王陸

摘要：對(duì)于市場(chǎng)中各個(gè)企業(yè)的行情信息來說，價(jià)格漲跌其實(shí)也是交易雙方態(tài)度的歸納總結(jié)，成交量能夠直接體現(xiàn)出市場(chǎng)中的交易熱度，而持倉(cāng)量能夠體現(xiàn)出交易雙方的意見分歧。本文就以市場(chǎng)為載體的資金流向分析商品期貨量化交易策略提出了一種分析措施，包括問題提出、數(shù)據(jù)分析處理、板塊分析、交易策略設(shè)計(jì)等過程，希望能給相關(guān)人士提供一些參考。

關(guān)鍵詞：資金流向 商品期貨 量化交易

在國(guó)際貿(mào)易往來中，資金流向是一種比較成熟的技術(shù)指標(biāo)，能夠直接反映出市場(chǎng)對(duì)于某種股票的供給或是需求，同時(shí)還能夠輔助投資者通過指數(shù)的變化來分析其它的投資行為。在股票市場(chǎng)當(dāng)中，量就是資金的流量與流向，綜合起來構(gòu)成了資金流向。想要將期貨產(chǎn)品資金流向準(zhǔn)確刻畫出來，就需要全面考慮分析價(jià)格漲跌和商品的成交量以及儲(chǔ)存量等內(nèi)容。

一、問題的提出

水漲船高這一現(xiàn)象十分適用于股票市場(chǎng)，正常情況下，在某一股票當(dāng)中匯入大量的資金后，股票的價(jià)格就會(huì)上漲，而當(dāng)大量資金外流后，股票價(jià)格就會(huì)下降。量于價(jià)先行是股票市場(chǎng)中一種常用的說法，其中的量就包含資金流量與流向，也可以稱作是money flow資金流向。由于期貨市場(chǎng)當(dāng)中含有一種做空機(jī)制，因此假如單純利用資金流向公式無法將期貨彪資金真實(shí)的流向展示出來。例如某個(gè)期貨當(dāng)中出現(xiàn)合約價(jià)格下降的問題，而出現(xiàn)這種問題的原因除了資金流出的可能性外，還可能是資金流出所導(dǎo)致的。為此應(yīng)該綜合考慮商品成交量、價(jià)格和持倉(cāng)量等多種因素來計(jì)算資金流向。在某個(gè)數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽中曾經(jīng)提出過這樣一個(gè)問題，根據(jù)2011到2013年的商品期貨數(shù)據(jù)信息系統(tǒng)分析資金流向，同時(shí)設(shè)計(jì)期貨量化的有效交易方式。通過策略分析系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施回測(cè)策略。

二、數(shù)據(jù)處理分析

針對(duì)上述問題，首先應(yīng)該以Auto-Trader這一平臺(tái)為基礎(chǔ)，來采集從2011到2013年的各種大宗商品中商品期貨分鐘級(jí)合約的K線數(shù)據(jù)，例如持倉(cāng)量、成交總額、成交量、收盤價(jià)、最低價(jià)、最高價(jià)、開盤價(jià)以及時(shí)間等信息。在上海的商品期貨交易平臺(tái)當(dāng)總一共有十三種產(chǎn)品，同時(shí)將不同品種商品K線發(fā)展趨勢(shì)刻畫出來。隨后在具體處理各種異常的數(shù)據(jù)信息。因?yàn)槠贩N不同商品之間的上市時(shí)間和交易規(guī)則都有所不同，因此商品的數(shù)據(jù)總額也所有差異。為了能夠更好地進(jìn)行建模工作，主要可以通過兩種方式來對(duì)缺失值進(jìn)行處理[1]。首先在正常的數(shù)據(jù)遺失環(huán)節(jié)當(dāng)中，為了能夠更加輕松地進(jìn)行建模和數(shù)據(jù)處理工作，可以假設(shè)期貨合約根據(jù)一定的順序進(jìn)行交易，時(shí)間連續(xù)，為此可以將遺失時(shí)間內(nèi)處于第一的最后的數(shù)據(jù)進(jìn)行連接，同時(shí)忽略中間段時(shí)間，從而形成一種連續(xù)性的時(shí)間排序。至于已經(jīng)遺失的數(shù)據(jù)信息來說，由于在遺失的這段時(shí)間內(nèi)，沒有發(fā)生任何交易，因此可以將數(shù)值直接記錄為零，假如數(shù)據(jù)記錄過程中出現(xiàn)數(shù)據(jù)遺失的問題，可以通過插補(bǔ)法來填充遺失的數(shù)據(jù)，也就是通過記錄尋找和遺失數(shù)據(jù)之間相似度較高的樣本進(jìn)行插補(bǔ)。最后一項(xiàng)內(nèi)容就是，建立相應(yīng)的資金流向模型。

