商品期货交易数学建模

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期货交易中的量化交易策略利用数学模型赚取利润

期货交易中的量化交易策略利用数学模型赚取利润

期货交易中的量化交易策略利用数学模型赚取利润量化交易是指通过运用大量数据和数学模型,以及使用算法和自动化系统来进行的交易策略。

它借助科技手段对市场进行分析和预测,进而制定出具有高度准确性和可执行性的交易策略。

期货交易是一种金融衍生品交易,它的风险和波动性较大,因此,利用量化交易策略来进行期货交易可以帮助投资者降低风险、提高交易效率,进而赚取更多的利润。

在期货交易中,利用数学模型进行量化交易策略的方法有很多种,下面将介绍其中几种常见的方法。

首先,统计套利是一种常见的量化交易策略。

通过对不同市场、合约之间的统计关系进行分析,找出其中的价格差异和相关性,进而制定相应的交易策略。

例如,通过对现货市场和期货市场的关系进行分析,以及对同一品种不同交割月份的合约进行比较,可以找到价格差异较大的机会,进而进行套利操作。

这种策略可以利用数学模型对历史数据进行回测和验证,以保证其稳定性和可靠性。

其次,趋势跟踪是另一种常见的量化交易策略。

该策略认为价格存在一定的趋势性,即价格在一段时间内具有明显的上升或下降趋势。

通过对价格走势进行分析,可以判断市场的长期走势,并采取相应的交易动作。

这种策略可以利用数学模型对市场进行技术指标的计算和分析,以及对历史数据进行回测,以确定交易时机和止损水平。

再次,配对交易是一种基于统计关系的量化交易策略。

该策略将两个相关性较高的品种进行匹配,当其中一个品种的价格出现偏离时,即可进行交易。

例如,对两个相关性较高的期货合约进行配对,当其中一个合约的价格上涨而另一个合约的价格下跌时,即可进行买入一个合约、卖出另一个合约的交易动作。

这种策略可以利用数学模型对两个品种的相关性进行分析和协整性检验,以确定交易时机和头寸配比。

最后,套利交易是一种通过利用市场价差进行风险无套利利润的量化交易策略。

通过对相关的期货合约进行研究和分析,可以找到价格差异较大的机会,进而进行套利操作。

这种策略可以利用数学模型对历史数据进行回测和验证,以确定交易时机和止损水平。

文华财经商品期货基本交易模型

文华财经商品期货基本交易模型

文华财经商品期货基本交易模型Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】一、内盘案例二、外盘案例三、经济数据、突发事件案例一、内盘案例模型一:棕榈油周线基本面模型NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;RZC:=SUM(OPI,NN)-REF(SUM(OPI,NN),NN);RZC1:=STD(RZC,5);AA..GETBASEINFO(32);GETBASEINFO(84);GETBASEINFO(253);GETBASEINFO(220) ;GETBASEINFO(221);模型二:棉花日线基本面模型AA:=GETBASEINFO(230);模型五:郑棉主连日线案例加载合约:郑棉主连周期:日线信号计算起始时间:2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN;NUM3:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(286))),1)+1; S5:=GETBASEINFO(286)>REF(GETBASEINFO(286),NUM3);B5:=GETBASEINFO(286)<REF(GETBASEINFO(286),NUM3);NUM5:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(230))),1)+1; JC:=GETBASEINFO(230)-C;二、外盘案例模型六:COMEX铜指日线案例加载合约:COMEX铜指周期:日线信号计算起始时间:2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN,COLORMAGENTA;CX:=ABS(GETBASEINFO(235)-REF(GETBASEINFO(235),29))/(HHV(GETBASEINFO(235),30)-LLV(GETBASEINFO(235),30))*100;JC:=GETBASEINFO(235)-C;模型七:马盘棕榈油周线基本面模型AA:=GETBASEINFO(32);模型九:COMEX黄金一小时线单一突发事件函数模型A1..GETEVENT(404,1);GETEVENT(405,1);GETEVENT(396,1);GETEVENT(406,1);G ETEVENT(407,1);//欧元降息利多黄金GETEVENT(407,1)||GETEVENT(396,1)||GETEVENT(405,1)&&SCALE>&&DUALVOLUME ('M')>0,BK;C<BKPRICE-25*MINPRICE1||C>BKPRICE+80*MINPRICE1,SP;GETEVENT(407,1)||GETEVENT(404,1)&&SCALE<&&DUALVOLUME('M')<0,SK;C>SKPRICE+25*MINPRICE1||C<SKPRICE-80*MINPRICE1,BP;AUTOFILTER;SETDEALPERCENT(70);交易思路:当盘中出现欧元降息,金矿罢工,美元降息时,对黄金价格产生影响,同时在短时间出现增仓上行,此时多单进场;当盘中出现欧元加息,美元加息时,对黄金价格产生影响,同时在短时间出现增仓下行,此时空单进场;多单平仓条件,价格低于开仓价格25个最小变动价位止损;价格高于开仓价格80个价位止盈;空单平仓条件,价格高于开仓价格25个最小变动价位止损;价格低于开仓价格80个价位止盈;交易特点:优点:对突发事件开仓和平仓反应较快,通过市场突发事件,盘中仓位变化和市场情绪来引导交易,短周期模型,胜率较高,盈亏比正常,风险相对可控。

数学建模期货交易中换手率的影响分析

数学建模期货交易中换手率的影响分析

数学建模期货交易中换手率的影响分析本文介绍了期货交易中换手率的相关知识,分析了交易者在使用期权策略进行交易时,对换手率的影响。

其中需要注意的是,不同证券品种交易期限不同股票、 ETF、期货合约等都具有较大差异;并且对于不同品种来说,其换手率也会发生变化。

本文介绍了三种期货品种的交易情况,并且对比二者之间的换手率变化。

三个品种上都有换手效率偏高这个特性。

同时也提到在期权交易中,如果在标的物波动周期内某一时间段内换手率不变,那么价格波动趋势就很难发生变化;反之如果标的物在波动周期内有一定幅度的上涨和下跌,那么由于涨跌幅度大换手率随之变化。

