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伦敦期货有色金属价格：《危害铅期货价钱的关键要素有什么

1、供给与需求供过于求时，价钱下挫，相反上升。价钱相反又危害供需，涨价时，供货会提升而要求降低，相反便会出現要求升高而提供降低，价钱和供需互危害。反映供给与需求的一个关键指标值是库存量。铅的库存量分汇报库存量和非汇报库存量。汇报库存量别称“显性基因库存量”,就是指交易中心库存量。非汇报库存量，别称“潜在性库存量”,指全世界范畴内的制造商、贸易和消费商手上拥有的库存量。因为这种库存量不容易按时对外开放发布，因而无法统计,故一般都以交易中心库存量来考量库存量转变。2、国际性中国经济发展发展状况铅是关键的稀有金属种类，铅的消費与经济发展的发展趋势高宽比有关，当一个国家或地域经济发展迅速发展趋势时，铅消費亦会出現同步增长。一样，经济发展的衰落会造成铅在一些制造行业中消費的降低，从而造成有色金属价格的起伏。在剖析宏观经济政策时，有两个指标值是很重要的，一是经济增长率，换句话说是GDP年增长率，另一个是工业化生产年增长率。3、中下游制造行业的形势水平铅的适用范围是铅酸电池，而铅酸电池关键用在轿车、通讯电源、电动车等主要用途上，因此铅的中下游要求制造行业相对性集中化，这种制造行业的形势水平立即危害铅的消費。剖析这种中下游制造行业的转变能够对铅的消費有较为全方位的掌握。4、进出口贸易现行政策进出口贸易现行政策，尤其是进口关税现行政策是根据调节产品的进出口贸易成本费进而操纵某一产品的进出口贸易量来均衡中国供需情况的关键方式。因为中国要求持续增长，資源短板日趋严重，國家不激励出入口能耗多的冶炼厂商品。中国对外贸易现行政策的转变在精铅的出入口上面有明显反映。2007年的貿易现行政策要求，撤销精铅的进出口退税，执行前“抢出入口”集中化出入口了很多精铅，促使当初的产销量创出历史时间最大。2012年的产销量骤减。二零零九年，在世界各国比较价格的适用下，精铅出口量大幅度提高，超出产销量，我国初次变成精铅的净进口方。现阶段，在我国对精练铅实行3%进口税和10%出口关税水准。5、宏达股份股票铅的产品成本产品成本是考量产品价格水准的基本。不一样矿山开采和冶炼厂计算铅产品成本各有不同，最广泛的社会经济学剖析是选用“现金流保底成本费”，该成本费随副产物使用价值的提升而减少，在铅冶炼厂全过程中，副产物嘉峪关市的生产量很大，因此白银的价格转变对铅的产品成本也是有危害。伦敦期货有色金属价格：LME代表什么意思？想查国际行情的铅 ？

纽约金属材料交易中心(London Metal Exchange,LME) 是一家拥有125年历史时间的世界上最大的基本金属期货贸易市场，其年成交额达两万多亿美元。全世界绝大多数的关键矿业和金属材料制造商、商业服务和投行及其很多与金属材料貿易有关的企业和生产商全是纽约金属材料交易中心的vip会员。纽约金属材料交易中心网站地址： lmecouk/伦敦期货有色金属价格：为何期货交易有色金属价格跌这么多

提议能够运用铜铝锌的组成能够类似线性拟合有色金属价格的起伏,能够买入铅，另外签署一个两者之间反过来的合同，物为铜铝锌的组成。做对冲交易。伦敦期货有色金属价格：LME铅期货是如何交收的

您好，LME的伦铅期货是商品交收，实际的交收步骤不太清晰，你能自身上LME交易中心官在网上看一下。伦敦期货有色金属价格：期货铜铝铅价格即时

不一样的期货品种起伏规律性是不一样的，把握规律性，搞好好多个种类就可以了！想搞好期货交易：要学会思考机遇，不可以经常实际操作，手勤的人毫无疑问亏损！ 不用看过多繁杂的指标值，大繁至简，乘势而上；只要看分时线，运用区段提升，再融合一分钟K线里的布林带开展短线炒股，等候机遇再下手，止损线要严苛设定在支撑点和压力位，止盈止损能够先不设：那样就可以锁住风险性，让盈利飞奔！止损线一定一定要在系统软件里设定：他能够摆脱人性的优点，你不舍得股票止损，让系统软件来帮你！我们都是个精英团队，具体指导实际操作另外也代客股票操盘，盈利分为！ 做久了才知道，期货交易起起落落，大家不追求大赚，但求每日平稳挣钱！要了解：在想起盈利以前最先要想起的是风险性！期货交易里爆赚爆亏的人过多，比爆赚爆亏更关键的是而平稳的赢利伦敦期货有色金属价格：为何LME铅价格企业为美金/ 而 规范合同的价格企业为欧元/？

