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Warum diesen Kurs studieren? Was haben Sie durch das Studium dieses Kurses gewonnen? Zunächst einmal basiert dieser Kurs auf den Programmiersprachen JavaScript und Python. Sprache ist nur eine Technologie, und irgendwann müssen wir diese Technologie noch in einer Branche anwenden. Quantitativer Handel ist eine aufstrebende Branche, die sich derzeit in einer Phase rasanter Entwicklung befindet und einen enormen Bedarf an talentierten Mitarbeitern hat.
Durch das systematische Studium dieses Kurses können Sie ein tieferes Verständnis des Bereichs des quantitativen Handels erlangen. Wenn Sie ein Student sind, der sich auf den Einstieg in den Bereich des quantitativen Handels vorbereitet, wird es auch für Sie hilfreich sein. Wenn Sie ein Aktien oder ein Enthusiast für Futures-Investitionen sind, dann kann quantitatives Trading Ihr subjektives Trading umfassend unterstützen. Durch die Entwicklung von Handelsstrategien können Sie auf dem Finanzmarkt Gewinne erzielen und Ihre Investitions- und Finanzmanagementkanäle und -plattformen erweitern.
Lassen Sie mich vorher über meine persönlichen Erfahrungen im Handel sprechen. Ich bin kein Finanzwissenschaftler, sondern Statistiker. Er begann bereits während seines Studiums mit dem subjektiven Aktienhandel. Später wurde er durch Zufall zum quantitativen Handelspraktiker eines inländischen Private-Equity-Fonds und beschäftigte sich hauptsächlich mit Strategieforschung und -entwicklung.
Ich bin seit mehr als zehn Jahren in der Handelsszene tätig und habe verschiedene Arten von Strategien entwickelt. Meine Anlagephilosophie lautet: Risikokontrolle geht über alles, Fokus auf absolute Rendite. Der Titel unseres Kurses lautet: Vom quantitativen Trading zum Asset Management – CTA-Strategieentwicklung für absolute Renditen.
Manche Leute fragen sich vielleicht: Was ist CTA? Was genau ist CTA? CTA heißt im Ausland Commodity Trading Advisor und wird im Inland meist als Investment Manager bezeichnet. Traditionelle CTAs bündeln die Gelder einer großen Zahl von Anlegern, vertrauen sie dann professionellen Investmentinstituten an und investieren schließlich über Handelsberater (also CTAs) in Aktienindex-Futures, Rohstoff-Futures und Staatsanleihen-Futures.
Doch tatsächlich wächst und entwickelt sich der globale Terminmarkt weiter, und so wird auch das Konzept des CTA ständig erweitert, und sein Umfang geht weit über den traditioneller Termingeschäfte hinaus. Es kann nicht nur in den Terminmarkt investieren, sondern auch in den Zinsmarkt, den Aktienmarkt, den Devisenmarkt, den Optionsmarkt usw. Solange dieses Produkt über eine bestimmte Menge historischer Daten verfügt, kann die entsprechende CTA-Strategie basierend auf diesen historischen Daten entwickelt.
Vor den 1980er Jahren war die elektronische Handelstechnologie noch nicht sehr ausgereift. Damals beurteilten die meisten Händler den zukünftigen Trend der Rohstoff-Futures, indem sie manuell technische Indikatoren wie Williams-Indikatoren, KDJ, RSI, MACD, CCI usw. zeichneten. Später richteten einige Händler spezielle CTA-Fonds ein, um ihre Kunden bei der Vermögensverwaltung zu unterstützen. Erst mit der Popularisierung des elektronischen Handels in den 1980er Jahren begannen CTA-Fonds im eigentlichen Sinne aufzutauchen.
Änderungen in der CTA-Fondsverwaltungsskala
Einheit: Milliarden US-Dollar
Betrachtet man die Grafik oben, so ist insbesondere aufgrund des Anstiegs des quantitativen Handels festzustellen, dass sich das Volumen der weltweiten CTA-Fonds von 130,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2005 auf über 300 Milliarden US-Dollar im Jahr 2015 erhöht hat. Darüber hinaus ist die CTA-Strategie zu einer der gängigeren Anlagestrategien globaler Hedgefonds geworden.
Die Performance der CTA-Fonds hat sich zusammen mit ihrem Umfang ebenfalls verbessert. Werfen wir einen Blick auf den Barlake CTA Index in der folgenden Abbildung. Der Barlake CTA Index ist ein repräsentativer Branchen-Benchmark für globale Rohstoffhandelsberater. Von Ende 1979 bis Ende 2016 betrug die kumulierte Rendite des Barlake CTA Fund Index das 28,95-fache, mit einer annualisierten Rendite von 9,59 %, einer Sharpe-Ratio von 0,37 und einem maximalen Drawdown von 15,66 %.
Denn im Asset-Allocation-Portfolio weisen CTA-Strategien üblicherweise eine äußerst geringe Korrelation mit anderen Strategien auf. Wie im roten Kreis in der Abbildung unten dargestellt, ist der Barlake CTA Fund Index während des globalen Aktienbärenmarktes von 2000 bis 2002 und der globalen Subprime-Hypothekenkrise im Jahr 2008 nicht nur nicht gefallen, sondern hat sogar positive Renditen erzielt. Wenn Krisen auftreten in An den Aktien- und Anleihemärkten kann CTA hohe Erträge erzielen. Darüber hinaus können wir auch sehen, dass das Gewinnniveau des Barclays Commodity CTA Index seit 1980 immer höher war als das des S&P 500 und sein Rückgang auch viel geringer ist als der des S&P 500.

Die Entwicklung von CTA in meinem Land hat erst im letzten Jahrzehnt stattgefunden, aber die Dynamik ist sehr stark. Dies ist vor allem auf das relativ offene Handelsumfeld für inländische Rohstoff-Futures, die niedrige Handelskapitalschwelle und das Margensystem zurückzuführen, das Long- und Short-Positionen ermöglicht. -Wege-Handel und niedrige Transaktionsgebühren. Die technische Architektur der Börse ist weiter fortgeschritten als die von Aktien und der Handel im System ist einfacher usw.
Seit 2010 existieren CTA-Fonds überwiegend in der Form von Private Equity Fonds. Da die nationale Politik den Anlagespielraum von Fonds-Sonderkonten schrittweise erweitert, beginnen CTA-Fonds in Form von Fonds-Sonderkonten zu existieren. Ihre transparenteren und offeneren Betriebsmethoden sind auch für mehr Anleger zu einem notwendigen Instrument für die Vermögensallokation geworden.