通过以上方法可以发现价格波动幅度越大,当指数或 ETF价格变动周期是不变时,其对应期货合约换手率就越高。

在同一波段内多空交替进行时的情况下,换手率也会出现这种现象。

我们知道在行情波动中经常会发生“一天跌”的现象而换手率则会有所下降。

本文就是通过一个真实世界中交易行为的数学模型来研究这三种股票行情变动趋势中不同品种之间换手率之间是否存在变化趋势。

一、模型下面我们从市场行为的角度出发,建立一个真实世界中股票价格与 ETF价格波动趋势模型,来观察投资者对这一标的物是否存在趋势变动的行为。

假设投资者对指数或 ETF持有看涨期权,则其看涨期权到期后将会以较低的价格卖出行权。

但若投资者持有看跌期权则市场将继续变动直至卖出行权结束。

假设市场波动幅度较小,但投资者对后市可能出现的情况较为敏感。

因此,投资者会根据其对后市行情波动的敏感程度来决定其止损设置。

如果投资者持有看涨期权则会平仓;如果投资者持有看跌期权或者看涨期权均未平仓,则看涨期货头寸会一直保持平仓状态。

在这个过程中投资者只需要根据价格趋势来控制仓位,因为指数或者 ETF的波动趋势是不确定的,所以其价格趋势只有一个(但对于指数或 ETF来说)。

而对于 ETF来说其价格趋势是相对确定的,投资者可以根据这一趋势判断相应价格波动幅度比较大的期权是否需要止损或者是否要继续持有。

期货市场的量化交易模型

期货市场的量化交易模型

期货市场的量化交易模型随着科技的不断发展,金融市场也在迅速变化,并且越来越多地采用了量化交易模型。

期货市场作为金融市场的重要组成部分,同样也逐渐应用了量化交易模型。

本文将深入探讨期货市场的量化交易模型,并对其特点和应用进行详细讨论。

一、量化交易模型的概念及原理量化交易模型是一种通过利用大量历史数据和数学模型,以及使用高性能计算机进行数据分析和交易决策的交易方式。

其基本原理是将市场的历史数据进行量化处理,构建数学模型,并通过算法进行模拟交易和系统优化。

通过对大量数据的深入分析,量化交易模型可以发现市场中的规律和趋势,从而提高交易效率和盈利能力。

二、期货市场的量化交易模型的优势1. 提高交易效率:量化交易模型可以通过实时获取市场数据,并利用计算机算法进行交易决策,消除了人为情绪因素对交易的影响,提高交易效率和准确性。

2. 降低交易风险:量化交易模型可以通过对历史数据的分析,识别和规避潜在的交易风险,从而降低交易风险和损失。

3. 多样化投资策略:量化交易模型可以基于不同的投资策略进行设计和实施,如趋势跟踪、均值回归等,使投资组合更加多样化,降低风险。

三、期货市场的量化交易模型的应用1. 趋势跟踪策略:量化交易模型可以基于市场的趋势进行交易,通过对市场走势的分析,判断市场的上涨或下跌趋势,并相应地进行交易操作。

2. 均值回归策略:量化交易模型可以基于市场的均值回归原理进行交易,即在市场价格偏离均值较大时进行交易,以期望价格会再次回归到平均水平。

3. 统计套利策略:量化交易模型可以通过对相关证券或期货之间的统计关系的分析,找出价格的差异并进行套利交易,以获得稳定的收益。

四、期货市场的量化交易模型的挑战1. 数据质量:量化交易模型的有效性和准确性严重依赖于所使用的市场数据,数据质量的好坏对交易模型的效果有重要影响。

2. 算法复杂性:量化交易模型的设计和优化需要进行复杂的数学建模和算法实现,需要投入大量的时间和资源。

量化交易:商品期货交易策略的数学模型

量化交易:商品期货交易策略的数学模型

量化投资-商品期货交易策略的数学模型摘要商品期货交易在当前中国的经济体系中占据着很重要的作用,投资者都希望从大量的期货交易中获取一定的利润,但是期货交易作为一种投机行为,交易者置身其中往往要承担很大的风险,本文研究了商品期货交易中的一些问题,给出了获取较大收益的交易方式。

问题一:我们首先利用SPSS中的模型预测方法给出了橡胶期货交易各项指标在9月3号这天随时间推移的波动图,又给出了利用Matlab软件作出的成交价与各个指标的相关性图表。

分析所作的图得出的结论是商品期货的成交价与B1价、S1价具有显著相关性,与成交量、持仓增减、B1量、S1量也具有相关性而与总量不具有相关性。

最后利用SPSS软件双变量相关分析进一步确认其相关性指标。

为了对橡胶期货价格的这些变化特征进行分类,我们作出了成交价19天的波动图,并以持仓量为例分析其他指标的变化特征,将七项指标分成了上涨和周期波动两类。

问题二:本文采用了回归分析的方法建立价格波动预测模型。

首先介绍回归分析的基本原理与内容,叙述了回归分析中用到的最小二乘法,之后在第一问的基础上建立回归分析的数学模型,得出函数关系,算得价格的波动趋势并与实际数据对比,再分析模型中的残差数据,验证所建立的回归模型合理性。

问题三:为建立收益最大化的交易模型,本题我们分析价格的波动数据后,借助移动平均线的理论方法,再分析价格的“高位”与“低位”,得出买点卖点。

建立交易模型后,利用MATLAB 软件分析出合适的交易时机,并画出图形,利用所给数据根据建立的模型计算收益。

关键词:期货交易波动 SPSS软件回归分析我国商品期货交易的品种迅速增加,吸引了大量交易者的参与,如何从商品期货的交易中获取相对稳定的收益成为交易者非常关注的问题。

商品期货交易实行T+0的交易规则,所开的“多单或空单”可以马上平仓,从而完成一次交易,这样就吸引了大量的投机资金进行商品期货的日内高频交易。

某种商品价格在低位时开“多单”,当价格高于开“多单”的价格时平仓,或者,价格在高位时开“空单”,当价格低于开“空单”的价格时平仓,差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利;反之则是亏损。

