支付宝基金周末能取吗
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基金周末是可以赎回的,但是不能立马到账,需要等基金确认份额以后才可以赎回基金到银行卡或者余额宝,如果在乎基金的灵活性,其实是可以考虑一些特殊的货币基金。
比如说:余额宝或者零钱通就是属于货币基金的一种,这两者和货币基金也是会有一些区别的,货币基金一般是要确认份额才会赎回到账,但是余额宝和零钱通是对接的货币基金,和货币基金是会有区别的,是支持快速赎回两个小时到账,十分的方便,并且还支持消费,灵活性比较的好,可以随时取出和随时存入。
扩展资料:
基金提现一般多久到账?
货币型基金:一般需要1到2个交易日。
债券、股票、混合型基金:一般需要3到4个交易日。
投资海外基金:一般需要7到8个交易日到账。
具体要以基金规定为准,以上的仅供参考,一般来说,基金只有在交易日才会进行交易,基金交易时间:周一至周五上午9:30-11:30,下午13:00-15:00,法定节假日不交易。
交易日15点前卖出的基金份额,在下一个交易日24点前可到账,交易日15点后卖出的基金份额则要在第三个交易日24点前到账,QDII和FOF等基金的赎回到账时间可能要更长。
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基金周末是可以取的,但是周末是无法到账的,一般他只有交易日才会到账,比如说你周末取的这种基金,会以周一的净值在周二到账
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支付宝基金周末是可以取,但是周末不开市,赎回的基金无法马上到账。比如说你周末取的这种基金,会以周一的净值,在周二到账。
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可以的,不过短时间内赎回手续费很高,所以不能频繁操作。想平凡操作去券商处买etf。
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在讨论如何构建微贷的信用风险评估模型前,我们首先要说简单回顾微贷这项业务的主要特征:
一、总资产基本可分,也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低,任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响;
二、非系统性风险高度分散,简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系,不存在一个借款人违约,一大批关联借款人同时违约的情况;
三、信用风险和欺诈风险高度融合,简单来说,评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度,观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况,评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度,观察贷款资产的违约比例,当欺诈风险无法识别的时候,自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征,我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲,构建信用风险包含三个层面的内容,一是反欺诈,提升资产质量,降低资产内部关联性;二是客户群分层分类,降低整体样本方差;三是产品定价,落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面,其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈,或称反信息欺诈,主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性,简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息,进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题,对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉,提升贷款整体质量。降低资产内部关联性,主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款,比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等,对相关贷款进行合并统一管理,降低个体贷款之间的关联性,保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息,对借款人信息进行交叉检验,是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类,是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分,其主要目的是根据用户特征,包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息,对客户群进行风险等级分类,使每个客户群的风险等级分布更加集中,或者通俗地说,就是让好客户分成一群,让坏客户也分成一群,不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段,比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型,比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型,比较老的则有打分卡模型和专家认定流程(不能称为模型了)等。
一、总资产基本可分,也就是每一笔贷款占总贷款的比例很低,任何一笔贷款的风险都不足以对贷款整体质量产生影响;
二、非系统性风险高度分散,简单来说就是借款人和借款人间没有私下关系,不存在一个借款人违约,一大批关联借款人同时违约的情况;
三、信用风险和欺诈风险高度融合,简单来说,评估欺诈风险就是把视角降低到每个借款个体的高度,观察个体是否存在隐瞒材料或提交虚假材料的情况,评估信用风险则是把视角提高到整体贷款资产高度,观察贷款资产的违约比例,当欺诈风险无法识别的时候,自然就融入到了信用风险中。
有了业务的风险特征,我们就可以大致来谈谈如何构建微贷的信用风险评估模型。
通常来讲,构建信用风险包含三个层面的内容,一是反欺诈,提升资产质量,降低资产内部关联性;二是客户群分层分类,降低整体样本方差;三是产品定价,落实风险偏好要求和收益覆盖损失原则。
对于第一层面,其包含反欺诈和降低资产内部关联性两部分内容。反欺诈,或称反信息欺诈,主要通过多信息源交叉校验、信息自洽校验等分析模型来验证借款人提供信息的真伪性,简单来说就是从借款人本人外的多个渠道收集借款人信息,进而分析借款人提供的信息是否全面、是否存在隐瞒信息或提供虚假信息的问题,对造假问题突出且情节恶劣的借款人则直接筛选掉,提升贷款整体质量。降低资产内部关联性,主要是通过人群关系网络、小微企业集群等图计算模型发现具有高度关联性的借款,比如说家族类借款、企业主导员工消费借款等,对相关贷款进行合并统一管理,降低个体贷款之间的关联性,保证非系统风险得到充分分散。这一层面的模型分析评估工作需要引入较多的第三方外部信息,对借款人信息进行交叉检验,是整个微贷风险评估模型/架构中的基础部分。
第二层面客户群分层分类,是目前信用风险评估模型中内容最丰富的部分,其主要目的是根据用户特征,包括客户自行提供的信息、征信信息和金融机构在前文提到的过程中收集的其他外部信息,对客户群进行风险等级分类,使每个客户群的风险等级分布更加集中,或者通俗地说,就是让好客户分成一群,让坏客户也分成一群,不同层级的客户区别管理。目前对客户群分层有非常多的模型和手段,比较常用的有神经网络、深度学习等复杂模型,比较偏传统的有Logistics回归模型、LDA算法等统计学习模型,比较老的则有打分卡模型和专家认定流程(不能称为模型了)等。
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