Wie aus der obigen Abbildung hervorgeht, ist die CTA-Strategie sowohl hinsichtlich der Einstiegsschwierigkeit, der Kapitalschwelle, der Methode zur Ausführung der Handelsstrategie als auch des API-Dockings für einzelne Händler besser geeignet als andere Handelsstrategien. Inländische Terminkontrakte sind sehr klein. Beispielsweise kann eine Partie Mais oder Sojamehl für ein paar Tausend Yuan gehandelt werden, fast ohne Kapitalschwelle. Da einige CTA-Strategien aus der traditionellen technischen Analyse stammen, ist es im Vergleich relativ einfach zu anderen Strategien. .

Der Entwurfsprozess der CTA-Strategie ist ebenfalls relativ einfach. Zunächst werden die historischen Daten vorab verarbeitet und dann in das quantitative Modell eingegeben. Das quantitative Modell umfasst Handelsstrategien, die durch mathematische Modellierung, Programmierdesign und andere Tools erstellt werden, und generiert Handelssignale durch Berechnung und Analysieren dieser Daten. Natürlich ist es in der tatsächlichen Entwicklung nicht so einfach wie im obigen Bild. Dies dient nur dazu, allen ein Gesamtkonzept zu vermitteln.
Aus der Perspektive der Handelsstrategien sind CTA-Strategien ebenfalls diversifiziert: Sie können Trendstrategien oder Arbitragestrategien sein; sie können mittel- und langfristige Strategien in großen Zyklen oder kurzfristige Strategien innerhalb eines Tages sein; die Strategielogik kann basieren auf technische Analyse oder Fundamentaldaten. Oberflächenanalyse; es kann subjektiver Handel oder systematischer Handel sein.
Es gibt verschiedene Klassifizierungsmethoden für CTA-Strategien. Je nach Handelsmethode kann man sie in subjektiven Handel und systematischen Handel unterteilen. Die Entwicklung von CTA-Strategien im Ausland ist relativ weit fortgeschritten, und die CTA-Strategie des systematischen Handels hat fast 100 % erreicht. Je nach Analysemethode kann man zwischen Fundamentalanalyse und technischer Analyse unterscheiden. Je nach Einnahmequelle kann man zwischen Trendtrading und Swingtrading unterscheiden.
Im Allgemeinen machen Trendstrategien auf dem gesamten Handelsmarkt etwa 70 % der CTA-Strategien aus, Mean-Reversion-Strategien etwa 25 % und Gegentrend- oder Trendumkehrstrategien etwa 5 %. Darunter kann die Trendstrategie, die den größten Anteil ausmacht, je nach Haltedauer in folgende Strategien unterteilt werden: Hochfrequenzhandel, Intraday-Handel, mittelfristiger bis kurzfristiger Handel und mittelfristiger bis langfristiger Handel.
Hochfrequenz-Market-Making-Strategie Derzeit gibt es auf dem Markt zwei gängige Hochfrequenzhandelsstrategien: die Hochfrequenz-Market-Making-Strategie und die Hochfrequenz-Arbitrage-Strategie. Die Market-Making-Strategie besteht darin, für Liquidität auf dem Handelsmarkt zu sorgen. Das heißt, wenn auf einem Handelsmarkt mit Market Makern jemand kaufen oder verkaufen möchte, muss der Market Maker sicherstellen, dass sein Auftrag ausgeführt werden kann. Wenn die Liquidität auf dem Markt nicht ausreicht und die Order nicht ausgeführt werden kann, muss der Market Maker bei den Gegenparteien anderer Anbieter kaufen und verkaufen.
Hochfrequenz-Arbitrage-Strategien Hochfrequenzarbitrage ist der Handel mit zwei stark korrelierten Aktien oder ETFs und ETF-Kombinationen. Basierend auf der Berechnungsmethode von ETFs kann die gleiche Methode zur Berechnung des erwarteten Preises eines ETFs verwendet werden. Der ETF-Indexpreis kann vom ETF-Erwartungspreis abgezogen werden, um eine Preisdifferenz zu erhalten. Normalerweise wird diese Preisdifferenz innerhalb eines Preiskanals wirken. Wenn die Preisdifferenz die oberen und unteren Kanäle durchbricht, können Sie diese Preisdifferenz handeln und warten um die Preisdifferenz auszugleichen und daraus Gewinne zu erzielen.
Intraday-Strategien Wenn wir der wörtlichen Bedeutung folgen, kann man von einer Daytrading-Strategie sprechen, solange die Position nicht über Nacht gehalten wird. Da die Haltedauer beim Intraday-Handel relativ kurz ist, kann man nach dem Markteintritt in der Regel nicht sofort einen Gewinn erzielen und wird den Markt schnell wieder verlassen. Daher birgt diese Handelsmethode ein geringeres Marktrisiko. Da sich der Markt jedoch innerhalb kurzer Zeit rasch ändert, stellen Intraday-Strategien in der Regel höhere Anforderungen an die Händler.
Mittel- und langfristige Strategien Theoretisch gilt: Je länger die Haltedauer, desto größer die Strategiekapazität und desto geringer das Risiko-Rendite-Verhältnis. Insbesondere bei institutionellen Transaktionen werden mehr mittel- und langfristige Strategien zugeteilt, da die Kapazität kurzfristiger Strategien begrenzt ist und große Fonds nicht innerhalb kurzer Zeit in den Markt ein- und austreten können. Meist beträgt die Haltedauer mehrere Tage, Monate oder auch länger.
CTA-Strategiedaten Im Allgemeinen verwenden CTA-Strategien Minuten-, Stunden- und Tagesdaten als Forschungsobjekte, einschließlich Eröffnungskurs, Höchstkurs, Tiefstkurs, Schlusskurs, Handelsvolumen usw. Nur eine kleine Anzahl von CTA-Strategien verwendet Tick-Daten. Beispielsweise in- Tiefendaten wie Kaufpreis, Verkaufspreis, Kaufvolumen, Verkaufsvolumen usw. in L2-Daten.

Wenn es um die Grundideen von CTA-Strategien geht, denken wir zuerst an traditionelle technische Indikatoren, da es diesbezüglich mehr öffentliches Referenzmaterial gibt, die Logik normalerweise einfacher ist und die meisten von ihnen auf statistischen Prinzipien basieren. Zum Beispiel die verschiedenen technischen Indikatoren, die jeder kennt: MA, SMA, EMA, MACD, KDJ, RSI, BOLL, W&R, DMI, ATR, SAR, BIAS, OBV und so weiter.
