期货粒度分析 期货粒度分析怎么做
白糖期货的质量标准
郑州商品交易所白砂糖期货交割质量标准
范围
本标准规定了期货交易用白砂糖的技术要求、试验方法、检验规则和标签、包装、运输的要求。
本标准适用于以甘蔗或甜菜为直接或间接原料生产的白砂糖。
规范性引用文件
下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件，其随后所有的修改单（不包括勘误的内容）或修订版均不适用于本标准，然而，鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件，其最新版本适用于本标准。
GB317白砂糖
GB7718预包装食品标签通则
GB13104食糖卫生标准
GB/T4789.1食品卫生微生物学检验总则
GB/T4789.2食品卫生微生物学检验菌落总数测定
GB/T4789.3食品卫生微生物学检验大肠菌群测定
GB/T4789.4食品卫生微生物学检验沙门氏菌检验
GB/T4789.5食品卫生微生物学检验志贺氏菌检验
GB/T4789.10食品卫生微生物学检验金黄色葡萄球菌检验
GB/T4789.11食品卫生微生物学检验溶血性琏球菌检验
GB/T4789.15食品卫生微生物学检验霉菌和酵母计数
GB/T5009.55食糖卫生标准的分析方法
《定量包装商品计量监督规定》国家技术监督局令第43号
3要求
3.1期货交易用白砂糖按技术要求的规定分为一级、二级共二个级别。
3.2感官指标：
3.2.1晶粒均匀、粒度在下列范围内轮悉应不少旦辩于80%：
——粗粒：0.80～2.50mm;
——大粒：0.63～1.60mm;
——中粒：0.45～1.25mm;
——小粒：0.28～0.80mm。
——细粒：0.14～0.45mm。
3.2.2晶粒或其水溶液味甜、无异味。
3.2.3干燥松散、洁白、有光泽，无明显黑点。
3.3期货交易用白砂糖的理化指标见表1
表1项目指标一级二级蔗糖分，%≥ 99.6 99.5还原糖分，%≤ 0.10 0.15电导灰分，%≤ 0.10 0.13干燥失重，%≤ 0.07 0.10色值，IU≤ 150 240混浊度，MAU≤ 160 220不溶于水杂质，mg/kg≤ 40 60 3.4卫生要求
白砂糖的二氧化硫、砷、铅、铜、菌落总数、大肠菌群、致病菌、螨项目的指标按GB13104执行，酵母菌（cfu/g）≤ 25，霉菌（cfu/g）≤ 25。
4检验方法
4.1感官项目
检验按GB317规定进行。
4.2理化项目
检验按GB317的规定进行。白砂糖样品的混浊度=X1－X2，其中X1为过滤前溶液衰减指数，MAU，X2为微孔膜过滤后糖液色值指数，MAU。白砂糖样品混浊度的单位为毫衰减单位（MAU），计算结果取整数。两次测定值之差不应超过其平均值的10%。
4.3二氧化硫、砷、铅、铜
检验按GB/T5009.55的规定进行。
4.4菌落总数、大肠菌群、致病菌、酵母菌和霉菌
检验按GB/T4789.1、GB/T4789.2、GB/T4789.3、GB/T4789.4、GB/T4789.5、GB/T4789.10、GB/T4789.11、GB/T4789.15的规定进行；
4.5螨
检验按GB317的规定进行。
5检验规则
白砂糖期货交割检验按GB317交收检验进行，项目为理化指标要求的全部项目。
6标志、标签、包装、贮存和运输
6.1标志、标签
期货交割白砂糖标签应符合GB7718的规定，须有下列内容：
a)产品名称；
b)级别；
c)净含量（千克或克）；
d)制造包装或经销单位依法登记注册的名称和地址；
e)产品标准号；
f)生产日期。
6.2包装
6.2.1包装袋
期货交割白砂糖须用符合卫生标准的包装袋包装，应有牢固的外包装袋（如编织袋）。
6.2.2包装计量
期货交割白砂糖执行单件50kg包装，单件净含量的负偏差不得超过100g，批量平均偏差应大于或者等于零。
6.3每批期货交割白砂糖，由生产厂附产品合格证、运输与保管条件说明书各一份。
6.4贮存和运输
期货交割白砂糖入库时，运糖工具必须清洁、干燥，严禁白砂糖与有害、有毒、有异味和其他易污染物品混运，用船运载时糖堆下面应有垫层，以防受潮。交易场所
白糖期货合约细则基本是这样的：合约单位是1手10吨，场内保证金是6%，涨跌幅限制为前日结算价腊迟乎的±4%，交割的标准品是一级白砂糖（包含甘蔗糖和甜菜糖）。
白糖价格波动较大，交易量也很大，在国际市场上是一个较为成功的期货合约，郑商所经过很长时间的调研、论证，认为白糖期货交易应该活跃。另外，在交割仓库的设置上，我们也准备在南方设立若干交割仓库，以方便产销企业，加强流通。至于白糖期货开设以后对小麦期货的影响，我认为应从两方面来看：首先，小麦期货需要一段时间来培育，作为一个大品种更是如此，不能以短期内能否吸引大量游资作为惟一的衡量标准。其次，白糖期货如果交易比较成功，从短期来看肯定会削弱小麦期货合约的地位，但从长远看，两者毕竟不是一个品种，共同发展不是没有可能。
股票期权激励计划利弊分析
一、股票期权激励计划是好是坏？
