ifs外匯

『壹』 澳洲監管的外匯平台有哪些有推薦的嗎

正規抄的外匯平台鑒別方法：
1、是否有正規的監管機構監管
盡管大多外匯交易平台都聲稱自己受到各式各樣監管機構的監管，美國的、英國的、澳大利亞的、塞普勒斯、模里西斯的等等，但對於有實力的公司都會受到如FSA/NFA/FSC的監管。
2、外匯平台的綜合性能如何
一個正規的交易平台在技術開發是絕對的穩定，伺服器不容許出現問題，操作體念一定要從用戶的角度出發。
3、滑點是否正常
一般小的平台都會出現滑點現象，當然偶爾的滑點時正常的。不正規的平台滑點是難以讓人接受的，往往都大大的超過了用戶的接受范圍。
4、開戶銀行是否官方真實
主要核實開戶銀行的地址是否真實存在，匯款對象是個人還是機構，如果匯款對象為個人則需慎重考慮。
5、即時報價
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出入金時間是外匯投資需要考慮的重要因素。
FX168經紀商頻道對各大外匯平台的監管機構、出金速度以及點差等做了詳細介紹。可以通過篩選監管機構為澳洲監管的進行查看平台。

『貳』 IFS Markets用著可以放心嗎

這款產品是可以放心用的。

『叄』 IFS平台如何我想，我想做黃金外匯，看這個公司很大。

MT4 可以試試

『肆』 IFS為什麼叫國際金融中心

IFS是國際金融中心英文單詞（International Finance Center）的縮寫。

國際金融中心（International Finance Center）是聚集了專大量金融機構和屬相關服務產業，全面集中地開展國際資本借貸、債券發行、外匯交易、保險等金融服務業的城市或地區。

其能夠提供最便捷的國際融資服務、最有效的國際支付清算系統、最活躍的國際金融交易場所的城市。金融市場齊全、服務業高度密集、對周邊地區甚至全球具有輻射影響力是國際金融中心的基本特徵。

(4)ifs外匯擴展閱讀：

2020年，上海將建成國際金融中心，成為全球首個以人民幣為主導的國際金融中心。2019年01月23日，上海市政府發布了《上海國際金融中心建設行動計劃（2018-2020年）》，《計劃》總目標要求。

到2020年，上海基本確立以人民幣產品為主導、具有較強金融資源配置能力和輻射能力的全球性金融市場地位，基本形成公平法治、創新高效、透明開放的金融服務體系，基本建成與我國經濟實力以及人民幣國際地位相適應的國際金融中心，邁入全球金融中心前列。

