SPAN簡化方法以及盤中風險控制模式研究

周宏成 張威 姚遠 鐘利明

(1.大連飛創(chuàng)信息技術有限公司，遼寧 大連 116023；2.大連商品交易所，遼寧 大連 116023)

引言

在交易所的風險管理體系中，保證金是風險控制的核心：一方面，它需要能切實守住交易所的風險底線，保障整個市場的穩(wěn)定運行；另一方面，它需要在防范風險和保證公平的前提下，讓市場更有效率地適應期權等創(chuàng)新業(yè)務發(fā)展。從系統(tǒng)構成角度，盤中保證金風險控制可分解為保證金模型和盤中風險控制模式兩個部分，保證金模型是指期貨市場風險評估的方法論，盤中風險控制模式則指控制會員新增持倉風險的技術方案，這兩者相輔相成，共同協(xié)作完成交易所的保證金風險控制工作。

當前境內交易所普遍使用線性保證金模型評估持倉風險，一方面，由于期權產品的非線性特征與期貨產品的風險特征不同，線性保證金模式難以精確的度量期權以及不同產品、不同品種之間的風險，主要通過維持較高保證金的征收比例來維持較高的風險控制能力，它的資金使用效率相對較低，隨著期權業(yè)務的發(fā)展，保證金模型有可能需要風險評估準確性更高的SPAN模型演變；另一方面，由于CME SPAN原本為結算風險測算設計，計算規(guī)則較為復雜，性能上無法達到境內交易所的盤中風險控制的應用要求。據(jù)此，有必要在深入分析境內外交易所的SPAN保證金模型簡化規(guī)則的基礎上，合理簡化業(yè)務和創(chuàng)新算法，研究逐筆增量式計算的SPAN簡化算法。

目前境內期貨交易所實施嚴格的交易前逐筆風險控制方式，即：委托單在進入交易系統(tǒng)撮合之前逐筆預收資金并累計持倉，成交后更新資金和持倉數(shù)據(jù)，若發(fā)現(xiàn)資金不足或持倉超限時，系統(tǒng)自動拒絕新報入訂單。一方面，由于機構投資者對資金使用效率的不懈追求，保證金模型可能會向SPAN保證金演變；另一方面，由于交易前逐筆風險控制方式能夠有效控制會員結算風險，利于維護市場穩(wěn)定運行，交易所作為市場風險控制的最后一道防線，在較長一段時間內可能有必要堅持這種方式。因此，有必要提前分析交易前保持逐筆線性預收方式，成交后采用SPAN保證金模型實收實支，交易前線性預收與交易后精細測算協(xié)同完成盤中風險控制。

結合上述要求，本文在SPAN簡化方法和盤中風險控制創(chuàng)新模式兩個方面進行了較為深入探索，提出了適合國內交易所的保證金模型和風險控制方案，為期貨市場改革創(chuàng)新提供決策依據(jù)。

境內外交易所的保證金風險控制規(guī)律總結

一、境外交易所的保證金風險控制的規(guī)律總結

1.場內期權業(yè)務的發(fā)展推動了保證金模型由線性保證金向場景分析型保證金演變

如圖1所示，境外成熟交易所的組合保證金模型大致經(jīng)歷了線性模型、場景模型及統(tǒng)計模型這3個階段。其中線性模型是指按照單個合約價值的一定比例收取保證金，并針對若干交易策略給予一定額度的保證金優(yōu)惠的方式；場景模型通常采用情景分析方法衡量投資組合在期貨價格、波動率、到期時間等多個風險因素同時發(fā)生變化的最大損失，能較為準確地衡量風險因素與資產組合的非線性關系；統(tǒng)計模型通常依賴于大規(guī)模蒙特卡羅模擬計算。