一般情况下，股票期权激励计销戚划是有利的，股权激励是公司与其员工(包括高级管理人员)之间的协议。如果公司在一定时期内经营业绩达到一定标准，员工可以以约定价格(一般低于市场价格)获得一定数量的公司股份。这种方法是为了约束员工的利益和公司的利益，促进公司的健康发展，所以对市场上的股票也是有利的。
如果他们在二级市场卖出这些股票，并在股权激励后赚取差价，这将导致市场卖出增加，股价下跌，这是一种消极的情况。因此，股票期权激励计划的行使可能导致股价上涨，这是好消息，也可能导致股价下跌，这是坏消息。
股权激励是企业管理者在管理模式下运作的一门艺术。可以说股权激励是一种综合性的薪酬激励管理模式。从宏观上看，是企业整体薪酬体系的一部分。对员工的直接经济奖励包括基本工资、短期激励(绩效工资)、中期激励(年终分红和奖金)和长期激励(即股权激励)。从股权激励的效果来看，利用马斯洛的需求层次理论，对于核心高层派腊员工来说，他们希望与企业共同成长，并应用长期激励需求。
所以不能单纯从局部的角度或者用单一的评判标准来说股权激励是否有用。之所以有用，是因为它是商业模式上的顶层设计，是管理艺术，是企业管理模式上的创新，避免了雇佣模式带来的低效率，而不仅仅是员工股权的简单分配，股权激励更是一种开放的力量，它让个人价值在公司这个平台上不断倍增，去除了公司管理模式的集权，建立了高效、联动的合作伙伴利益机制。
二、艾德权程ESOP优势
艾德金融科技作为一家高速成长的互联网公司，自主研发的ESOP产品致力于全方位提升用户体验。与传统ESOP服务商相比，艾德权程ESOP具有六大明显优势：
1、自动化数据管理
一次性输入，细粒度的业务逻辑校验，保障数据的准确性和有效性。
2、在线协议签署
协议在线流转签署，解锁地域限制，便捷高效且具备法律效力。
3、智能化流程运转
支持企业个性化流程配置，重要节点审核把控，实现授予-归属-计税自动化流程运转。
4、定制化报表管理
整合各类财务、税务数据，统一管理，支持一键导出。
5、对接自有券商，快速下单变现
拥有香港证券及期货事务监察委员会发出的第1/2/3/4/5/6/9号牌，员工在App端可享受毫秒级下单体验。
6、多重安全保障
权限分级管理、敏感数据加密、IP地址访问控制、登录身份认证，多重措施保障数据安全。在App端，员工可实时查询激励数据，支持多种行权方式，提供税费预估，待办事项及时提醒……满足多样化需求。同时，为公司尘斗滑提供税务筹划、信托搭建、统一结汇等增值服务，真正实现了管家式的细致贴心服务。
怎么做商业数据分析
商业数据分析一般分为5个步骤：收集、清洗、对比、细分、溯源。
数据收集
当我们在做数据分析时，第一步要解决的问题肯定就是数据源的问题。Allen通常把数据分为二大类。第一类是直接能获取的数据，通常都是内部数据。无非就是从网站后台或者是自己家的数据库里面导。第二类就是外部数据，需要经过加工整理后得到的数据。
典型的数据来源有：百度指数、阿里指数、梅花网、cnzz等。
2.数据清洗
清洗数据（筛选、清除、补充、纠正）的目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。清洗后、保存下来真正有价值、有条理的数据，为后面做数据分析减少分析障碍。
3.数据对比
对比，是数据分析的切入点。因为如果野袜没参照物，数据就没有一个定量的评估标准。通常情况下我们从二个点去切入进行数据对比分析：1.横向对比 2.纵向对比
横向对比，与行业平均数据，与竞争对手的数据进行比对。举个粟子，比如你家的APP用户留存率是60%，而行业平均留存是70%或竞争对手的用户留存率是70%，那就说明你家的产品在留存率方面有待加强！
纵向对比，与自家产品的历史数据进行对比，围绕着时间轴来对比。还是用用户留存率来进行举粟子吧，比如，APP改版前30天，新用户留存率是70%的，而新版APP发布后，新用户留存率降了10%或者升了5%，这就产生了问题，到底是那些因素导致数据产生了异常呢？
4.数据细分
数据对比发现了异常，我们当然想知道是什么原因导致的。这里就要用到数据细分了，数据细分通常情况下先分纬度，再分粒度。
何谓为纬度？按时间分类就是时间纬度，按地区分类就是地域纬度，按来路分类就弊脊升是来源纬度，按受访页面分类就是受访纬度。今天APP访问量涨了5%，咋回事不知道，你细分一看，大部分网页都没涨，某个频道某个活动页涨了300%，这就清楚了，这就是细分最简单的范例，其实很多领域都通用。
粒度是什么？你时间纬度，是按照天，还是按照小时？这就是粒度差异，你来路纬度，是来路的网站，还是来路的url，这就是粒度的差异；纬度结合粒度进行细分，就可以将对比的差异值逐级锁定问题区域，就可以更容易地寻找出发生问题的原因了。
5.数据溯源
通常情况下，通过数据细分就能分析出大多数问题的原因并推导出结论了。但也有特殊的情况，即使具体到粒度了也得不出有说服力的结论。
这时候租老我们再进一步，通过数据溯源就能找出问题的原因。依据锁定的这个纬度和粒度作为搜索条件，查询所涉及的源日志，源记录，然后基于此分析和反思用户的行为，往往会有惊人的发现。
