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量化投资实践第七课——商品期货不同品种标准差分析

股市中的数据分析 2019-06-29 19:30:52

如何寻找波动大的品种?我们想到的是将各个商品期货指数归一化后,计算各自在不同时期范围的标准差,寻找标准差一直较大的品种作为我们投资的标的,以避免有些标的在特定时间内波动大。

 

第一步,通过国信软件的数据导出功能,下载全部商品期货品种的指数数据。

               

           

为避免数据不全,需要先用盘后数据下载功能,将选定日期范围的数据下载到本机,然后再使用数据导出功能


第二步,将各种指数中,交易量较小的品种剔除,避免流动性风险,最终选择了30多个指数进行分析。


第三步,因为各种指数开始日期并不相同,有些品种只有3-5年的时间,所以需要将商品数据按照日期排序和对齐,没有数据的日期用空代替。


第四步,将各指数数据按照第一个有效数据作为标准1,进行归一化处理。展示成折线基本如下图所示。其中波动最明显的就是焦炭。



第五步,计算每个指数的标准差,因为有空的数据,如果要用EXCEL中的STDEV.P(用于计算基于以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差(忽略逻辑值和文本)),需要先将空的数据替换为逻辑值FALSE,以避免误差。


第六步,对每个商品指数计算出的标准差,按照从大到小排序。分别计算2017年6月至今(半年),2017年1月至今(1年),2015年3月至今(3年)和2013年至今(5年)各个商品指数按照标准差降序排序。

 

先看2017年6月至今(半年多)的排序情况,发现与前文分析的收益情况惊人的一致,排在前面的品种(焦炭、螺纹、橡胶、沥青和沪铜)都是盈利的,排在后面的品种(乙烯、棕榈、PTA和郑棉)都是亏损的。

序号

指数

2017年6月至今标准差

1

JL9 焦炭指数

0.16909235

2

JML9 焦煤指数

0.14195923

3

 NIL9  沪镍指数

0.12576109

4

IL9 铁矿指数

0.10869556

5

HCL9 热卷指数  

0.10014365

6

RBL9 螺纹指数

0.09402962

7

MAL9 甲醇指数  

0.09357249

8

RUL9 橡胶指数

0.08164900

9

VL9 PVC指数

0.07609706

10

ZNL9 沪锌指数

0.07372255

11

PPL9 丙烯指数

0.07265843

12

ALL9 沪铝指数

0.07022325

13

BUL9 沥青指数

0.06677207

14

CUL9 沪铜指数

0.06569579

15

ZCL9 动煤指数

0.06380104

16

PBL9 沪铅指数

0.06272540

17

JDL9 鸡蛋指数

0.05556013

18

FGL9 玻璃指数

0.05219674

19

LL9 乙烯指数

0.04122171

20

YL9 豆油指数

0.03972249

21

PL9 棕榈指数

0.03693078

22

SRL9 白糖指数

0.03581622

23

WHL9 强麦指数

0.03581622

24

AL9 豆一指数

0.03565358

25

OIL9 菜油指数

0.03465459

26

CSL9 淀粉指数

0.03415432

27

CL9 玉米指数

0.03094892

28

RML9 菜粕指数  

0.02900113

29

ML9 豆粕指数

0.02405861

30

AGL9 白银指数

0.02358853

31

SNL9 沪锡指数

0.01947108

32

TAL9 PTA指数

0.01657709

33

CFL9 郑棉指数

0.01461197

34

AUL9 黄金指数

0.01158713

 

按30日均线次日操作结果

品种

一手结算金额

一手盈利

盈利比例

焦炭

27500

109700

398.91%

沥青

4000

6160

154.00%

螺纹

5500

6650

120.91%

沪铜

37000

17000

45.95%

橡胶

21000

13200

62.86%

郑棉

11500

-6225

-54.13%

PTA

3100

-750

-24.19%

棕榈

6500

-1400

-21.54%

乙烯

5700

-6550

-114.91%

 