圖1 境外組合保證金模型的發(fā)展歷程

在場內期權發(fā)展早期2，境外交易所普遍使用線性保證金模型。隨著期權交易成為越來越多投資者的鐘愛，期權與期貨相結合構成了復雜的投資策略，準確地計算期權以及期權與期貨投資組合的風險日益成為風險管理者面臨的課題。SPAN在1988年由CME推出，目前已經(jīng)成為全球場內期貨交易所保證金計算的主流模式，殷曉峰、鄧云勝等 (2016)[1]指出截止2015年初，全球82家交易所或清算所中有67家使用SPAN，占比約82%，而在全球前十大交易所或清算所中，有7家正在使用SPAN或基于SPAN改造的系統(tǒng)。統(tǒng)計模型由于巨大的計算量而導致對系統(tǒng)硬件要求很高，目前尚未得到廣泛應用，STANS僅OCC清算所在用，EUREX Prisma目前僅用于場外衍生品。

2.境外交易所SPAN保證金的精細程度通常與衍生品市場環(huán)境成熟程度相關，周邊地區(qū)交易所與國際成熟交易所的主要配置差異在于跨期組合層數(shù)和跨品種組合層數(shù)

SPAN是一個組合保證金計算框架，由六個部分構成：(1)SPAN使用場景分析方法評估投資組合隨市場狀況的變化而出現(xiàn)的各種虧損程度，取最大的場景損失作為掃描風險。(2)SPAN將期權持倉按照合約DELTA3值轉換標的期貨持倉，并在同品種期貨持倉之間構建跨期組合以計算跨期組合優(yōu)惠。(3)為了防控實物交割的違約風險，SPAN針對交割月持倉多收一部分保證金。(4)SPAN定義空頭期權最小保證金用于防控深度價外期權空頭持倉面臨極端價格變動風險。(5)SPAN在風險互抵的品種之間構建固定比例的跨品種組合，并給予一定比例的保證金優(yōu)惠。(6)SPAN將扣除變動風險之后的期權凈值用于沖抵一部分保證金。這六個部分通過公式合成，如下：

其中V代表品種變動保證金，M代表賬戶保證金；上述公式表示SPAN首先在品種級別計算掃描風險、跨期風險、交割月份風險和期權凈值；其次在品種組級別構建品種之間的風險互抵關系，并給予相應比例的折扣；最后在賬戶級別合并期權凈值和各個品種的變動風險最終得到賬戶保證金。

表1 CME SPAN與TAIFEX SPAN、HKEX PRiME的對比

表2 境外交易所的盤中盯市頻率統(tǒng)計

SPAN框架規(guī)定了這六個部分的內部計算規(guī)則和它們之間的合成規(guī)則，至于每個部分內部計算的粒度由各交易所自主配置。從對比境外交易所和周邊地區(qū)交易所的組合保證金配置文件可知，跨期組合粒度和跨品種組合粒度是配置差異最大的兩個部分，如表1所示。

在設計保證金業(yè)務時，交易所通常需要在市場可接受度、風險控制能力、資金使用效率、系統(tǒng)效率等諸多因素中權衡取舍，保證金的精細程度通常與衍生品市場環(huán)境成熟程度相適應，境外成熟交易所更側重模型的風險控制能力和資金使用效率，而中國臺灣期貨交易所和香港交易所的期權業(yè)務發(fā)展的時間較短，在不降低風險控制能力的前提下，側重于以降低資金使用效率以提高市場可接受程度和系統(tǒng)效率：SPAN通過風險矩陣衡量期貨價格、波動率、到期時間等多個風險因素與資產組合損益的非線性關系，簡化風險矩陣容易導致降低模型的風險控制能力，而空頭期權最小保證金和期權凈值的業(yè)務規(guī)則比較簡單，沒有簡化余地，因而中國臺灣期貨交易所和香港交易所選擇簡化跨期組合層次和跨品種組合層次。因為境內場內期權業(yè)務由業(yè)務試點到業(yè)務推廣，存在一個較為長期的漸變過程，與此對應保證金模型也會存在一個由線性模型到場景模型，由簡單組合到精細組合的過程，中國臺灣期貨交易所和香港交易所的簡化做法為我們提供了良好的參照系。

