『壹』 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同
這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。
第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！
『貳』 解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事的介紹
《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》由機械工業出版社於2010年1月1日出版。本書講述詹姆斯·西蒙斯，基金領域的拓撲學大腕，成功取代保爾森的對沖之王，20年內最佳賺錢基金經理，在投資界掀起了一場量化投資的狂潮。《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》用輕松、幽默的講故事手法，解讀了西蒙斯量化投資「黑箱」之內的秘密。通過深入淺出地回顧西蒙斯的投資布陣，比較西蒙斯與巴菲特投資模式的迥異，分析投資領域技術分析方法和宏觀分析方法的優劣，《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》帶我們走近了20年中平均每年總回報為80%的大獎章基金，看看它如何能將1萬元變成1億元。用數學公式打敗市場，投資並非懸而未決的事情——這就是《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》揭示的投資之道。
『叄』 有哪些值得推薦的量化投資類書籍
開門見山，下面推薦10本投資入門的經典書籍，總有一本適合你。
1.經濟學原理
曼昆的「經濟學原理」作為三大經典入門書籍之一，淺顯易了、博大精深、富有人文熱情，是學習投資怎麼都繞不開的一本書。
為什麼有的人聰明絕頂，卻一生窮困潦倒？很多時候，學校只給了專業知識，卻沒有告訴人們如何理財。而經濟學，作為投資理財的基礎課程，對人的一生都是有用的。
『肆』 也不看看徐翔是給誰理財的
向來以手法凌厲著稱的A股「私募一哥」徐翔，轉戰港股同樣毫不手軟。中國七星控股(00245，HK)本周結束了復牌以來的暴跌行情，實現五連陽，收報1.14港元，周累計漲幅達200%。
根據該公司之前的公告，徐翔直接持有和通過萬載星筠投資中心(WIC LP)間接持有的股份，共佔七星擴大股本後的9.7%，按照0.19港元/股的成本價計算，徐翔本次投資浮盈26.5億港元。
有趣的是，就在半年前，七星控股還是香港市場上一隻不折不扣的 「仙股」，股價長時間徘徊在0.2-0.3元之間。該股於今年4月15日突然啟動，當日漲幅超過30%，在之後的近兩個月時間里累計漲幅516.39%。6月12日中午，該股票宣布停牌，從前面五倍的拉升走勢看，市場猜測會有大動作。
果然，中國七星控股(00245，HK)於6月26日晚間公布重磅消息：中國七星與CMI Financial Holding Corporation訂立有條件股份認購協議，並分別與D.E.Shaw Composite，Union Sky Holding Group Limited、萬載星筠投資中心(WIC LP)及徐翔先生訂立6月23日加入契約。認購協議完成時，上述投資者合計擁有263.16億股公司股份，相當於公告日已發行股本的1090.3%。在公開信息中，這是徐翔首次以自然人的身份現身港股市場。
香港橙新聞以「內地股壇猛人徐翔」等字眼進行了報道，當然吸引人們眼球的並不只徐翔一個，上述參與認購的機構均大有來頭。其中CMI Financial Holding Corporation(簡稱CMI)是中國民生投資股份有限公司的全資附屬公司，據其官網信息，中民投是由全國工商聯發起，五十九家知名民營企業聯合設立的全球化民營金融投資集團，注冊資本500億元人民幣，董文標任董事局主席，史玉柱任董事局副主席；Union Sky控股集團為史玉柱全資擁有；D.E.Shaw Composite的創始人則是有著「定量分析之王」稱號的著名科學家、對沖基金經理大衛。肖。