『伍』 有人知道IFS Markets嗎幹嘛的

是在線外匯和差價合約經紀商。

『陸』 量化投資—策略與技術的作品目錄

《量化投資—策略與技術》
策略篇
第 1章 量化投資概念
1.1 什麼是量化投資 2
1.1.1 量化投資定義 2
1.1.2 量化投資理解誤區 3
1.2 量化投資與傳統投資比較 6
1.2.1 傳統投資策略的缺點 6
1.2.2 量化投資策略的優勢 7
1.2.3 量化投資與傳統投資策略的比較 8
1.3 量化投資歷史 10
1.3.1 量化投資理論發展 10
1.3.2 海外量化基金的發展 12
1.3.3 量化投資在中國 15
1.4 量化投資主要內容 16
1.5 量化投資主要方法 21
.第 2章 量化選股 25
2.1 多因子 26
2.1.1 基本概念 27
2.1.2 策略模型 27
2.1.3 實證案例：多因子選股模型 30
2.2 風格輪動 35
2.2.1 基本概念 35
2.2.2 盈利預期生命周期模型 38
2.2.3 策略模型 40
2.2.4 實證案例：中信標普風格 41
2.2.5 實證案例：大小盤風格 44
2.3 行業輪動 47
2.3.1 基本概念 47
2.3.2 m2行業輪動策略 50
2.3.3 市場情緒輪動策略 52
2.4 資金流 56
2.4.1 基本概念 56
2.4.2 策略模型 59
2.4.3 實證案例：資金流選股策略 60
2.5 動量反轉 63
2.5.1 基本概念 63
2.5.2 策略模型 67
2.5.3 實證案例：動量選股策略和反轉選股策略 70
2.6 一致預期 73
2.6.1 基本概念 74
2.6.2 策略模型 76
2.6.3 實證案例：一致預期模型案例 78
2.7 趨勢追蹤 84
2.7.1 基本概念 84
2.7.2 策略模型 86
2.7.3 實證案例：趨勢追蹤選股模型 92
2.8 籌碼選股 94
2.8.1 基本概念 95
2.8.2 策略模型 97
2.8.3 實證案例：籌碼選股模型 99
2.9 業績評價 104
2.9.1 收益率指標 104
2.9.2 風險度指標 105
第 3章 量化擇時 111
3.1 趨勢追蹤 112
3.1.1 基本概念 112
3.1.2 傳統趨勢指標 113
3.1.3 自適應均線 121
3.2 市場情緒 125
3.2.1 基本概念 126
3.2.2 情緒指數 128
3.2.3 實證案例：情緒指標擇時策略 129
3.3 有效資金 133
3.3.1 基本概念 133
3.3.2 策略模型 134
3.3.3 實證案例：有效資金擇時模型 137
3.4 牛熊線 141
3.4.1 基本概念 141
3.4.2 策略模型 143
3.4.3 實證案例：牛熊線擇時模型 144
3.5 husrt指數 146
3.5.1 基本概念 146
3.5.2 策略模型 148
3.5.3 實證案例 149
3.6 支持向量機 152
3.6.1 基本概念 152
3.6.2 策略模型 153
3.6.3 實證案例：svm擇時模型 155
3.7 swarch模型 160
3.7.1 基本概念 160
3.7.2 策略模型 161
3.7.3 實證案例：swarch模型 164
3.8 異常指標 168
3.8.1 市場雜訊 168
3.8.2 行業集中度 170
3.8.3 興登堡凶兆 172
第 4章 股指期貨套利 180
4.1 基本概念 181
4.1.1 套利介紹 181
4.1.2 套利策略 183
4.2 期現套利 185
4.2.1 定價模型 185
4.2.2 現貨指數復制 186
4.2.3 正向套利案例 190
4.2.4 結算日套利 192
4.3 跨期套利 195
4.3.1 跨期套利原理 195
4.3.2 無套利區間 196
4.3.3 跨期套利觸發和終止 197
4.3.4 實證案例：跨期套利策略 199
4.3.5 主要套利機會 200
4.4 沖擊成本 203
4.4.1 主要指標 204
4.4.2 實證案例：沖擊成本 205
4.5 保證金管理 208
4.5.1 var方法 208
4.5.2 var計算方法 209
4.5.3 實證案例 211
第 5章 商品期貨套利 214
5.1 基本概念 215
5.1.1 套利的條件 216