3.境外交易所大都支持盤中實時盯市(或事件觸發(fā))的方式檢查會員資金風險,近年來盤中風控總體向趨嚴方向發(fā)展。

境外交易所系統(tǒng)大都在盤中采用盤中盯市(或事件觸發(fā))的方式檢查會員風險，且盯市功能大都在交易系統(tǒng)外部完成，只有當盤中計算會員保證金超過上一次保證金一定比例或者數(shù)量時，交易所才會向會員發(fā)出保證金追繳指令。雒春雨,周宏成等 (2014)[2]收集了境外交易所的盤中盯市頻率數(shù)據(jù)，如表2所示。

交易所盤中盯市的主要目的是控制結算會員的市場風險增量，即控制由于結算會員持倉大幅增加或市場價格大幅度變化帶來的巨額損失，由于境外交易所的結算會員資質普遍較高，發(fā)生違約的可能性較低，傳統(tǒng)上使用每日2次的盯市結算方式。近十幾年來，在境外市場的交易速度持續(xù)提升以及程序化交易得到普遍應用的背景下，交易所不僅面臨更高的市場風險，而且面臨程序化交易故障可能在瞬間給市場帶來巨大破壞力，所以各交易所的盤中盯市頻率顯著提高。

二、境內交易所的盤中保證金風險控制特點

當前境內交易所的盤中保證金風險控制可用概括為兩點：

1.秉承“治未病”宗旨，境內期貨交易所實施嚴格的交易前逐筆風險控制方式

即：委托單在進入撮合系統(tǒng)前逐筆預收資金并累計持倉，成交后更新資金和持倉數(shù)據(jù)，若資金不足或持倉超限時，系統(tǒng)自動拒絕新報入訂單，如圖2所示。

圖2 國內交易所的系統(tǒng)架構

2.受交易系統(tǒng)運行效率的限制，境內期貨交易所均采取相對簡單的線性保證金模型

比如大商所的保證金業(yè)務可表述如下：(1) 單一期貨合約收取結算價值的固定比例作為保證金。(2) 單一空頭期權合約采用傳統(tǒng)方式計算。(3) 支持構建跨期、跨品種、對鎖持倉組合并給予一定比例的優(yōu)惠。(4) 支持由交易所向市場提供若干期權策略優(yōu)惠組合指令，供投資者自主申請，并給予相應比例的優(yōu)惠。

三、境內交易所的盤中保證金風險控制發(fā)展方向

展望未來，在期權業(yè)務獲得一定程度的發(fā)展之后，境內交易所的保證金風險控制有可能出現(xiàn)下述趨勢：

1.推動保證金模型由線性保證金模型向SPAN保證金模型演變

一方面，由于期權產品的非線性特征與期貨產品的風險特征不同，線性保證金模型難以精確的度量期權以及不同產品、不同品種之間的風險，實際操作過程中常以多收保證金的方式來維持較高的風險控制能力，資金使用效率相對較低；另一方面，大型機構客戶的投資組合較為復雜，提高資金使用效率的需求比較迫切，采用SPAN保證金模型，資金成本可大幅度降低，同時也有助于提升市場流動性。殷曉峰、鄧云勝等 (2016)[1]指出我國臺灣地區(qū)僅投資組合較為復雜的大型機構客戶會使用SPAN，該部分客戶數(shù)占全市場客戶總數(shù)低于10%。相對于策略組合保證金模式，使用SPAN的客戶資金效率提高了約35%。

2.由于交易前逐筆風險控制方式能夠有效防范資質較低會員的違約風險，利于維護期貨市場穩(wěn)定運行，在較長一段時間內可能有必要堅持這種方式

一方面，由于盤中風險控制的核心是控制日內持倉變化以及持倉變化帶來的盈虧風險，而日內持倉變化的頻率取決于交易速度，在交易速度得到持續(xù)提升和交易故障在瞬間給市場帶來巨大風險暴露的概率增大的背景下，堅持交易前逐筆風險控制方式有現(xiàn)實意義。另一方面，境內商品交易所都采用全員結算制度，對會員的資質要求相對較低，會員資質水平參差不齊，交易前逐筆風險控制方式在防范資質較低會員的違約風險、保障期貨市場穩(wěn)定運行起到重要的作用，交易所作為期貨市場風險控制的最后一道防線，在較長一段時間內可能有必要堅持這種方式。