徐翔史玉柱加「定量王」，這些光環要是放在A股市場，管你認購價是否只有每股1毛9，復牌先來三個無量漲停再說。但香港投資者似乎要理性很多，或者說並不吃這一套，你們1毛9一股認購，炒到1塊9讓我們接盤，開什麼玩笑？8月28日，七星控股復牌首日即暴跌56%，隨後一路下跌，五個交易日累計下跌79%至0.38元，似乎七星又要回到以前「仙股」的老路。
然而9月7日七星的一則公告，成為故事情節逆轉的導火索，多頭趁此機會發力，當日股價即大漲34%，次日更是放量暴拉70%，賺足了市場眼球。公告顯示，公司旗下中國七星地產運營管理公司，以及中國七星資產管理有限公司，已獲得香港證監會批准成為雨潤國鼎證券(香港)及源豐資產管理的主要股東。
其實，七星在早6月26日的公告中，就已經披露公司將以現金收購兩家公司，雖未透露具體公司名稱，但說明了一家公司為根據證券及期貨條例可從事第1類(證券交易)受規管活動的持牌公司，另一家為第4類(就證券提供意見)及第9類(資產管理)受規管活動的持牌公司。9月7日的這則公告並不是什麼超預期的大事件，顯然股價暴漲的背後是有人在強力推動。
關心完股價再來看看七星公司的質地。根據數據，該公司2015年中報總營收1.39億港元，營業利潤-1222萬港元，每股凈資產0.12港元；2012到2014三年營收復合增長率為-50.98%。
資料顯示，以電視廣告、電視購物起家的七星公司，去年8月公司宣布，因電視廣告業務及零售與分銷業務的競爭加劇及利潤下降，決定停辦相關業務，同時稱已開展化工原料貿易業務。在2014年年報里，該公司主營構成已經是化工原料84.79%、保險業務收入15.21%。繼續梳理公告還可以發現，公司還嘗試拓展光伏發電、地產開發及經營等。
七星公司近幾年可以說是經營慘淡，想轉型又找不到明確的方向，此番與中民投、史玉柱、徐翔等聯手進軍金融領域，可謂是如願以償。
以徐翔的風格，恐怕不會輕易讓自己投資的股票淪為「仙股」。加之眾多資本運作高手聚集，該股後市走勢應該不會平淡，不知道會不會成為「A股私募一哥」在香港市場樹起的一面旗幟呢？
『伍』 qmacd里《K線形態組合分析》課程的講師同濟橋博士主要是做什麼的
橋博士早在1993年就進入股市的70後，2006年在同濟讀研究生時開始研究量化投資，碩士論文為【CIRS-證券交易模型研究】。在其著作【量化投資技術分析教程】中提出了獨樹一幟的理論「量化相對論」，並建立了QMACD量化分析門戶。有多位經喬燁輔導的操盤手、交易員曾在證券大賽上獲過獎，例如：國信證券月度冠軍、「短跑王」全賽季冠軍、個人組周冠軍、個人組全賽季四強；申銀萬國月度第6名。
『陸』 怎麼開一家量化投資公司
有一個偉大的人物，「量化投資之王」詹姆斯·西蒙斯，他給我們開了一個好頭，想要開一家量化投資公司，當然不是一件小事情，需要選擇的品種必須流動性強，符合模型要求等等，找到一些適合自己的必備條件，才能支撐住一家公司。
開公司本身就是有風險的，尤其是量化公司，做到思前顧後的考慮，全身心投入，公司運營模式，發展前景考慮周全，這樣成功也就指日可待！
『柒』 國內外財務風險（成因、防範等）研究的理論有哪些 最好有作者、年限、出處等，謝謝
財務風險是指由於多種因素的作用，使企業不能實現預期財務收益，從而產生損失的可能性。財務風險的存在，無疑會對企業生產經營產生重大影響。揭示企業財務風險的成因,並對其規避的措施和方法進行研究，具有十分重要的意義。
一、企業財務風險的成因
1、企業財務管理系統適應宏觀環境的滯後性
目前，我國許多企業建立的財務管理系統，由於機構設置不盡合理，管理人員素質不高，財務管理規章制度不健全，管理基礎工作不完善等原因，企業財務管理系統缺乏對外部環境變化的適應能力和應變能力。具體表現在對外部環境的不利變化不能進行科學的預見，反應滯後，措施不力，由此產生財務風險。
2、企業財務管理人員對財務風險的客觀性認識不足
財務風險是客觀存在的，只要有財務活動，就必然存在財務風險。在現實工作中，我國許多企業的財務管理人員缺乏風險意識，認為只要管好用好資金，就不會產生財務風險，風險意識的淡薄是財務風險產生的重要原因之一。
3、財務決策缺乏科學性導致決策失誤
財務決策失誤是產生財務風險的又一重要原因。避免財務決策失誤的前提是財務決策的科學化。目前，我國企業的財務決策普遍存在著經驗決策及主觀決策現象，由此導致的決策失誤經常發生，從而產生財務風險。
