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「国际期货市场数据」怎样能找到国际白糖期货

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国际期货市场数据:搜索数据泄露天机?——舆情指数与期货行情关联性分析思路

一、概述


随着国内期货市场规模的不断扩大,价格分析作为经济决策和风险管理的重要手段,得到市场管理者与市场参与者的广泛关注。传统的分析方法将历史行情与现时行情进行拟合来判断未来行情的发展趋势。这种方法认为现时行情的发展趋势将与历史上类似行情的发展过程相吻合。然而,行情的发展并非历史的简单重复,对期货市场而言,不同时期的市场环境各不相同,判断行情趋势需要考虑多种环境因素对行情发展的影响。增强多种市场环境因素的综合分析能力,能够帮助投资者快速应对市场的动向,也帮助市场管理者及时掌握市场环境变化情况,提高市场监管能力。






  近年,随着网络的快速发展,互联网逐渐取代传统媒体,成为期货投资者获取信息、感知市场环境变化的主要途径。搜索引擎作为查询信息的主要手段,被人们广泛用于检索各自关注的关键信息。基于搜索引擎数据制定的舆情指数,能够很好的反映一定时期人们对不同概念的关注程度。例如,2004年世界最大的搜索引擎公司,谷歌公司推出谷歌趋势(Google Trends)产品,其提供了对某一关键词在特定时间段内通过Google搜索引擎被查询的频率。随后百度、搜狗、360等国内搜索引擎公司也相继推出了功能相类似的搜索指数产品。由于投资者对特定市场的舆情关注程度往往与市场行情有关,许多研究者开始关注舆情指数对预测市场行情趋势所发挥的作用。T. Preis等研究发现利用谷歌趋势可以对金融市场的交易行为进行量化。Hamid等利用谷歌趋势预测股票行情的走势。洪涛利用百度指数对住房价格的预期与实际价格的波动进行了分析。孟祥兰等通过百度指数分析投资者的情绪对市场行情走势的影响。



  然而,当前的舆情指数产品主要依赖特定关键字查询相关指数,对期货市场来说,单一品种涉及的上下游商品种类繁多,供需关系复杂,只依靠简单的关键字检索,很难获得与市场行情相关度高的舆情指数。为此,如何获取舆情指数所需的关键字组合,以及对多个舆情指数的进行整合,成为亟待解决的问题。


  为解决上述问题,大商所针对期货市场提出了基于舆情指数的行情趋势分析模型。模型采用基于TF-IDF的舆情关键字提取方法,根据不同舆情指数与行情的关联关系,定义舆情指数特征,并采用特定机器学习算法对相关品种行情趋势与舆情进行关联分析。实验中,本文以百度指数为舆情指数来源,以国内大豆期货品种为例,对2018年1月至6月大连商品交易所黄大豆1号主力合约进行分析。分析结果表明,本文模型得到的次日行情趋势分析结果与实际行情具有较高吻合度。



(一)舆情关键词提取


  本文采用了TF-IDF关键字提取方法,对大量互联网文本数据进行分析,提取与特定品种关联性较高的关键字,并以此关键字为基础,采集舆情指数信息。实验中,本文使用了新浪财经、中国证券网、全景网、国际金融报、和讯网、中国粮油网、期货日报、金融界、新华网等70家金融期货相关网站采集的期货类新闻为处理对象,提取黄大豆1号合约相关的关键字信息。TF-IDF计算方法如下:



  TF表示关键词w在文档Di中出现的频率。其中,Ni为关键词w的在文档Di出现次数,|Di|为文档Di中所有词的数量。


  逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF):





  IDF反映关键词的在不同文本中的分布程度,如果一个词在越多的文本中出现,则IDF值越低;反之,则IDF值越高。其中,ND为文档总数,I(w,Di)表示文档Di是否包含关键词,若包含则为1,若不包含则为0。
  则,关键词w的TF-IDF值为:






  在实际使用中,本文首先根据期货品种名称对文本集中的品种相关文章进行筛选,在经过筛选的文章中,计算各词语的TF-IDF值,选取TF-IDF值最高的50个词作为舆情指数的查询关键词。


(二)舆情指数特征


  品种的不同舆情关键字获得的舆情指数与行情趋势的关系各不相同。例如,对黄大豆1号而言,直观地看,关键词“大豆”和“豆粕”与豆一行情的关联度显然高于“农业”和“经济”等关键词。但是,大多数关键词与行情趋势的关系很难人为界定,因此,需要定义一种方法来确定每个关键词在行情分析中发挥的作用。


  本文采用皮尔森相关系数判断关单个键字与行情的一致性。皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。具体计算如下:





  其中,皮尔森相关系数r的值为样本点集合X与Y的协方差和标准差的商。考虑到各关键词舆情指数波动与行情变化可能存在先后关系,本文采用滑动窗口方式考察关键字舆情指数与行情变化的先后关系。具体方法是,本文将关键词w的T日舆情指数与T+NTw日行情分别计算皮尔森相关系数,得到关键词w舆情指数与延迟〖NT〗_w天的行情相关度,其中,NTw为大于等于1的值。实验中,本文选取NTw∈[1,10],并对每个关键词取得相关性最高的延迟天数的舆情指数作为下一步机器学习算法的特征值。



(三)机器学习模型


  本文最终目标是根据相关舆情指数,分析品种未来价格趋势的变化。根据单个关键字所取得的舆情指数虽然能够在短期内与行情保持较高相关性,然而因为影响品种价格的因素并非唯一,单个关键字的舆情指数波动很难与行情保持长期一致。为此,本文提出采用机器学习方法融合多个关键词的舆情指数用于分析行情变化趋势。


  在上一节中,本文介绍了计算关键词的相关系数和选取舆情指数的时间偏移量的方法。在使用机器学习算法时,本文选取K个与品种行情相关度最高的关键词舆情指数组成每日舆情指数特征值向量,本文的优化目标是通过机器学习算法确定不同特征值权重,最终使得价格分析误差最小:






  其中,m为样本个数,MSE为分析值与实际值的均方误差,最小化MSE可获得各个舆情指数的权重值。


  实验中,本文使用经典的机器学习算法对模型参数进行求解,其中包括线性回归NT、SVR、Boosting和随机森林算法。


三、实证分析


(一)数据来源


(1) 搜索引擎数据


目前百度搜索引擎在全网、PC端及移动端均占据70%以上的市场份额,因此本文利用百度公司推出的百度指数产品作为分析研究关键词搜索量的数据源。


  百度指数提供3种维度的搜索量数据,分别是全网搜索量、PC端搜索量、移动端搜索量。不同关键词在PC端和移动端搜索量比例不尽相同,本文只针对全网搜索量进行分析研究。


读者未来也可以自己尝试其他搜索引擎、社交媒体的数据。


(2) 行情数据


  国内大豆期货于2003年在大连商品交易所(简称DCE)挂牌上市,分为黄大豆1号和黄大豆2号(品种代号a、b),其中a品种代表非转基因大豆、b品种代表转基因大豆。我国主要生产非转基因大豆,而转基因大豆更多依赖进口。本文主要分析研究国内短期大豆期货价格的趋势,因此选择黄大豆1号作为本文的研究对象,时间区间选择了2018.01.19-2018.06.21的100个交易日黄大豆1号主力合约结算价数据。


(3) 数据预处理


  百度指数统计的时间区间是所有自然日,而行情数据的时间区间是所有交易日。在将百度指数数据与行情数据导入模型前需要将自然日与交易日进行时间对齐。自然日是交易日与节假日的合集,如果直接剔除自然日中的节假日部分会将节假日期间网络搜索量对行情的影响一并剔除,这样做显然降低了模型的整体准确度。通过观察百度指数发现,大部分关键词对应的百度指数周末搜索量小于交易日搜索量,而在一些特殊的周末,搜索量的剧增也会体现在下一交易日的行情中,因此本文的时间对齐方式使用周末及节假日搜索量与前一交易日搜索量进行比较并取较大者作为前一交易日的搜索量数据。


  不同关键词对应的百度指数搜索量可能有数量级之间的差别,一些热门关键词的日均搜索量可以达到10000+,而一些行业内关键词的日均搜索量只有100+。这种数量级之间差别会影响模型的稳定性与准确性。为了提高模型的稳定性,在数据进入模型前需要对搜索量数据与行情数据进行归一化处理,即对原始数据进行线性变换,即对于任意x∈X,经归一化变换得:


实验中,本文分别对各个关键字的百度舆情指数及交易时间区间内的行情数据进行归一化变换。



(二)关键词提取


  从70家金融期货相关网站采集了96273篇新闻,其中大豆相关新闻1248篇。对这些新闻文章进行分词处理,并利用TF-IDF方式提取出大豆相关的关键词。


TF-IDF结合筛选后前40关键词

结合宏观因素及百度指数所提供的关键词的日内平均搜索量(日搜索量>500),最终选择了22个关键词:大豆、黄大豆、大豆期货、大豆价格、期权、转基因、饲料、豆油、豆粕、蛋白质、玉米、玉米价格、水稻、高粱、棕榈油、中粮、农村、农民、美国、巴西、阿根廷、关税。