三、板塊分析

（一）板塊分類

為了系統(tǒng)分析資金流向在整個(gè)市場(chǎng)、板塊和期貨合約之間的聯(lián)系，以及其中的輪動(dòng)效應(yīng)和相似特征，為此可以按照以往的習(xí)慣進(jìn)行板塊劃分，主要可以分成五種板塊，分別是黑色系、油類、農(nóng)產(chǎn)品、金屬和化工等，隨后計(jì)算所有的期貨合約，整個(gè)期貨市場(chǎng)和不同板塊在固定周期中的凈資金流向，隨后詳細(xì)分析其中的特性和關(guān)系，板塊分類具體情況如下，其中五種板塊分別是化工、油類、金屬、黑色系和農(nóng)產(chǎn)品等，化工板塊中包括纖板、膠合板、PTA、塑料等，油類板塊中包括菜籽油、豆油等，金屬板塊中包括螺紋、滬鉛、黃金等，黑色系板塊中包括螺紋鋼、鐵礦石、焦煤、焦炭等，而農(nóng)產(chǎn)品板塊中包括淀粉、雞蛋、晚稻、白糖、豆油、玉米、采油等內(nèi)容。

除此之外，還可以參考K線數(shù)據(jù)進(jìn)行板塊劃分，可以分成五大類，第一類包括鐵礦、焦炭、晚稻、白糖、玉米、石等內(nèi)容，第二類包括棉花、鋁、滬鋅等，第三類包括滬銅等物，第四類包括豆和螺紋鋼等物，最后一類包括橡膠等物。

（二）資金流向分析

參考相應(yīng)的板塊資金流向以及板塊分類情況，分別計(jì)算各個(gè)板塊之間的關(guān)系。在分析計(jì)算結(jié)果后得出黑色板塊和金屬板塊之間關(guān)系值是0.819 4，由此能夠看出兩者之間的走勢(shì)大致相同，而油類和化工之間的關(guān)系值則是負(fù)數(shù)，證明兩者資金流向在一定程度上屬于一種負(fù)相關(guān)的關(guān)系。而黑色系數(shù)和農(nóng)產(chǎn)品，與黑色系數(shù)和化工之間的關(guān)系值也比較小，證明兩組不同板塊之間資金流向幾乎毫無相似性。黑色系板塊和油類以及金屬和油類之間的關(guān)系值都已經(jīng)超出0.4，證明兩組資金流向大致相似。

（三）板塊輪動(dòng)效應(yīng)

輪動(dòng)效應(yīng)其實(shí)就是一組板塊之間發(fā)生輪動(dòng)現(xiàn)象，從而促進(jìn)大盤的逐步提高。既然是一種輪動(dòng)效應(yīng)，證明一定會(huì)有引導(dǎo)者的存在，市場(chǎng)中的漲與跌是有序進(jìn)行的，為此可以通過資金流來建立公式分析，

當(dāng)下漲幅狀況=當(dāng)下的流入資金-昨日流入資金/昨日的流入資金

在總結(jié)完2011到2013年間三百六十八個(gè)交易日后，可以發(fā)現(xiàn)各個(gè)板塊之間的領(lǐng)漲次數(shù)和領(lǐng)漲天數(shù)。分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果后，可以發(fā)現(xiàn)前面所統(tǒng)計(jì)的板塊相關(guān)系數(shù)和板塊漲跌次數(shù)較為相似，從容證明結(jié)果的真實(shí)性。在較高的三種相關(guān)系數(shù)當(dāng)中，出現(xiàn)一個(gè)引導(dǎo)角色后，通常會(huì)帶動(dòng)另一種板塊成為組合中的新的引導(dǎo)者，能夠直接體現(xiàn)出一種輪動(dòng)效應(yīng)。此外還應(yīng)該注意，在不同時(shí)間內(nèi)啟動(dòng)板塊，所擁有的持續(xù)動(dòng)力也有所差異，充當(dāng)引導(dǎo)者角色的板塊擁有最長(zhǎng)的持續(xù)時(shí)間[2]。當(dāng)市場(chǎng)內(nèi)部呈現(xiàn)出一種上升狀態(tài)時(shí)，其中的熱點(diǎn)板塊也會(huì)發(fā)生明顯的傳播現(xiàn)象，從而將其他板塊的活躍程度也帶動(dòng)起來。當(dāng)所有板塊都開始活躍起來后，就會(huì)產(chǎn)生新一輪的循環(huán)，同時(shí)降低其中的持續(xù)能力，輪動(dòng)速度也會(huì)相繼提升。