4、有些企業內部財務關系混亂
企業內部財務關系混亂是我國企業產生財務風險的又一重要原因，企業內部各部門之間及企業與上級企業之間，在資金管理及使用、利益分配等方面存在權責不明、管理混亂的現象，造成資金使用效率低下，資金流失嚴重，資金的安全性、完整性無法得到保證。
二、企業財務管理在不同階段的財務風險
1、企業資金結構不合理，負債資金比例過高
在我國，資金結構主要是指企業全部資金來源中權益資金與負債資金的比例關系。由於籌資決策失誤等原因，我國企業資金結構不合理的現象普遍存在，具體表現在負債資金佔全部資金的比例過高。很多企業資產負債率達到70%以上。資金結構的不合理導致企業財務負擔沉重，償付能力嚴重不足，由此產生財務風險。
2、固定資產投資決策缺乏科學性導致投資失誤
在固定資產投資決策過程中，由於企業對投資項目的可行性缺乏周密系統的分析和研究，加之決策所依據的經濟信息不全面、不真實以及決策者決策能力低下等原因，投資決策失誤頻繁發生。決策失誤使投資項目不能獲得預期的收益，投資無法按期收回，為企業帶來巨大的財務風險。
3、對外投資決策失誤，導致大量投資損失
企業對外投資包括有價證券投資、聯營投資等。有價證券投資風險包括系統性風險和非系統性風險。由於投資決策者對投資風險的認識不足，決策失誤及盲目投資導致一些企業產生巨額投資損失，由此產生財務風險。
4、企業賒銷比重大，應收帳款缺乏控制
由於我國市場已成為買方市場，企業普遍存在產品滯銷現象。一些企業為了增加銷量，擴大市場佔有率，大量採用賒銷方式銷售產品，導致企業應收帳款大量增加。同時，由於企業在賒銷過程中，對客戶的信用等級了解不夠，盲目賒銷，造成應收帳款失控，相當比例的應收帳款長期無法收回，直至成為壞賬。資產長期被債務人無償佔用，嚴重影響企業資產的流動性及安全性，由此產生財務風險。
5、企業存貨庫存結構不合理，存貨周轉率不高
目前我國企業流動資產中，存貨所佔比重相對較大，且很多表現為超儲積壓存貨。存貨流動性差，一方面佔用了企業大量資金，另一方面企業必須為保管這些存貨支付大量的保管費用，導致企業費用上升，利潤下降。長期庫存存貨，企業還要承擔市價下跌所產生的存貨跌價損失及保管不善造成的損失，由此產生財務風險。
三、企業財務風險的規避
1、規避企業財務風險的主要措施
規避財務風險以實現財務管理目標，是企業財務管理的工作重點。本人認為，規避企業財務風險，主要應抓好以下幾項工作。
（1）認真分析財務管理的宏觀環境及其變化情況，提高企業對財務管理環境變化的適應能力和應變能力。為防範財務風險，企業應對不斷變化的財務管理宏觀環境進行認真分析研究，把握其變化趨勢及規律，制定多種應變措施，適時調整財務管理政策和改變管理方法；建立和完善財務管理系統，設置高效的財務管理機構，配備高素質財務管理人員，健全財務管理規章制度，強化財務管理的各項基礎工作，使企業財務管理系統有效運行，以防範因財務管理系統不適應環境變化而產生的財務風險。
（2）不斷提高財務管理人員的風險意識。要使財務管理人員明白，財務風險存在於財務管理工作的各個環節，任何環節的工作失誤都可能會給企業帶來財務風險，財務管理人員必須將風險防範貫穿於財務管理工作的始終。
（3）提高財務決策的科學化水平，防止因決策失誤而產生的財務風險。財務決策的正確與否直接關繫到財務管理工作的成敗，經驗決策和主觀決策會使決策失誤的可能性大大增加。為防範財務風險，企業必須採用科學的決策方法。在決策過程中，應充分考慮影響決策的各種因素，盡量採用定量計算及分析方法並運用科學的決策模型進行決策。對各種可行方案要認真進行分析評價，從中選擇最優的決策方案，切忌主觀臆斷。
（4）理順企業內部財務關系，做到責、權、利相統一。為防範財務風險，企業必須理順內部的各種財務關系。首先，要明確各部門在企業財務管理中的地位、作用及應承擔的職責，並賦予其相應的權力，真正做到權責分明，各負其責。另外，在利益分配方面，應兼顧企業各方利益，以調動各方面參與企業財務管理的積極性，從而真正做到責、權、利相統一，使企業內部各種財務關系清晰明了。
2、企業防範財務風險的技術方法