5.1.2 套利基本模式 217
5.1.3 套利准備工作 219
5.1.4 常見套利組合 221
5.2 期現套利 225
5.2.1 基本原理 225
5.2.2 操作流程 226
5.2.3 增值稅風險 230
5.3 跨期套利 231
5.3.1 套利策略 231
5.3.2 實證案例：pvc跨期套利策略 233
5.4 跨市場套利 234
5.4.1 套利策略 234
5.4.2 實證案例：倫銅—滬銅跨市場套利 235
5.5 跨品種套利 236
5.5.1 套利策略 237
5.5.2 實證案例 238
5.6 非常狀態處理 240
第 6章 統計套利 242
6.1 基本概念 243
6.1.1 統計套利定義 243
6.1.2 配對交易 244
6.2 配對交易 247
6.2.1 協整策略 247
6.2.2 主成分策略 254
6.2.3 績效評估 256
6.2.4 實證案例：配對交易 258
6.3 股指套利 261
6.3.1 行業指數套利 261
6.3.2 國家指數套利 263
6.3.3 洲域指數套利 264
6.3.4 全球指數套利 266
6.4 融券套利 267
6.4.1 股票—融券套利 267
6.4.2 可轉債—融券套利 268
6.4.3 股指期貨—融券套利 269
6.4.4 封閉式基金—融券套利 271
6.5 外匯套利 272
6.5.1 利差套利 273
6.5.2 貨幣對套利 275
第 7章 期權套利 277
7.1 基本概念 278
7.1.1 期權介紹 278
7.1.2 期權交易 279
7.1.3 牛熊證 280
7.2 股票/期權套利 283
7.2.1 股票—股票期權套利 283
7.2.2 股票—指數期權套利 284
7.3 轉換套利 285
7.3.1 轉換套利 285
7.3.2 反向轉換套利 287
7.4 跨式套利 288
7.4.1 買入跨式套利 289
7.4.2 賣出跨式套利 291
7.5 寬跨式套利 293
7.5.1 買入寬跨式套利 293
7.5.2 賣出寬跨式套利 294
7.6 蝶式套利 296
7.6.1 買入蝶式套利 296
7.6.2 賣出蝶式套利 298
7.7 飛鷹式套利 299
7.7.1 買入飛鷹式套利 300
7.7.2 賣出飛鷹式套利 301
第 8章 演算法交易 304
8.1 基本概念 305
8.1.1 演算法交易定義 305
8.1.2 演算法交易分類 306
8.1.3 演算法交易設計 308
8.2 被動交易演算法 309
8.2.1 沖擊成本 310
8.2.2 等待風險 312
8.2.3 常用被動型交易策略 314
8.3 vwap演算法 316
8.3.1 標准vwap演算法 316
8.3.2 改進型vwap演算法 319
第 9章 其他策略 323
9.1 事件套利 324
9.1.1 並購套利策略 324
9.1.2 定向增發套利 325
9.1.3 套利重倉停牌股票的投資組合 326
9.1.4 封閉式投資組合套利 327
9.2 etf套利 328
9.2.1 基本概念 328
9.2.2 無風險套利 330
9.2.3 其他套利 334
9.3 lof套利 335
9.3.1 基本概念 335
9.3.2 模型策略 336
9.3.3 實證案例：lof 套利 337
9.4 高頻交易 341
9.4.1 流動性回扣交易 341
9.4.2 獵物演算法交易 342
9.4.3 自動做市商策略 343
9.4.4 程序化交易 343
理論篇
第 10章 人工智慧 346
10.1 主要內容 347
10.1.1 機器學習 347
10.1.2 自動推理 350
10.1.3 專家系統 353
10.1.4 模式識別 356
10.1.5 人工神經網路 358
10.1.6 遺傳演算法 362
10.2 人工智慧在量化投資中的應用 366
10.2.1 模式識別短線擇時 366
10.2.2 rbf神經網路股價預測 370
10.2.3 基於遺傳演算法的新股預測 375
第 11章 數據挖掘 381
11.1 基本概念 382
11.1.1 主要模型 382
11.1.2 典型方法 384
11.2 主要內容 385
11.2.1 分類與預測 385
11.2.2 關聯規則 391
11.2.3 聚類分析 397