最常用的期货交易模型三十个

最常用的期货交易模型三十个

最常用的期货交易模型三十个1. 均线交易模型:通过计算不同周期均线的交叉点来确定买入和卖出时机。

2. 动量交易模型:利用价格和成交量之间的变化来判断市场趋势和力量。

3. 布林带交易模型:利用布林带的上下轨道来判断价格的超买超卖情况。

4. KDJ交易模型:结合随机指标和移动平均线来判断超买超卖和市场拐点。

5. MACD交易模型:结合长期和短期的指数移动平均线来判断趋势和买卖信号。

6. RSI交易模型:通过计算相对强弱指数来判断股价的超买超卖情况。

7. DMI交易模型:利用动向指数和平均动向指数来判断趋势的强弱。

8. 壳牌交易模型:通过计算股价的支撑位和阻力位来判断买入和卖出时机。

9. 逆市交易模型:在市场情绪极度悲观或极度乐观时,采取相反的操作策略。

10. 趋势线交易模型:通过划定趋势线来判断趋势的延续和反转。

11. 顶底转向交易模型:根据市场价格走势的拐点来判断趋势的变化。

12. 三重交叉交易模型:通过计算不同周期均线的三重交叉点来确定买入和卖出时机。

13. 金叉死叉交易模型:通过计算不同周期均线的金叉和死叉来判断买入和卖出时机。

14. 隐形背驰交易模型:通过比较价格和指标之间的背离来判断趋势的反转。

15. 盘整突破交易模型:通过股价突破盘整区间来确定买入和卖出时机。

16. 整理区间交易模型:在价格形成明确的整理区间时,进行短期的来回交易。

17. 跳空缺易模型:通过股价出现跳空缺口来判断趋势的变化。

18. 强势股交易模型:选取表现优异的股票进行长期持有和盈利。

19. 趋势反转交易模型:根据趋势线的突破和转向来判断趋势的反转。

20. 补缺回抽交易模型:利用股价的缺口和回抽来确定买入和卖出时机。

21. 日内反转交易模型:根据开盘价和收盘价的相对位置来决定买入和卖出时机。

22. 日内趋势交易模型:利用盘中股价的高低点来判断市场的趋势和波动。

23. 冲动交易模型:在市场情绪极度冲动时,采取相反的操作策略。

期货交易系统模型

期货交易系统模型

模型交易法概述模型交易法是一套完整的期货交易系统,指的是通过提炼期货价格K线形态模型,进行交易的方法。

完整的模型交易系统包括:交易模型,交易系统和资金管理方案。

模型交易法的重点不是交易模型,而是以模型为核心的整个交易系统。

(图1)模型:指的是可以套用和复制的交易模式或K线形态,比如最基础的交易模型:矩形整理。

图例1矩形整理模型模型说明:一段幅度的上涨之后,价格进行矩形整理阶段,据此我们判断,行情方向继续向上,上涨空间为矩形整理之前的那段上涨的空间幅度。

此模型的成功概率大于60%。

上图就是一个最基础的交易模型,看上去有点类似技术分析中的K线形态分析,但是与形态分析是有区别的,模型交易法是完整的交易系统,模型只是这个交易系统的一个组成部分。

如同机械制造中的模具一样,模型等同于模具,但是,只有模具是远远不够的,还需要与之配套的一系列机械设施。

交易系统:交易系统指的是交易的规则,策略和方法的集成,是一个完整的执行体系。

完整的交易系统应该包括:市场选择,行情方向判断,入市时机点位,离市时机点位(止损,止赢),风险控制,仓位控制。

以矩形整理的模型为例,如果某品种出现以上模型形态,那么,交易系统的第一个要素,方向的判断就出来了,我们判断价格会继续上涨(理论在后面阐述)。

第二点,我们需要选择入市的时机和点位,,这里有几种选择:1 在整理的过程中随机买入(随机)2 在矩形整理向上发生突破时买入(顺势)3 在矩形整理的矩形下沿买入(逆势)不同的入市时机选择对于最终的交易结果有不同的影响,最主要是影响到风险控制。

入市之后,就要面对离市的问题了,如果行情按照预期的形势发展,我们会选择在价格到达目标价位后止赢出场;如果行情不完全按照预期发展,我们就会面对止损问题。

矩形整理的止损点位一般设置在行情相反方向上一倍于矩形宽度的位置上,当价格跌落到该位置后,止损出场。

此模型的止赢止损点位是可以提前预估的,那么我们也可以据此估算出这个交易机会的收益风险比:收益风险比=止赢空间/止损点位,当收益风险比大于3时,我们认为这是一个良好的交易机会。

期货交易中的交易模型

期货交易中的交易模型

期货交易中的交易模型在期货交易市场中,交易者需要采用合适的交易模型来指导交易策略和决策,以期获得更好的交易结果。

本文将介绍几种常见的期货交易模型,并分析其特点和适用场景。

一、趋势交易模型趋势交易模型是一种基于市场趋势的交易方法。

它认为市场会沿着一定的趋势方向发展,交易者可以通过跟随趋势来获利。

趋势交易模型通常使用技术指标如移动平均线、相对强弱指标等来判断市场趋势的方向和力度。

当市场处于上升趋势时,交易者可以选择做多头交易;当市场处于下降趋势时,可以选择做空头交易。

趋势交易模型适用于市场较为明显的趋势情况下,但在震荡市或趋势不明显时效果不佳。

二、均值回归交易模型均值回归交易模型是一种基于市场价值回归至均值的交易策略。

它认为市场价格在短期内有可能偏离均值,且会向均值回归。

交易者可以根据价格的偏离程度来选择适时入场和出场。

常见的均值回归交易模型包括配对交易和统计套利。

配对交易是指通过寻找相关性较高的资产或合约,当其价差偏离历史均值时,做多差价;当价差回归均值时,平仓获利。

统计套利则是利用期货合约价格与其他相关金融指标之间的关系进行交易。

均值回归交易模型适用于震荡市或价格偏离明显的情况。

三、量化交易模型量化交易模型是基于数学和统计模型构建的交易系统。

它通过大量数据的分析和模型推演,自动进行交易决策和执行。

量化交易模型可以利用大量历史数据进行回测和优化,从而找到适合的交易策略。

它通常包括信号产生模型、风险管理模型和执行模型等。

信号产生模型根据市场行情和技术指标生成交易信号;风险管理模型根据策略的风险收益特征进行头寸和仓位的规划;执行模型则负责具体的交易执行和成本控制。

量化交易模型在需要大量数据和较高算力支持的情况下表现出色,适用于高频交易和大规模资金管理。

四、事件驱动交易模型事件驱动交易模型基于市场上发生的特定事件来进行交易。

这些事件可能是财经数据发布、重大事件公告或其他市场影响因素。

交易者可以根据对事件的分析和预测,制定相应的交易策略。

期货交易中的期货价格和模型构建

期货交易中的期货价格和模型构建

期货交易中的期货价格和模型构建期货交易是一种金融衍生品交易方式,通过合约买卖标的资产,即期货合约,以在未来特定日期按照约定价格交割标的资产。

在期货交易中,期货价格是交易的核心,而期货价格的波动受多种因素的影响。

为了更好地理解和分析期货价格的形成规律,金融学家和交易员们设计了各种期货价格模型。

一、期货价格的影响因素1. 基础资产价格:期货合约的价格通常与其基础资产价格密切相关。

基础资产的供需情况、价格走势以及市场预期等因素都会对期货价格产生直接影响。

2. 利率水平:利率是金融市场中的重要因素之一,对期货价格有较大影响。

一般来说,利率上升会导致期货价格下降,因为投资者更倾向于将资金投入到收益更高的投资品种中。

3. 市场情绪与预期:市场情绪和预期是影响期货价格波动的重要因素。

市场上的各种消息、事件以及投资者的情绪都可能导致市场的波动性增加,进而影响期货价格的变动。

4. 供求关系:供求关系是市场决定价格的基本原理之一。

如果市场上某一期货的供应过剩,需求不足,那么其价格就会受到一定程度的压制,反之亦然。

二、期货价格模型1. 基本期货价格模型:基本期货价格模型是最经典的期货价格分析工具,其核心思想是通过考察期货价格与现货价格、存储费用、利率等因素之间的关系,来预测期货价格的走势。

