期权和二元期权的区别是什么？哪位了解的，谢谢
WebiTrader为您解释二元期权在合同到期时赢利基于标的资产价格上类似于一般的期权，但是，交易员在二元期权中只需要考虑
一、期权和二元期权的区别是什么？哪位了解的，谢谢
WebiTrader为您解释二元期权在合同到期时赢利基于标的资产价格上类似于一般的期权，但是，交易员在二元期权中只需要考虑标的资产价格的变化方向而不需要考虑到价格变化的幅 度。一个普通纯期权与二元期权的主要不同是赢或亏的大小。二元期权通常被叫做固定收益期权，因为合约通常具有事先决定好的固定回报率。不同的是一般纯期权的风险性更大，因为可能的盈利是无限，当然风险可以通过止损单来管理。
到期时间
传统期权的到期日是每月一次，二元期权的到期日通常是多种，每日收盘、小时或者甚至是更短的时间如15分钟都存在。
盈利或亏损
传统期权：动态的基于标的资产的价格
二元期权：盈利和亏损是固定的
价内期权
传统期权：需要同时知道期权的执行价格和标的资产价格才能够
执行期权
二元期权：标的资产价格的变化不相关，只有变化的方向才相关（之上或之下）。
期权执行
传统期权：通常在到期前任何时候都可以执行
二元期权：在到期前不能够执行
我截取一段快乐二元期权培训直播时候的话语：基本的技术分析，这个占到盈利的30%因素，多种技术分析结合快速切换思维，这个占到盈利因素的50%，变通的思维和灵活的应用，这个占到盈利因素的60%，运气站到盈利因素的20%。至于指标，我个人只能说参考，因为市场的本质运行不是伴随指标而变的，只有价格变化了指标才会变化，不能本末倒置的去分析。
二、期货与期权的介绍
本书全面介绍了国外商品期货与金融期货的起源与发展现状及我国期货的发展历程，结合实际介绍了期货合约、期货交易流程、期货交易制度等期货交易基础知识，在此基础上对套期保值、套利、基差交易理论与实际交易进行了分析。本书还详细介绍了期货价格走势两种分析方法——基本面与技术分析方法，并系统地介绍了利率期货、股指期货、外汇期货等三大金融期货。在期权方面，本书在介绍了进行期权交易所需的期权种类、保证金、交易流程等基础知识以后，介绍了现在流行的两种期权的定价理论，最后结合实际交易案例介绍了期权的交易策略。本书概念清晰、内容简明、贴近实际，并配有大量相关的案例，避免学生所学与实践脱节的缺陷。本书是一本理论与实践联系得非常紧密的教材，适合经济、管理、金融类本科生期货与期权课程使用，也可以作为对期货期权感兴趣的读者了解期货与期权知识的入门书。本书配套有教师教学课件，包括PPT、期货与期权案例等教学资源，详情请见本书最后的“教学支持说明页”。
三、按你对数据挖掘技术的了解,你认为它的研究将面临的主要挑战和对策是什么?
下面是一些特定的挑战，它们引发了对数据挖掘的研究。
可伸缩 由于数据产生和收集技术的进步，数吉字节、数太字节甚至数拍字节的数据集越来越普遍。如果数据挖掘算法要处理这些海量数据集，则算法必须是可伸缩的（scalable）。许多数据挖掘算法使用特殊的搜索策略处理指数性搜索问题。可伸缩可能还需要实现新的数据结构，以有效的方式访问个别记录。例如，当要处理的数据不能放进内存时，可能需要非内存算法。使用抽样技术或开发并行和分布算法也可以提高可伸缩程度。
高维性 现在，常常遇到具有数以百计或数以千计属性的数据集，而不是数十年前常见的只具有少量属性的数据集。在生物信息学领域，微阵列技术的进步已经产生了涉及数千特征的基因表达数据。具有时间或空间分量的数据集也趋向于具有很高的维度。例如，考虑包含不同地区的温度测量的数据集。如果温度在一个相当长的时间周期内重复地测量，则维度（特征数）的增长正比于测量的次数。为低维数据开发的传统的数据分析技术通常不能很好地处理这样的高维数据。此外，对于某些数据分析算法，随着维度（特征数）的增加，计算复杂性迅速增加。
异种数据和复杂数据 通常，传统的数据分析方法只处理包含相同类型属性的数据集，或者是连续的，或者是分类的。随着数据挖掘在商务、科学、医学和其他领域的作用越来越大，越来越需要能够处理异种属性的技术。近年来，已经出现了更复杂的数据对象。这些非传统的数据类型的例子包括含有半结构化文本和超链接的Web页面集、具有序列和三维结构的DNA数据、包含地球表面不同位置上的时间序列测量值（温度、气压等）的气象数据。为挖掘这种复杂对象而开发的技术应当考虑数据中的联系，如时间和空间的自相关性、图的连通性、半结构化文本和XML文档中元素之间的父子联系。
数据的所有权与分布 有时，需要分析的数据并非存放在一个站点，或归属一个单位，而是地理上分布在属于多个机构的资源中。这就需要开发分布式数据挖掘技术。分布式数据挖掘算法面临的主要挑战包括：(1) 如何降低执行分布式计算所需的通信量？(2) 如何有效地统一从多个资源得到的数据挖掘结果？(3) 如何处理数据安全性问题？
非传统的分析 传统的统计方法基于一种假设检验模式。换句话说，提出一种假设，设计实验来收集数据，然后针对假设分析数据。但是，这一过程劳力费神。当前的数据分析任务常常需要产生和评估数以千计的假设，因此希望自动地产生和评估假设导致了一些数据挖掘技术的开发。此外，数据挖掘所分析的数据集通常不是精心设计的实验的结果，并且它们通常代表数据的时机性样本（opportunistic sample），而不是随机样本（random sample）。而且，这些数据集常常涉及非传统的数据类型和数据分布。
通常，数据挖掘任务分为下面两大类：
l 预测任务。这些任务的目标是根据其他属性的值，预测特定属性的值。被预测的属性一般称目标变量（target variable）或因变量（dependent variable），而用来做预测的属性称说明变量（explanatory variable）或自变量（independent variable）。
l 描述任务。这里，目标是导出概括数据中潜在联系的模式（相关、趋势、聚类、轨迹和异常）。本质上，描述性数据挖掘任务通常是探查性的，并且常常需要后处理技术验证和解释结果。