（1）分散法。即通過企業之間聯營、多種經營及對外投資多元化等方式分散財務風險。對於風險較大的投資項目，企業可以與其他企業共同投資，以實現收益共享，風險共擔，從而分散投資風險，避免因企業獨家承擔投資風險而產生的財務風險。由於市場需求具有不確定性、易變性，企業為分散風險應採用多種經營方式，即同時經營多種產品。在多種經營方式下，某些產品因滯銷而產生的損失，可能會被其它產品帶來的收益所抵銷，從而避免經營單一產生的無法實現預期收益的風險。對外投資多元化是指企業對外投資時，應將資金投資於不同的投資品種，以分散投資風險。
（2）迴避法。即企業在選擇理財方案時，應綜合評價各種方案可能產生的財務風險，在保證財務管理目標實現的前提下，選擇風險較小的方案，以迴避財務風險。
（3）轉移法。即企業通過某種手段將部分或全部財務風險轉移給他人承擔的方法。轉移風險的方式很多，企業應根據不同的風險採用不同的風險轉移方式。
（4）降低法。即企業面對客觀存在的財務風險，努力採取措施降低財務風險的方法。例如，企業可以在保證資金需要的前提下，適當降低負債資金佔全部資金的比重。在生產經營活動中，企業可以通過提高產品質量、改進產品設計、努力開發新產品及開拓新市場等手段，提高產品的競爭力，降低因產品滯銷、市場佔有率下降而產生的不能實現預期收益的財務風險。另外，企業也可以通過付出一定代價的方式來降低產生風險損失的可能性。例如建立風險控制系統，配備專門人員對財務風險進行預測、分析、監控，以便及時發現並化解風險。企業也可建立風險基金，如對長期負債建立專項償債基金，以此降低風險損失對企業正常生產經營活動的影響。
3、不同的財務活動階段，規避財務風險的技術方法
（1）籌資風險規避的技術方法。首先，充分利用自有資金，加強對自有資金的控管，對各種借支款項要嚴格審批並及時催收。其次，選擇合理的資本結構，即債務資本和自有資本的比例要適當，充分利用債務資本的財務杠桿作用，選擇總風險較低的最佳融資組合。第三，注意長短期債務資本的搭配，避免債務資本的還本付息期過於集中。第四，選擇多種籌資渠道。第五，提高資金的使用效益。無論是自有資金，還是債務資金，只有資金使用效益提高，才能保障企業的償債能力和贏利能力。
（2）投資風險規避的技術方法。首先，要謹慎投資，在資金運轉良好或有剩餘資金的情況下，才去考慮獲取額外報酬的對外投資。第二，如果投資是生產經營的必須環節或是進行風險性投資，必須擬定嚴謹的投資計劃，進行科學的投資回收評估和論證，選擇最佳的資金投入時間，以避免造成資金短缺或運轉不靈。第三，合理進行投資組合。投資組合包括不同投資品種組合、不同行業或部門的投資項目組合，長短期限不同的投資組合等，以追求一種收益性、風險性、穩健性最佳組合。第四，加強對證券投資的系統風險和非系統風險的研究，以減輕和抵消對證券投資收益的影響。
（3）資金回收風險規避的技術方法。資金回收風險是指資金不能及時周轉或資金流出後不能及時收回的風險。要規避資金回收風險必須做好資金來源、資金佔用、資金分配和資金回收的測算和平衡，以保證資金的安全性、效益性和流動性。應收賬款回收控制風險可以通過以下方法加以規避：一是利用「五C」系統對客戶進行科學評估，對不同的客戶給予不同的信用期間、信用額度和不同的現金折扣，制定合理的資信等級和信用政策；二是在現銷和賒銷之間權衡，當賒銷所增加的贏利超過所增加的成本時，才應當實施應收賬款賒銷；三是定期編制賬齡分析表，確定合理的應收賬款比例，對應收賬款回收情況進行監督，對壞賬損失事先做好准備；四是針對不同的客戶、不同的階段採取不同的收賬政策，既要保證賬款的有效收回，又要注意避免傷及客戶關系，同時，制定收賬政策時要考慮收賬費用與壞賬損失的大小。
（4）收益分配風險規避的技術方法。收益分配風險的規避要從現金流入和現金流出兩方面著手。一方面要對現金流入實施控制，另一方面要考慮收益分配政策。根據企業發展的需要，制定合理的收益留存和利潤分配政策，採取適當的利潤和現金分配方式，保障現金流入與流出的相互配合、協調，以降低風險。
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『捌』 AIE智能自動量化自動炒幣機器人靠譜嗎
智能自動量化自動叉臂機器能靠譜嗎？這個的話還算是靠譜吧，因為現在的科技是越來越發達的。