常见的基本期货价格模型有现货定价模型、成本加权平均模型、无套利条件模型等。

2. 认知性期货价格模型:认知性期货价格模型基于投资者对市场信息的知觉与理解,将投资者的情绪以及对未来发展的预期纳入考虑。

这种模型通常基于心理学理论和市场行为学,它认为投资者对信息的解读会导致期货价格波动。

3. 统计学期货价格模型:统计学期货价格模型是利用历史数据和统计分析方法来获取期货价格的预测模型。

典型的统计学方法包括时间序列分析、回归分析、协整分析等,通过对历史数据进行拟合和分析,得出期货价格的未来变动趋势。

4. 期货期权定价模型:期货期权定价模型是一类复杂的期货价格模型,适用于期货期权等衍生品的定价。

期货交易中的量化交易策略利用数学模型提高交易效率

期货交易中的量化交易策略利用数学模型提高交易效率

期货交易中的量化交易策略利用数学模型提高交易效率期货交易是一种金融交易方式,通过买卖合约来投资和对冲风险。

在传统的期货交易中,交易员主要依靠经验和技巧进行决策,然而,随着科技的发展和大数据的普及,量化交易作为一种全新的交易方式,逐渐受到市场的关注。

量化交易利用数学模型和算法进行交易决策,以提高交易效率和获得更稳定的收益。

一、量化交易概述量化交易是指通过利用计算机程序和数学模型进行交易决策,自动执行交易和风险管理的交易方式。

它的核心思想是利用历史数据和相应的数学模型,对市场行为进行建模和预测,以制定交易策略、进行交易决策和管理风险。

相比传统交易方式,量化交易具有更高的执行效率和较低的情绪干扰,可以全天候、快速、准确地进行交易。

二、利用数学模型进行交易策略制定1. 历史数据分析:量化交易的第一步是收集和分析大量的历史数据,包括价格、成交量、交易活动等指标。

通过对历史数据进行统计学分析和模式识别,可以发现市场的一些规律和趋势,为后续的交易策略制定提供依据。

2. 市场行为建模:基于历史数据的分析,量化交易者可以利用数学模型对市场行为进行建模。

常用的模型包括趋势模型、均值回归模型、波动率模型等。

这些模型可以帮助量化交易者抓住市场的特定模式和规律,制定相应的交易策略。

3. 策略开发与优化:基于建立的数学模型,量化交易者可以开发和优化具体的交易策略。

交易策略包括市场进出场规则、头寸管理规则、止损和止盈规则等。

通过对历史数据进行回测和优化,可以选择表现较好的策略进行实盘交易。

三、应用数学模型提高交易效率1. 交易决策的自动化:通过利用计算机程序和数学模型,量化交易可以实现交易决策的自动化。

交易员可以编写程序,根据设定的交易策略,自动进行交易决策和交易执行。

这样可以减少人为因素对交易的影响,提高交易的执行效率和一致性。

2. 风险管理的优化:量化交易中的数学模型可以帮助交易者进行风险管理的优化。

通过建立风险模型和设置风险控制指标,可以对市场风险进行量化和评估,并制定相应的风险控制策略。

数学建模练习题-商品期货交易策略

数学建模练习题-商品期货交易策略

数学建模练习题-商品期货交易策略B、商品期货交易策略我国商品期货交易的品种迅速增加,吸引了大量交易者的参与,如何从商品期货的交易中获取相对稳定的收益成为交易者非常关注的问题。

商品期货交易实行T+0的交易规则,所开的“多单或空单”可以马上平仓,从而完成一次交易,这样就吸引了大量的投机资金进行商品期货的日内高频交易。

某种商品价格在低位时开“多单”,当价格高于开“多单”的价格时平仓,或者,价格在高位时开“空单”,当价格低于开“空单”的价格时平仓,差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利;反之则是亏损。

有关我国商品期货的交易知识和具体交易规则请参见网上相关介绍。

商品期货交易所可提供每个正在交易品种的实时交易数据,每秒钟二笔。

附件中数据文件是2012年9月橡胶1301合约(ru1301)的成交明细(说明:表中价格是每吨价格,交易单位10吨/手;B1价是指买1价、B1量是指买1量、S1价是指卖1价、S1价是指卖1价。

B1、B2、S1、S2等数据这里空缺),里面每个文件名都标了成交发生的日期。

请以这些数据为基础,建立数学模型解答下列问题:1、通过数据分析,寻找价格的波动和哪些指标(仅限于表中列出的数据,如持仓量、成交量等指标)有关,并对橡胶期货价格的波动方式进行简单的分类。

(提示:这里的波动方式是指在某一时间段内(简称周期)价格的涨跌、持仓量的增减、成交量的增减等指标的变化特征。

周期的选取可以短到几秒钟,长到几十分钟甚至是以天为单位,具体时长通过数据分析确定,较优的周期应该是有利于交易者获取最大的盈利)。

2、在实时交易时,交易者往往是根据交易所提供的实时数据,对价格的后期走势做出预测来决定是开“多单”还是开“空单”。

请在第1问的基础上建立合理的橡胶价格波动预测模型;3、橡胶期货交易的手续费是20元/手,保证金为交易额的10%,设初始资金为100万。

请利用前面已经得到的相关结果,建立交易模型,使交易者的收益最大;4、试分析确定合理的评价指标体系,用以评价你的交易模型的优劣。

期货交易模型编写经典教程

期货交易模型编写经典教程

一、程序化交易的编写㈠、交易模型编写规范和一般原则1、编辑平台支持的操作符:= 只定义一个局部变量(这个变量在画图时是不画的) TMP1:=(OPEN+CLOSE)/2;:MA(TMP1,10);上面的公式的第一个语句定义了一个局部变量TMP1,在下面一行中引用了这个局部变量,但是要注意的是这个公式在画图的时候只画了第二条语句MA10所求出的结果。

相反下面这个公式则需要画出两条线,第一条是自己定义的均价线,同时显示了均价的名称为A VP,第二条线是均价的简单移动平均线。

A VP:(OPEN+CLOSE)/2;MA(A VP,10);:声明了一个变量,在画图时画出它并且按这个名字显示。

2、编辑平台支持的函数⑴引用数据A VPRICE 引用均价(在盘后对于国内三个期货交易所指结算价)SETTLE 引用结算价(只有在日线周期盘后才能引用当日的结算价)CLOSE 引用收盘价(在盘中指最新价),也可简写为 CHIGH 引用最高价,也可简写为H 。

LOW 引用最低价,也可简写为L 。

OPEN 引用开盘价,也可简写为O 。

OPI 引用持仓量REF(X,N) 引用X在N个周期前的值例:REF(CLOSE,5);表示引用当前周期前第5个周期的收盘价REFX(X,N) 引用N个周期后的数据。

(N为大于等于1的整数)『未来函数』例:REFX(CLOSE,5);表示引用自当前周期后第5个周期的收盘价VOL 引用成交量,也可简写为V 。

GETPRICE(N) 根据文华码取出某一品种的最新价。

例:GETPRICE(1209);返回文华码为1209的合约品种的最新价。

PARAM [参数名称,最小值,最大值,缺省值] 在源码中定义参数。

例:PARAM[N,1,100,12]MAN:MA(CLOSE,N);表示参数为N ,最小值为1,最大值为100,缺省值为12.#IMPORT [CODE,PERIOD,FORMULA] AS V AR (Mytrader2009和Myadvisor (赢智)支持) #IMPORT[CODE,PERIOD,FORMULA]ASV AR;CODE 文华码PERIOD 周期FORMULA引用模型名V AR 定义变量名例子:#IMPORT [1205,MIN5,TEST] AS M1005意思是引用[豆粕1005] 五分钟图上指标[TEST.FML] 的数据使用的方法:如当前存在一个指标TEST.FML//TEST.FMLCL:=CLOSE;OP:=OPEN;我想在新建的指标 TEST1中引用[豆粕1005] 五分钟周期上指标[TEST.FML] 的数据可以如下编写TEST1指标//TEST1.FML#IMPORT [1205,MIN5,TEST] ASV ARTESTDD:V ARTEST.CL;DF:V ARTEST.OP;引用的约束1.只能引用 .FML 文件2.只能引用如下周期 MIN1 MIN3 MIN5MIN10 MIN15 MIN30 HOUR1 HOUR3HOUR8 DAY WEEK MONTH3.只能短周期引用长周期比如不能日线周期上加载引用了分钟数据的指标。