Es gibt auch einige klassische Handelsmodelle auf dem Markt, die als Referenz verwendet und verbessert werden können, darunter: Kombination aus mehreren gleitenden Durchschnitten, DualThrust, R-Breaker, Turtle-Trading-Methode, Grid-Trading-Methode usw.
Bei allen oben genannten Strategien handelt es sich um Handelsstrategien, die auf traditioneller technischer Analyse basieren. Der Prozess besteht darin, Faktoren oder Kauf- und Verkaufsbedingungen mit Wahrscheinlichkeitsvorteilen auf der Grundlage historischer Daten und korrekter Handelskonzepte zu extrahieren und davon auszugehen, dass der Markt auch in Zukunft dieses Muster aufweisen wird. Verwenden Sie schließlich Code, implementieren Sie Handelsstrategien und automatisieren Sie Ihren Handel vollständig. Das Eröffnen einer Position, die Gewinnmitnahme, das Stoppen von Verlusten, das Hinzufügen von Positionen, das Reduzieren von Positionen usw. erfordert im Allgemeinen kein menschliches Eingreifen. Tatsächlich handelt es sich dabei um eine Strategie des Kaufens zu hohen und Verkaufens zu niedrigen Kursen, bei der man den positiven Autokorrelationskoeffizienten der Preiszeitreihe ausnutzt.
Der größte Vorteil der CTA-Strategie besteht darin, dass sie absolute Renditen erzielen kann, unabhängig davon, ob der aktuelle Markt steigt oder fällt, insbesondere wenn der Markt schnell zwischen Bullen- und Bärenmärkten wechselt oder wenn der Markttrend offensichtlich glatt ist. Der Vorteil von Diese Strategie ist sehr groß. Kurz gesagt, es gibt einen Trend. Und beim Gewinn gibt es einen. Wenn der Markt jedoch volatil ist oder der Trend nicht eindeutig erkennbar ist, kann diese Strategie dazu führen, dass zu Höchstpreisen gekauft und zu Tiefstpreisen verkauft wird, wobei ständig vor und zurück gehandelt wird, um Verluste zu vermeiden.
Der Grund, warum Futures-CTA-Strategien Geld einbringen können, liegt hauptsächlich in den folgenden Gründen:
Ein weiteres Merkmal des trendfolgenden Handels ist, dass Sie einen kleinen Geldbetrag verlieren, wenn es keinen Markt gibt, und viel Geld verdienen, wenn der Markt kommt. Jeder, der schon einmal gehandelt hat, weiß jedoch, dass der Markt in den meisten Fällen volatil ist. der Zeit, und nur in kurzer Zeit ist es ein Trend. Zitate. Daher weist die Trendfolgestrategie beim Handel eine geringere Gewinnquote auf, insgesamt sind jedoch Gewinn und Verlust jeder Transaktion relativ groß.
Da trendfolgende Strategien instabile Renditen aufweisen, bauen viele Investmentinstitute ein Anlageportfolio auf, das mehrere Varianten und Strategien umfasst, darunter auch eine gewisse Anzahl von Umkehrstrategien. Die Umkehrstrategie besteht darin, dass die Preiszeitreihe einen negativen Autokorrelationskoeffizienten aufweist, was bedeutet, dass hoch verkauft und niedrig gekauft wird.
Korrelation zwischen CTAs und traditionellen Vermögenswerten

Wenn wir uns das Diagramm oben ansehen, werden theoretisch mehrere Strategien mit unterschiedlichen Stilen oder geringen Korrelationen bei gleichzeitigen verschiedenen Marktpreisänderungen Handelssignale erzeugen, die manchmal gleich und manchmal unterschiedlich sind. Da sich mehrere Renditekurven überschneiden, ergänzen sich die Gesamtrenditen und die Renditekurve wird flacher, was wiederum die Volatilität der Renditen verringert.
Aus den oben genannten Gesichtspunkten lässt sich schlussfolgern, dass es besser ist, statt einer Strategie auf Master-Ebene mehrere mittelmäßige Unterstrategien zu entwickeln. Wie lassen sich diese Strategien also kontrollieren? Hier können wir uns auf den Random-Forest-Algorithmus im maschinellen Lernen beziehen. Random Forest ist kein unabhängiger Algorithmus, sondern ein Entscheidungsrahmen, der mehrere Entscheidungsbäume umfasst. Sie entspricht der übergeordneten Strategie über der Unterstrategie des Entscheidungsbaums. Organisieren und steuern Sie Cluster untergeordneter Richtlinien über übergeordnete Richtlinien.
Als nächstes müssen wir eine Masterstrategie entwerfen. Wir können die Liquidität, Rentabilität und Stabilität verschiedener Rohstoffe auf dem gesamten Rohstoffterminmarkt bewerten, Rohstoffterminportfolios mit geringer Volatilität aussortieren und dann branchenneutral vorgehen. Durch die diversifizierte Auswahl der Branche kann die Gesamtvolatilität weiter reduziert werden. Schließlich wird das eigentliche Rohstoff-Futures-Multivariate-Portfolio durch Marktwert-Matching für den Handel aufgebaut.
Jedes Produkt kann auch mit mehreren Parameterstrategien konfiguriert werden. Sie können eine Parameterkombination wählen, die eine gute Backtest-Performance aufweist. Wenn der Markttrend offensichtlich ist, funktionieren mehrere Parameterstrategien normalerweise konsistent, was dem Hinzufügen von Positionen entspricht. Wenn sich der Markt in einer In einem volatilen Markt können Strategien mit mehreren Parametern eingesetzt werden, um die Performance zu steigern. Strategien verhalten sich oft inkonsistent, sodass jede Strategie zur Risikoabsicherung entweder Long oder Short geht, was einer Reduzierung der Positionen gleichkommt. Dadurch kann die maximale Rendite des Portfolios weiter reduziert werden, während die Gesamtrendite unverändert bleibt.
Newton sagte einmal: „Wenn ich weiter sehen kann als andere, dann deshalb, weil ich auf den Schultern von Riesen stehe.“
Zu den öffentlich auf dem Markt verfügbaren CTA-Strategien gehören die gleitende Durchschnittsstrategie, die Bollinger-Band-Strategie, die Turtle-Trading-Methode, die Momentum-Strategie, die Arbitrage-Strategie usw. Quantitative Handelsstrategien haben alle eine Eigenschaft: Sie werden im Licht der Öffentlichkeit verschwinden. Sobald die Strategie öffentlich wird, wird sie allmählich wirkungslos. Dies hindert uns jedoch nicht daran, diese Strategien zu erlernen und ihr Wesen zu nutzen, sodass wir Probleme aus der Perspektive betrachten können, auf den Schultern von Riesen zu stehen.
