易APP作为诈骗的手段或工具，导致众多受害人误以为自己投大滚禅资亏损而受骗，损失巨大。

期货公司应如何应对互联网金融带来的变革

传统期货公司无法回避互联网金融，而应该以积极的态度把握机遇，以互联网思维去重构新的商业模式。

思路决定出路，布局决定结局，只要站在时代的高度未雨绸缪，前瞻性、战略性地做好各项准备，就能发挥优势，扬长避短，通过专业化的转型升级在未来的竞争中立于不败之地。

一、互联网企业“涉期”将会给原有商业模式带来两大冲击

1、对期货公司经纪业务的冲击

互吵肢悄联网企业一个重要的特征就是免费，即所谓“前向免费获取用户，后向收费获得收益”，从阿里巴巴打败易趣网，360将杀毒软件全部赶出历史舞台等案例均可证明，免费是极其有效的占据市场、获取用户的手段。

一旦互联网企业介入期货市场之后，一定会祭起免费大旗，即使限于监管等种种因素不一定可以真正零佣金，他们也一定会大打价格战，将期货市场佣金降到几乎为零。

互联网企业还有一个重要特征是边际成本极低，而且从战略角度考虑，为了获取用户，他们可以暂不考虑是否盈利，所以他们可以把通道业务做到极致。而传统的期货公司业务收入单一，限于成本无法打价格战，最终的结果是大多数的客户被挖走。

2、对期货公司利息红利的冲击

长期以来，期货公司收入来源主要有两项：经纪业务收入和客户保证金利息收入。对很多期货公司来说，保证金利息收入是一个重要的收入来源。客户保证金存放在期货公司是没有利息的，这个是期货行业长期以来的惯例，可以称为期货公司的利息红利。

但是一旦互联网企业跨界进入，这个利息红利也会很快归零。阿里巴巴的余额宝其实就是通过天弘基金的“增利宝”货币基金抢去了银行的活期存款，此类货币基金现在越来越多，规模也会越来越大。

互联网企业控股的期货公司只要宣布存放在他们那里的客户保证金可提部分能自动转入余额宝（或其他类似产品），从而获得不升渣低于年化4个点以上的收益，期货市场一半以上的客户保证金可能会搬家到他们那里。即使期货公司同意给客户利息，也达不到货币基金那么高的收益，因此对期货公司来说，只能眼睁睁看着客户流失。

如果说价格战仅威胁到一批规模小业务单一的仅靠低佣生存的期货公司，那么利息战将不但使得这类公司难以生存，而且严重威胁到所有的期货公司，包括排名前50位的大型期货公司，他们的客户数量不会减少，但客户保证金规模一定会大幅度缩水。

一旦中国期货市场崛起一个互联网期货公司，其一家公司客户权益可能在一两年内达到500亿元规模，甚至可能会更大。期货行业将会重新洗牌，排名后50位的期货公司可能会难以生存，并购频现，但壳资源价值严重缩水。

二、互联网期货公司的优势和劣势

 优势

1.短期不以盈利为目标

互联网企业介入金融行业，其战略是为平台上的用户建立一个“金融生态圈”，为其提供银行、证券、基金、期货等各种金融服务，可以不要求短期实现盈利，他们将会以价格战甚至免费来迅速获取客户资源，占领市场份额，而传统期货公司没有其他渠道消化成本，所以根本饥滚无法竞争。

2.巨量的潜在客户资源

即使不发起价格战，互联网期货公司仅以其母公司平台拥有的巨量的客户资源即可带来难以估量的新增客户。腾讯微信、阿里巴巴支付宝等动辄拥有超过6亿用户，阿里巴巴平台拥有4800万企业用户。以期货产品、资管产品、子公司业务等方式对他们进行推介营销，即使万分之一的转化率也会为期货公司带来可观的客户和资金。另外，互联网企业在进入基金行业、证券行业之后，可以在统一平台上实现大数据定位分析、交叉销售、互相引导介绍客户，进行统一金融服务，也可以带来传统期货公司不可企及的客户资源。

