跨期套利组合构建与跨品种套利不同，跨期套利是对同一市场，同一品种，不同到期月份的合约之间进行套利，这其中涉及到非主力合约的问题。非主力合约成交量比较小，有的甚至低到几十数百手，很容易被几手交易量将价格拉至异常。这种异常实际较难捕捉，只会放大回测结果。我们以沪镍为例，其主力合约主要在1，5，9月交割，其余月份成交量很低。而1月交割合约活跃期为7月至12月，5月交割合约活跃期11月到来年4月，所以在构
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2024-08-02 19:11:53
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跨期套利的定义 跨期套利是套利交易中最普遍的一种，是股指期货的跨期套利（Calendar Spread Arbitrage）即为在同一交易所进行同一指数、但不同交割月份的套利活动。从下图可看出，2006年道琼斯指数期货3月合约和6月合约的价差基本稳定，但也有价差增大或缩小的时候（即箭头所指处），图中短短3个月内即出现至少九次跨期套利机会。跨期套利的分类一、牛市套利和
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2022-03-23 14:37:29
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如果一个交易者不想成为市场中的韭菜，那么就一定要学会独立思考和深入思考。独立思考让你避免随波逐流，深入思考能够让你推陈出新。不思考的交易者看了我的专栏之后，只记住了“库存+基差+利润+技术”的交易法则，至于为什么，他并没
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2019-12-19 16:00:00
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简要回顾跨期套利原理：同品种期货，交割时间不一样，交易价格也不一样，但它们具有一定相关性，根据其价格差波动套利。研报进行跨期套利组合：泸深IF300期指、上证IH50期指和中证IC500期指的两合约跨期：当月-次月、当月-当季、当月-下季以及蝶式跨期：（当月-次月）-（次月-当季）本文仅以中证500的当月-次月和当月-当季为例进行进行探讨。本策略以复现【中信证券股指期货专题研究：跨期价差分析与跨期套利研究】为主。跨期价差定义其中，F1表示当月合约价格，F2表示次月或者当季合约价格。品种跨期.
原创
2021-05-17 11:41:34
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## Python套利：利用程序实现金融市场的收益
在金融投资领域，套利是指通过同时买入和卖出不同市场的金融工具来获得收益的一种交易策略。Python作为一种强大的编程语言，被广泛应用于金融领域，尤其是在套利交易中。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现套利交易，并通过代码示例演示套利策略的具体实现。
### 什么是套利？
套利是一种金融交易策略，通过同时买入和卖出不同市场的金融工具，
原创
2024-02-19 06:54:44
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固定收益套利（Fixed income arbitrage）是一系列旨在利用各种固定收益证券或固定收益衍生品之间的估值差异来获利的市场中性投资策略。近年来国债市场的持续牛市以及国债期货渐行渐近，也使得广大投资者对固定收益市场与投资越来越关注。国际市场比较常见的固定收益套利策略有以下几种：
互换息差套利（Swap Spread Arbitrage）
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2024-01-08 22:03:08
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01、股票多空策略股票多空策略(Equity Long/Short)，即买一些股票，通过融券的方式去卖空一些股票，然后再用一些股指期货进行对冲。这是国际上主流的Hedge Fund所用的量化策略，据知名数据商Eureka hedge的统计数据，在国际对冲基金中长期占比第一（一直超过30%）。比如2011年获得美国量化基金业评比第一名的贝莱德“32Cap全球对冲基金产品”使用的就是经典的多空策略。该
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2024-07-25 16:17:26
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# 实现套利策略Python
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现套利策略Python。首先我们来了解整个实现流程，然后逐步介绍每个步骤需要做的事情和相应的代码。
## 实现流程
下面是实现套利策略的一般流程，我们将按照这个流程一步一步实现。
| 步骤 | 功能 |
| ---- | ---- |
| 1 | 获取数据 |
| 2 | 数据清洗和处理 |
| 3 | 计算指标 |
原创
2023-07-22 14:29:58
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文章目录1.价差套利原理2. 跨期套利3. 套利实战3.1.投研分析3.2 价差特征分析4. 总结5. 参考 1.价差套利原理价差套利是一种金融交易策略，通过利用不同市场或不同交易所之间的价格差异来获取利润。以下是价差套利的原理：
基本原则：价差套利的基本原则是同时在相关合约上建立一个多头部位和一个空头部位，以利用两个头寸之间的差值变化来获利。
跨交易所套利：在不同交易所之间进行套利是一种常见的价
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2024-05-14 09:06:36
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# 用Python实现Swap套利