你觉得哪儿的规范合同 价格是欧元？全是美金哦，你觉得的规范合同是指什么？伦敦期货有色金属价格：我还在什么网站能够第一时间见到全新的期货交易，例如国际性铜，铝，铅，黄金价格？

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一、铅的交易所手续费的测算：1、计算方法N手某股指期货合约服务费=卖价×买卖企业（合同投资乘数）×服务费率（最少服务费率是百分之零点零点二三，不一样证券扣除的占比不同样）×N手2、买卖企业铅期货的买卖企业是5，也就是每手53、以铅1709合同为例子铅期货期货合约1709价钱为18650，买卖企业为5，服务费（交易中心规范）百分之零点04，那麼买入一手铅期货的服务费=18650*5*000004*1=38元留意：之上是交易中心服务费，铅期货的服务费伴随着价钱的起伏而转变，此外证券服务费会在交易中心服务费上另收一部分。伦敦期货有色金属价格：侯文斌: 稀有金属期货交易2018上半年总结–铜 铝

2016年稀有金属价钱下挫了2343%，但2017年却增涨了2677%。在17年，稀有金属制造行业是主要表现最好是的大宗商品现货制造行业，2020年的主要表现为2199%。在2019年第一季度，从高些下降，下滑为096%。第二季度，该版块仅增涨011%，2020年前六个月又下挫089%。

该制造行业的六种稀有金属中，有三种在第二季度的价钱较第一季度有一定的增涨。第二季度主要表现最好是的是镍，增涨了1276%。铝价格增涨720%，有色金属价格增涨104%。COMEX期铜期货下挫246%，LME三个月期铜股指期货合约在三个月期下挫112%。主要表现最烂的是锌下降了1209%。LME锡较上周五完毕的三个月下挫713%。

伴随着第二季度美元指数增涨505%，稀有金属价钱广泛下跌。在2019年第二季度，各式各样的要素危害了工业金属的主要表现。美金走高和貿易难题令价钱承受压力，但经济发展是一个支撑点要素。年利率再次上涨，美联储会议新一任现任主席在提到将来将会提升年利率时采用了更加强势的心态。在6月份的联邦公炒股配资APP开市场联合会(FOMC)大会上，美联储会议将2019年的利率上调纳入议程安排。

此外，就进口关税和貿易争议来讲，大宗商品现货销售市场的工业金属制造行业处在“零地区”。进口关税歪曲了全部产品的供求股票基本面，销售市场的产业部门都不列外。伴随着大家进到第三季度，貿易难题和美金摩擦阻力最少的相对路径将会会为这种工业生产大宗商品现货出示方位。

铜

纽约金属材料交易中心(COMEX)的上涨幅度稍高于18%，纽约金属材料交易中心(LME)的上涨幅度为174%。17年，COMEX和LME铜各自增涨3157%和3025%。截止17年底，铜价格行情处在2017年至今的最大水准。2008年第二季度，COMEX铜收在每磅29510美金，下挫246%。与2019年上半年度对比，COMEX商品期货的铜价格行情下挫了1059%。LME三个月期铜远期合约第二季收在一6,4美金，第二季下滑为112%，2020年前六个月下滑为759%。

铜价格行情升到2017年一月至今的最大水准，那时候纽约市产品期货交易(COMEX) 12月28日成交价为每磅33220美金。COMEX铜成交价从29460美元的底点，到2019年上半年度的高些33155美金，至6月初的高些。

如今活跃性的九月份纽约商品交易所铜期货价钱在6月初出現增涨，自当月中下旬至今下挫。短期内数据图表上的市场价格跌至超售情况，第二季度铜价格行情处在2019年买卖区段的底端。

自2017年10月铜价格行情提升232美元压力位后，铜价格行情已升到一个新的高些的买卖区段。从技术性角度观察，铜价格行情伴随着成交量的提升和开盘价格的增涨而增涨，这为上涨的提升出示了技术性上的认证。在17年的最终一个月，铜价格行情在月度总结数据图表上展现出了大牛市的重要大逆转买卖方式。铜价格小于上个月的底点，收在高些以上。殊不知，在头六个月，铜价格行情无法再次上涨，其全新的试着也以不成功结束。

