# 2.2 期现套利 • 通过股指期货的期现差与 ETF 对冲套利
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通过股指期货(IF1507)的期现差会围绕沪深300指数上下波动的原理,当期现差扩大到一定程度后,使用股指期货和ETF向对冲,以套取期现差的稳定利润。
只通过IF1507验证了一个基本可能性。还有很多细节需要完善。
还有,不知道如何通过order方法卖空股指期货和etf,了解的大神可以帮我解决一下~~
```py
import pandas as pd
start = datetime(2015, 6, 1) # 回测起始时间
end = datetime(2015, 7, 17) # 回测结束时间
benchmark = 'HS300' # 策略参考标准
universe = ['510300.XSHG','IF1507.CCFX'] # 股票池
capital_base = 1000000 # 起始资金
maxQxc = 0.0 #最大期现差
isOrder = False #是否已经买入对冲
direction = False # 买入方向
buyPosition = 0 # 买入点位
total = 0
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
pass
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
# log.debug(account.current_date)
# lowToNow = DataAPI.MktEqudAdjGet(secID = '510300', field = ['closePrice'],beginDate = lowDate, endDate = nowDate)
global maxQxc,isOrder,direction,buyPosition,total
# 获取股指期货的行情数据
if1507 = DataAPI.MktFutdGet(ticker="IF1507",
beginDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"),endDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"))
# 获取etf基金的行情数据
etf300 = DataAPI.MktFunddGet(ticker = '510300',
beginDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"),endDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"))
# 获取沪深300的行情数据
hs300 = DataAPI.MktIdxdGet(ticker="000300",
beginDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"),endDate=account.current_date.strftime("%Y%m%d"))
# 计算期现差
qxc = if1507['closePrice'].iloc[0] - hs300['closeIndex'].iloc[0]
# log.debug((hs300['indexID']) + "/" + (if1507['secID']) + "/" + (etf300['secID']))
# log.debug(str(qxc) + "/" + str(hs300['closeIndex'].iloc[0]) + "/" + str(if1507['closePrice'].iloc[0]) + "/" + str(etf300['closePrice'].iloc[0]))
# 保存期现差最大值,为后面判断买点时用
if(abs(qxc) > abs(maxQxc)):
maxQxc = qxc
# 判断期现差绝对值大于100,并开始从高点回落,同时账户是空仓,就买入
if(abs(maxQxc) > 100 and abs(qxc) < abs(maxQxc) and not isOrder ):
direction = qxc > 0
buyPosition = qxc
isOrder = True
# if direction:
# 正期现差时
# order(account.universe[1],-1) # 卖空一手期指
# order(account.universe[0],3000) # 买入30万基金
# else:
# 负期现差时
# order(account.universe[1],1) # 卖空一手期指
# order(account.universe[0],-3000) # 买入30万基金
log.debug("买入点位 = "+ str(if1507['closePrice'].iloc[0]) + ",期现差 = " + str(qxc))
# 判断已经持仓,并期现差已经反转,就卖出
if(isOrder):
if(direction):
if(qxc < 0):
earnings = buyPosition - qxc
isOrder = False
maxQxc = 0
# order(account.universe[1],1) # 卖空一手期指
# order(account.universe[0],-3000) # 买入30万基金
account.cash = account.cash + abs(earnings)* 300
log.debug("卖出盈利 = " + str(abs(earnings)* 300))
else:
if(qxc > 0):
earnings = buyPosition - qxc
isOrder = False
maxQxc = 0
# order(account.universe[1],-1) # 卖空一手期指
# order(account.universe[0],3000) # 买入30万基金
account.cash = account.cash + abs(earnings)* 300
log.debug("卖出盈利 = " + str(abs(earnings) * 300 ) + ",卖出时期现差 = " + str(qxc))
# for stock in account.universe:
# log.debug(stock)
# log.debug(account.cash)
return
```
![](https://box.kancloud.cn/2016-07-30_579cbac30161a.jpg)
```
2015-06-01 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-02 [DEBUG] 买入点位 = 5269.6,期现差 = 107.73
2015-06-02 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-03 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-04 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-05 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-08 [DEBUG] 卖出盈利 = 38004.0
2015-06-08 [DEBUG] 1038004.0
2015-06-09 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-10 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-11 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-12 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-15 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-16 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-17 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-18 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-19 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-23 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-24 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-25 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-26 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-29 [DEBUG] 1000000.0
2015-06-30 [DEBUG] 买入点位 = 4381.4,期现差 = -91.598
2015-06-30 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-01 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-02 [DEBUG] 卖出盈利 = 34080.6,卖出时期现差 = 22.004
2015-07-02 [DEBUG] 1034080.6
2015-07-03 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-06 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-07 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-08 [DEBUG] 买入点位 = 3463.4,期现差 = -199.638
2015-07-08 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-09 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-10 [DEBUG] 卖出盈利 = 77904.6,卖出时期现差 = 60.044
2015-07-10 [DEBUG] 1077904.6
2015-07-13 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-14 [DEBUG] 买入点位 = 4001.6,期现差 = -110.549
2015-07-14 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-15 [DEBUG] 1000000.0
2015-07-16 [DEBUG] 卖出盈利 = 36357.9,卖出时期现差 = 10.644
2015-07-16 [DEBUG] 1036357.9
2015-07-17 [DEBUG] 1000000.0
```
- Python 量化交易教程
- 第一部分 新手入门
- 一 量化投资视频学习课程
- 二 Python 手把手教学
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- 量化分析师的Python日记【第13天 Q Quant兵器谱之偏微分方程3】
- 量化分析师的Python日记【第14天:如何在优矿上做Alpha对冲模型】
- 量化分析师的Python日记【第15天:如何在优矿上搞一个wealthfront出来】
- 第二部分 股票量化相关
- 一 基本面分析
- 1.1 alpha 多因子模型
- 破解Alpha对冲策略——观《量化分析师Python日记第14天》有感
- 熔断不要怕, alpha model 为你保驾护航!