11.3 數據挖掘在量化投資中的應用 400
11.3.1 基於som 網路的股票聚類分析方法 400
11.3.2 基於關聯規則的板塊輪動 403
第 12章 小波分析 407
12.1 基本概念 408
12.2 小波變換主要內容 409
12.2.1 連續小波變換 409
12.2.2 連續小波變換的離散化 410
12.2.3 多分辨分析與mallat演算法 411
12.3小波分析在量化投資中的應用 414
12.3.1 k線小波去噪 414
12.3.2 金融時序數據預測 420
第 13章 支持向量機 429
13.1 基本概念 430
13.1.1 線性svm 430
13.1.2 非線性svm 433
13.1.3 svm分類器參數選擇 435
13.1.4 svm分類器從二類到多類的推廣 436
13.2 模糊支持向量機 437
13.2.1 增加模糊後處理的svm 437
13.2.2 引入模糊因子的svm訓練演算法 439
13.3 svm在量化投資中的應用 440
13.3.1 復雜金融時序數據預測 440
13.3.2 趨勢拐點預測 445
第 14章 分形理論 452
14.1 基本概念 453
14.1.1 分形定義 453
14.1.2 幾種典型的分形 454
14.1.3 分形理論的應用 456
14.2 主要內容 457
14.2.1 分形維數 457
14.2.2 l系統 458
14.2.3 ifs系統 460
14.3 分形理論在量化投資中的應用 461
14.3.1 大趨勢預測 461
14.3.2 匯率預測 466
第 15章 隨機過程 473
15.1 基本概念 473
15.2 主要內容 476
15.2.1 隨機過程的分布函數 476
15.2.2 隨機過程的數字特徵 476
15.2.3 幾種常見的隨機過程 477
15.2.4 平穩隨機過程 479
15.3 灰色馬爾可夫鏈股市預測 480
第 16章 it技術 486
16.1 數據倉庫技術 486
16.1.1 從資料庫到數據倉庫 487
16.1.2 數據倉庫中的數據組織 489
16.1.3 數據倉庫的關鍵技術 491
16.2 編程語言 493
16.2.1 GPU演算法交易 493
16.2.2 MATLAB 語言 497
16.2.3 c#語言 504
第 17章 主要數據與工具 509
17.1 名策多因子分析系統 509
17.2 MultiCharts：程序化交易平台 511
17.3 交易開拓者：期貨自動交易平台 514
17.4 大連交易所套利指令 518
17.5 mt5：外匯自動交易平台 522
第 18章 量化對沖交易系統：D-alpha 528
18.1 系統構架 528
18.2 策略分析流程 530
18.3 核心演算法 532
18.4 驗證結果 534
表目錄
表1 1 不同投資策略對比 7
表2 1 多因子選股模型候選因子 30
表2 2 多因子模型候選因子初步檢驗 31
表2 3 多因子模型中通過檢驗的有效因子 32
表2 4 多因子模型中剔除冗餘後的因子 33
表2 5 多因子模型組合分段收益率 33
表2 6 晨星市場風格判別法 36
表2 7 夏普收益率基礎投資風格鑒別 37
表2 8 中信標普風格指數 41
表2 9 風格動量策略組合月均收益率 43
表2 10 大小盤風格輪動策略月收益率均值 46
表2 11 中國貨幣周期分段（2000—2009年） 49
表2 12 滬深300行業指數統計 50
表2 13 不同貨幣階段不同行業的收益率 51
表2 14 招商資金流模型（cmsmf）計算方法 58
表2 15 招商資金流模型（cmsmf）選股指標定義 59
表2 16 資金流模型策略——滬深300 61
表2 17 資金流模型策略——全市場 62
表2 18 動量組合相對基準的平均年化超額收益（部分） 68
表2 19 反轉組合相對基準的平均年化超額收益(部分) 69
表2 20 動量策略風險收益分析 71
表2 21 反轉策略風險收益分析 73
表2 22 趨勢追蹤技術收益率 93
表2 23 籌碼選股模型中單個指標的收益率情況對比 99
表3 1 ma指標擇時測試最好的20 組參數及其表現 117
表3 2 4個趨勢型指標最優參數下的獨立擇時交易表現比較 120