美国联邦储备委员会在17年三次将利率上调25个基准点。三月和6月，银行再度付诸行动，在每一次大会上把短期内利率上调25个基准点。在6月的大会上，美联储会议在2019年的议程安排上又提升了一次升息，这代表着美国利率将在2019年份后升到225-250%。美联储会议表明，通货膨胀已升到2%的总体目标年利率，但她们将对经济发展情况采用“对称性”的方法，这代表着她们将会想要见到通货膨胀超出总体目标，而不付诸行动以适用经济发展。

17年十月，因为量化宽松政策现行政策，银行刚开始减缩其巨大的负债表，美联储会议在九月份的大会

上告知销售市场，负债表世界多极化将单独于销售市场数据信息，这代表着这将是一种生涩的作法。美联储会议负债表的减缩，对美联储会议和美国的经济而言全是不明的行业。进一步到期还款日的年利率一直在升高，这提升了库存量和铜等大宗商品现货易头寸的成本费。

在近期一次欧央行大会上，欧央行(ECB)向销售市场表明，她们将在2019年底完毕量化宽松政策方案，但到今年，短期内年利率仍将维持在负40个基准点。欧央行依然高宽比比较宽松，由于欧州全新的GDP年增长率为040%。在大家进到第三季度之时，当今的年利率和银行现行政策为铜和全部工业生产大宗商品现货出示了令人费解的景象。

2008年全世界金融风暴暴发后，铜价格行情跌至125美元下列的底点。2001年，这类铜的价格是每磅85便士。在2001年中后期以前，铜价格行情从没超出每磅16美元。2017年一月，铜价格行情曾跌至19355美金的底点，但一直沒有下降。铜金属材料的技术性压力位在33220美金，而持续COMEX股指期货合约的技术性压力位在34445美金，为2014年11月的高些。重要支撑线仍保持在28750美金，为九月份中下旬的底点。

从二零一一年到2017年初，铜价格行情一直处在熊市。历经10个月的融合后，价钱刚开始增涨，以往两年的熊市在17年变成了一头狂飙突进的大牛市。2019年是横盘整理的一年，但在第二季度，因为貿易难题和美金走高对铜价格行情组成工作压力。

铝

在2016年下挫1835%以后，2017年铝价格增涨了1243%。在17年，铝价格增涨了3233%。2019年4月12日，铝价格在纽约金属材料交易中心收在一2159美金，较2019年第二季度增涨720%。铝在第一季度有一定的降低，在2019年前六个月降低了409%。

铝是遭受进口关税危害价钱下挫的金属材料之一。美国对进到英国的铝征缴10%的进口关税，以避免反补贴，并改进英国铝制造商的经济发展情况。进口关税更改了产品销售市场的生产制造和消费经济，并将会导致价钱歪曲，提升销售市场不确定性。依据第二季度的市场价格，铝销售市场对美的贸易保护主义措施反映优良。殊不知，对乌克兰的经济制裁很可能在近半年里推高了铝价格。乌克兰是一个关键的铝生产的国家。

此外，纽约金属材料交易中心的铝库存量降低，加重了第二季度上涨的市场价格。库存量从第一季度的1,286,300降到4月12日的1,,125，较2019年第二季度降低了172,175。

第三季度的未来展望

第二季美金增涨505%，美金走高将会令纽约金属材料交易中心买卖的金属价格承受压力。殊不知，自打大部分工业生产大宗商品现货在2016年末和2017年初做到明显底端至今，这种工业生产大宗商品现货获得了长足进展。美国利率升高提升了拥有库存量和多头头寸的成本费，这也连累了价钱。

将来几个星期和几个月，貿易难题将会会主导工业金属材料的市场价格。在大家进到2019年第三季度和第三季度之时，工业生产大宗商品现货制造行业正处在高危阶段。

在大家进到2019年第二季度之时，大宗商品现货销售市场的稀有金属行业存有着一些上涨和看涨的要素。殊不知，近期在纽约金属材料交易中心买卖的金属价格一直看涨。将来几个星期和几个月，大家将会会见到很多价钱起伏。

伦敦期货有色金属价格：上海市期货交易 (SHFE) 和纽约金属材料交易中心 (LME) 在交易规则上有什么区别？

一、要了解LME的交易规则，最先要了解LME的交易方式。
就标准而言，LME有三种交易规则：
1Open Outcry trading（称之为公布喊价买卖，场内交易，又分成ring trading 和 KERB trading二种，前面一种至关重要。）
2 Inter office trading（场外交易，根据电話开展询价采购买卖）
3 LME Select买卖（场外交易，根据互联网开展买卖）