Swap套利是一种在市场中利用不同交易所或市场之间的价格差异来获取利润的策略。在交易时，投资者可以通过同时买入和卖出一个或多个金融工具，借此套利。这篇文章将教你如何使用Python实现Swap套利。
## 流程概述
以下是实现Swap套利的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
套利，可谓是ETF的天生属性。事实上，ETF相比传统封闭式基金的最大优势，也就在于存在套利机制，使得其市价大体与净值保持一致，而不似封闭式基金往往出现10%甚至20%以上的溢价或折价。通常，ETF套利有以下“三大技巧”。 技法一：ETF间套利。在美国这样的发达市场，往往有多个ETF跟踪同一个标的。既然是跟踪同一个标的，理论上上述ETF的价格走势应该保持一致。但是，由于投资者对于同一标的不同ETF的
从5大主流策略，分析统计套利策略的发展历史，各个算法的优缺点及可能改进方案，为学界和业界的研究人提供一个更全更新的视角。1. 五大类策略a) 距离法（Distance Approach）b) 协整法（Cointegration Approach）c) 时间序列法（Time Series Approach）d) 随机控制法（Stochastic Control Approach）e) 其他方法（Ma
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2024-01-08 19:33:39
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一、APT理论1.1 APT理论向CAPM模型提出的挑战CAPM里市场期望收益率（一般来说就是股市指数的收益率），真的能反映所有的系统风险 - systematic risk么？系统风险还包括了：通货膨胀，利率，外汇等 1.2 APT定义在没有套利机会的环境里，一定存在一系列的风险溢价λk -- 风险溢价，以及一系列因子载荷factor loading -- 本质就是β，来描述每一个资产
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2024-01-06 07:10:15
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# Python基金套利策略实现指南
套利策略是金融市场中一个重要的投资手段，通过利用市场间的价格差异获取利润。对于刚入行的开发者而言，实现基金套利策略可能看起来有些复杂，但只要掌握流程和基础代码，就能逐步实现。在本指南中，我将引导你完成这一过程。
## 整体流程
首先，我们可以将套利策略实现分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-09-23 03:39:34
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# 套利交易入门与Python实现
套利交易是金融市场中一种常见的交易策略，旨在从市场价格不一致或价差中获利。简单来说，套利的核心是同时买入和卖出同一资产的不同市场，从而确保无风险利润。在这篇文章中，我们将介绍套利交易的基本概念，并通过Python代码演示如何实现。
## 什么是套利交易？
套利交易基于这样的前提：同一种资产在不同市场的价格是不同的，交易者可以利用这些价格差异进行买卖，从中获
原创
2024-10-15 07:04:32
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文章目录1. 前向最大匹配算法1.1 前向最大匹配算法的原理1.2 前向最大匹配算法的Python实现2. 后向最大匹配算法2.1 后向最大匹配算法的原理2.2 后向最大匹配算法的python实现3. 双向最大匹配算法3.1 双向最大匹配算法的原理3.2 双向最大匹配算法的python实现 1. 前向最大匹配算法1.1 前向最大匹配算法的原理首先，我们分词的目的是将一段中文分成若干个词语，前向最
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2024-09-05 09:12:56
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# 储能峰谷套利：利用Python实现电力市场的盈利策略
在现代能源市场中，以可再生能源为主的发电方式日益普及，而电力的需求则呈现出明显的峰谷特征。峰谷套利，即利用电价在不同时间段的差异，通过储能设备在低电价时充电、高电价时放电，以实现盈利的策略，正日益受到青睐。本文将介绍峰谷套利的基本概念，并通过Python示例展示如何实现这一策略。
## 一、峰谷套利的基本原理
峰谷套利的基本思路是在电
统计套利策略套利策略跨品种套利标的：不同但具有相关性品种的稳定关系指标：历史常规波动区间择时：历史常规波动区间内外风控：超越止损区间，全部卖出
套利策略套利是，某种商品在（在同一市场或不同市场）拥有两个价格的情况下，以较低的价格买进，较高的价格卖出，从而实现获利的交易方式。比如咖啡店里有小杯、中杯、大杯三种杯型，分别对应不同的价位。大杯的量是中杯的1倍，但价格只多了0.5倍。
原创
2023-06-08 13:34:48
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清华编程高手尹成带你基于算法实践python量化交易量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化
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2023-07-04 22:10:18
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多头蝶式套利。预期市场价格趋于稳定，希望在这个价格区间内能获利，可选用多头蝶式套利，以较低的议定价格买进一个看涨期权，又以较高的议定价格买进一个看涨期权，同时又以介于上述2个议定价格之间的中等的议定价格卖出两个看涨期权。如果市场如所预期的那样只在较小的幅度内波动，可以获利；可能的损失只限于支付和收取
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2016-10-27 00:56:00
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