Bei der Fundamentalanalyse muss man sich nicht um kurzfristige Preistrends kümmern. Man geht davon aus, dass sich der Wert letztendlich im Preis widerspiegeln wird. Es geht eher darum, die Faktoren hinter dem Preis zu analysieren und zu beurteilen, wie viel diese Sorte wert ist. Im Allgemeinen wird eine Top-down-Analysemethode angewendet: von Makrofaktoren über Sortenfaktoren bis hin zu anderen Faktoren.

Betrachtet man das Bild oben, sieht man, dass es viele Faktoren gibt, die die Rohstoffpreise beeinflussen. Insgesamt sind es Dutzende von Artikeln. Wenn man sie weiter aufschlüsselt, sind es Dutzende mehr, und diese Daten ändern sich ständig. Es übersteigt die Fähigkeiten einzelner Privatanleger, derartige Datenmengen zu beschaffen, ganz zu schweigen von der Durchführung einer objektiven Analyse.
Tatsächlich bedeutet die Fundamentalanalyse von Rohstoff-Futures nicht, alle Faktoren zu analysieren. Wir müssen nur die Kernelemente der Fundamentalanalyse erfassen, um Muster aus den komplexen Informationen zu finden.
Makrofaktoren Makroökonomische Daten sind komplex und veränderlich. Jeden Tag und in jedem Moment werden von Politikern, Zentralbanken und Investmentbanken in verschiedenen Ländern zahlreiche offizielle und inoffizielle Wirtschaftsdaten veröffentlicht. Abgesehen von politischen und wirtschaftlichen Krisen ist die Makroanalyse zwar gutes Gesprächsmaterial, aber nicht sehr praxistauglich. Peter Lynch, ein berühmter amerikanischer Experte für Fondsmanagement, drückte einmal seine Meinung aus: „Ich verbringe jedes Jahr nicht mehr als fünfzehn Minuten damit, Wirtschaftstrends zu analysieren.“
Sortenfaktoren Bei der Fundamentalanalyse werden bei der Produktanalyse hauptsächlich Prämien und Rabatte, Angebots- und Nachfragebeziehungen, Warenbestände, Branchengewinne usw. analysiert. Man kann sagen, dass die Beherrschung der Analyse von Warenterminproduktfaktoren grundsätzlich die meisten Markttrends bestimmen kann.
Freunde, die bereits im Terminhandel tätig waren, wissen, dass sich inländische Rohstofftermingeschäfte einfach in Industrieprodukte und Agrarprodukte unterteilen lassen. Die Analysemethoden für Industrieprodukte und Agrarprodukte sind unterschiedlich. Wir werden dies anhand der beiden Aspekte Angebot und Nachfrage erklären. Bei Industrieprodukten ist das Angebot relativ stabil. Sofern es keinen großen technologischen Durchbruch gibt, ist es unwahrscheinlich, dass die Produktionskapazität kurzfristig steigen. Im Laufe der Zeit gibt es große Veränderungen, sodass der Faktor, der die Preise für Industrieprodukte beeinflusst, hauptsächlich die Nachfrage ist. Die Nachfrage nach landwirtschaftlichen Produkten ist relativ stabil. Langfristig gibt es Veränderungen in der Nachfrage nach landwirtschaftlichen Produkten, aber kurzfristig ist die Nachfrage nach landwirtschaftlichen Produkten tendenziell stabil. Daher ist der Faktor, der den Preis von landwirtschaftlichen Produkten beeinflusst, ist hauptsächlich Versorgung.
Daher bestimmt nach den Gesetzen der Ökonomie letztlich das Verhältnis von Angebot und Nachfrage den Preis einer Ware. Theoretisch können wir den zukünftigen Preis einer Ware beurteilen, solange wir Daten über Angebot und Nachfrage erhalten. Bei Industrieprodukten sind Angebotsdaten relativ leicht zu bekommen, Nachfragedaten hingegen sind schwierig zu bekommen. Bei Agrarprodukten sind Nachfragedaten relativ leicht zu bekommen, Angebotsdaten hingegen sind schwierig zu bekommen.
Tatsächlich können wir noch weiter gehen und eine Subtraktion vornehmen. Das wechselseitige Ergebnis von Angebot und Nachfrage auf dem Wirtschaftsmarkt ist der Lagerbestand. Wir können die Bestandsdaten verwenden, um die Stärke der Beziehung zwischen Marktangebot und -nachfrage zu beurteilen. Wenn der Bestand einer bestimmten Ware sehr hoch ist, bedeutet dies, dass das Angebot auf dem Markt größer ist als die Nachfrage, und der Preis der Ware wird fallen, wenn die äußeren Bedingungen unverändert bleiben. Wenn der Bestand einer bestimmten Ware sehr niedrig ist, bedeutet dies, dass die Kraft der Marktnachfrage größer ist als das Angebot und der Preis der Ware bald steigen wird, wenn die äußeren Bedingungen unverändert bleiben.
Neben der Analyse der Rohstoffbestände ist auch eine Analyse der Preisdifferenz zwischen dem Spotmarkt und dem Terminmarkt, der sogenannten Basis, erforderlich. Wenn der Futures-Preis höher ist als der Spot-Preis, nennen wir das eine Prämie; wenn der Futures-Preis niedriger ist als der Spot-Preis, nennen wir das einen Abschlag. Gemäß dem Futures-Liefersystem sollte der Futures-Preis am Futures-Liefertag dem Spot-Preis entsprechen.

Unabhängig davon, ob es sich um eine Prämie oder einen Rabatt handelt, sollte der Futures-Preis am Liefertag aufgrund der Beschränkungen des Futures-Liefersystems theoretisch dem Spotpreis entsprechen. Mit Näherrücken des Liefertermins tendieren Spotpreis und Futurepreis dazu, sich anzunähern; der eine ist die Rendite des Futures zum Spot, der andere die Rendite des Spots zum Future.