3.可共享的极低IT成本

互联网企业本身拥有极强的技术实力，在机房、网络、云平台等方面拥有普通期货公司难以想象的资源，其下设期货公司完全可以共享这些资源，可能不需要很多成本即可实现高效运营。

4.极致的用户体验

互联网企业一个非常明显的特征是追求极致的用户体验，因拥有极强的自主开发能力，他们可以轻易开发出拥有极致用户体验的交易客户端软件、行情软件、网站系统，以及针对客户的各类服务软件，轻易地黏住客户。而期货行业期货公司技术系统仅靠采购，根本没有自主开发能力，即使有创新思路也没有能力实现，现阶段期货公司最大的矛盾在于快速增长的业务需求和系统供应商服务响应能力严重脱节的矛盾，传统的期货公司无法解决这个矛盾，而这却正是互联网企业的强项。

劣势

互联网企业进入期货行业，因为他们要实现其整体的金融平台战略，所以一定不会与行业大型期货公司合作，他们一定会收购或控股一家小型的期货公司，小型期货公司必定存在以下几方面的不足：

1.期货专业管理人才不足

期货行业经过券商进入掀起人才流动之后，小型期货公司往往难以留住优秀的专业人才，现有的人才在互联网企业介入后业务爆发性发展的情况下能否胜任尚需考验。投资咨询、资管、子公司等因无牌照导致人才空白而无法开展业务。期权、做市商等业务2014年即将推出，小型期货公司根本没有人才储备，若想开展此类业务需要较长时间的准备。

2.营业网点或布局不足

虽然金融期货刚刚放开了临柜开户的限制，但还是无法实现网络开户，目前还需要上门开户，这样就会给网点布局少的期货公司带来较大的成本。普通小期货公司客户数量少，影响尚可接受，但互联网期货公司主要是服务数量庞大的小客户，网点少会带来极大的成本，甚至无法开展业务。

3.创新业务牌照不足

小型期货公司往往仅有经纪业务牌照，而没有投资咨询、资产管理、风险子公司业务等资格，因此互联网企业收购之后无法以咨询、资管、风险子公司的业务来弥补营业网点不足带来的服务能力缺陷。

4.国际业务能力不足

小型期货公司没有能力和渠道开展国际业务，而中国的期货公司走向国际化是必由之路，已经有很多公司早已布局，期货本来就是与全球信息息息相关的行业，国外的金融企业在走进来，国内的期货公司在走出去，随着自贸区的建设和资本项目人民币可兑换，期货公司的国际化将会带来很大的业务增量，这一点是国内互联网企业的短板。

三、期货公司的应对策略

互联网期货公司的优势是传统期货公司短期不可能具备的，而互联网期货公司的劣势却有可能加以弥补。人力资源方面的劣势可以通过猎头挖角等手段快速解决，网点方面的劣势可以通过并购和新设得以扩张，在解决了大规模客户开户难题之后其实对网点的需求就不再强烈。创新业务牌照和国际业务等劣势需要互联网期货公司布局和储备，他们可能暂时不需要这方面的业务，重点会做好通道业务。

互联网期货公司真正威胁到大型期货公司需要一个时间过程，估计最多需要一年时间。换句话说，传统期货公司有不到一年的时间可以布局和应对互联网期货公司颠覆性的挑战。目前看来，中大型期货公司应该做以下几个方面的准备：

1、做好应对佣金战和利息战的准备

丢掉幻想，放弃侥幸，必须认识到通道业务归零是不可避免的大势所趋，期货公司平均佣金其实一直在下降，可以说从未上升过，互联网企业的介入只是加速了这个下降的过程而已。保证金利息也是如此，凡是被垄断或保护的，都会被互联网破坏性的创新所颠覆。