再看2017年1月至今(1年多)的排序情况,同样是这五个盈利的商品指数排在前面,四个亏损的商品指数排在后面

序号

指数

2017年1月至今标准差

1

JL9 焦炭指数

0.167277397

2

IL9 铁矿指数

0.134957194

3

RUL9 橡胶指数

0.127629743

4

RBL9 螺纹指数

0.123304051

5

HCL9 热卷指数  

0.113875619

6

JML9 焦煤指数

0.111516035

7

 NIL9  沪镍指数

0.099287647

8

ZCL9 动煤指数

0.095169131

9

MAL9 甲醇指数  

0.085126157

10

ZNL9 沪锌指数

0.084238183

11

ALL9 沪铝指数

0.081459712

12

JDL9 鸡蛋指数

0.079946448

13

VL9 PVC指数

0.079924434

14

CUL9 沪铜指数

0.073746416

15

PBL9 沪铅指数

0.071915157

16

PPL9 丙烯指数

0.071521275

17

FGL9 玻璃指数

0.070097835

18

BUL9 沥青指数

0.058742537

19

YL9 豆油指数

0.052539789

20

SRL9 白糖指数

0.052362169

21

WHL9 强麦指数

0.051132315

22

TAL9 PTA指数

0.050349799

23

CSL9 淀粉指数

0.04848604

24

PL9 棕榈指数

0.047954923

25

AL9 豆一指数

0.047307237

26

LL9 乙烯指数

0.045648563

27

CL9 玉米指数

0.044871032

28

OIL9 菜油指数

0.038697806

29

RML9 菜粕指数  

0.037489808

30

AGL9 白银指数

0.035982306

31

ML9 豆粕指数

0.02772134

32

CFL9 郑棉指数

0.022857524

33

SNL9 沪锡指数

0.020480545

34

AUL9 黄金指数

0.014771696

 

继续看2015年3月至今(3年)的排序情况,还是这五个盈利的商品指数排在前面,四个亏损的商品指数排在后面

序号

    指数

2015年3月至今标准差

1

JL9 焦炭指数

0.51694848

2

JML9 焦煤指数

0.42474007

3

RBL9 螺纹指数

0.28820643

4

HCL9 热卷指数  

0.28797517

5

ZNL9 沪锌指数

0.27647486

6

ZCL9 动煤指数

0.27154636

7

FGL9 玻璃指数

0.23227433

8

PBL9 沪铅指数

0.22501086

9

IL9 铁矿指数

0.19189139

10

RUL9 橡胶指数

0.18937343

11

MAL9 甲醇指数  

0.15992477

12

VL9 PVC指数

0.14865024

13

CUL9 沪铜指数

0.14533507

14

BUL9 沥青指数

0.1374241

15

PPL9 丙烯指数

0.12729886

16

CFL9 郑棉指数

0.12459847

17

ALL9 沪铝指数

0.12202866

18

SNL9 沪锡指数

0.12156129

19

CL9 玉米指数

0.11434836

20

NIL9  沪镍指数

0.10854355

21

SRL9 白糖指数

0.10711482

22

PL9 棕榈指数

0.09685946

23

AGL9 白银指数

0.09575961

24

OIL9 菜油指数

0.08480702

25

AUL9 黄金指数

0.08427935

26

RML9 菜粕指数  

0.08062197

27

YL9 豆油指数

0.0776119

28

JDL9 鸡蛋指数

0.07620802

29

LL9 乙烯指数

0.07498674

30

TAL9 PTA指数

0.07381314

31

ML9 豆粕指数

0.0707838

32

AL9 豆一指数

0.06150625

33

CSL9 淀粉指数

0.05828783

34

WHL9 强麦指数

0.04883271

 