Basierend auf den oben genannten Prinzipien können wir Inventar und Basis verwenden, um gleichzeitig zukünftige Futures-Preise zu bestimmen. Wenn der Bestand einer Ware gering ist und der Futures-Preis deutlich unter dem Spot-Preis liegt, können wir davon ausgehen, dass die Nachfrage auf dem Spot-Markt größer ist als das Angebot und die Wahrscheinlichkeit künftiger Spot-Preissteigerungen hoch ist. Mit Näherrücken des Liefertermins steigen die Futures-Preise und entsprechen dem Spotpreis. Zudem ist die Wahrscheinlichkeit steigender Futures-Preise in der Zukunft größer.
Schließlich haben wir durch Bestandsaufnahme und Basis die wahrscheinlichste Richtung künftiger Preise ermittelt, genauere Kauf- und Verkaufspunkte gibt es jedoch nicht, sodass eine technische Analyse erforderlich ist, um klare Ein- und Ausstiegssignale zu geben. Der gesamte Rahmen der Fundamentalanalyse lautet: Niedriger Lagerbestand + hoher Rabatt + bullisches Signal der technischen Analyse = lang; hoher Lagerbestand + große Prämie + bärisches Signal der technischen Analyse = kurz.
Wenn es um Handelsstrategien geht, müssen wir über die repräsentativen Turtle-Trading-Regeln sprechen. Die Turtle-Trading-Regeln gehen auf eines der berühmtesten Experimente der Handelsgeschichte zurück, bei dem der Rohstoffspekulant Richard Dennis herausfinden wollte, ob große Händler geboren oder gemacht werden. Zu diesem Zweck stellte er 1983 13 Personen ein und brachte ihnen die Grundkonzepte des Terminhandels sowie seine eigenen Handelsmethoden und -prinzipien bei. Diese Schüler werden „Meeresschildkröten“ genannt.
In den nächsten vier Jahren erzielten die Turtles eine durchschnittliche jährliche Rendite von 80 %. Dennis zeigte auch, dass Menschen mit wenig oder keiner Handelserfahrung mithilfe eines einfachen Systems und einfacher Regeln hervorragende Händler werden können. Allerdings verkaufen einige Turtles die Turtle Trading Rules auf der Website, um Gewinn zu machen. Um diesem Verhalten ein Ende zu setzen, beschlossen zwei der ursprünglichen Turtles, Curtis Faith und Arthur Maddock, die Turtle Trading Rules auf einer Website kostenlos der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.
Nachdem die Wahrheit ans Licht kam, entdeckten die Leute, dass die Turtle Trading Rules einen optimierten Donchian Channel übernahmen und den ATR-Indikator für das Positionsmanagement verwendeten. Nach Jahrzehnten historischer Tests ist es zu einer Handelsmethode geworden, mit der normale Privatanleger leicht Geld verdienen können, und es ist für bestimmte Produkte immer noch effektiv.
Turtle-Grundprinzipien
Schauen wir uns als nächstes an, was die Turtle Trading Rules eigentlich besagen. 1. Märkte - was zu kaufen und zu verkaufen ist, im Wesentlichen, auf welchen Märkten gehandelt werden soll. Die Turtles waren Futures-Händler und wählten nur Märkte mit großen Handelsvolumina und hoher Liquidität, da die Wahl von Märkten mit geringen Handelsvolumina das Verlustrisiko erhöhen würde Geld. Der zusätzliche Slippage beim Verlassen des Marktes wird auch dazu führen, dass Sie viele Trendchancen verpassen. 2. Positionsgröße – Wie viel gekauft oder verkauft werden soll, ist ein sehr wichtiger Teil der gesamten Strategie, wird jedoch von den meisten Menschen ignoriert oder falsch behandelt. Die Turtle-Trading-Regeln verwenden ATR oder den Average True Range-Indikator, um Eröffnungspositionen, Additionssignale und Stop-Loss-Signale zu berechnen. Dies ist ein sehr cleveres Design, das die Positionsgröße entsprechend der absoluten Volatilität des Marktes anpassen soll. Wenn die Marktvolatilität stark ist, wird die Positionsgröße reduziert, und wenn die Marktvolatilität schwach ist, wird die Positionsgröße erhöht. . Zunächst wird eine Einheit definiert, deren Formel lautet: (Gesamtvermögen*1 %)/ATR. Die Anfangsposition beträgt 1 Einheit. Selbst wenn der Rückgang des Produkts an diesem Tag das ATR-Niveau erreicht, kann der Verlust an diesem Tag innerhalb von 1% des Gesamtvermögens kontrolliert werden. Bei einem Kursanstieg von 0,5 Einheiten wird die Long-Position um 1 Einheit erhöht, maximal jedoch um 4 Einheiten. 3. Markteintritt - Der Markteintritt der Schildkröte stützt sich auf den Donchian Channel. Wenn der Preis über den höchsten Preis der vorherigen 20 oder 55 K-Linien steigt, betritt sie den Markt, um Long-Positionen einzugehen. Wenn der Preis unter den niedrigster Preis der vorherigen 20 oder 55 K-Linien, es betritt den Markt, um Long-Positionen einzugehen., betreten Sie einfach den Markt und gehen Sie Short-Positionen ein. Steigen Sie in den Handel ein, wenn das Signal erscheint, ohne auf die Schließung oder die nächste K-Linie zu warten. 4. Stop-Loss – Auf lange Sicht sind Transaktionen ohne Stop-Loss nicht erfolgreich, die meisten Händler halten jedoch an Verlustpositionen fest, in der Hoffnung, dass sich der Markt dreht. Die Turtles hatten strenge Regeln, wann eine Verlustposition zu beenden war. Wenn eine Long-Position gehalten wurde und der Preis um 2 Einheiten fiel, wurde die Long-Position mit einem Stop-Loss geschlossen. Wenn Sie eine Short-Position halten und der Preis um 2 Einheiten steigt, wird die Short-Position mit einem Stop-Loss geschlossen. 5. Gewinnmitnahme – Die Gewinnmitnahme der Turtle bedeutet den Verlust eines großen Teils der schwebenden Gewinne, was für viele Händler ebenfalls schwer zu akzeptieren ist. Wenn Sie derzeit eine Long-Position halten und der Preis unter die untere Linie des 10-tägigen Donchian-Kanals fällt, schließen Sie alle Long-Positionen; wenn Sie derzeit eine Short-Position halten und der Preis über die obere Linie des 10-tägigen Donchian-Kanal, schließen Sie alle Short-Positionen.