  通过滑动窗口计算关键词与行情间的皮尔森相关系数,下表中列出了关键词、延迟天数、相关系数最大绝对值及相关性方向。

(四)行情分析效果


本文采用五折交叉验证法,对各机器学习模型进行训练,训练使用的数据为2018.01.19至2018.06.21期间百度指数与黄大豆1号行情,对不同组的训练数据分别进行线性回归、SVR、Boosting、随机森林进行模型训练,并统计了测试集的平均MSE。如下表所示,实验结果表明,除SVR算法之外,其它算法结果随舆情指数特征向量的变化不大,其中线性回归和Boosting算法MSE较小;SVR算法结果随舆情指数特征长度不断缩小,说明当特征向量较大时,SVR算法分辨有用特征的能力较弱。



本文同时检验了模型利用舆情指数判断行情趋势的能力。本文使用T日的舆情指数数据对T+1日的行情结算价相比T日结算价涨跌进行判断,如果T+1日结算价大于T日结算价,则为上涨,否则为下跌。实验结果如图2所示,采用Boosting算法对行情分析判断的准确率最高,最高判断准确率达88.6%。值得注意的是,随着使用的舆情指数个数的增长,Boosting算法的准确率不断提高,然而当舆情指数个数增长超过15时,算法的准确率达到稳定。原因之一是尽管本文使用了20%的测试数据,但是因为样本数量有限,算法每分析正确一个样本要求准确率提升较为明显;更多的是由于Boosting算法整合多个弱分类器,能够较好的分辨舆情指数中的有用特征与干扰,当增加的舆情指数相关性与品种相关性较低时,对模型的影响十分有限。


四、研究结论


  舆情信息作为期货市场投资者决策的重要依据,能够对其投资行为产生直接的影响。网络舆情指数作为搜索引擎公司基于大数据统计发布的量化指标,反映了一段时期内互联网用户对特定概念的关注程度。理解舆情指数与期货行情之间的联系,有助于投资机构设计策略,以及监管部门针对重大舆情事件及时采取措施,防范系统性风险的发生。


  本文针对期货市场提出了基于舆情指数的价格分析模型。首先,采用基于TF-IDF的舆情关键字提取方法提取期货类新闻关键词;其次,以提取的关键词为基础,借助搜索引擎提供的舆情指数构建针对单一期货品种的舆情指数特征;最后,本文采用多种经典机器学习模型结合舆情指数特征对期货行情趋势进行分析。实验结果表明,使用舆情指数在研究样本时间段内对大豆1号T+1交易日的结算价进行分析判断,分析吻合度可以达到80%以上。读者可以尝试使用类似方法,在不同的品种标的,利用不同的搜索引擎、社交媒体数据在不同的时间段试试效果如何。


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国际期货市场数据:中国国际期货欢迎了解一下

国内五一长假期间,外盘继续大幅波动,受到美联储利率会议影响,美元大幅走高,持续好转的美国经济数据推高年内加息预期。在美元强势反弹影响下原油自高位大幅回落,尽管节假日期间以色列表示掌握有伊朗秘密核项目证据的消息推高原油大幅走强,但最终油价高位回调。从油价技术形态来看,高位压制情况逐步显现,预计市场后期对原油库存数据关注重心加大,注意油价技术回调可能,暂看65美元回调支撑位。五一期间CBOT市场走强,美国财长表态巴西大豆无法从根本上代替美国向中国出口的消息推高农产品价格,该发言尽管有些“自说自话”的意味,但CBOT市场强势反映该消息刺激。国内五一长假的休市使得与外盘走势契合度减弱,今日开盘后注意国内商品对外盘祖师的跟随力度。整体国内商品气氛暂不悲观过分悲观,周四周五美国财长的访华贸易谈判将成为本周市场关注重心,需密切注意消息动态对市场心态的指引。http://www.njqihuo.com



国际期货市场数据:哪里可以查到历年原油价格、原油期货价格、美元指数的历史数据?

英文的一些网站,比如Yahoo,有比较全的市场数据,但是是英文,而不那么方便,国内访问很慢。数据基本不能下载。

有知乎网友已经回答了一些英文的资料,我这里回答一下纯中文的。在这里介绍一个实用的金融数据网站,英文名称Investing,中文品牌叫英为财情(https://cn.investing.com/)。

这个网站的数据很全,涵盖了全球金融市场的数据,包括货币、股票、商品、基金、虚拟币等等。

最好的一点是,都拥有历史的数据,还支持Excel格式的下载!