利用商品期货交易数据建立盈利的量化交易模型

利用商品期货交易数据建立盈利的量化交易模型

2014年28期总第767期利用商品期货交易数据建立盈利的量化交易模型▉秦梓欣广东外语外贸大学思科信息学院▉梁志鹏广东外语外贸大学金融学院▉朱明明中山大学翻译学院▉何天舒广东外语外贸大学金融学院▉陈荟荃华南农业大学经济管理学院摘要:本文围绕商品期货交易的问题建立盈利的量化交易模型,通过对主要的技术指标进行分析,并设计指标算法的实现,最后利用MATLAB 实现了对问题的求解。

关键词:量化;技术指标;信号指示灯Î一、研究综述1.研究目的利用商品期货数据,建立一个可实现盈利的模型,并通过量化,使得模型可通过程序来实现,即能够实现自动交易。

本文研究各种可行性方法来使模型具有较强适用性,同时进一步推广,使得模型可以用于各种投资产品,包括股票和期货等,最终能得到一个盈利多适用性强、抗风险能力强的金融模型。

2.研究意义近年来,世界大宗商品价格波动幅度很大,给我国期货市场带来了巨大的市场风险,我国商品期货市场中也发生了一系列影响重大的风险事件,这些风险事件的发生的原因主要有两个,一方面是因为期货市场本身是一个利用小资金做大买卖的风险市场,呈现处天然的高风险性,期货市场“杠杆效应”十分明显,即高风险与高收益并存。

另一方面源于我国期货市场制度建设尚不完善,盲目发展的势头与大户操纵等恶劣行为所致。

这类事件的出现极大的挫伤了投资者的信心,但这也使得我国市场存在不少的套利机。

本模型的意义在于建立起一个适应中国当前商品期货发展状况的模型,使投资者可以大大避免投资过程中存在的非系统性风险,从而获得利润。

而且,通过模型可避免投资者情绪影响盈利的情况,使得投资人的行为更理性,从而在其中获得更多利润。

同时,中国大部分投资人对于期货的了解并不深,他们对于投资市场机会的把握能力较差,一个比较合适的金融模型可以弥补他们专业知识上的欠缺,从而使得投资人获利机会增加。

二、重要指标1.MACD(1)简介及计算方法MACD 又称指数平滑移动平均线,由快速移动平均线与慢速移动平均线作差求得。

期货交易的数据分析与模型建立

期货交易的数据分析与模型建立

期货交易的数据分析与模型建立随着大数据和人工智能技术的发展,期货交易也逐渐从简单的经验和直觉操作转向依靠数据分析和模型建立。

本文将探讨期货交易数据分析的相关概念和方法,以及期货交易模型的建立与优化。

一、期货交易数据分析1.1 期货交易数据的来源期货交易数据来自于不同的交易所和期货公司,包括交易时间、价格、交易量等信息。

其中,一些期货公司还提供更加详细的数据,如期货行情、成交明细和持仓数据等。

1.2 期货交易数据的处理期货交易数据一般较为复杂,需要进行数据清洗、预处理和特征提取等步骤。

数据清洗可以去除一些无意义的数据或异常值。

预处理可以对数据进行归一化或标准化处理,使数据具有可比性。

特征提取则是从数据中提取出有意义的特征,以便进行后续的建模和分析。

1.3 期货交易数据分析的方法期货交易数据分析的方法包括统计分析、机器学习和深度学习等方法。

统计分析可以从历史数据中提取出规律和趋势。

机器学习可以自动从数据中学习出模型,以便对未来数据进行预测和分析。

深度学习可以通过学习大量的数据,自动学习出特征并建立出复杂的模型。

二、期货交易模型建立2.1 期货交易模型的选择期货交易模型可以根据期货品种和交易策略的不同进行选择。

比较常用的模型包括趋势线模型、均线模型、波浪模型和逆势模型等。

此外,也可以采用深度学习等模型来对期货交易进行建模。

2.2 期货交易模型的建立期货交易模型的建立可以分为数据预处理、模型选择和模型训练等步骤。

在数据预处理时需要对数据进行清洗、预处理和特征提取等操作,以得到规范化的数据。

在模型选择时需要根据期货品种和交易策略来选择合适的模型。

在模型训练时需要对模型进行优化和参数调整,以便得到更加准确的结果。

2.3 期货交易模型的优化在模型建立后,需要对模型进行进一步的优化,以提高模型的准确性和稳定性。

常用的优化方法包括增加训练数据、调整模型参数、改变学习率等。

此外,也可以采用集成学习等方法来提高模型的性能。

文华财经2016年商品期货最新基本交易模型---精品模板

文华财经2016年商品期货最新基本交易模型---精品模板

•一、内盘案例•棕榈油周线基本面模型•棉花日线基本面模型•沪铜指数日线案例•白糖指数日线案例•郑棉主连日线案例•二、外盘案例•COMEX铜指日线案例•马盘棕榈油周线基本面模型•三、经济数据、突发事件案例•沪金指数日线案例•COMEX黄金一小时线单一突发事件函数模型一、内盘案例模型一:棕榈油周线基本面模型NN:=BARSLAST(DATE<〉REF(DATE,1))+1;RZC:=SUM(OPI,NN)—REF(SUM(OPI,NN),NN);RZC1:=STD(RZC,5);AA。