（四）市場(chǎng)資金流向和板塊的聯(lián)系

將板塊資金流向和市場(chǎng)聯(lián)系起來進(jìn)行綜合分析時(shí)，能夠發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)中所有的資金流向都處于板塊資金流向當(dāng)中，說明期貨市場(chǎng)在指定時(shí)間內(nèi)買賣力量比較強(qiáng)大，同時(shí)期貨市場(chǎng)中的資金流向在一定程度上也被板塊中資金流向所影響，為了深入研究不同板塊和市場(chǎng)資金流向之間的關(guān)系，在構(gòu)建多元回歸模型基礎(chǔ)上可以進(jìn)一步深入研究，

在這一公式當(dāng)中，Y代表資金流向，X1到X5分別代表那幾大板塊。最終結(jié)果證明，市場(chǎng)中所有資金流向的百分之七十四都可以根據(jù)構(gòu)建模型來確定。具有十分顯著的成效。同時(shí)也能看出資金流向在整個(gè)市場(chǎng)當(dāng)中受到金屬板塊和化工板塊的影響相對(duì)于其他板塊來說較高。但是不能直接體現(xiàn)出各個(gè)板塊和市場(chǎng)整個(gè)資金流向之間的關(guān)系。因此計(jì)算板塊和市場(chǎng)整個(gè)資金流向關(guān)系，證明市場(chǎng)資金流向和金屬與化工板塊聯(lián)系密切。

四、交易策略設(shè)計(jì)

下面就介紹一種策略，小波變化時(shí)間選擇系統(tǒng)和通過模型判斷資金流向，通過資金流向特點(diǎn)，包括內(nèi)部結(jié)構(gòu)和集中狀態(tài)等判斷資金流向具體特征。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型還能分類篩選市場(chǎng)中的所有標(biāo)，從而捕捉標(biāo)在市場(chǎng)中產(chǎn)生的輪動(dòng)效應(yīng)。隨后通過小波變換這一方式，同時(shí)根據(jù)相應(yīng)的技術(shù)指標(biāo)來判斷[3]。在面對(duì)從市場(chǎng)中提取的數(shù)據(jù)樣板時(shí)，可以將五分鐘作為一個(gè)周期，將系統(tǒng)默認(rèn)方式設(shè)置為自動(dòng)扣除，將下一個(gè)K線所顯示的開盤價(jià)格當(dāng)作最終的成交價(jià)格，可以將滑價(jià)設(shè)置成五個(gè)跳。隨后根據(jù)時(shí)間限制，定時(shí)計(jì)算資金流，以在資金流向排名較為靠前的標(biāo)通過Black Litterman方法進(jìn)行資金配置。

綜上所述，在分析過程中，應(yīng)該合理提取數(shù)據(jù)，加強(qiáng)數(shù)據(jù)處理分析。因?yàn)椴煌臉?biāo)擁有不同的上市時(shí)間，同時(shí)數(shù)據(jù)總量也所有不同，因此在發(fā)現(xiàn)異常數(shù)值時(shí)應(yīng)該仔細(xì)分析，市場(chǎng)的波動(dòng)也可能會(huì)讓標(biāo)出現(xiàn)變化，為此應(yīng)該重視這類數(shù)據(jù)。市場(chǎng)實(shí)際就是價(jià)格變化，在每次的波動(dòng)過程中都可能讓價(jià)格發(fā)生新的改變，同時(shí)還應(yīng)該重視缺失值的作用。

參考文獻(xiàn) ：

[1]彭素靜，賈秀燕.基于市場(chǎng)資金流向的商品期貨量化交易策略研究[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化，2018（12）：10-11.

[2]劉峰，蔡志杰.基于市場(chǎng)資金流向分析的商品期貨量化交易策略[J].數(shù)學(xué)建模及其應(yīng)用，2017，6（03）：35-41+89.

[3]劉曉霞，陳志攀.基于市場(chǎng)資金流向分析的商品期貨量化交易策略[J].科學(xué)咨詢（科技·管理），2017（08）：89.

（作者單位：山東大學(xué)（威海）商學(xué)院）