SPAN簡化方法以及盤中保證金風險控制模式

從本質上說，設置委托保證金的目的是嚴控日內“潛在”的持倉盈虧風險，持倉保證金是覆蓋“既存”持倉風險，“潛在”的宜覆蓋最大可能性，“既存”的宜關注風險評估準確性。可見，交易前委托宜保持逐筆線性預收方式以嚴控風險，成交后持倉宜采用類SPAN保證金以提高投資者的資金使用效率。進一步分析，這種業(yè)務模式能否高效運作取決于簡化算法探索和盤中風險控制模式探索這兩個方面。

一、簡化參數(shù)逐筆增量式計算方法研究

在采用交易前逐筆預收保證金，交易后實時測算并釋放多收的保證金模式的情況下，交易所保證金能否及時得到釋放取決于計算速度，計算速度越快則釋放越及時，風險控制的效果越佳，極限狀態(tài)就是逐筆計算且逐筆釋放。因而，在適當簡化參數(shù)的基礎上，研發(fā)支持逐筆增量式計算方法是非常必要的。研發(fā)基本理念是在業(yè)務層面適度減少組合種類和組合數(shù)量，在算法層面等價分解風險項，緩沖中間變量以支持逐筆增量式計算。

1.業(yè)務層面適度減少跨期組合層次、跨品種組合種類和組合層次

在業(yè)務層面選擇適度減少跨期組合層次、跨品種組合種類和組合層次有下面3個方面的原因：(1)從中國臺灣期貨交易所和香港交易所的實際運行情況來看，較粗粒度的跨期組合和跨品種組合配置更容易被各級市場參與者接受；(2)SPAN的系統(tǒng)效率主要消耗在計算跨期組合費用和跨品種組合費用，跨期組合的性能依賴于組合層次深淺、跨品種組合的性能依賴于組合種類的多寡和組合層次的深淺，因而提高性能的要點在于以粗粒度的組合方式代替細粒度的組合方式，以減少跨期組合和跨品種組合層次。簡化方法表述如下：

圖3 跨期組合方式縮減

(1)跨期組合選擇舍棄較細粒度的蝶式組合和跨月組合，只實現(xiàn)較粗粒度的單(雙)層7分組跨期組合，如圖3所示。

在合理配置組合參數(shù)的情況下，縮減跨期組合和跨品種組合的層次并不會降低模型的風險控制能力，只會降低模型資金使用效率。常規(guī)的歷史模擬法測算跨期組合參數(shù)的方法如圖4所示。

圖4 跨期組合參數(shù)測算

其中At、Bt分別表示A、B合約在t日的結算價，Rt曲線代表AB組合的每日收益曲線，將Rt按照從小到大的順序排列，取99.2%的分位數(shù)對應的值即跨期組合參數(shù)。分組(tier)跨期組合就是將同一品種的合約由近到遠分成若干組，取最大的合約組合參數(shù)作為分組跨期組合參數(shù)。假設跨期分組方式如圖5所示，則有:AA跨期參數(shù)=MAX{AiAj跨期參數(shù)}，AB跨期參數(shù)=MAX{AiBj跨期參數(shù)}，i、j∈[1,3]。從這個角度來看，分組的粒度越粗(即組數(shù)越少、每個組容納的合約月份越多)、那么跨期組合參數(shù)就需要設置的較大一點、資金效率就會相應降低一些，但只要參數(shù)是根據(jù)上述方法計算出來的，風險控制能力就不會降低。