表述1：
什么是公布喊价买卖？
要表述这一，还得细分化一下场内交易的2种方法
①Ring Trading
②Kerb Trading
交易中心创立后，在很内，绝大多数买卖基础在内场开展，即分节开展，ring trading。交易中心收盘后，买卖自主终止。伴随着成交量的逐渐扩张，销售市场参加者的提升。
交易中心关掉后，圈里买卖ring trading 完毕，而这时的外汇交易商余兴未尽。大家顺理成章迁移至交易中心外的马道旁再次买卖，从而造成了Kerb trading，即那时候的场外交易。伴随着买卖体制的改善，kerb trading挪到交易中心圈里开展，产生了现阶段的圈里买卖。
现阶段，Ring Trading和Kerb Trading的唯一差别便是：前面一种为单独产品的圈里买卖，而后面一种是全部产品混和买卖的圈里买卖。场内交易（ring）期内，每轮买卖市，每一个产品更替买卖五分钟；kerb买卖期内全部金属材料另外开展买卖，另外开展指数值买卖。
kerb买卖也在买卖圈里公布喊价买卖，可是比宣布的圈里买卖小标题的构造疏松一些，艺人能够授权委托交易一切到期还款日的合同，宏达股份股票乃至能够容许超过一个外汇交易员进到买卖圈里或立在坐位后边。（可是她们依然务必呆在她们平时在买卖圈中的特定部位上。）
当Ring交易完毕钟声响起时，LME销售市场工作人员会纪录最终时间范围内的买卖状况，并在各节买卖完毕后用翠绿色显示信息在电子板上。假如十分钟内没有人对于此事买卖結果表明质疑，价钱将被明确并显示信息为鲜红色。假如某交易商觉得价钱不正确，他有权利表明质疑，他的观点会在13：10早晨Ring交易完毕后，13：15 Kerb买卖刚开始前被传递。
从交易中心刚开始买卖迄今，公布喊价、手式买卖（即大家根据各式各样的手式表明卖或买、总数及其交收时间等）早已超出127年了，且沒有被在线交易替代的征兆。

表述2：
Interoffice Trading ——办公室中间的买卖。
现阶段，纽约金属材料交易中心场的真实实际意义上的场外交易便是inter office trading，它是艺人中间的买卖，是交易中心场内交易以后销售市场的持续。
尽管字面为艺人中间的买卖，但事实上是顾客根据艺人在开展买卖，自然在其中都不清除艺人本身的一部分买卖。最近年来，这类买卖早已变成LME的关键交易规则，其成交量约占每天成交量的60％－80％中间。此类买卖一般通过电話开展，也是有一部分网络交易。
Inter-Office Trading是国际性二十四小时循环系统连续的买卖——其关键销售市场有纽约－纽约市－亚洲地区（日本东京、伦敦、马来西亚）。更是这类跨区域的不一样销售市场存有给销售市场产生了流通性，吸引住了很多的顾客。

表述3：
LME Select买卖——LME的SELECT屏基在线交易。
归属于场外交易范围。自SELECT系统软件发布至今，成交量持续增长，和inter Office Trading一起组成了LME的场外交易。

Tips：
将会你能感觉这一表述较为抽象性。没事儿，我截个图给诸位看一下，以伦铜为事例，一目了然。手机软件为文华财经（不是我来做的……）。

OK，是不是你见到有4个铜。我解释一下
你见到的第一个，LMES-铜3，这就是LME-SELECT的价格，也就是上文常说的第三个交易规则。
第二个，LME铜03，是外场铜买卖，也就是上文常说的第二个，interoffice trading
第三个，内场铜03，这一无需多讲了吧，字与其名。

　　第四个，是现货交易铜买卖，这一先放到一边，下面会采用。
或许有些人会问，我勒个去，铜也有4个价格！我做哪一个呢？或是我该关心的是哪一个？
Please 关心第二个合同
Then why ?
可以看下面。