表3 3 有交易成本情況下不同信號個數下的綜合擇時策略 120
表3 4 自適應均線擇時策略收益率分析 124
表3 5 市場情緒類別 126
表3 6 滬深300指數在不同情緒區域的當月收益率比較 128
表3 7 滬深300指數在不同情緒變化區域的當月收益率比較 129
表3 8 滬深300指數在不同情緒區域的次月收益率比較 130
表3 9 滬深300指數在不同情緒變化區域的次月收益率比較 130
表3 10 情緒指數擇時收益率統計 132
表3 11 svm擇時模型的指標 156
表3 12 svm對滬深300指數預測結果指標匯總 156
表3 13 svm擇時模型在整體市場的表現 156
表3 14 svm擇時模型在單邊上漲市的表現 157
表3 15 svm擇時模型在單邊下跌市的表現 158
表3 16 svm擇時模型在震盪市的表現 159
表3 17 雜訊交易在熊市擇時的收益率 170
表4 1 各種方法在不同股票數量下的跟蹤誤差（年化） 190
表4-2 股指期貨多頭跨期套利過程分析 199
表4 3 不同開倉比例下的不同保證金水平能夠覆蓋的市場波動及其概率 211
表4 4 不同倉單持有期下的保證金覆蓋比例 212
表6 1 融券標的股票中在樣本期內最相關的50 對組合（部分） 248
表6 2 殘差的平穩性、自相關等檢驗 249
表6 3 在不同的閾值下建倉、平倉所能獲得的平均收益 251
表6 4 採用不同的模型在樣本內獲取的收益率及最優閾值 252
表6 5 採用不同的模型、不同的外推方法在樣本外獲取的收益率（%） 253
表6 6 主成分配對交易在樣本內取得的收益率及最優閾值 255
表6 7 主成分配對交易在樣本外的效果 255
表6-8 各種模型下統計套利的結果 256
表6 9 延後開倉+提前平倉策略實證結果 260
表6 10 各行業的配對交易結果 261
表7 1 多頭股票-期權套利綜合分析表 283
表7 2 多頭股票—股票期權套利案例損益分析表 284
表7 3 多頭股票-指數期權套利案例損益分析表 285
表7 4 轉換套利分析過程 286
表7 5 買入跨式套利綜合分析表 289
表7 6 買入跨式套利交易細節 289
表7 7 賣出跨式套利綜合分析表 291
表7 8 賣出跨式套利交易細節 292
表7 9 買入寬跨式套利綜合分析表 293
表7 10 賣出寬跨式套利綜合分析表 294
表7 11 買入蝶式套利綜合分析表 296
表7 12 賣出蝶式套利綜合分析表 298
表7 13 買入飛鷹套利分析表 300
表7 14 賣出飛鷹式套利綜合分析表 301
表9 1 主要並購方式 324
表9 2 並購套利流程 325
表9 3 鵬華300 lof兩次正向套利的情況 339
表9 4 鵬華300 lof兩次反向套利的情況 340
表10 1 自動推理中連詞系統 352
表10 2 模式識別短線擇時樣本數據分類 369
表10 3 rbf神經網路股價預測結果 375
表10 4 遺傳演算法新股預測參數設置 379
表10 5 遺傳演算法新股預測結果 380
表11 1 決策樹數據表 389
表11 2 關聯規則案例數據表 392
表11 3 som股票聚類分析結果 403
表11 4 21種股票板塊指數布爾關系表數據片斷 404
表12 1 深發展a日收盤價小波分析方法預測值與實際值比較 427
表12 2 不同分解層數的誤差均方根值 428
表13 1 svm滬深300指數預測誤差情況 445
表13 2 svm指數預測和神經網路預測的比較 445
表13 3 技術反轉點定義與圖型 448
表13 4 svm趨勢拐點預測結果 450
表14 1 持續大漲前後分形各主要參數值 463
表14 2 持續大跌前後分形個主要參數值 465
表14 3 外匯r/ s 分析的各項指標 469
表14 4 v(r/s)曲線回歸檢驗 470
表15 1 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本內（2005/1—2006/8） 484
表15 2 灰色馬爾可夫鏈預測深證成指樣本外（2006/9—2006/12） 484
表16-1 vba的12種數據類型 499
表18-1 d-alpha系統在全球市場收益率分析 534

