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模拟钢厂利润(Python源码)
模拟钢厂利润概述[hr][p=26, 2, left]前文我们已经介绍过跨品种套利，跨品种套利所选择的品种从经济角度来说，它们可能处于同一产业链的上下游，比如玉米与淀粉，也有可能具有可替代或者互补的关系，比如豆油与菜油。一般来说同一产业链的品种相关性较高，无论是从基本面还是统计规律出发均比较容易找到逻辑支撑，常见的产业链主要包括黑色产业链、豆类油脂产业链、化工产业链等等。对同一产业链中相关性很强的品种的期货合约分别进行买入和买出，通过品种间的强弱变化引发价差的收缩与扩大，从而实现价差收益。“虚拟钢厂”的构建正是利用螺纹钢和其主要原材料：铁矿石和焦炭，三种上下游品种之间的价格的不平衡变化而产生的价差收益，是一种跨品种套利的策略。[/p]一、可行性分析[hr][p=26, 2, left]我们首先来看看这三个品种的历史走势:[/p][p=26, 2, left][code]import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
from CAL.PyCAL import font
import DataAPI
import scipy.stats as st
rbm0 = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1", contractObject=u"rb",startDate=u"20131101",endDate=u"20160601",field=[u'ClosePrice', 'TradeDate'],pandas="1")
im0 = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1", contractObject=u"i",startDate=u"20131101",endDate=u"20160601",field=[u'ClosePrice', 'TradeDate'],pandas="1")
jm0 = DataAPI.MktMFutdGet(mainCon=u"1", contractObject=u"j",startDate=u"20131101",endDate=u"20160601",field=[u'ClosePrice', 'TradeDate'],pandas="1")
y = np.array(rbm0['closePrice'])
x1 = np.array(im0['closePrice'])
x2 = np.array(jm0['closePrice'])
fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
sns.set_style('whitegrid')
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim(0, len(rbm0))
ax.plot(y, color = '#000000', label='rb', lw=3)
ax.plot(x1, 'r', label='i', lw=3)
ax.plot(x2, 'g', label='j', lw=3)
ax.set_xticks(range(0, len(rbm0), 60))
ax.legend(loc=1)
xlabel = ax.set_xticklabels([rbm0.ix[i, 'tradeDate'] for i in ax.get_xticks()])
title = ax.set_title(u'螺纹，铁矿石，焦炭价格历史走势图', loc=u'center', fontproperties=font, fontsize=16)
[/code]
[/p][p=26, 2, left][code]
print '螺纹与铁矿石相关系数：', np.corrcoef(y, x1)[0][1]
print '螺纹与焦炭相关系数：', np.corrcoef(y, x2)[0][1]
print '铁矿石与焦炭相关系数：', np.corrcoef(x1, x2)[0][1]
print '------------------------------------------------'
print '螺纹与铁矿石卡方检验p值:', st.chisquare(y, x1)[1]
print '螺纹与焦炭卡方检验p值:',st.chisquare(y, x2)[1]
print '铁矿石与焦炭卡方检验p值:',st.chisquare(x1, x2)[1]
1
2
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6
7
8
螺纹与铁矿石相关系数： 0.977895286856
螺纹与焦炭相关系数： 0.964336641768
铁矿石与焦炭相关系数： 0.948966994897
------------------------------------------------
螺纹与铁矿石卡方检验p值: 0.0
螺纹与焦炭卡方检验p值: 0.0
铁矿石与焦炭卡方检验p值: 0.0
[/code]
[/p][p=26, 2, left][font=-apple-system, SF UI Text, Arial, PingFang SC, Hiragino Sans GB, Microsoft YaHei, WenQuanYi Micro Hei, sans-serif, SimHei, SimSun][color=#4f4f4f][size=16px]对它们的价格序列进行卡方检验，p值几乎为0，可以认为这三者之间高度正相关，实际上螺纹和铁矿石的相关系数为0.978，螺纹和焦炭的相关系数为0.964，铁矿石和焦炭的相关系数为0.949。这就为三者之间进行跨品种套利奠定了基础。[/size][/color][/font][/p]二、模型构建[hr][p=26, 2, left]钢材生产流程大致分为三个阶段，分别为炼铁、炼钢和轧钢，生产成本主要包括原料成本、能源成本、人工成本、折旧和财务成本等。从原材料上来看, 生产1吨螺纹钢大致需要1.6吨铁矿石和0.5吨焦炭。因此，我们可以通过期货市场来大致模拟钢厂的生产过程，通过结合相关品种在期货市场的利润以及现货市场供需基本面数据，把握品种间的套利机会。通过成本估算,当前阶段:[/p][list][*]螺纹钢成本≈1.6×铁矿石+0.5×焦炭+加工成本[*]利润≈螺纹钢期货价格-螺纹钢成本[/list][p=26, 2, left]炼铁、炼钢和轧钢三个阶段的总加工费大概在1100元左右。下图是2013.10-2016.7虚拟钢厂利润走势，在-200~300的范围内波动，利润中枢在100左右。[/p][p=26, 2, left][code]
fig = plt.figure(figsize=(15, 5))
sns.set_style('whitegrid')
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_xlim(0, len(rbm0))
profit = (y - 1.6*x1 - 0.5*x2 - 1100).tolist()
ax.plot(profit, lw=3)
ax.plot([300]*len(profit), '--r')
ax.plot([-200]*len(profit), '--g')
ax.set_xticks(range(0, len(profit), 60))
xlabel = ax.set_xticklabels([rbm0.ix[i, 'tradeDate'] for i in ax.get_xticks()])
title = ax.set_title(u'虚拟钢厂利润历史走势图', loc=u'center', fontproperties=font, fontsize=16)
[/code]
[/p][p=26, 2, left][attach]4230[/attach]
[/p]三、套利比例的确定[hr][p=26, 2, left]首先，从产业结构计算产出比，比如螺纹：铁矿：焦炭=1吨：1.6吨：0.5吨；其次，按照合约规定的实际数量的1:1来确定，当前螺纹：铁矿：焦炭=1:10:10(螺纹期货合约为10吨/手，铁矿和焦炭期货合约均为100吨/手。最后，确定套利比例也需要考虑各品种的波动率的不同。综合上述因素，这样大致可以确定螺纹、铁矿、焦炭三者的手数配比为20:3:1。初始资金设为15w。[/p][hr]四、具体操作[hr][p=26, 2, left]合约选取：
* 螺纹，铁矿，焦炭主力合约[/p][p=26, 2, left]策略逻辑：
* 当盘面利润高于300时，做空螺纹，做多铁矿石与焦炭；当盘面利润低于100时，若螺纹有空仓，则平掉所有仓位。
* 当盘面利润低于-200时，做多螺纹，做空铁矿石与焦炭；当盘面利润高于100时，若螺纹有多仓，则平掉所有仓位。
* 当主力切换时，平掉所有仓位[/p][p=26, 2, left]初始资金：
* 30w[/p][p=26, 2, left]回测时间：
* 自铁矿石品种上市以来 [/p][p=26, 2, left][attach]4231[/attach][attach]4232[/attach]
[/p]策略评价[hr][list=1][*]虚拟钢厂套利策略是基于基本面逻辑的套利策略，如果基本面发生重大变化，应及时止损止盈。[*]可以看到策略的本质其实是一个固定了上下轨道的突破策略，其上下轨的确定是根据模拟钢厂生产的利润传导机制进行确定的[*]当价差没有回归时，需要进行移仓换月的操作[*]当前低迷的市场情况下，钢企合理利用期货市场进行套期保值、管控风险具有现实意义[/list]
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