C16033大宗商品期货数据库模型
文华财经商品期货基本交易模型
文华财经商品期货基本交易模型Document number【SA80SAB-SAA9SYT-SAATC-SA6UT-SA18】一、内盘案例二、外盘案例三、经济数据、突发事件案例一、内盘案例模型一：棕榈油周线基本面模型NN:=BARSLAST(DATE<>REF(DATE,1))+1;RZC:=SUM(OPI,NN)-REF(SUM(OPI,NN),NN);RZC1:=STD(RZC,5);AA..GETBASEINFO(32);GETBASEINFO(84);GETBASEINFO(253);GETBASEINFO(220) ;GETBASEINFO(221);模型二：棉花日线基本面模型AA:=GETBASEINFO(230);模型五：郑棉主连日线案例加载合约：郑棉主连周期：日线信号计算起始时间：2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN;NUM3:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(286))),1)+1; S5:=GETBASEINFO(286)>REF(GETBASEINFO(286),NUM3);B5:=GETBASEINFO(286)<REF(GETBASEINFO(286),NUM3);NUM5:=REF(BARSLASTCOUNT(ISNULL(GETBASEINFO(230))),1)+1; JC:=GETBASEINFO(230)-C;二、外盘案例模型六：COMEX铜指日线案例加载合约：COMEX铜指周期：日线信号计算起始时间：2014年1月1日至今沉淀资金:=OPI*C*UNIT*MARGIN,COLORMAGENTA;CX:=ABS(GETBASEINFO(235)-REF(GETBASEINFO(235),29))/(HHV(GETBASEINFO(235),30)-LLV(GETBASEINFO(235),30))*100;JC:=GETBASEINFO(235)-C;模型七：马盘棕榈油周线基本面模型AA:=GETBASEINFO(32);模型九：COMEX黄金一小时线单一突发事件函数模型A1..GETEVENT(404,1);GETEVENT(405,1);GETEVENT(396,1);GETEVENT(406,1);G ETEVENT(407,1);//欧元降息利多黄金GETEVENT(407,1)||GETEVENT(396,1)||GETEVENT(405,1)&&SCALE>&&DUALVOLUME ('M')>0,BK;C<BKPRICE-25*MINPRICE1||C>BKPRICE+80*MINPRICE1,SP;GETEVENT(407,1)||GETEVENT(404,1)&&SCALE<&&DUALVOLUME('M')<0,SK;C>SKPRICE+25*MINPRICE1||C<SKPRICE-80*MINPRICE1,BP;AUTOFILTER;SETDEALPERCENT(70);交易思路：当盘中出现欧元降息，金矿罢工，美元降息时，对黄金价格产生影响，同时在短时间出现增仓上行，此时多单进场；当盘中出现欧元加息，美元加息时，对黄金价格产生影响，同时在短时间出现增仓下行，此时空单进场；多单平仓条件，价格低于开仓价格25个最小变动价位止损；价格高于开仓价格80个价位止盈；空单平仓条件，价格高于开仓价格25个最小变动价位止损；价格低于开仓价格80个价位止盈；交易特点：优点：对突发事件开仓和平仓反应较快，通过市场突发事件，盘中仓位变化和市场情绪来引导交易，短周期模型，胜率较高，盈亏比正常，风险相对可控。
C16033 大宗商品期货数据库模型 90分
一、单项选择题1.对于商品期货，资金推动型和现货引导型行情波动的区别在于（）。