- 寻找 alpha 之: alpha 设计
- 1.2 基本面因子选股
- Porfolio(现金比率+负债现金+现金保障倍数)+市盈率
- ROE选股指标
- 成交量因子
- ROIC&cashROIC
- 【国信金工】资产周转率选股模型
- 【基本面指标】Cash Cow
- 量化因子选股——净利润/营业总收入
- 营业收入增长率+市盈率
- 1.3 财报阅读 • [米缸量化读财报] 资产负债表-投资相关资产
- 1.4 股东分析
- 技术分析入门 【2】 —— 大家抢筹码(06年至12年版)
- 技术分析入门 【2】 —— 大家抢筹码(06年至12年版)— 更新版
- 谁是中国A股最有钱的自然人
- 1.5 宏观研究
- 【干货包邮】手把手教你做宏观择时
- 宏观研究:从估值角度看当前市场
- 追寻“国家队”的足迹
- 二 套利
- 2.1 配对交易
- HS300ETF套利(上)
- 【统计套利】配对交易
- 相似公司股票搬砖
- Paired trading
- 2.2 期现套利 • 通过股指期货的期现差与 ETF 对冲套利
- 三 事件驱动
- 3.1 盈利预增
- 盈利预增事件
- 事件驱动策略示例——盈利预增
- 3.2 分析师推荐 • 分析师的金手指?
- 3.3 牛熊转换
- 历史总是相似 牛市还在延续
- 历史总是相似 牛市已经见顶?
- 3.4 熔断机制 • 股海拾贝之 [熔断错杀股]
- 3.5 暴涨暴跌 • [实盘感悟] 遇上暴跌我该怎么做?
- 3.6 兼并重组、举牌收购 • 宝万战-大戏开幕
- 四 技术分析
- 4.1 布林带
- 布林带交易策略
- 布林带回调系统-日内
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- Even More Conservative Bollinger Bands
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- 4.2 均线系统
- 技术分析入门 —— 双均线策略
- 5日线10日线交易策略
- 用5日均线和10日均线进行判断 --- 改进版
- macross
- 4.3 MACD
- Simple MACD
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- 4.7 DMI • DMI 指标体系的构建及简单应用
- 4.8 EMV • EMV 技术指标的构建及应用
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- CMO 策略模仿练习 1
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- 涨停股票封单统计
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- 最经典的Momentum和Contrarian在中国市场的测试-yanheven改进
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- 技术分析【3】—— 众星拱月,众口铄金?
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- 羊驼策略
- 羊驼反转策略(修改版)
- 羊驼反转策略
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- 7.3 低价策略
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- 8.2 季节性策略
- Halloween Cycle
- Halloween cycle 2
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- recommendation based on subject
- strategy7: recommendation based on theme
- 板块异动类
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- 8.5 龙头轮动
- Competitive Securities
- Market Competitiveness
- 主题龙头类
- 九 组合投资
- 9.1 指数跟踪 · [策略] 指数跟踪低成本建仓策略
- 9.2 GMVP · Global Minimum Variance Portfolio (GMVP)
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- 十 波动率
- 10.1 波动率选股 · 风平浪静 风起猪飞
- 10.2 波动率择时
- 基于 VIX 指数的择时策略
- 简单低波动率指数
- 10.3 Arch/Garch 模型 · 如何使用优矿进行 GARCH 模型分析
- 十一 算法交易
- 11.1 VWAP · Value-Weighted Average Price (VWAP)
- 十二 中高频交易
- 12.1 order book 分析 · 基于高频 limit order book 数据的短程价格方向预测—— via multi-class SVM
- 12.2 日内交易 · 大盘日内走势 (for 择时)
- 十三 Alternative Strategy
- 13.1 易经、传统文化 · 老黄历诊股
- 第三部分 基金、利率互换、固定收益类
- 一 分级基金
- “优矿”集思录——分级基金专题
- 基于期权定价的分级基金交易策略
- 基于期权定价的兴全合润基金交易策略
- 二 基金分析
- Alpha 基金“黑天鹅事件” -- 思考以及原因
- 三 债券
- 债券报价中的小陷阱
- 四 利率互换
- Swap Curve Construction
- 中国 Repo 7D 互换的例子
- 第四部分 衍生品相关
- 一 期权数据
- 如何获取期权市场数据快照
- 期权高频数据准备
- 二 期权系列
- [ 50ETF 期权] 1. 历史成交持仓和 PCR 数据
- 【50ETF期权】 2. 历史波动率
- 【50ETF期权】 3. 中国波指 iVIX
- 【50ETF期权】 4. Greeks 和隐含波动率微笑
- 【50ETF期权】 5. 日内即时监控 Greeks 和隐含波动率微笑
- 【50ETF期权】 5. 日内即时监控 Greeks 和隐含波动率微笑
- 三 期权分析
- 【50ETF期权】 期权择时指数 1.0
- 每日期权风险数据整理
- 期权头寸计算
- 期权探秘1
- 期权探秘2
- 期权市场一周纵览
- 基于期权PCR指数的择时策略
- 期权每日成交额PC比例计算
- 四 期货分析
- 【前方高能!】Gifts from Santa Claus——股指期货趋势交易研究