二、LME和上海市期货交易的差别
還是以铜为例子，假如你关心沪铜，会见到有很多的月价格，请看图片：

这一无需多讲了吧，每一个都意味着了每一个月的价钱，如1402意味着了14年2

月的价钱，依此类推。

那麼为何LME的铜仅有4个呢？假如你仔细一点，能发觉LME的铜后边都跟了一个数字3。证券配资
这一数字三3意味着的是持续3个月的合同，啥意思？
例如今天5月1号，假如你今日买卖，那麼你的合同到期还款日为3个月后，也就是3月1日。如果是4月28日做买卖，那麼到期还款日为7月6日。依此类推。
那麼说到3个月持续合同，就需要说到LME的翻转交收和不同寻常的强制平仓方法（相对性我国而言）
上海市区期货交易，强制平仓十分便捷，买入的本月合同，假如必须强制平仓，立即售出本月合同就能对冲交易。
可是在LME，要求不一样到期还款日的合同不可以相互之间强制平仓，只是算为不一样的2个开放式（Open）合同。
换句话说依照我国的作法，你买进五月份的铜股指期货合约（记作A合同），已过2个月，想强制平仓，售出七月一日的铜合同（记作B合同）。算为2个不一样的交易头寸。
那麼如何强制平仓呢？
因为A合同的期满时间为3月1日，B合同的期满时间为10月1日，想强制平仓务必得把B合同的到期还款日调节为与A合同一致——也就是3月1日。
这一作法称为调期。
将会较为抽象性，举个事例：
五月份，买进 1手 CU 价钱：3350，到期还款日：3月1日。
4月28日，售出 1手 CU 价钱：3400，到期还款日：7月6日。
将售出的1手LME铜的到期还款日从7月6日调节到二零零九年3月1日（买入7月6日1手LME铜另外售出一手3月1日LME铜）
假定一天的升贴水价差是05：
1）八杯水时，强制平仓价钱为：3400-05=33995，强制平仓盈利=（33995-3350）*25=12375
2）升贴水时，强制平仓价钱为：3400 05=34005，强制平仓盈利=（34005-3350）*25=12625
3）无调期损益表：（3400-3350）*25=1250
（升贴水的含意应当无需我表述了吧，百度一下你就知道）

三、清算规章制度
我国的期货交易是每天清算规章制度。可是LME并不是，是到期还款日清算，换句话说以上边的案列入事例，A合同的到期还款日为3月1日，换句话说你一直在五月份买进合同以后，到3月1日中间不管亏本或赢利，都不容易当天清算，要到3月1日才会清算。
对于你觉得的保证金制度呢，看LME的要求，每一个种类的金都不一样。伦敦期货有色金属价格：量化投资：低頻匹配统计套利

创作者: 阿步

阿步量化亚鼎 没经容许 严禁转截

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这节ipython notebook

备注名称：不了解程序的客户可参照页面实际操作完成本实例

　　上一节解读依据BTC销售市场的特性撰写的实例对策，这节将解读量化投资中跨销售市场统计套利的实例。

算法交易鼻祖托马斯火车?约翰菲最取得成功的一段亲身经历是运用那时候更快的电子计算机，租用私有网络线以确保传输数据畅行无阻，乃至跨越时代定制平乱电脑上，应用统计套利在不一样销售市场开展对冲交易对策。

它是最有确保的一段量化投资历史时间，在那时候的买卖自然环境下应用新科技在销售市场中的确能够盈利。

可是这一对策放进今日毫无疑问不适合，由于高新科技在不断的发展，技术性的持续透明度，信息社会的髙速发展趋势，自动化技术买卖占了英国股票销售市场60%之上的交易量。在国外许多高频交易以便通讯速率能有几ms的提高，甘愿在中国太平洋底开洞自身构建网络通信，也是有专业出示暗光纤线的私有互联网商，她们互联网的一年租用花费就达到好几千万美金。在这类自然环境下，本人量化投资人是否一点机遇都没有呢？

这节实例合适本人量化投资者的低頻统计套利对策，市场定位为伦敦期货销售市场和中国商品期货中的金属期货。

以下先获得纽约的金属期货symbol数据信息：

gb = AbuFuturesGB()nmetal_gb = gbfutures_gb_df[n (gbfutures_gb_df[product] == 纽约铅) n (gbfutures_gb_df[product] == 伦敦锌) n (gbfutures_gb_df[product] == 伦敦铝) n (gbfutures_gb_df[product] == 伦敦铜) n (gbfutures_gb_df[product] == 伦敦金) n (gbfutures_gb_df[product] == 伦敦银) n ]nmetal_gb

　　接下去获得中国的金属期货symbol数据信息：

cn = AbuFuturesCn()nmetal_cn = cnfutures_cn_df[n (cnfutures_cn_df[product] == 沪铅) n (cnfutures_cn_df[product] == 沪锌) n (cnfutures_cn_df[product] == 沪铝) n (cnfutures_cn_df[product] == 沪铜) n (cnfutures_cn_df[product] == 金子) n (cnfutures_cn_df[product] == 嘉峪关市) n ]nmetal_cn