Daraus können wir erkennen, dass die Turtle Trading Rules zwar einfach aussehen, in Wirklichkeit aber den Prototyp eines echten Handelssystems darstellen. Sie decken alle Aspekte eines vollständigen Handelssystems ab und lassen keinen Raum für Händler. Es gibt Raum für subjektive Vorstellungskraft. und Entscheidungsfindung, wodurch die Vorteile des programmierten Betriebs des Systems hervorgehoben werden können. Einschließlich: Ein- und Ausstiegsregeln, Fondsverwaltung und Risikokontrolle usw.
Der größte Vorteil der Turtle-Trading-Methode besteht darin, dass sie uns hilft, eine effektive Handelsmethode zu etablieren. Es handelt sich um eine Strategie, die Batch-Eröffnung, dynamische Stop-Profit- und Stop-Loss-Strategien sowie Markttrendverfolgung kombiniert, insbesondere die Verwendung von ATR-Wert und -Position. Management. Das Konzept ist es wert, gelernt zu werden. Natürlich gibt es auch ein bei Trendfolgestrategien häufiges Problem, nämlich die Mitnahme nicht realisierter Gewinne. Die durch die Jagd nach dem Anstieg erzielten variablen Gewinne könnten durch den anschließenden starken Rückgang sehr wahrscheinlich wieder verloren gehen. Es ist im großen Trend sehr stark, zeigt aber in einem volatilen Markt eine schwache Performance.
Ende des letzten Jahrhunderts begann in den Vereinigten Staaten eine magische Handelsmethode im Bereich der Finanzinvestitionen populär zu werden. Nachdem Tausende von Menschen sie praktiziert hatten, stellten die Menschen fest, dass diese Methode effektiv war und einen großen praktischen Wert hatte. Gleichzeitig , wurde es von vielen Anlageexperten anerkannt. Es wird von professionellen Händlern anerkannt und kann immer noch perfekt auf fast alle Bereiche der Finanzinvestition angewendet werden, sei es Devisen, Gold, Aktien, Futures, Rohöl oder Indizes und Anleihen. Dies ist die Chaos-Operationsmethode.
Das Wort Chaos bezieht sich ursprünglich auf die Beschreibung des chaotischen Zustands des Universums. Die Idee ist, dass das Ergebnis unvermeidlich ist, aber aufgrund des vorhandenen Wissens nicht berechnet werden kann, da die Berechnung selbst auch das Ergebnis verändert und das Maximum oder Minimum Am Ende kann ein Ergebnis eintreten, es ist jedoch nicht zwangsläufig ein Ergebnis. Dies ist dem Handel auf der Börse sehr ähnlich, wo die Teilnehmer den Markt verändern, indem sie ihn analysieren und Handelsgeschäfte tätigen. Der Markt ist ständig veränderlich. Wenn die Teilnehmer von einer neuen Marktform erfahren, erfährt auch der Markt, dass diese von den Teilnehmern anerkannt wird, und dann kommt es zu einer Mutation. Und er wird definitiv dazu neigen, in eine den Teilnehmern unbekannte Richtung zu mutieren. Er ist so weise, dass die Teilnehmer seine sich ändernden Muster nicht erfassen können. Mit anderen Worten: Der Markt ist nicht stabil, und das Verständnis der Marktvergangenheit kann nicht die Zukunft darstellen.
Die Chaos Operating Method ist ein vollständiger Satz von Anlageideen, Handelsstrategien sowie Ein- und Ausstiegssignalen, der von Bill Williams erfunden wurde. Derzeit nutzen viele internationale Investoren Methoden der Chaosoperation, um an Markttransaktionen teilzunehmen. Aufgrund der schleppenden Entwicklung des Finanzmarktes meines Landes und der Tatsache, dass die Chaostheorie eine relativ neue Idee ist, gibt es in China nur wenige Menschen, die Methoden der Chaosoperation studieren. Da die Chaos Operation-Methode eine äußerst universelle Handelsstrategie ist, die auf fast alle Bereiche der Finanzinvestitionen angewendet werden kann, darunter Aktien, Anleihen, Futures, Devisen und digitale Währungen, verwendet dieser Kurs eine vereinfachte Version der Chaos-Strategie als Ausgangspunkt. . Verbessern Sie das Anlageinteresse und die Rendite aller.
Wie der Name schon sagt, ist die theoretische Grundlage der Chaosoperationsmethode die Chaostheorie, die vom Meteorologen Edward Lorenz vorgeschlagen wurde und eine der größten wissenschaftlichen Entdeckungen des späten 20. Jahrhunderts darstellt. Er war derjenige, der den berühmten „Schmetterlingseffekt“ vorschlug. Bill Williams hat die Chaostheorie auf kreative Weise auf den Bereich der Finanzinvestitionen angewendet und sie mit fraktaler Geometrie, nichtlinearer Dynamik und anderen Disziplinen kombiniert, um eine Reihe äußerst wirksamer Indikatoren für die technische Analyse zu erstellen.
Die gesamte Chaos-Operationsmethode besteht aus fünf Dimensionen (technischen Indikatoren):
Alligator
Das Fraktal
Das Momentum
Beschleunigung
Die Balance-Linie

Schauen wir uns das Bild oben an. Die Alligatorlinie ist eine Reihe von Balancelinien, die fraktale Geometrie und nichtlineare Dynamik verwenden. Ihr Wesen ist der erweiterte exponentiell gewichtete gleitende Durchschnitt, der eine Art gleitender Durchschnitt ist, aber die Berechnungsmethode ist etwas komplizierter als der gewöhnliche gleitende Durchschnitt. Einige. Als nächstes sehen wir uns an, wie die Alligatorlinie in der Mai-Sprache definiert wird:
// 参数
N1:=11;
N2:=21;
// 定义价格中线
N3:=N1+N2;
N4:=N2+N3;
HL:=(H+L)/2;
// 鳄鱼线
Y^^SMA(REF(HL,N3),N4,1);
R:=SMA(REF(HL,N2),N3,1);
G:=SMA(REF(HL,N1),N2,1);
Zuerst definieren wir zwei externe Parameter N1 und N2 und berechnen dann den durchschnittlichen HL des höchsten und des niedrigsten Preises basierend auf den externen Parametern. Dann berechnen wir den durchschnittlichen HL mit jeweils unterschiedlichen Parametern. Für Lippenküsse ist es der kleiner Zyklus der Mittellinie. Um es noch einmal zu mitteln: Die Zähne sind der Durchschnitt der mittleren Periode der Mittellinie und der Kiefer ist der Durchschnitt der großen Periode der Mittellinie. Bei dieser Strategie verwenden wir die Kiefer.