『柒』 食品要出口之前要怎麼辦有那些步驟

食品出口很麻煩的，國外各國，特別昌歐美日對進口食品的標准都卡得很嚴。單單在中國，你要出口食品，首先食品的生產企業要有衛生注冊，經營進出口的公司要具備相關進出口食品的資質。除了提供一套標準的單證外，你還要到所在地檢驗檢疫局辦理相關食品商檢，與食品直接接觸的包裝也要進行報檢。檢驗合格，檢驗檢疫局會在食品外包裝上貼上檢驗檢疫標志。只有做到以上這些才可基本出口。 如果出口至歐盟，美國，日本等國，一些相關食品行業還須具備相關的行業認證，需要認證的主要產品行業有水產品、肉製品、畜禽類產品、速凍蔬菜、果蔬汁、罐頭食品六類。 常用認證: QS認證 GMP認證 HACCP認證 無公害食品認證 綠色食品認證 有機食品認證 ISO9000 ISO14000 FDA(輸美國必須) IFS(輸歐盟必須)

1、依據:對外貿易關系按照法律、行政法規的規定進行檢驗。

(1)出口商品品質檢驗依據:

A、強制性檢驗標准:

a、國家頒布的法律、法規中的規定標准。

b、國家政府間的雙邊協議的規定。

B、合法檢驗依據(合同、信用證等)。

C、對於其它的新商品、尚未制定包裝標準的商品按有關法令規定和實際情況處理。

(2)出口食品、畜產品的獸醫衛生檢驗依據:

A、出口食品、畜產品獸醫衛生檢驗依據:

a、我國法律行政的規定。

b、合同、信用證。

c、我國有關衛生質量標准。

d、國家商檢局對出口食品、畜產品的有關規定。

e、進口國的有關獸醫衛生法規規定與我國簽訂的雙邊檢疫協定的有關規定。

f、其他規定，除規定的檢驗項目外，不能含有有害物質或惡性雜質等。

B、出口水產品的獸醫衛生檢驗依據: a、合同、信用證。 b、標准:對水產品的條件沒有規定時按有關出口標准檢驗。 c、樣品或函件。 d、有關規定:對於需要進行理化、微生物或其他衛生項目檢驗的，按照出口水產品檢驗操作規程和有關規定檢驗。 e、其他規定:對於地方性少量水產品沒有出口標準的可以按照工貿檢協商提出暫定品質條件進行檢驗。

2、程序:

(1)受理報驗

(2)抽樣

(3)檢驗

(4)簽發商檢證單。

(二)質量:是國家管理出口商品質量，限制劣質商品出口，維護國家利益，促進對外貿易的一項制度。

(三)衛生檢驗。根據國家有關法律、行政法規的規定，出口食品的衛生檢驗和檢疫工作由商檢機構辦理，做好衛生監督、檢驗，要從生產廠、庫的衛生條件做起，商檢機構對出口食品的加工廠、屠宰場、冷庫、倉庫，採用注冊登記的形式對其衛生狀況和衛生質量進行監督管理。

(四)船艙和集裝箱檢驗。對裝運出口糧油食品、冷凍品等易腐食品的船艙和集裝箱實施強制性檢驗。有關承運人和裝箱部門應在裝貨前向商檢機構申請檢驗，經商檢符合裝運技術條件並發給合格證書後方准裝運。船艙檢驗包括干貨艙檢驗、油艙檢驗、冷藏艙檢驗、以確認其對所裝貨物的適載性，對其它出口集裝箱辦理鑒定業務。

(五)危險品的包裝檢驗，對於生產危險貨物包裝容器的生產廠，生產檢驗合格基礎上，申請包裝容器的性能鑒定，檢驗合格後，簽發包裝容器性能檢驗結果單。對於生產危險品的單位，應申請包裝容器的使用鑒定，合格後簽發包裝容器的使用鑒定結果單。

(六)質量監督員制度:據《商檢法》及國家的有關規定，商檢機構對管轄范圍內加工生產大宗的或涉及衛生、安全等重要出口商品生產 企業派駐質量監督員代表國家對駐在企業的出口商品質量和檢驗工作進行監督管理。

1、質量監督員的主要職責任務:

(1)執行黨和國家關於"質量第一"的方針、政策和出口商品檢驗及質量監督的有關法規和規定。

(2)監督企業嚴格執行質量管理和檢驗制度。

(3)監督企業建立和健全保證產品質量的生產和檢測條件。

(4)監督企業對生產出口商品使用的料、件和成品的檢驗工作，可隨時進行抽查或復驗。

(5)監督企業按照合同、標准和國家的衛生、安全等規定加工生產、包裝和貯存產品。

2、質量監督員的條件:

(1)堅持原則，作風正派。

(2)熟悉商檢政策和專業檢驗技術，了解加工生產工藝和質量管理工作。

(3)從事商檢工作3年以上的工程師或相當於工程師的專業檢驗技術人員。

(4)與駐在企業各級領導無直系親屬關系。