　　以下各自将两组金属期货开展跨销售市场匹配，最先数据可视化一下行情，能够见到每一个匹配商品期货的行情都十分追随：

from ipywidgets import interactnndef do_plot_pair_metal(mt_cn, mt_gb):n gb_data = ABuSymbolPdke_kl_df(mt_gb, start=2011-07-28, end=2017-07-26)n cn_data = ABuSymbolPdke_kl_df(mt_cn, start=2011-07-28, end=2017-07-26)n ABuMarketDrawingplot__two_stock({mt_gb: gb_data, mt_cn: cn_data})ndef plot_pair_metal(pairs):n pair = pairssplit(vs)n do_plot_pair_metal(pair[0], pai

　　r[1])n npairs = [CADvsCU0, XAUvsAU0, ZN0vsSND, AHDvsAL0, n XAGvsAG0, PBDvsPB0]nn_ = interact(plot_pair_metal, pairs=pairs)

　　假如做跨销售市场高频交易，必须很好的机器设备，盯住足球盘口的数据信息，迅速开展买卖管理决策，且对资金额也是有规定，这节的实例为合适本人量化投资者的跨销售市场低頻统计套利实例。

留意观查上边的每一对发展趋势曲线图，如CAD vs CU0，你能发觉CU0对发展趋势比较敏感的速率要显著快于CAD, 并且是是非非高频率的快，即上边的绿线在发展趋势下挫时先下挫，发展趋势增涨时先增涨，那麼就可以觉得CAD在非高频率下追随CU0，具备低頻统计套利机遇。

大家不太可能确实用人眼去一个一个观查，并且也没法量化实际发展趋势比较敏感的速率，也即没法明确是不是真正存有低頻统计套利机遇。

针对量化投资，优点是根据电子计算机强劲的计算工作能力，在销售市场深度广度的优点下获得几率优点，开展买卖，下边实例怎么使用abupy中的api测算发展趋势转变的比较敏感速率，以下所显示：

备注名称: 实际测算测算发展趋势速率请阅读文章tl控制模块中calc_pair_speed方式

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(CU0, CAD, n start=2011-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(057260273972602738, 052328767123287667)

　　上边的数值057为CU0对发展趋势转变比较敏感速率，052为CAD对发展趋势转变比较敏感速率，即CU0的对发展趋势转变的敏感性超过CAD，且超过003具有低頻统计套利的标准。（超过005觉得具备安全性低頻统计套利机遇，实际这种阈值将在以后的章节目录解读）

在低頻统计套利的状况下可能应用CAD作为买卖总体目标，CU0作为发展趋势风标，因为它的敏感性高，下边复位一个词典，key为可能应用作为买卖总体目标的CAD，value为作为发展趋势风标CU0，以下所显示：

pair_dict = {}npair_dict[CAD] = CU0

下边测算沪铝（AL0）和伦敦铝（AHD）对发展趋势转变的比较敏感速率，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(AL0, AHD, n start=2011-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(06138356138358, 057808219178082187)

　　上边的数值061为沪铝（AL0）对发展趋势转变比较敏感速率，057为伦敦铝（AHD）对发展趋势转变比较敏感速率，即AL0对发展趋势转变的敏感性超过AHD，且超过003具有低頻统计套利的标准。

词典中key为可能应用作为买卖总体目标的低比较敏感AHD，value为作为发展趋势风标底高敏感AL0，以下所显示：

pair_dict[AHD] = AL0

下边测算国内黄金（AU0）和伦敦黄金（XAU）对发展趋势转变的比较敏感速率，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_「配资」pair_speed(AU0, XAU, n start=2012-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(058075601374570451, 061512027491408938)

　　上边的数值058为国内黄金（AU0）对发展趋势转变比较敏感速率，061为伦敦黄金（XAU）对发展趋势转变比较敏感速率，即外盘期货比较敏感速度更快于国内期货发展趋势转变比较敏感速率，以前的两个都为国内期货发展趋势转变比较敏感速度更快于外盘期货比较敏感速率。

词典中key为可能应用作为买卖总体目标的低比较敏感国内黄金（AU0），value为作为发展趋势风标底高敏感伦敦黄金（XAU），以下所显示：

pair_dict[AU0] = XAU

下边测算中国嘉峪关市（AG0）和纽约嘉峪关市（XAG）对发展趋势转变的比较敏感速率，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(AG0, XAG, n start=2012-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(055326048109966, 060137457044673537)