Das Konzept des Fraktals wird in der Chaos Operation-Methode sehr anschaulich definiert. Wir können eine Analogie verwenden: Öffnen Sie Ihre Handfläche mit den Fingern nach oben. Der Mittelfinger ist das obere Fraktal, der kleine Finger und der Ringfinger auf der linken Seite und der Zeigefinger Finger und Daumen auf der rechten Seite stellen den unverletzten Bereich dar. K-Linie des neuen Hochs. Ein einfaches Fraktal besteht aus diesen 5 K-Linien. Anschließend können Sie mit dem folgenden Code ein Fraktal definieren:
// 分形
TOP_N:=BARSLAST(REF(H,2)=HHV(H,5))+2;
BOTTOM_N:=BARSLAST(REF(L,2)=LLV(L,5))+2;
TOP:=REF(H,TOP_N);
BOTTOM:=REF(L,BOTTOM_N);
MAX_YRG^^MAX(MAX(Y,R),G);
MIN_YRG^^MIN(MIN(Y,R),G);
TOP_FRACTAL^^VALUEWHEN(H>=MAX_YRG,TOP);
BOTTOM_FRACTAL^^VALUEWHEN(L<=MIN_YRG,BOTTOM);
Nachdem wir die Alligatorlinie und das Fraktal berechnet haben, können wir eine einfache Chaosoperationsstrategie auf der Grundlage dieser beiden Bedingungen schreiben, wobei wir einen Satz exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitte als Referenzpreis für die Berechnung der Alligatorlinie und der Fraktalindikatoren verwenden. Natürlich ist die ursprüngliche Chaos-Operationsstrategie komplizierter. Der Code lautet wie folgt:
// 如果当前无多单,并且收盘价升破上分形,并且上分形在鳄鱼线上方时,多头开仓
BKVOL=0 AND C>=TOP_FRACTAL AND TOP_FRACTAL>MAX_YRG,BPK(1);
// 如果当前无空单,并且收盘价跌破下分形,并且下分形在鳄鱼线下方时,空头开仓
SKVOL=0 AND C<=BOTTOM_FRACTAL AND BOTTOM_FRACTAL<MIN_YRG,SPK(1);
// 如果收盘价跌破鳄鱼的下巴时,多头平仓
C<Y,SP(BKVOL);
// 如果收盘价升破鳄鱼的下巴时,空头平仓
C>Y,BP(SKVOL);
Zum besseren Verständnis habe ich ausführliche Kommentare in den Code aufgenommen. Wir können die Handelslogik dieser Strategie einfach wie folgt auflisten:
Als nächstes werfen wir einen Blick auf die Ergebnisse des Backtests dieser einfachen Chaos-Operation-Strategie. Um den Backtest näher an die reale Handelsumgebung heranzuführen, wird die Transaktionsgebühr auf das Doppelte der Börsengebühr festgelegt und für das Öffnen und Schließen von Positionen ein Slippage von 2 Sprüngen hinzugefügt. Der Datentyp für das Backtesting ist Rebar Index, der Handelstyp ist Rebar Main Continuous und die Eröffnungsposition ist auf 1 Lot festgelegt. Unten finden Sie einen vorläufigen Backtest-Leistungsbericht auf 1-Stunden-Ebene.

Gemessen an der Kapitalkurve und den Backtest-Performancedaten funktioniert die Strategie gut und die Gesamtkapitalkurve zeigt einen stetigen Aufwärtstrend. Allerdings haben sich die Markteigenschaften von Bewehrungsstäben seit Ende 2016 verändert und vom früheren einseitigen Trend hoher Volatilität zu einer großen Schwankungsbreite geführt. Gemessen an der Kapitalkurve ist seit 2017 eine deutliche Gewinnschwäche zu beobachten.
Kurz gesagt, das Wesentliche der Chaos-Operationsmethode besteht darin, den Wendepunkt zu finden. Sie müssen sich keine Gedanken darüber machen, wie der Markt verläuft oder ob der Durchbruch wahr oder falsch ist. Wenn das Fraktal gebrochen ist, können Sie in den Markt eintreten direkt. Versuchen Sie niemals, den Markt vorherzusagen, sondern seien Sie Beobachter und Mitverfolger.
In seinem 1987 verfassten Buch „Die Alchemie des Finanzwesens“ stellte Soros einmal eine wichtige These auf: „Ich glaube, dass die Marktpreise in dem Sinne immer falsch sind, dass sie zukunftsorientiert sind.“ Er glaubt, dass die Markteffizienzhypothese nur eine theoretische Annahme ist. Tatsächlich sind Marktteilnehmer nicht immer rational, und es ist den Teilnehmern zu jedem Zeitpunkt unmöglich, alle Informationen vollständig zu erhalten und objektiv zu interpretieren. Darüber hinaus, selbst wenn die gleiche Information, jeder hat ein anderes Feedback. Mit anderen Worten: Im Preis selbst sind die fehlerhaften Erwartungen der Marktteilnehmer bereits enthalten, sodass die Marktpreise ihrem Wesen nach immer falsch sind. Dies kann für Arbitrageure eine Gewinnquelle sein.
Aufgrund der oben genannten Grundsätze wissen wir, dass in einem ineffizienten Terminmarkt die Marktauswirkungen auf Lieferverträge in verschiedenen Zeiträumen nicht immer synchron erfolgen und ihre Preisgestaltung nicht völlig effektiv ist. Wenn dann auf der Grundlage der Liefervertragspreise desselben Handelsobjekts in verschiedenen Zeiträumen ein großer Preisunterschied zwischen den beiden Preisen besteht, können Sie Terminkontrakte verschiedener Zeiträume gleichzeitig kaufen und verkaufen, um zeitraumübergreifende Arbitrage durchzuführen.
Mit digitalen Währungen ist ebenso wie mit Rohstoff-Futures eine Kombination periodenübergreifender Arbitrageverträge verbunden. An der OkEX-Börse gibt es beispielsweise: ETC Weekly, ETC Biweekly und ETC Quarterly. Angenommen, der Preisunterschied zwischen dem wöchentlichen ETC und dem vierteljährlichen ETC bleibt für lange Zeit bei etwa 5. Wenn der Spread an einem bestimmten Tag 7 erreicht, erwarten wir, dass der Spread irgendwann in der Zukunft wieder auf 5 zurückkehrt. Dann können Sie ETC wöchentlich verkaufen und ETC vierteljährlich kaufen, um den Spread zu verkürzen. umgekehrt.