A.资金推动型的行情需要持仓量的配合，现货引导型的行情则不需要B.资金推动型的行情不需要持仓量的配合，现货引导型行情也不需要C.资金推动型的行情不需要持仓量的配合，现货引导型行情则需要D.资金推动型和现货引导型行情都需要持仓量的配合描述：期货交易量、持仓数据库您的答案：A题目分数：10此题得分：10.02.决定大宗商品需求的宏观经济政策是（）。
A.利率政策B.信贷政策C.投资政策D.税收政策描述：宏观经济和数据分析您的答案：D题目分数：10此题得分：0.0二、多项选择题3.下列选项属于财政政策的有（）。
A.信贷政策B.投资政策C.税收政策D.利率政策描述：宏观经济和数据分析您的答案：A,D题目分数：10此题得分：0.04.下列关于期货交易量、持仓量的特征说法正确的有（）。
A.中长期走势中持仓量增减与牛熊趋势没有必然联系B.价格涨跌过度后，容易出现持仓量的急剧增加C.现货保盘较重的品种，急速增仓经常会形成行情顶部D.投资资金参与度高的品种，更容易产生资金推动型的行情描述：期货交易量、持仓数据库您的答案：C,D,A,B题目分数：10此题得分：10.05.下列选项属于货币政策工具的有（）。
A.利率B.财政赤字C.法定存款准备金率D.公开市场操作描述：宏观经济和数据分析您的答案：A,C,D题目分数：10此题得分：10.06.以贸易数据库分析模型为例，可从（）几个分析模块按不同权重构建贸易数据库分析模型。
A.宏观及货币政策B.产业链C.相关行业D.技术分析描述：数据库模型您的答案：D,C,B,A题目分数：10此题得分：10.07.商品期货投资中，可在不同类别的数据库基础上构建数据模型驱动和支撑策略，如（）。
A.宏观驱动和宏观套利策略B.产业驱动和产业套利策略C.物流驱动和套利策略D.指数化策略E.技术和量化策略描述：数据库模型您的答案：B,A,D,C,E题目分数：10此题得分：10.0三、判断题8.商品期货中长期走势中持仓量增减与牛熊趋势没有必然联系。
基于“1+3+N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用
基于“1+3+ N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用摘要：证券和期货业是一个具有高度信息化、高技术含量、高知识积累需求的行业。
从客观上讲，目前的行业已经在一定程度上建立起了一定的数据生态系统，但是还没有一个能够对整个生态系统进行系统的管理与运行。
数据模型成果是行业数据资产的一种，它可以用来构建行业的知识数据库、知识网络，从而为工业企业的数据生态系统的构建与运行提供支持。
本文论述了证券期货业数据模型成果及应用，将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，为数据模型服务证券期货行业信息化建设高质量发展提供了丰富的理论与实践支持。
关键词：证券交易; 集中清算管理系统; 数据模型１引言自从2015年开始关于证券期货业数据模型的项目就陆续开始了，将近60多家机构参加，大约共有二百余人参与，这是一项在证券期货业中的重大信息化项目。
关于其标准方面的理论也逐渐规范，2019年11月发布了《证券期货业数据模型第1部分：抽象模型设计方法》（JR/T 0176.1—2019），其第2-4部分目前正面向业界征求意见和送审中。
在2020年证券期货行业数据模型成果荣获“一等奖”。
《证券期货业数据模型建设的理论与实践》的配套图书发行后的市场反应热烈。
在产业数据生态经营中，证券期货业数据模型的成果发挥着重要的作用[1]。
2 数据模型知识成果数据模型知识成果的主要内容包括四个方面：方法论、数据模型、业务逻辑副产品、管理平台[2]。
四个方面相互联系，组成了一个该行业的数据知识库。
同时数据模型也是证券和期货行业信息化的一个重要成果。
2.1数据模型方法论该部分是将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，在行业数据治理中它的体系、架构、方法、模式等方面都是比较新颖的。
（证券期货业数据模型见图1）图1证券期货业数据模型总体架构图2.2数据模型该部分由抽象和逻辑模型两部分构成。
金融市场中大宗商品价格预测模型研究与优化