　　上边的数值055为中国嘉峪关市（AG0）对发展趋势转变比较敏感速率，060为纽约嘉峪关市（XAG）对发展趋势转变比较敏感速率，即嘉峪关市的外盘期货比较敏感速率也远大于国内期货发展趋势转变比较敏感速率。

词典中key为可能应用作为买卖总体目标的低比较敏感中国嘉峪关市（AG0），value为作为发展趋势风标底高敏感伦

敦嘉峪关市（XAG），以下所显示：

pair_dict[AG0] = XAG

下边测算沪锌（ZN0）和伦敦锌（SND）对发展趋势转变的比较敏感速率，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(ZN0, SND, n start=2011-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(057260273972602738, 053424657534246578)

　　词典中key为可能应用作为买卖总体目标的低比较敏感伦敦锌（SND），value为作为发展趋势风标底高敏感沪锌（ZN0），以下所显示：

pair_dict[SND] = ZN0

下边测算沪铅（PB0）和纽约铅（PBD）对发展趋势转变的比较敏感速率，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(PB0, PBD, start=2011-07-28, end=2016-07-26, show=True)nspeed_pair[0], speed_pair[1]n(050410958904109593, 059999999999999998)

　　上边的数值050为沪铅（PB0）对发展趋势转变比较敏感速率，059为纽约铅（PBD）对发展趋势转变比较敏感速率，误差做到009远高于003，是很好的低頻统计套利匹配。

词典中key为可能应用作为买卖总体目标的低比较敏感沪铅（PB0），value为作为发展趋势风标底高敏感纽约铅（PBD），以下所显示：

pair_dict[PB0] = PBD

上边即选中了跨销售市场低頻统计套利的买卖匹配词典，key为买卖总体目标的低比较敏感，value为作为发展趋势风标底高敏感，以下：

pair_dictn{AG0: XAG,n AHD: AL0,n AU0: XAU,n CAD: CU0,n PB0: PBD,n SND: ZN0}

下边撰写择时量化交易策略完成这一跨销售市场低頻统计套利的买卖匹配，以下所显示：

class AbuFactorBuyPairBreak(AbuFactorBuyXD, BuyCallMixin):n """跨销售市场低頻统计套利对策实例"""n def _init_self(self, **kwargs):n # 依据作为低比较敏感的买卖总体目标从词典中获得作为发展趋势风标底高敏感总体目标n pair_symbol = pair_dict[selfkl_pdname]n # 获得作为发展趋势风标底高敏感买卖总体目标金融业时间序列n selfpair_kl_pd = ABuSymbolPdke_kl_df(n pair_symbol, data_mode=EMarketDataSplitModeE_DATA_SPLIT_UNDO,n benchrk=selfbenchrk)n # 是不是今日就买进，還是再减少頻率明日买n selftd_buy = kwargspop(buy_today, True)n # 下边和发展趋势提升对策编号一样，设定提升周期时间主要参数，eg：21，42n selfxd = kwargs[xd]n n def fit_day(self, today):n # 获得作为发展趋势风标底高敏感总体目标今日买卖数据信息n pair_today = selfpair_kl_pdiloc[selftoday_ind]n # 作为发展趋势风标底高敏感总体目标今日提升了，则买进的是低比较敏感的买卖总体目标n if pair_todayclose == selfpair_kl_pdclose[selftoday_ind - n selfxd 1:selftoday_ind 1]x():n # 转化成买进订单信息, 纯低頻，明日买，还可以今日买，由于原本便是跨销售市场的n return selfbuy_today() if selftd_buy else selfbuy_tomorrow()n return None

对策撰写以上AbuFactorBuyPairBreak所显示和以前章节目录一直应用的周期时间提升对策AbuFactorBuyBreak唯一不一样的仅有提升数据传出者为发展趋势风标底高敏感总体目标，一旦高敏感总体目标今日提升了，则买进的是低比较敏感的买卖总体目标。

下边应用这一买进对策开展回测，售出对策仍然沿用以前的对策，以下所显示：

read_cash = 000n# 售出因素再次应用上一节应用的因素nsell_factors = [n {stop_loss_n: 10, stop_win_n: 30,n class: AbuFactorAtrNStop},n {class: AbuFactorPreAtrNStop, pre_atr_n: 15},n {class: AbuFactorCloseAtrNStop, close_atr_n: 15}n]nn# 买进对策应用AbuFactorBuyPairBreaknbuy_factors = [{xd: 5, class: AbuFactorBuyPairBreak},n {xd: 10, class: AbuFactorBuyPairBreak}]nnabu_result_tuple, kl_pd_nger = aburun_loop_back(read_cash,n buy_factors,n sell_factors,n start=2016-07-26, n end=2017-07-26,n choice_symbols=pair_dictkeys(),n

　　 n_process_pick=1)nAbuMetricsBaseshow_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)n买进后售出的买卖总数:202n买进后并未售出的买卖总数:28n赢率:475248%n均值盈利期待:478%n均值亏本期待:-31876%n盈亏比:12979n对策盈利: 112057%n标准盈利: -22138%n对策年收益率: 115731%n标准年收益率: -228%n对策买进交易量占比:282609%n对策资产使用率占比:814983%n对策共实行244个股票交易时间