Obwohl dieser Preisunterschied besteht, ist manuelle Arbitrage aufgrund der zeitaufwändigen manuellen Vorgehensweise, der mangelnden Genauigkeit und der Auswirkungen von Preisänderungen häufig mit zahlreichen Unsicherheiten verbunden. Der Reiz der quantitativen Arbitrage liegt darin, Arbitragemöglichkeiten durch quantitative Modelle zu erfassen und Arbitrage-Handelsstrategien zu formulieren sowie durch programmierte Algorithmen automatisch Handelsaufträge an Börsen zu erteilen, um so Möglichkeiten schnell und präzise zu erfassen und effizient und stabil Gewinne zu erzielen.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie die Inventor Quantitative Trading Platform und den ETC-Futures-Kontrakt an der OkEX-Börse im digitalen Devisenhandel nutzen und anhand einer einfachen Arbitrage-Strategie demonstrieren, wie Sie sofortige Arbitrage-Gelegenheiten nutzen und jede Gelegenheit nutzen können, um Gewinne zu erzielen, während Absicherung möglicher Risiken.
Erstellen einer Arbitragestrategie für Kryptowährungen über mehrere Perioden hinweg Schwierigkeit: Normal Strategisches Umfeld
Strategielogik
Das Obige ist eine einfache Beschreibung der Logik der Arbitragestrategie für digitale Währungen über mehrere Perioden hinweg. Wie setzen Sie also Ihre Ideen im Programm um? Wir haben zunächst versucht, das Framework auf der Inventor Quantitative Trading Platform aufzubauen.
function Data() {} // 基础数据函数
Data.prototype.mp = function () {} // 持仓函数
Data.prototype.boll = function () {} // 指标函数
Data.prototype.trade = function () {} // 下单函数
Data.prototype.cancelOrders = function () {} // 撤单函数
Data.prototype.isEven = function () {} // 处理单只合约函数
Data.prototype.drawingChart = function () {} // 画图函数
function onTick() {
var data = new Data(tradeTypeA, tradeTypeB); // 创建一个基础数据对象
var accountStocks = data.accountData.Stocks; // 账户余额
var boll = data.boll(dataLength, timeCycle); // 计算boll技术指标
data.trade(); // 计算交易条件下单
data.cancelOrders(); // 撤单
data.drawingChart(boll); // 画图
data.isEven(); // 处理持有单个合约
}
//入口函数
function main() {
while (true) { // 进入轮询模式
onTick(); // 执行onTick函数
Sleep(500); // 休眠0.5秒
}
}
Stellen Sie sich vor, wie unser Transaktionsprozess im Supervisor-Handel aussieht? Beim Systemhandel gibt es keinen wesentlichen Unterschied, es geht lediglich um die Datenbeschaffung, die Datenberechnung, die Auftragserteilung und die Abwicklung nach der Auftragserteilung. Dasselbe gilt für das Programm. Zuerst führt das Programm die Hauptfunktion in Zeile 20 aus. Dies ist eine Konvention. Wenn das Programm die Vorverarbeitung der Handelsstrategie (falls vorhanden) abgeschlossen hat, wechselt es in einen Endlosschleifenmodus, d. h. ein runder Polling-Modus. Im Polling-Modus wird die onTick-Funktion wiederholt ausgeführt.
Dann haben wir in der onTick-Funktion den Handelsprozess im subjektiven Handel: zuerst die grundlegenden Preisdaten abrufen, dann den Kontostand abrufen, dann den Indikator berechnen, dann mit der Berechnung der Handelsbedingungen beginnen und eine Bestellung aufgeben und schließlich die Verarbeitung nach der Platzierung der Bestellung, darunter: Bestellungen stornieren, Bilder zeichnen und einzelne Aufträge abwickeln.
Durch den Vergleich der strategischen Ideen und Handelsprozesse können Sie ganz einfach einen Strategierahmen erstellen. Die gesamte Strategie kann in drei Schritte vereinfacht werden:
Nachdem das Handelsstrategie-Framework erstellt wurde, müssen Sie basierend auf dem tatsächlichen Handelsprozess und den Transaktionsdetails den erforderlichen Detailcode in das Strategie-Framework einfügen.
1. Verarbeitung vor der Transaktion
1. Deklarieren Sie die erforderlichen globalen Variablen
var chart = {}var ObjChart = Chart ( chart )var bars = []var oldTime = 02. Konfigurieren Sie externe Parameter der Strategie
var tradeTypeA = "this_week"; // 套利A合约
var tradeTypeB = "quarter"; // 套利B合约
var dataLength = 10; //指标周期长度
var timeCycle = 1; // K线周期
var name = "ETC"; // 币种
var unit = 1; // 下单量
3. Datenverarbeitungsfunktionen definieren
function Data(tradeTypeA, tradeTypeB) { // 传入套利A合约和套利B合约
this.accountData = _C(exchange.GetAccount); // 获取账户信息
this.positionData = _C(exchange.GetPosition); // 获取持仓信息
var recordsData = _C(exchange.GetRecords); //获取K线数据
exchange.SetContractType(tradeTypeA); // 订阅套利A合约
var depthDataA = _C(exchange.GetDepth); // 套利A合约深度数据
exchange.SetContractType(tradeTypeB); // 订阅套利B合约
var depthDataB = _C(exchange.GetDepth); // 套利B合约深度数据
this.time = recordsData[recordsData.length - 1].Time; // 获取最新数据时间
this.askA = depthDataA.Asks[0].Price; // 套利A合约卖一价
this.bidA = depthDataA.Bids[0].Price; // 套利A合约买一价
this.askB = depthDataB.Asks[0].Price; // 套利B合约卖一价
this.bidB = depthDataB.Bids[0].Price; // 套利B合约买一价
// 正套价差(合约A卖一价 - 合约B买一价)
this.basb = depthDataA.Asks[0].Price - depthDataB.Bids[0].Price;
// 反套价差(合约A买一价 - 合约B卖一价)
this.sabb = depthDataA.Bids[0].Price - depthDataB.Asks[0].Price;
}
”` Data.prototype.mp = function (tradeType, type) { var positionData = this.positionData; // 获取持仓信息 for (var i = 0; i < positionData.length; i++) { if (positionData[i].ContractType == tradeType) { if (positionData[i].Type == type) { if (positionData[i].Amount > 0) { return positionData[i].Amount; } } } } return false