金融市场中大宗商品价格预测模型研究与优化近年来，金融市场中大宗商品价格的波动引起了广泛的关注和关心。
大宗商品价格的变动对各行业和经济体都有重要的影响，因此对大宗商品价格的预测成为了金融市场中的重要课题。
本文将对金融市场中大宗商品价格预测模型的研究现状进行评估，并探讨如何优化这些模型。
大宗商品价格的预测模型可以分为两大类：基于传统方法的模型和基于机器学习方法的模型。
基于传统方法的模型通常使用统计和经济学的原理来预测大宗商品价格。
这类模型常用的方法包括时间序列分析、回归分析以及VAR模型。
时间序列分析是一种基于历史价格数据的方法，通过分析过去价格的波动情况来推测未来的走势。
回归分析则是基于相关因素与大宗商品价格之间的关系建立模型，通过输入相关因素的数据来预测未来价格。
VAR模型则是一种多变量时间序列模型，可以用来分析和预测多个变量之间的相互作用。
然而，传统方法的模型在大宗商品价格预测中存在一些限制。
首先，这些方法通常假设价格的变动是线性的，并且忽略了非线性因素的影响。
实际上，大宗商品价格的波动常常受到多种非线性因素的影响，例如供求关系、政治动荡和自然灾害等。
其次，这些方法往往忽略了大宗商品价格的长期趋势，而只注重短期价格波动的预测。
然而，大宗商品价格的长期趋势往往是由结构性因素决定的，例如经济周期和产量变化等。
为了克服传统方法的局限性，近年来基于机器学习的模型在大宗商品价格预测中得到了广泛应用。
机器学习是一种通过训练数据来学习和构建模型的方法，相比传统方法，机器学习模型可以更好地捕捉数据中的非线性关系，并对大量数据进行高效处理。
常用的机器学习方法包括支持向量机、决策树、随机森林和神经网络等。
这些机器学习方法在大宗商品价格预测中的应用具有很大的潜力。
例如，支持向量机可以通过学习历史价格数据来建立一个预测模型，并根据输入的因素进行预测。
决策树是一种通过构建决策树模型来进行预测的方法，可以将输入的数据分成不同的决策路径，并对未来价格进行预测。
C16035课后测验80分大宗商品期货产业链估值和相对估值(下)
C16035课后测验 80分一、单项选择题1. 根据标普高盛商品指数，各商品中与美元的负相关性最强的品种是（）。
A. 布伦特原油B. 玉米C. 育肥牛D. 铜描述：商品与美元走势关联您的答案：A题目分数：10此题得分：10.02. 下列资产中风险程度最高的是（）。
A. 共同基金B. 现货C. 信用交易D. 期货描述：虚拟资产风险程度您的答案：D题目分数：10此题得分：10.0二、多项选择题3. 商品期货间的相对估值包含哪几个主要要素？（）A. 效率估值B. 贴现率估值C. 产业评估D. 资源评估描述：商品期货间的相对估值您的答案：A,D题目分数：10此题得分：0.04. 国际投资有（）等方式。
A. 跨国公司进行的产业实物套利B. 金融市场上进行的国际股票、债券等组合投资C. 国际对冲基金的另类投资D. 国际外汇市场上进行的货币投资描述：国际投资您的答案：A,D,B,C题目分数：10此题得分：10.05. 对冲的主要内容包括（）等。
A. 股票配对交易B. 股指套利C. 融券对冲D. 外汇套利交易描述：风险对冲逻辑您的答案：C,B,D,A题目分数：10此题得分：10.06. 股指期货套利可分为（）等类别。
A. 期现套利B. 跨期套利C. 跨市套利D. 跨品种套利描述：期货套利分类您的答案：A,D题目分数：10此题得分：0.07. 商品价值链市场行业估值分析的手段主要有（）。
A. 产业估值B. 市场价值评估C. 大宗商品金融化流动性估值D. 市场交易情绪（择时分析）描述：行业估值分析方法您的答案：B,D,C,A题目分数：10此题得分：10.0三、判断题8. 对冲交易具有无风险、收益稳定的特点，但具有较高的交易专业性，需要制定金融方案。
（）描述：对冲交易特点您的答案：错误题目分数：10此题得分：10.09. 对金融资产的估值都有不确定性，其不确定性来自于有关的资产及其估值模型本身。
（）描述：估值的不确定性您的答案：正确题目分数：10此题得分：10.010. 根据美国金融市场的历史数据，市场处于横盘的概率最高。