最后看2013年3月至今(5年)的排序情况,三个盈利的商品指数排在前面,两个亏损的商品指数排在后面,PTA和郑棉在五年周期的波动性才比橡胶和沪铜大一些。

序号

指数

2013年3月至今标准差

1

ZCL9 动煤指数

0.27154636

2

ZNL9 沪锌指数

0.25156722

3

JL9 焦炭指数

0.23766011

4

HCL9 热卷指数  

0.21623875

5

JML9 焦煤指数

0.20779294

6

RBL9 螺纹指数

0.19743068

7

BUL9 沥青指数

0.18439282

8

IL9 铁矿指数

0.16450825

9

CL9 玉米指数

0.16263203

10

PBL9 沪铅指数

0.15506338

11

TAL9 PTA指数

0.14031691

12

MAL9 甲醇指数  

0.1376219

13

FGL9 玻璃指数

0.13620222

14

CFL9 郑棉指数

0.13189309

15

SRL9 白糖指数

0.13161486

16

RUL9 橡胶指数

0.13100641

17

PPL9 丙烯指数

0.12729886

18

SNL9 沪锡指数

0.12156129

19

 NIL9  沪镍指数

0.10854355

20

CUL9 沪铜指数

0.10756038

21

VL9 PVC指数

0.10515556

22

OIL9 菜油指数

0.10011876

23

LL9 乙烯指数

0.09570433

24

ML9 豆粕指数

0.09385839

25

ALL9 沪铝指数

0.09187398

26

RML9 菜粕指数  

0.08810684

27

AGL9 白银指数

0.08215298

28

PL9 棕榈指数

0.08197857

29

YL9 豆油指数

0.08075125

30

AL9 豆一指数

0.07838186

31

JDL9 鸡蛋指数

0.07836297

32

AUL9 黄金指数

0.06390929

33

CSL9 淀粉指数

0.05828783

34

WHL9 强麦指数

0.04908267

 

第七步,将这4个时间周期的的各个指数序号累加,并按照累加的序号总和升序排序,并标记出指数的大类别。挑选出各个大类别中,排序靠前的品种,作为接下来操作的目标。

序号总和

指数品种

类别

6

JL9 焦炭指数  

黑色

15

JML9 焦煤指数

黑色

18

HCL9 热卷指数 

黑色

19

RBL9 螺纹指数  

黑色

23

IL9 铁矿指数  

黑色

31

ZCL9 动煤指数 

黑色

37

RUL9 橡胶指数  

化工

38

ZNL9 沪锌指数

有色

39

MAL9 甲醇指数 

化工

49

NIL9 沪镍指数

有色

50

PBL9 沪铅指数  

有色

53

BUL9 沥青指数  

化工

55

VL9 PVC指数

化工

56

FGL9 玻璃指数  

化工

60

PPL9 丙烯指数  

化工

62

CUL9 沪铜指数  

有色

66

ALL9 沪铝指数  

有色

79

SRL9 白糖指数  

农产品

83

CL9 玉米指数  

农产品

89

JDL9 鸡蛋指数  

农产品

96

YL9 豆油指数  

农产品

96

TAL9 PTA指数 

化工

96

PL9 棕榈指数  

化工

96

CFL9 郑棉指数  

农产品

98

LL9 乙烯指数  

化工

100

OIL9 菜油指数  

农产品

101

SNL9 沪锡指数  

有色

110

RML9 菜粕指数 

农产品

111

AGL9 白银指数  

有色

112

AL9 豆一指数  

农产品

113

WHL9 强麦指数  

农产品

116

ML9 豆粕指数  

农产品

116

CSL9 淀粉指数  

农产品

127

AUL9 黄金指数  

有色

 

总结,通过上述步骤得出以下结论:

1.  有些品种在一段时期内的标准差会很大,而在另一段时期的标准差就不大了,我们应该选择标准差一直较大的品种

2.  黑色系品种的标准差在各个时期都是最大的,是最适合趋势交易的品种。

3.  农产品整体上不太适合趋势交易,而黄金排名最靠后,黄金是最不适合做趋势交易的。

4.  加入沪锌指数、沪镍指数、甲醇(郑醇)指数和PVC指数作为新的观察目标,目前总体的目标范围有两个黑色品种,三个有色品种,三个化工品种,每个品种持仓金额计划不超过3万。

5.  删除排名靠后的沪铜指数(一手金额太高)、PTA指数、棕榈指数、郑棉指数和乙烯指数。

 

新的商品期货目标范围包括:焦炭、螺纹、橡胶、沪锌、甲醇、沪镍、沥青和PVC,操作规则按照30日均线次日结果严格执行多空操作,剩下的就是观察接下来几个月的收益情况。

 

利用七天假期,写了七篇总结,算是收集了七颗龙珠,希望可以召唤出神龙。

祝我好运吧!

 

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