期货市场资金动向分析

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1、期末论文宫政学2014113749冯凯歌2014113750周文杜2014113762期货市场资金动向分析摘要木文通过建立冋归方程，对豆粕一期货市场上的期货公司活跃情况进行分析，并11对持仓变化和价格变动关系进行定量分析，得到一元回归方程。在此基础上，为了更加真实反映实际情况，又增加了成交量的变化，从而建立起二元回归方程，对豆粕一期货价格变动进行进一步研究，最后得到结果。笫一问中，由于期货市场受时间影响波动情况比较大，所以直接刻画公司活跃情况会出现较大误差，所以为了消除市场变动的影响，首次引入当天公司活跃这个概念，然后通过统计公司活跃天数在总的交易天数内的比例來引出

2、活跃公司，而这个比例可以根据不同情况而定，在此，我们采用0.5作为活跃公司与一般的公司的区分线，通过数据处理，我们最后得到39家活跃公司，并且其屮鲁证期货、中国国际、浙江永安、上海中期、天琪期货这五个期货公司分列活跃公司前五名。利用得到的活跃值，通过活跃值对活跃公司进行分类，最后利用SPSS聚类分析得到结果。通过结果可知，活跃公司被分为4大类，聚类中心为：0.5418,0.8215,0.9575,0.682O由聚类中心可知,第三类为最活跃的公司类,包括浙商期货、浙江永安、上海中期、鲁证期货、天琪期货、屮国国际。最可能有联手操作行为。第二问，考虑到数据非常大，并且活跃

3、公司对于豆粕一期货总的持仓量和价格变化影响关系非常大，所以我们利用豆粕一期货总的持仓量和价格变化作为进行分析的数据，通过建立一元回归方程，分析持仓变化与价格变动的关系，最后得到结果为y=73.158兀+583.658通过建立二元回归方程，分析持仓和成交量的变化与价格变动的关系，最后得到结果为y=5.49057E-06西+0.000233x2+1.029937本题的评价，第一问对于评价公司的活跃情况，可以综合考虑交易量与交易的频繁情况。而建立冋归方程来分析成交量的变化与价格变化的关系，其误差非常大，别且这种规律一般来说都是没有良好的解析形式的，所以可以考虑利用神经网络

4、、遗传等人工智能的模型进行分析。关键词：聚类分析一元冋归多元冋归一、问题重述第一问，试分析那些公司为交易活跃公司，这些公司中有没有联手操作的行为？第二问，主力资金在进行期货交易时通常可以划分为建仓期、拉升期与出货期。主力资金的建仓是不是能预示趋势的改变？也就是说主力资金做多能导致上涨行情而做空能导致下跌行情？试给出建仓的一般周期长度。二、模型的假设【1】假设所给的数据都是真实且没冇错误【2】假设豆粕一期货交易市场上所给的180个公司为前180个交易量大的公司[3]假设公司交易天数按照所给数据计算，未列出的数据按照没有交易算三、符号说明竹表示总的期货交易量；ti表示第

5、i个公司有交易量的天数；q表示第2•个公司第丿•天的期货交易量；色表示第i个公司第丿•天的当天期货市场活跃度指数；匂表示第，个公司第丿天的当天公司间比较活跃度指数；心表示第2•个公司第丿天的当天活跃；”表示第d个公司活跃；四、问题分析第一问需要对公司的活跃情况进行分析，但是何为公司的活跃，这在现冇的文献中没有这个概念，所以这就需要我们对公司的活跃定下一个评价的标准，考虑到公司的活跃也就意味着公司在期货交易期间成交量非常大，所以我们利用成交量这个指标对公司活跃度进行刻画。由于经过简单的数据散点图发现，豆粕一期货交易在某些时间段非常活跃，但是乂在某些时间段出现了低迷情况

6、，这应该就是市场在某些年非常旺盛，而在某些年就显得非常的低迷，所以评价一个公司的活跃就不能用同一个标准，而应该考虑当天活跃的情况。对于每家公司活跃度指数的刻慚，利用公司当天的成交量比上当天总的豆粕一期货的交易量，可以得出每家公司当天的活跃度指数。但是由于这样的活跃度指数数值太小，所以我们将活跃度指数修改为单个公司的活跃度指数比上总的180个公司的活跃度指数的平均数，所以如果活跃度指数高于1,也就是意味着该公司的活跃度超过180个公司的平均数，所以就定义为当天的活跃公司。最后定义总的活跃指数为公司活跃天数与交易的天数的比值，数值大于0.5的就是为活跃公司。然后对活跃公

7、司进行分类，我们已经将活跃公司筛选了出来，而且我们也得到了各公司总的活跃指数，利用这个数据，将活跃公司进行逐步分类，最后确定公司联手操作的可能性。笫二问对成交活跃公司的持仓变化与价格变动的关系，考虑到数据非常大，并冃活跃公司对于豆粕一期货总的持仓量和价格变化影响关系非常大，所以我们利用豆粕一期货总的持仓量和价格变化作为进行分析的数据，建立回归模型。同样分析持仓量和成交量的变化对价格的影响分析，同样建立回归模型。五、模型的建立与求解定义：某公司当天期货市场活跃度指数：某公司当天的成交量与当天豆粕一期货总的成交量的比值某公司当天公司间比较活跃度指数：某公司当天期货市