基于仓储流水数据的大宗商品贸易商信用评估模型
基于仓储流水数据的大宗商品贸易商信用评估模型
廖望;蔡文学
【期刊名称】《统计理论与实践》
【年(卷),期】2022()4
【摘要】大宗商品贸易融资给贸易商带来了融资便利,但由于传统大宗商品贸易融资存在信息不对称,银行难以对贸易商的信用水平进行准确评估,存在一定的融资风险。
解决银企之间信息不对称,更加准确地评估贸易商的信用风险,不仅可以从贸易商固有的静态指标数据入手,还可以着眼于贸易商生产经营过程中产生的动态仓储流水数据。
基于仓储流水数据构建贸易商的动态信用评估模型,经仿真实验表明,此模型能够有效划分具有不同仓储流水特征的贸易商,并能根据流水特征动态调节贸易商的信用,从而为银行决策提供依据。
【总页数】6页(P64-69)
【作者】廖望;蔡文学
【作者单位】华南理工大学电子商务系
【正文语种】中文
【中图分类】F832.4
【相关文献】
1.国际大宗商品价格波动对中国通货膨胀的影响研究——基于混频数据模型的估计
2.全球流动性对国际大宗商品价格的影响——基于TVP-FAVAR模型和2000—2017年数据的实证分析
3.基于Lasso-Logistic模型的个人信用风险评估——来
自微贷网的数据分析4.基于集成信用度评估智能合约的安全数据共享模型5.基于银行流水数据的个人客户信用风险评估
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
高频农产品期货波动率和相关性预测——基于Realized Copula-DCC模型的视角
高频农产品期货波动率和相关性预测——基于RealizedCopula-DCC模型的视角黄雯;黄卓;王天一【期刊名称】《浙江社会科学》【年(卷),期】2013()5【摘要】本文构建了Realized Copula-DCC模型,整合Realized GARCH模型和Copula-DCC模型对农产品期货的波动率和动态相关性进行研究。
农产品期货不仅表现出波动聚类现象、偏斜和尖峰厚尾的特征,还呈现出非正态性。
基于Skewed-t分布的Realized GARCH模型比其他模型更好地刻画了农产品期货的波动率特征。
农产品期货的相关性呈现出动态变化,tCopula-DCC模型比其他时变Copula模型更好地反映了农产品期货相关性的动态演化过程。
【总页数】9页(P40-47)【关键词】Realized;Copula-DCC;Realized;GARCH;Copula;波动率;动态相关性【作者】黄雯;黄卓;王天一【作者单位】北京大学国家发展研究院;北京大学国家发展研究院中国经济研究中心;对外经贸大学金融学院【正文语种】中文【中图分类】F224;F323.7;F724.5【相关文献】1.利用高频数据预测沪深300指数波动率——基于Realized GARCH模型的实证研究 [J], 王天一;赵晓军;黄卓2.中国金属期货市场高频波动率预测模型比较研究 [J], 陈晓东3.沪深300波动率预测模型研究:基于中国股票和期货市场高频数据分析 [J], 李航;何枫4.期权的期货复制与套利策略研究\r——基于金融高频数据波动率预测视角 [J], 刘广应;向静;孔新兵5.高频波动率预测模型在期权波动率套利中的比较分析——基于50ETF金融高频数据 [J], 吴鸿超;刘美尧;包悦妍因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
期货交易中的交易模型
期货交易中的交易模型在期货交易市场中，交易者需要采用合适的交易模型来指导交易策略和决策，以期获得更好的交易结果。
本文将介绍几种常见的期货交易模型，并分析其特点和适用场景。
一、趋势交易模型趋势交易模型是一种基于市场趋势的交易方法。
它认为市场会沿着一定的趋势方向发展，交易者可以通过跟随趋势来获利。
趋势交易模型通常使用技术指标如移动平均线、相对强弱指标等来判断市场趋势的方向和力度。
当市场处于上升趋势时，交易者可以选择做多头交易；当市场处于下降趋势时，可以选择做空头交易。