圖5 跨期分組示意圖

圖6 跨品種組合方式縮減方式

(2)跨品種組合選擇只支持品種之間的兩兩組合，且參數(shù)設置時不區(qū)分月份，如圖6所示。

與跨期組合類似，只要跨品種參數(shù)設置合理，跨品種組合粒度由細變粗并不會降低風險控制能力，而只是降低了資金使用效率。

2.在算法層面等價分解風險項，緩沖中間變量以支持逐筆增量式計算

CME SPAN實時算法8可表述為：在收到成交后更新賬戶的持倉數(shù)量，然后在賬戶最新持倉的基礎上計算SPAN保證金。采用這種思路，意味著每一筆成交導致的計算都是賬戶級別的，執(zhí)行性能將無法得到切實提高。所以沒有使用這種方法，而是采用等價分解風險項9，并在此基礎上緩沖更細粒度的中間變量, 使之能支持逐筆計算的方法。下面以掃描風險為例闡述，供大家參考：

如圖7所示，SPAN使用包含16個場景的風險矩陣計算掃描風險，每個場景都是由(F+△F,V+△V)10雙重因素構成。

圖7 SPAN的掃描場景

SPAN在同一個風險矩陣中計算同一個品種的所有期貨和期權頭寸，即首先計算每個合約在這16種場景情況下的損益，然后按照場景合并所有合約的損益，最后取最大的場景損失作為掃描風險。在計算過程中保持結算參數(shù)不做改變的前提下，可以變通地將掃描風險公式等價分解，變成形如公式(3)的方式，并緩沖中間變量Si，每當新的成交到達，使用公式(3)(4)計算出新的掃描風險：

其中R 表示風險項，Si代表已有持倉風險的分解后變量，Ki代表當前成交風險的分解后變量，Si+Ki表示分解后的變量之間采用加法計算，max函數(shù)表示各場景風險合成掃描風險的辦法。

二、基于SPAN保證金的盤中風險控制模式研究

在采用交易前實用線性預收方式計算委托保證金，交易后采用類SPAN保證金測算持倉風險這種方案的前提下，各潛在模式的關鍵差異在于成交后SPAN保證金測算的及時程度以及交易前后功能之間的協(xié)作方式這兩個方面。存在下面兩種典型模式：

1.逐筆非線性計算模式

即在保持現(xiàn)有交易前逐筆委托預收、逐筆成交釋放的基礎上將持倉保證金計算方法改為使用能逐筆增量式計算的簡參SPAN算法，如圖8所示。

圖8 逐筆非線性風險控制模式

2.逐筆延遲釋放模式

將資金風險控制模塊分解為交易前風險控制和交易后風險測算兩個部分，交易前風險控制模塊采用逐筆方式預收委托保證金，交易后風險測算模塊采用SPAN模型計算持倉保證金，并異步返回保證金差額給交易前風險控制模塊，如圖9所示。

實施的本模式關鍵在于延遲釋放委托保證金，即在前后兩次計算持倉保證金計算的間隔時間內不釋放新增成交對應的委托保證金，只能采用SPAN重新計算并征收之后再予以差額返還，如圖10所示。

圖9 逐筆延遲釋放風險控制模式

圖10 逐筆延遲釋放模式的數(shù)據(jù)變化過程

通常，盤中風險控制模式的衡量要素分別為風險控制能力、資金使用效率和系統(tǒng)執(zhí)行性能、實施難度，表3列出了各種盤中風險控制模式的定性對比。

表3 各種盤中風險控制模式的定性對比

三、簡化參數(shù)逐筆增量式計算方法的可行性驗證

從技術層面，保證金模型的可行性驗證涉及功能正確性、執(zhí)行性能、風險可控性、資金使用效率這4個方面：(1)正確性驗證：驗證組合保證金模型的業(yè)務被正確實現(xiàn)，可通過驗證在同樣的輸入情況下是否達成與CME SPAN一致的輸出結果來判斷SPAN業(yè)務是否被正確實現(xiàn)。(2)執(zhí)行性能驗證：可通過壓入成交數(shù)據(jù)并執(zhí)行計算，根據(jù)起止時間計算逐筆算法的吞吐量和處理效率。(3)風險可控性驗證：在各種歷史場景和極端場景的情況下，通過測量根據(jù)組合保證金模型計算出來的保證金值能覆蓋住持倉組合的損失的機率。(4)資金使用效率驗證：在多種持倉結構的情況下，測量組合保證金模型的保證金優(yōu)惠比例，優(yōu)惠比例越高資金使用效率越優(yōu)。