针对题主的问题,先要说明一下,“原油”并不是一个准确的概念,如果你写论文,可以具体说明“WTI原油”或“布伦特原油”。

国际原油市场定价,都是以世界各主要产油区的标准油为基准。比如在纽约期交所,其原油期货就是以美国西得克萨斯出产的“中间基原油(WTI)”为基准油,所有在美国生产或销往美国的原油,在计价时都以轻质低硫的WTI作为基准油。

国际市场原油交易有3种基准价格,即美国纽约商品交易所轻质低硫原油(俗称WTI原油)价格、英国伦敦国际石油交易所北海布伦特原油(俗称布伦特原油)价格和阿联酋迪拜原油价格。前2者最常用。上述3种基准油价均分为现货价格和期货价格,其中大致下一个月交货的期货价格因其交易量大而最具参考价值。

下面是题主需要的,我搜索到的数据:

WTI原油期货历史数据:https://cn.investing.com/commodities/crude-oil-historical-data

WTI原油现货历史数据:https://cn.investing.com/currencies/wti-usd-historical-data

布伦特原油期货历史数据:https://cn.investing.com/commodities/brent-oil

布伦特原油现货历史数据:https://cn.investing.com/currencies/xbr-usd

美元指数历史数据:https://cn.investing.com/indices/usdollar-historical-data

期货市场的“丛林法则”

MIT金融业工程实验室罗闻全教授明确提出过“适应性市场假设”,他觉得市场如同1个生态体系,会像自然界相同慢慢超进化。这般,金融市场一样存有“丛林法则”。而大自然中出色猎手的猎捕方法,也一样能够适用于期货的交易。

速率制胜

大自然中以速率制胜的猎捕大神许多,比较典型性的就是说猎豹。在锁住猎食后,猎豹会潜伏下来挨近,当进到合理捕猎间距以后,它动若雷霆,快速捕猎。猎豹捕猎猎食的较大优点取决于速率非常快,由于其体力不足,因此在超进化中猎豹的身型产生流线形,乃至是飞奔中腹部中的气体都可以缩小产生驱动力。

在期货方式中,高频交易类似猎豹猎取食材,即根据速率制胜。如果电子计算机鉴别出合乎交易核心理念的市场行情,就马上全自动瞄准,并迅速捕获盈利。但是,如同猎豹较小的身型限定其只有捕猎较小的猎食相同,高频交易由于其迅速交易量的特性也限定其每次的提交订单总数,因此高频交易的资产规模不容易挺大。

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一击必出

动之极境则为静,有借助速率制胜的猎手,也是借助细心制胜的猎手,典型性者则为鄂鱼。在非洲草原上,角马在迁移全过程中免不了渡河,而在渡河以前会挑选比较安全性的地区。这时鄂鱼静静的漂在水面,远看彻底就是说一条根腐烂的木材。在细心等候角马相继进到何种以后,鄂鱼会向邻近身旁的角马忽然启动攻击,出乎意料,一击致命性。

这类猎捕方式与趋势跟踪相近。长期趋势市场行情的产生必须必须的時间,投资者仔细观察销售市场的趋势,收集基本信息来确定长期趋势市场行情的创立。而如果长期趋势市场行情足以确定,投资者便刚开始重仓交易,得到比较令人震惊的盈利。虽然趋势跟踪看没错市场行情能够得到较高盈利,但针对市场行情的等候则必须充足的细心,因而有些人1年做一两笔趋势跟踪就充足了。

掩藏诱敌

大自然乏伪装大师,也是许多“垂钓”大神。枯叶龟为这种水栖龟,但是游水工作能力不足,攻坚愚钝迟缓。以便捕获灵便的鱼儿,枯叶龟会张开嘴巴,将粉红色的嘴巴抬起,嘴巴仿真模拟成鱼儿喜欢的某类蠕虫的稚虫,不断晃动。当贪嘴的小鱼游回来一享美味可口的那时候,枯叶龟会猛地将嘴唇闭上,吞噬掉鱼儿。

这类“做局”的方法在商品期货中也比较普遍,业界通常称之为“诱多”或是“诱空”。当市场行情顺着发展趋势圆满离开了过段时间以后,忽然持续几日反方向运作,且力度很大,因此非常部分投资者好像发觉了交易的机遇,竞相反方向实际操作,而更是她们的趁势交易,协助“做局”资产轻轻松松保持以更小的成本费得到更大盈利的目地。

聚而歼之

大自然中独挡一面的捕猎者较多,但也不无人群猎捕的物种。老虎狮子虽是“山间之王”,但一头老虎狮子碰到一大群狼,输赢则难以预测。在非洲草原上,独挡一面的猎豹受制于身体素质,只有猎捕和自身类似大的羚羊,但一群群的小狮子却能够捕猎比自身大许多的黄牛。当狮群瞄准后,会优先踩点伏击,随后一头小狮子去追求猎食,而当这只小狮子体力透支的那时候,一定会有另一个一头小狮子接力。人群协作通常胜点更大。

一样,在期货中,个人投资者就算还有工作能力,也会受制于本人的认知能力、分辨、心理状态、生理学等多方面危害,在必须情景下出差错乃至做出错误。而针对1个交易精英团队来讲,科学研究、交易、风险控制等层面,各尽其责,相互配合,就算有出错也非常容易发觉而且快速填补。

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