　　回测結果如上所显示，比照未根据内外盘统计套利的一般提升对策回测能够见到回测实际效果提高许多，以下所显示：

buy_factors = [{xd: 5, class: AbuFactorBuyBreak},n {xd: 10, class: AbuFactorBuyBreak}]nnabu_result_tuple, kl_pd_nger = aburun_loop_back(read_cash,n buy_factors,n sell_factors,n start=2016-07-26, n end=2017-07-26,n choice_symbols=pair_dictkeys())nAbuMetricsBaseshow_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)n买进后售出的买卖总数:201n买进后并未售出的买卖总数:26n赢率:393035%n均值盈利期待:47833%n均值亏本期待:-32777%n盈亏比:09362n对策盈利: 39885%n标准盈利: -22138%n对策年收益率: 41193%n标准年收益率: -228%n对策买进交易量占比:251101%n对策资产使用率占比:801697%n对策共实行244个股票交易时间

　　并且即便再度减少买卖频率，不应用跨销售市场对冲套利的時间优点，挑选再隔一天买进买卖总体目标，即下边的结构因素主要参数buy_today=False，能够见到回测的結果仍然好于未根据内外盘统计套利的一般提升对策回测結果。

# 买进对策应用AbuFactorBuyPairBreaknbuy_factors = [{xd: 5, class: AbuFactorBuyPairBreak, buy_today: False},n {xd: 10, class: AbuFactorBuyPairBreak, buy_today: False}]nnabu_result_tuple, kl_pd_nger = aburun_loop_back(read_cash,n buy_factors,n sell_factors,n start=2016-07-26, n end=2017-07-26,n choice_symbols=pair_dictkeys(), n n_process_pick=1)nAbuMetricsBaseshow_general(*abu_result_tuple, only_show_returns=True)n买进后售出的买卖总数:199n买进后并未售出的买卖总数:28n赢率:417085%n均值盈利期待:47901%n均值亏本期待:-32208%n盈亏比:10460n对策盈利: 102191%n标准盈利: -22138%n对策年收益率: 105542%n标准年收益率: -228%n对策买进交易量占比:268722%n对策资产使用率占比:800871%n对策共实行244个股票交易时间

4 其他销售市场的匹配低頻统计套利

所述根据商品期货的匹配统计套利根据一个标准：2个销售市场的期货交易商品相关性十分高，针对商品期货这一标准是纯天然创立的，但针对其他销售市场就必须从相关性开展认证，以下应用calc_pair_speed测算BTC和莱特币的发展趋势转变比较敏感速率：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(btc, ltc, n start=2014-03-19, end=2017-07-26, show=True)nspeed_pairn(059999999999999998, 058367346938775511, 078994253276843451)

　　所述第一个結果0599是btc的发展趋势转变比较敏感速率，0583是ltc的发展趋势比较敏感速率，第三个值078是btc和ltc的相关性值。

以下测算btc和ltc的速率差：

(0599 - 0583) * 078n0012480000000000012

能够见到結果不具有匹配低頻统计套利的标准，事实上面实例期货交易商品中如ZN0，SND那样的匹配也是不符低頻统计套利的标准的，以下：

speed_pair = tlexecutecalc_pair_speed(ZN0, SND, n start=2011-07-28, en

　　d=2016-07-26, show=False)nprint(speed_pair)n(speed_pair[0] - speed_pair[1]) * speed_pair[2]n(057260273972602738, 053424657534246578, 032014704771243)n0012278534955254709

結果如上所显示，即便所述处理速度差考虑低頻统计套利的标准，可是因为相关性太低，結果也是不能信的，即在具体对策中相关性阈值是第一轮过虑标准，考虑一定阈值的状况下能能够应用所述测算插口，以后的章节目录会实例怎样在股票销售市场开发利用发展趋势转变比较敏感速率，相关性来开展低頻匹配统计套利，请扫码关注中实例教程升级提示

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