商品期货交易策略

2015中南大学数学建模培训二轮

我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B

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）：中南大学

参赛队员(打印并签名) ：1. 杨慧

2. 武滨丽

3. 赵萧

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：

日期： 2015 年 8 月 13 日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

商品期货交易策略

摘要

本文针对期货交易策略问题，旨在分析成交价格的主要影响因素，合理预测价格走向以决定是开“多单”还是开“空单”，再建立模型分析如何从期货交易中获取相对稳定的收益。

针对问题一，本文通过SPSS工具做出九月份期货的成交价与 S1量、S1价、B1量、B1价、成交量等有关因素的波动散点图，得出其相关性表，通过对相关系数的分析得出影响期货当日成交价的主要指标为S1价和B1价。另外分别以周，天，小时等为周期，利用不同的数据对波动的价格进行拟合，得到价格波动拟合曲线，从而得到最优周期为10min。

针对问题二，根据模型一所的结论，建立预测模型决定某时刻开空单还是开多单，在此利用Matlab建立BP神经网络预测模型，对数据进行抽样等预处理得到1124组数据，平均大约每28秒取一个数据，选取1100组作为训练数据，其余作为检测数据以此判别决定预测结果的可靠性。通过预测结果显示误差最大为25%，基本在0到15%之间，预测值普遍偏高，从而判定模型预测结果比较可靠。另外提出了二次指数平滑处理与BP神经网络结合建模的优化方法，并给出了模型的评价。

针对问题三，本文给出了四周的每天成交价均值数据表，通过对数据的计算和分析得出在周一时开“多单”，周五平仓，收益最大，以此建立最大收益模型，利用MATLAB软件对收益公式和约束条件求解，可以求得最大收益。

针对问题四，本文对模型作出了优劣势评价，并给出模型优化的一个方法。

关键词：SPSS工具、波动散点图、Matlab、BP神经网络算法

一、问题重述

1.1背景分析

我国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。资金实力雄厚的单位或个人正组建研发团队，以数学模型为基础开发出能稳定盈利的交易策略，以至达到实现程序化交易的目的。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期货的日内高频交易。当某一期货品种的交易价格在低位时开“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。有关我国期货的交易知识和具体交易规则请参见网上相关介绍。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

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。B2、B3、S2、S3等数据这里空缺,最后一列数据为B时代表该笔成交是主动买入，为S时代表该笔成交是主动卖出）。

1.2问题提出

以上述附表数据为基础，建立数学模型解答。

（1）通过数据分析，对每秒钟二笔的原始数据进行预处理，整合成在不同周期内的相应数据。寻找价格的波动和哪些指标（可以是数据表中列出的那些指标，也可以是由那些指标生成的新指标）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问的基础上建立实用的橡胶价格波动预测模型；(注意：你的模型在某一时刻t决定是开“多单”还是开“空单”时，能够利用的信息仅限于在t时刻以前的数据，而t时刻以后的数据全是未知的）

（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，使交易者在所给数据的交易日内的收益最大；

（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。

二、问题分析

2.1 问题一的分析：

为了找出影响价格波动的指标并对其进行分类，我们通过SPSS工具做出九月份期货的成交价与 S1 量、S1 价、B1量、B1 价、成交量、持仓增减、时间与日期的波动散点图，并得出其相关性表，通过相关系数得出影响期货当日成交价的主要指标。我们分别以周，天，小时等为周期，利用不同的数据对波动的价格进行拟合，得到价格波动拟合曲线，从而得到最优周期。

2.2 问题二的分析：

根据模型一所的结论，建立预测模型决定某时刻开空单还是开多单，在此利用Matlab建立BP神经网络预测模型时，选取部分数据作为检测数据，以此判别决定预测结果的可靠性。

2.3 问题三的分析：

建立期货盈利交易模型，采用期货交易的计算规则，通过公式的计算来得

出盈利，从而得到所给交易日内的最大盈利。

三、模型假设

（1）假设附表中所给的数据为真实数据，可以直接使用。

（2）假设每个模型所得结果或结论均为最优，若有引用，不影响其他模型结果的准确性。

（3）问题三中手续费对于成交价来说只是成交价的万分之几，因此将手续费忽略不计，不计入结果。

（4）假设第三问处理数据时抽样是在每个周期内的等间隔抽样。

（5）假设交易没有间断，每秒钟两笔。

四、符号说明

表4-1 符号说明表

符号说明表

符号含义

a第i周最高与最低成交价的差值

i

n交易量

W收益值

i y每周第i天的成交价

p信息倾向系数

x原始序列

s平滑处理后的序列

)1(~

)0(

预测输出序列

~

s/

x