2、进一步加强中大型机构客户服务

互联网期货公司有个明显的特点是“非接触”或“非现场”，这样才能大规模复制，即通过优秀的电子化平台，简化的设计使得客户在网络上就可以完成各项业务，因此他们的边际成本非常低，可以服务大规模的客户，但这种服务必须是标准化的而非特殊的定制化的服务。对于期货市场中的散户来说，他们由于资金少而受到歧视，享受不了大户的待遇，反而手续费收取标准远高于大户。这些散户将可能被互联网期货公司标准化的服务所吸引，对散户来说，他们享受到了公平的服务，且低廉的佣金更是在传统期货公司中无法拿到，他们很有可能投入互联网期货公司的“怀抱”。

而大型机构客户本来佣金就很低，还能享受到特殊的专业化服务，所以对互联网期货公司的标准化服务吸引力不如散户那么强。继续发挥期货公司专业化的服务能力，维系好机构客户是传统期货公司应对挑战的重中之重。

3、与基金等各类机构密切合作，提供类似余额宝的保证金余额回报方案

大型机构客户对保证金利息确实比较敏感，有的一收盘就把资金划走，开盘再划进来。其实现在已经有部分期货公司挡不住压力开始给一些机构客户利息了，在互联网企业介入之后利息红利会彻底归零，行业惯例将会被颠覆。期货公司必须设法以各类方式对保证金余额进行理财。如果不能做到与互联网期货公司余额宝类似的服务，机构客户的资金就可能“搬家”到互联网期货公司去。

4、建立开发团队，研发创新系统提高客户体验

期货公司现阶段最大的矛盾是快速增长的业务需求和系统供应商服务响应能力严重脱节的矛盾。期货公司没有自己的开发团队的苦果在互联网企业入侵时将会彻底暴露出来。互联网期货公司会快速、轻易地推出各类创新型的服务和产品，而传统期货公司空有创新思路而难以转化为现实，因为长期依赖供应商没有能力研发产品，所以只能同质化低水平竞争。唯有期货公司自己建立开发团队，才能彻底精准把握需求，快速响应，定制独具竞争力的产品，才具备与互联网公司个性化方面一拼的能力。当然限于成本，开发团队应该是自行开发与外包开发的有机结合，底层的交易系统应该与供应商采购合作，而之上的各类个性化应用系统应该自己研发。期货公司重点要培养懂业务需求的系统架构师、规划师和项目经理，其他部分能外包的尽量外包。

5、充分发挥资管和现货子公司业务的作用

互联网期货公司不一定有投资咨询、资管和风险子公司等创新业务，这正是大型传统期货公司的强项，应当充分发挥这个优势，特别是“一对多”放开之后，资产管理有很大的发展空间，资管的收益率一般会高于余额宝之类货币基金，可以以此反向吸引互联网期货公司的逐利客户。另外，风险管理子公司可以设计多种“非接触”、“非现场”的标准化产品和服务，建立了自己的电子化交易平台之后，也可以大规模复制，服务大量的客户。所以，传统的有创新业务牌照的期货公司，面对互联网期货公司的入侵并不是没有机会，还是有很多方面可能胜出的。

6、以国际化业务为客户提供整体的一站式服务

夜盘连续交易推出，期权、做市商、外汇期货也逐步提上议事日程，期货本身就应该是国际化的行业，期货品种本身就与国际风云变幻息息相关，为客户提供内外盘结合的、整体的一站式服务，也是传统期货公司维持竞争力的重要路径之一。

7、强化期货公司专业化服务能力

互联网期货公司善于以“非接触”等方式服务大规模的中小客户，但还是有很多大型产业客户需要个性化的定制专属服务，需要“接触式”的服务，如协助套保方案制定、期货部门建设、专业人员培训等一系列工作，并非是互联网期货公司的强项。而传统期货公司经过长期的耕耘，已经有了很好的积累，可以从这些方面进行差异化服务，所以走专业化的发展道路，是应对互联网企业冲击、提升竞争能力的重要方向。

以上内容来自金融界，仅供参考，不做任何商业建议！

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