趋势交易模型适用于市场较为明显的趋势情况下，但在震荡市或趋势不明显时效果不佳。
二、均值回归交易模型均值回归交易模型是一种基于市场价值回归至均值的交易策略。
它认为市场价格在短期内有可能偏离均值，且会向均值回归。
交易者可以根据价格的偏离程度来选择适时入场和出场。
常见的均值回归交易模型包括配对交易和统计套利。
配对交易是指通过寻找相关性较高的资产或合约，当其价差偏离历史均值时，做多差价；当价差回归均值时，平仓获利。
统计套利则是利用期货合约价格与其他相关金融指标之间的关系进行交易。
均值回归交易模型适用于震荡市或价格偏离明显的情况。
三、量化交易模型量化交易模型是基于数学和统计模型构建的交易系统。
它通过大量数据的分析和模型推演，自动进行交易决策和执行。
量化交易模型可以利用大量历史数据进行回测和优化，从而找到适合的交易策略。
它通常包括信号产生模型、风险管理模型和执行模型等。
信号产生模型根据市场行情和技术指标生成交易信号；风险管理模型根据策略的风险收益特征进行头寸和仓位的规划；执行模型则负责具体的交易执行和成本控制。
量化交易模型在需要大量数据和较高算力支持的情况下表现出色，适用于高频交易和大规模资金管理。
四、事件驱动交易模型事件驱动交易模型基于市场上发生的特定事件来进行交易。
这些事件可能是财经数据发布、重大事件公告或其他市场影响因素。
交易者可以根据对事件的分析和预测，制定相应的交易策略。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
一、单项选择题
1. 决定大宗商品需求的宏观经济政策是（）。
A. 利率政策
B. 信贷政策
C. 投资政策
D. 税收政策
描述：宏观经济和数据分析
您的答案：C
题目分数：10
此题得分：10.0
2. 下列不属于产业链数据的是（）。
A. 上游数据
B. 加工数据
C. 期货交易数据
D. 经销数据
描述：产业链数据库
您的答案：B
题目分数：10
此题得分：10.0
二、多项选择题
3. 下列选项属于财政政策的有（）。
A. 信贷政策
B. 投资政策
C. 税收政策
D. 利率政策
描述：宏观经济和数据分析
您的答案：D,A
题目分数：10
此题得分：0.0
4. 下列关于期货交易量、持仓量的特征说法正确的有（）。
A. 中长期走势中持仓量增减与牛熊趋势没有必然联系
B. 价格涨跌过度后，容易出现持仓量的急剧增加
C. 现货保盘较重的品种，急速增仓经常会形成行情顶部
D. 投资资金参与度高的品种，更容易产生资金推动型的行情
描述：期货交易量、持仓数据库
您的答案：B,D,C,A
题目分数：10
此题得分：10.0
5. 可交易金融资产信息可从（）等获得。
A. 银行间市场信息
B. 商品交易所信息
C. 场外交易场所信息
D. 证券交易所信息
描述：金融产业信息
您的答案：D,B,A,C
题目分数：10
此题得分：10.0
6. 大宗商品数据库主要包括（）。
A. 产业链数据库
B. 金融信息数据库
C. 贸易数据库
D. 固定信息点调查数据库
描述：大宗商品期货数据库
您的答案：D,C,A,B
题目分数：10
此题得分：10.0
7. 商品期货投资中，可在不同类别的数据库基础上构建数据模型驱动和支撑策略，如（）。
A. 宏观驱动和宏观套利策略
B. 产业驱动和产业套利策略
C. 物流驱动和套利策略
D. 指数化策略
E. 技术和量化策略
描述：数据库模型
您的答案：C,D,A,B,E
题目分数：10
此题得分：10.0
三、判断题
8. 在经济周期的不同阶段，商品期货与金融资产的相关性存在差
异。
（）
描述：商品投资情绪
您的答案：正确
题目分数：10
此题得分：10.0
9. 商品期货中长期走势中持仓量增减与牛熊趋势没有必然联系。
（）
描述：期货交易量、持仓数据库
您的答案：正确
题目分数：10
此题得分：10.0
10. 构建基本面投资数据库的主要目的是通过对影响基本经济关
系的信息进行考察，并根据这类信息分析判断市场均衡价格，从而进行投资。
（）
描述：基本面投资数据库
您的答案：正确
题目分数：10
此题得分：10.0
试卷总得分：90.0。