由于模型風險可控性、資金效率和風險控制模式缺乏驗證的環(huán)境11，所以我們逐筆對算法的功能正確性和執(zhí)行性能做了簡要驗證、并對資金使用效率做了簡單估算，如下。

圖11 功能正確性驗證方法

1.功能正確性驗證

在同樣的參數(shù)配置情況下，構建各種持倉組合并對比原型系統(tǒng)與SPAN的輸出結果是否一致來驗證功能正確性，如圖11所示。

驗證的結果是否可信主要取決于測試案例的覆蓋是否充分，所以我們從下面3個角度思考并設計測試案例：

(1)以業(yè)務路徑覆蓋為目的手動構建測試場景；

(2)使用隨機函數(shù)在多個品種的不同合約之間構建測試場景；

(3)使用期權仿真環(huán)境閉市時刻的持倉明細數(shù)據(jù)構建測試場景；

在基于簡化參數(shù)的情況下，絕大部分測試案例的測試用例的計算結果一致，個別案例由于原型舍入規(guī)則處理不夠完善導致存在小幅度差異。詳細見表4。

2.性能驗證

利用腳本隨機生成成交數(shù)據(jù)并加載到內存中，然后從內存中獲取的成交數(shù)據(jù)壓入原型系統(tǒng)，根據(jù)起止時間計算逐筆算法(不含收發(fā)報文等額外工作) 的吞吐量和處理效率。測試硬件環(huán)境如表5所示。

表4 功能一致性驗證比對結果

表5 測試的硬件環(huán)境

在客戶量級固定在100萬，成交數(shù)量固定在3000萬筆，在跨品種組合數(shù)量變化情況下觀測逐筆算法12的吞吐量，性能測算結果如圖12所示，其中：90個組合、57個組合、24個組合分別是20個品種分2大組、3大組、6大組的，并在大組內各個品種之間采用兩兩組合而構成的組合數(shù)量。

圖12 性能測算結果

3.資金使用效率估算

因資金使用效率數(shù)據(jù)涉及客戶持倉數(shù)據(jù)，所以目前暫時采用估算法13給出不同持倉結構的賬戶的保證金優(yōu)惠程度的演變分析，如圖13所示。

圖13 估算不同持倉結構賬戶的保證金優(yōu)惠比例

其中單邊方式是指期權按照delta折算成期貨后求單邊保證金的方式, 同系列、跨期組合、跨品種組合的估算對沖系數(shù)分別為50%、50%、50%；原型系統(tǒng)中的同系列、跨期組合、跨品種組合的估算對沖系數(shù)分別為85%、50%、50%，原型系統(tǒng)由于保留了風險矩陣，同系列期權之間的對沖系數(shù)較高，隨著期權持倉占比的增大，資金使用效率的優(yōu)勢逐漸增大。

可見，在簡化跨期組合參數(shù)和跨品種組合參數(shù)的基礎上，逐筆算法功能與SPAN基本一致且性能優(yōu)異，逐筆算法邏輯的吞吐量在(35～41)萬/秒之間，且與線性組合的保證金算法相比，該逐筆算法在資金使用效率方面的存在比較優(yōu)勢，具備一定程度的可實施性。