GETBASEINFO(32);//马来西亚棕榈油产量BB。

.GETBASEINFO(84);//马来西亚棕榈油库存DD.。

GETBASEINFO(253);//马来西亚棕榈油现货EE.。

GETBASEINFO(220);//马来西亚棕榈油出口ITSFF.。

GETBASEINFO(221);//马来西亚棕榈油出口SGSDD1:=MA(DD,2);NUM1:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(32))),1)+1;//马来西亚棕榈油产量A1:=GETBASEINFO(32)>REF(GETBASEINFO(32),NUM1);A2:=GETBASEINFO(32)<REF(GETBASEINFO(32),NUM1);NUM2:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(84))),1)+1;//马来西亚棕榈油库存B1:=GETBASEINFO(84)>REF(GETBASEINFO(84),NUM2);B2:=GETBASEINFO(84)<REF(GETBASEINFO(84),NUM2);NUM3:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(220))),1)+1;//马来西亚棕榈油出口ITSC1:=GETBASEINFO(220)>REF(GETBASEINFO(220),NUM3);C2:=GETBASEINFO(220)<REF(GETBASEINFO(220),NUM3);NUM4:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(221))),1)+1;//马来西亚棕榈油出口SGSD1:=GETBASEINFO(221)>REF(GETBASEINFO(221),NUM4);D2:=GETBASEINFO(221)<REF(GETBASEINFO(221),NUM4);NUM5:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(253))),1)+1;//马来西亚棕榈现货E1:=GETBASEINFO(253)>REF(GETBASEINFO(253),NUM5);E2:=GETBASEINFO(253)<REF(GETBASEINFO(253),NUM5);DD〉DD1&&GETBASEINFO(32)〈REF(GETBASEINFO(32),NUM1)||GETBASEINFO (84)<REF(GETBASEINFO(84),NUM2)&&RZC>RZC1,BK;DD<DD1&&GETBASEINFO(32)〉REF(GETBASEINFO(32),NUM1)||GETBASEINFO(84)>REF(GETBASEINFO(84),NUM2)&&RZC〈RZC1,SK;DD〈DD1&&GETBASEINFO(220)>REF(GETBASEINFO(220),NUM3)||GETBASEINFO(221)〉REF(GETBASEINFO(221),NUM4)||GETBASEINFO(84)>REF (GETBASEINFO(84),NUM2),SP;DD>DD1&&GETBASEINFO(220)〈REF(GETBASEINFO(220),NUM3)||GETBASEINFO (221)<REF(GETBASEINFO(221),NUM4)||GETBASEINFO(84)〈REF(GETBASEINFO (84),NUM2),BP;AUTOFILTER;交易思路:基本面函数当中马来西亚棕榈油产量减少,库存量下降,现货价格指数上涨,大于前两日均价,日内增仓数量大于之前交易日,同时满足以上条件,建立多头头寸.当现货指数出现下降,小于前两日均价;ITS和SGS出口量持续增加时,选择平掉多头头寸。

商品期货交易策略的数学模型

商品期货交易策略的数学模型

摘要商品的期货交易是指卖家与卖家在某个约定的日期,按照当时约定的价格进行交易的一种标准协议。

在已有交易所提供的每秒钟两笔的交易实时数据之后,如何对上百万的数据进行分析研究并作出合理预测给出数学模型现在已经是整个金融界及数学界的问题。

本文首先对数据进行预处理,对19天的成交明细进行随机抽取,作为样本进行分析,之后通过MALAB和SPSS对数据进行二次处理,绘制各项指标与成交价的波动图及相关性图表。

之后对各项指标进行双变量分析,利用Pearson相关性分析,得出最后的结论:橡胶的成交价波动与B1价、S1价具有直接的相关性,以及成交价与成交量、属性、B1量、S1量之间的显著相关性,且成交价与总量无关。

在第二问的求解中,首先利用第一问的结论,对几个指标进行简单的分类处理,之后对各变量进行ADF单位根检验法以确定是否有伪回归现象。

之后进行一阶协方差检验,确定其平稳性。

最后建立多元线性回归方程,并通过SPSS求得各项指标的回归系数,算出价格的波动趋势并与实际情况进行对比,分析残差验证模型的合理性。

同理可以建立螺纹钢的多元线性回归方程进行第二问后半部分的求解。

在第三问的过程中,基于第一问与第二问的结果,本文采取了移动平均线法,对数据进行了周期分类处理,通过绘制买入卖出与成交价的同步时序图,可以获得一种得到最大收益的买卖方法。

关键词:双变量分析ADF单位根检验法多元线性回归方程移动平均线1.问题重述与分析在我国,期货交易的品种数量正在迅速增多,交易者的人数也越来越多。

那么如何从期货的交易中获得更大的、相对而言更加稳定收益便成为了广大交易者关注的问题。

据了解,期货交易的规则为T+0规则,多单空单可以马上进行平仓,从而完成一次交易。

若要获取盈利有两种方式:1.当某品种的价格处于高位时可以开空单,价格降低后便可平仓;2.反之价格处于低位时可开多单,当价格升高后平仓。

1.1 问题一通过附件一的数据分析,分别选取15s、1min、5min、15min、1h为周期,画出不同指标与成交价的同步时序图,分析价格的波动变化和哪几个指标有关。

期货市场中的期货交易模型与技术工具

期货市场中的期货交易模型与技术工具

期货市场中的期货交易模型与技术工具期货市场是金融市场中重要的组成部分,为投资者提供了多样化的交易机会。

为了提高交易效率和准确性,许多投资者使用期货交易模型和技术工具来指导他们的交易决策。

本文将讨论一些常见的期货交易模型和技术工具,并探讨它们在提升交易成功率方面的作用。

一、趋势交易模型趋势交易模型是期货交易中常用的一种模型,它基于市场走势的方向进行交易。

投资者通过分析价格图表和技术指标来判断市场趋势,然后据此决定交易的方向和时机。

常见的趋势交易模型包括均线系统、移动平均线和趋势线分析等。

均线系统是一种简单而有效的趋势交易模型。

它通过计算一段时间内的平均价格来判断市场趋势。

投资者可以使用不同周期的均线组合来识别长期和短期趋势,进而确定买入和卖出的时机。

移动平均线和趋势线分析也是基于类似的原理,通过绘制价格走势图和连接高点或低点来描绘市场趋势。

二、波动性交易模型波动性交易模型是一种基于市场波动性的期货交易模型。

它利用波动性指标和统计方法来判断市场价格波动的程度,并根据波动性的变化调整交易策略。

常见的波动性交易模型包括布林带、波动率通道和移动平均真实波幅等。

布林带是一种常用的波动性交易指标,它绘制了价格的上轨、中轨和下轨,投资者可以根据价格触及上轨或下轨来进行买入或卖出的决策。

波动率通道是根据市场历史波动性水平计算的通道,投资者可以根据价格在通道内的位置判断市场的超买超卖情况。

移动平均真实波幅指标通过计算市场每日变动的高低点来衡量波动性,投资者可以根据波幅的大小确定止损和止盈的位置。

三、量价分析模型量价分析模型是一种基于市场交易量和价格的期货交易模型。

它通过观察交易量和价格之间的关系来判断市场的力量和趋势。

常见的量价分析模型包括成交量指标、强弱指数和累积/派发线等。

成交量指标是用来衡量市场交易量的工具,投资者可以观察交易量的变化来判断市场的人气和力量。

强弱指数通过交易量和价格的比较来衡量市场的强度和弱势,投资者可以根据指标的数值进行交易决策。

期货交易中的交易模型与算法交易

期货交易中的交易模型与算法交易

期货交易中的交易模型与算法交易期货交易是金融市场中的一种投资方式,通过买卖标准化合约,在未来特定时间以特定价格交付一定数量的商品或金融资产。

为了在期货交易中获得更好的收益,投资者可以运用不同的交易模型和算法交易。

本文将介绍期货交易中常用的交易模型以及算法交易的相关概念和方法。

一、交易模型交易模型是指一种以历史数据为基础,通过研究市场行情、技术指标和基本面因素,预测价格方向并制定交易策略的方法。

常见的交易模型包括趋势跟踪模型、反转模型和套利模型。

1. 趋势跟踪模型趋势跟踪模型基于市场价格趋势的观察和分析,认为价格在短期内会延续其趋势。

该模型通过追踪市场的上升或下降趋势,进行交易决策。

例如,在上升趋势中,投资者会选择多头策略,即通过买入期货合约来获得利润。

趋势跟踪模型在期货市场中较为常见,其优势在于能够捕捉到市场的大趋势,并获得较高的收益。

2. 反转模型反转模型认为市场价格在短期内会出现波动,当价格偏离其均值过大时,会发生价格的反转。

基于这一观点,反转模型通过监测价格波动、技术指标以及市场情绪等因素,来确定交易时机。

例如,在价格上涨到过高水平时,投资者可以选择做空策略,即卖出期货合约,以获得价格下跌时的利润。

反转模型相对于趋势跟踪模型而言,更加适用于短期交易和高频交易。

3. 套利模型套利模型基于不同期货合约或相关资产之间的价格差异,通过买入低价合约、卖出高价合约的方式,获得套利收益。

套利模型的核心思想是市场上的价格差异会在一定时间内消失。

投资者可以通过分析相关性和收敛性来选择套利机会。

套利模型通常适用于对冲基金和机构投资者,因其对资金量和交易速度有较高的要求。

二、算法交易算法交易是利用计算机程序进行交易的一种方式,通过预先设定的交易策略和参数,自动执行交易操作。

算法交易的优势在于高速度、高频率和低人为干预。

常见的算法交易策略包括市场加权平均策略、价格分析策略和统计套利策略。

1. 市场加权平均策略市场加权平均策略基于市场成交量的权重,计算出加权平均价格。

期货市场中的交易模型构建

期货市场中的交易模型构建

期货市场中的交易模型构建期货市场是金融市场中的一种重要交易方式,其特点是以合约为基础进行交易,以买方和卖方之间约定的未来交割日期和价格进行交易。

为了在期货市场中获取更多的盈利,交易者们常常会使用交易模型来辅助他们做出交易决策。

本文将探讨期货市场中的交易模型构建。

一、交易模型的意义交易模型是通过对市场数据进行分析和建模,从而预测未来市场走势的工具。

它基于历史数据和统计学原理,通过寻找市场规律和趋势,利用这些规律和趋势作为交易依据。

交易模型的构建可以帮助交易者根据市场的不同情况进行交易决策,提高交易的成功率和盈利能力。

二、交易模型的构建步骤1. 策略选择:首先,交易者需要选择一个适合自己的交易策略。

交易策略可以分为基于技术分析和基于基本面分析两种类型。

技术分析主要通过分析图表和市场指标来预测市场走势,而基本面分析则主要通过研究供需关系和宏观经济指标来预测市场走势。

交易者可以根据自己的偏好和实际情况选择适合自己的策略。

2. 数据收集:接下来,交易者需要收集市场数据。

这些数据可以包括历史价格、成交量、持仓量等相关数据。

数据的准确性和完整性对于构建交易模型至关重要,交易者需要确保所收集到的数据是可靠的,并且覆盖了足够大的时间范围。

3. 数据预处理:在收集到数据后,交易者需要对数据进行预处理。

这包括数据的清洗、去除异常值、填补缺失值等步骤。

预处理后的数据能够更好地反映市场的真实情况,有利于后续的模型构建和分析。

4. 模型建立:在预处理后的数据基础上,交易者可以选择适合自己的交易模型进行建立。

常用的交易模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、波动率模型等。

交易者可以根据市场的特点和自己的理论依据选择合适的模型,并使用统计学方法对模型进行参数估计和校验。

5. 模型回测:建立交易模型后,交易者需要对模型进行回测。

回测是将构建的交易模型应用于历史数据中,并模拟出相应的交易行为和交易结果。

回测的目的是评估交易模型的有效性和盈利能力,以便在实际交易中能够更好地控制风险和获取盈利。

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我们参赛选择的题号是(从 A/B/C/D 中选择一项填写) : 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话) : 所属学校(请填写完整的全名) : 参赛队员 (打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人 (打印并签名): 日期: 2014 中南大学
B
年 8

11

赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
三、模型假设
(1)价格预测只对短期情况作出考虑; (2)手续费按每笔交易计算,双向交易皆计入考虑; (3) 只计算初始保证金,且初始资金为最初一次性投入; (4) 附件中所记录数据真实可靠;
四、模型的建立与求解
4.1 问题一