結論

本文嘗試提出“在防范風險和保證公平的前提下，讓市場更有效率地適應期權等創(chuàng)新業(yè)務發(fā)展”的盤中風險控制方案，使得“盤中風險控制能力”和“資金使用效率”不再完全不可兼得，為將來場內期權業(yè)務發(fā)展提供重要支撐。具體來說，在下面兩個方面進行了一定的創(chuàng)新：(1)提出了研發(fā)適合國內期貨交易所的簡參SPAN逐筆算法的方法，基本理念是在業(yè)務層面適度減少組合種類和組合數(shù)量，在算法層面等價分解業(yè)務，緩沖中間變量以支持逐筆增量式計算；(2)設計了交易前逐筆預收、交易后逐筆返還的逐筆非線性風險控制模式和交易前逐筆預收、交易后實時異步返還的逐筆延遲釋放風險控制模式，為盤中風險控制提供理論參考。

注釋

1.因為目的是測試算法邏輯部分的性能，測試數(shù)據(jù)事先都已在內存中準備好的，所以算法規(guī)則的運算性能不含I/O、網(wǎng)絡傳輸、日志等額外工作。

2.期權發(fā)展早期是指從1973年CBOE推出第一支場內期權開始到1988年CME推出SPAN保證金模型的這段時間。

3.SPAN中跨期組合和跨品種組合實際上使用復合DELTA(Composite Delta), 即以預估的次日風險場景預估并加權平均而獲得DELTA值。

4.香港交易所使用保證金模型叫做PRiME，計算規(guī)則與SPAN類似，我估計可能由于自主版權需要而沒有采用“SPAN”作為產品名稱。

5.為了使跨期組合的配置更加便利,SPAN也支持按照合約月份的相關性分組(tier),然后在組(tier)與組之間構建跨期組合的方式。 比如：CME的豆粕合約通常劃分鄰近交割月份(A)、當前作物年度(B)、下一個作物年度(C)這3組，存在AA、AB、AC、BB、BC、CC這六組跨期組合。SPAN通常按照組合優(yōu)惠程度從大到小的順序構建跨期組合，優(yōu)先在多個相鄰月份之間構建蝶式組合，然后在部分相關系數(shù)較大的合約之間構建兩兩跨月組合，最后使用分組(tier)組合兜底。

6.期權按照結算方式分為期貨式和股票式兩類：期貨式期權的權利金參與每日結算和差額調整，不存在期權凈值；股票式期權的權利金在買賣成交時一次性買方向賣方支付權利金，存在期權凈值。中國香港交易所主要采用期貨式結算方式，中國臺灣期貨交易所主要采用股票式結算方式，目前國內大連商品交易所和鄭州商品交易所的商品期權都也都采用股票式結算方式。

7.單層組合指所有同品種的所有月份之間的跨期組合費用參數(shù)一致；雙層組合是指將交割月和臨近交割月單獨成組，將兩個月份與其它月份之間的跨期組合費用參數(shù)設置的稍稍高一點。

8.CME SPAN的實時計算功能主要根據(jù)對PC-SPAN的運行經(jīng)驗而得到，CME網(wǎng)站上也有比較詳細的描述：http://www.cmegroup.com/clearing/risk-management/span-overview.html#spanProductSuite

9.在SPAN中，掃描矩陣、跨期組合風險、跨品種組合優(yōu)惠、空頭期權最小保證金、期權凈值等被稱做風險項。

10.F表示結算時刻的標的期貨價格，△F表示該場景的期貨價格變動幅度；V表示結算時刻的波動率，△V表示結算時刻的波動率變化幅度。

11.風險可控性需采用回溯檢驗極端場景情況下賬戶損益而獲得，資金使用效率則需導入敏感客戶持倉以測算保證金優(yōu)惠比例，數(shù)據(jù)獲取比較困難，工作量也比較大，目前階段沒有做。

12.同注1。

13.優(yōu)惠比例公式=1-((1-B)+ B×(C×(1-F)+D×(1-G)+E×(1-H)))，其中B為組合持倉占總持倉的比例,C為同系列組合占總組合的份額,D為跨期組合占總組合的份額,E為跨品種組合占總組合的份額、F為同系列的對沖系數(shù),G為跨期組合的對沖系數(shù), H為跨品種組合的對沖系數(shù)。