4.1.1 数据的处理 文件中给出了 2012 年 9 月橡胶 1301 合约(ru1301)的成交明细数据。由于数据量十 分庞大,不便于分析计算,所以首先对数据进行一定的处理。 根据观察计算,所有交易数据量共达到 40 多万,非常庞大。数据中每一秒给出 2 个交易数据, 所以我们考虑将观测时间由 0.5 秒变长, 观察对数据整体趋势是否有影响。 通过对数据进行奇偶点抽样取值,将观测时间由 0.5 秒变为 2.5 秒,分别作出各个因素 影响下价格的走向图(由于图量非常大,这里只列出日期-价格走向图) 。
3
2.6
x 10
4
原始数据走向图
2.4
2.2
2
0 x 10
4
0.5
1
1.5
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2.5
3
3.5
4
4.5 x 10
5
2.6
1:5 数据抽样图
2.4 2.2 2
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3.5
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表 4-1 成交价与八个因素的散点图
日 期
时 间
成 交 量
持 仓 增 减
4
B1 价
B1 量
S1 价
S1 量
计算得到相关系数表 4-2 如下:
表 4-2 相关系数表
属性(持仓 日期 相 日期 關 时间 成交价 成交量 总量 B1价 属性(持仓增 减) B1量 S1价 S1量 1.000 .006 .841 -.025 -.092 .841 -.001 -.040 .841 -.046 时间 .006 1.000 .049 -.040 .896 .049 -.011 .050 .049 .058 成交价 .841 .049 1.000 .001 .046 1.000 -.001 -.040 1.000 -.033 成交量 -.025 -.040 .001 1.000 -.039 .001 .165 .038 .001 .036 总量 -.092 .896 .046 -.039 1.000 .046 -.014 .046 .046 .056 B1价 .841 .049 1.000 .001 .046 1.000 -.001 -.040 1.000 -.033 增减) -.001 -.011 -.001 .165 -.014 -.001 1.000 -.001 -.001 -.003 B1量 -.040 .050 -.040 .038 .046 -.040 -.001 1.000 -.040 -.029 S1价 .841 .049 1.000 .001 .046 1.000 -.001 -.040 1.000 -.033 S1量 -.046 .058 -.033 .036 .056 -.033 -.003 -.029 -.033 1.000
二、问题分析
问题一:根据 2012 年 9 月橡胶 1301 合约(ru1301)的成交明细,寻找影响价格的波 动因素并根据波动方式进行分类。 首先对数据进行抽样, 并对比抽样前后价格趋势变化,
2
验证抽样的合理性。利用 SPSS 软件对所有因素进行主成分分析建立模型一得出主成分 分析综合模型,即成交价格与其所有因素之间的关系方程,由相关系数得出影响价格的 主要因素。利用抽样后的数据对价格波动进行拟合,得到价格波动拟合曲线,做线性回 归分析得到价格与其主要影响因素之间的关系方程。为找到不同波动方式的类型,建立 模型二,选择 R 性聚类分析,对变量进行相似性度量,对相似性大的变量进行聚类。利 用 SPSS 软件,给出分析得到的交易量、持仓量和价格的关系。 问题二:为了对价格的后期走势作出预测,采用精确度较高的小波神经网络进行预 测。利用 MatlabR2012a 软件,选取输入节点,隐含层节点和输出节点,对一部分数据 进行训练,修正,另外的数据进行预测, 分别反复训练,得到预测结果。 问题三:根据前两问得出价格相关因素和价格的预测,为使交易者盈利最大,建立 模型三,期货获利交易模型,在原先盈利函数上扣除手续费、保证金,利用线性规划方 法,设立约束条件,目标函数为最大盈利,最后利用 MatlabR2012a 软件进行求解得到 月所有日最大收益。
5
图 4-1 日期-价格走向图
分析数据: 一般情况下,交易不会在短暂时间中产生非常剧烈的波动,同时,大数据样本不会 对微小的差异很敏感,所以抽样后的数据可以表示原先的大数据。 4.1.2 模型 1 的准备 为了寻找价格的波动与哪些因素有关,我们利用 SPSS 软件绘制出了成交价与日期、 时间、成交量、持仓增减、B1 价、B1 量、S1 价、S1 量八个因素的散点图并计算了他们 的相关系数矩阵。散点图如表 4-1 所示。
2014 高教社杯全国大学生数学建模竞赛
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赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):
赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评 阅 人 评 分 备 注
全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):
全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):
商品期货交易策略
摘要
我国的期货发展历史已有十多年,吸引了大量交易者的参与,如何从中获取相对稳 定的收益成为交易者非常关注的问题。 本文旨在为交易者谋得最大盈利, 通过数据分析, 找到影响价格因素,对价格波动进行分类并预测,从而建立交易模型。 本文通过对数据抽样,拟合检验,建立主成分分析模型(模型 1),找到影响价格 因素指标,回归分析检验结果;再建立聚类分析模型(模型 2),对波动方式进行分类, 并建立小波神经网络预测模型(模型 3)对价格趋势作出预测,最后建立期货获利交易 模型(模型 4),使交易者获得最大盈利。 模型 1:主成分分析模型 由于对价格有影响的因素众多, 而由 SPSS 得到的散点图和相关系数表可发现, 成交 价与 B1 价、S1 价和日期有极其显著的关系,但许多变量之间可能存在信息上的重叠。 故选用了主成分分析模型,进行贡献率的判定。利用 SPSS 软件,将数据标准化(数据 见附件 1) ,并获得相关系数表和特征方程,提取特征值大于 1 的前 4 个主成分,通过 计算可得到每个主成分前的系数,即特征向量。计算可得出主成分表达式。最后可由主 成分综合模型中根据每个因素的贡献率判定对价格的影响因素。 最后利用 MatlabR2012a 软件进行回归分析检验。 模型 2:聚类分析模型 为找到不同波动方式的类型,先利用 MatlabR2012a 软件绘出时间-盈利走势图,在 此基础上选择盈利最大周期,3 个交易日;然后选择 R 性聚类分析,对变量进行相似性 度量,对相似性大的变量进行聚类。利用 SPSS 软件,将 10 个相关变量进行组内链接, 皮尔逊相关测量区间的相关性方法作出聚类图,共分为 8 组(表 2),最后给出分析得 到的交易量、持仓量和价格的关系。 模型 3:小波神经网络预测模型 为了对价格的后期走势作出预测,按交易者的投资来看必然是短期预测,故采用精 确度较高的小波神经网络进行预测。利用 MatlabR2012a 软件,选取 3 个输入节点,6 个隐含层节点和 1 个输出节点,对 9 天的数据进行训练,修正,另外 10 天的数据进行 预测, 分别反复训练 200 次和 500 次,得到预测结果与实际结果高精确度吻合(见图 4-5) ,说明该预测模型合理。 模型 4:期货获利交易模型 根据前两问得出价格相关因素和价格的预测,为使交易者盈利最大,建立期货获利 交易模型,在原先盈利函数上扣除手续费、保证金,利用线性规划方法,设立约束条件, 目标函数为最大盈利,最后利用 MatlabR2012a 软件进行求解得到月所有日最大收益为 515700 元。 关键字: 主成分分析 聚类分析 小波神经网络预测 期货获利 价格波动 最大盈利
1
一、问题重述
1.1 基本情况 期货,是指在固定的时间,固定的地点,用保证金的形式所进行的标准合约化的买 卖。目前,我国的期货市场也得到了长足的发展。我国商品期货交易的品种迅速增加, 吸引了大量交易者的参与, 如何从商品期货的交易中获取相对稳定的收益成为交易者非 常关注的问题。商品期货交易实行 T+0 的交易规则,即当天买入的期货合约在当天就可 以卖出,所开的“多单或空单”可以马上平仓,从而完成一次交易,这样就吸引了大量 的投机资金进行商品期货的日内高频交易。某种商品价格在低位时开“多单” ,当价格 高于开“多单”的价格时平仓,或者,价格在高位时开“空单” ,当价格低于开“空单” 的价格时平仓,差价部分扣除手续费后就是交易者的盈利;反之则是亏损。商品期货交 易所可提供每个正在交易品种的实时交易数据,每秒钟二笔。 1.2 有关信息 文件中给出了 2012 年 9 月橡胶 1301 合约(ru1301)的成交明细: 附件 201209RU1301。 说明:表中价格是每吨价格,交易单位 10 吨/手;B1 价是指买 1 价、B1 量是指买 1 量、S1 价是指卖 1 价、S1 价是指卖 1 价。B1、B2、S1、S2 等数据这里空缺) ,里面 每个文件名都标了成交发生的日期。 1.3 问题提出 请以文件中给出的数据为基础,建立数学模型解答下列问题: (1) 、通过数据分析,寻找价格的波动和哪些指标(仅限于表中列出的数据, 如持仓量、成交量等指标)有关,并对橡胶期货价格的波动方式进行简单的分类。 (提示:这里的波动方式是指在某一时间段内(简称周期)价格的涨跌、持仓量的 增减、成交量的增减等指标的变化特征。周期的选取可以短到几秒钟,长到几十分 钟甚至是以天为单位,具体时长通过数据分析确定,较优的周期应该是有利于交易 者获取最大的盈利) 。 (2)在实时交易时,交易者往往是根据交易所提供的实时数据,对价格的后期 走势做出预测来决定是开“多单”还是开“空单” 。请在第 1 问的基础上建立合理的 橡胶价格波动预测模型; (3)橡胶期货交易的手续费是 20 元/手,保证金为交易额的 10%,设初始资金 为 100 万。请利用前面已经得到的相关结果,建立交易模型,使交易者所有日的收 益最大; (4)试分析确定合理的评价指标体系,用以评价你的交易模型的优劣。 (这一 问为做)
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