期货mid（期货棉花实时行情）

【点宽专栏】期货多因子（二）——各因子描述

一、报告简介

上期我们对于期货多因子的逻辑和用途进行了小结，我们构建期货多因子是为了刻画期货的特征，从而用于机器学习。上期我们探究了动量因子，本篇报告将把更多的因子特征呈现出来。

二、因子研究 ***

上期我们对于因子溢价构建 *** 进行了简介，本文采用同样 *** ，每天换仓，构建因子多空组合。对于多空组合收益率，我们采用总收益、年化收益、年化波动、夏普比率、更大回撤、收益回撤比、Hurst指数、5,10,20,60,120日方差比率检验来衡量。

其中，Hurst指数（见中信建投Hurst报告）以及方差比率检验（Lo, MacKinley(1988)文章）是用于刻画因子是否具有趋势性。如果因子不是随机游走，具备短期趋势，那么我们可以根据这些特征来预测未来商品指数强弱，择时构建溢价。

因子溢价构建

function [p1,p2] = factorPremium(factorMat,retMat,order)

%% 参数说明

% factorMat：因子矩阵

% retMat：收益率矩阵

% order：true/false，正序或反序

% 返还30%多空和50%多空

%%

[tradeDate,~] = size(retMat);

p1 = nan(tradeDate,1);

p2 = nan(tradeDate,1);

for i=1:tradeDate

factor = factorMat(i,:);

ret = retMat(i,:);

d = quantile(factor,0.3);

u = quantile(factor,0.7);

short = mean(ret((factor=d)(~isnan(factor))));

long = mean(ret((factor=u)(~isnan(factor))));

if order

p1(i,1) 

= long-short;

else

p1(i,1) = short-long;

end;

d = quantile(factor,0.5);

u = quantile(factor,0.5);

short = mean(ret((factor=d)(~isnan(factor))));

long = mean(ret((factor=u)(~isnan(factor))));

if order

p2(i,1) 

= long-short;

else

p2(i,1) = short-long;

end

end

p1 = ret2tick(p1);

p2 = ret2tick(p2);

figure

plot([p1,p2])

legend('3-7','5-5')

xlim([1,tradeDate])

end

因子评价

function record = factorEvaluation(retIndex)

record = zeros(1,10);

n = length(retIndex);

retPer = tick2ret(retIndex);

record(1) = retIndex(end)-1; % 总收益

record(2) = retIndex(end)^(252/n)-1; % 年化收益

record(3) = std(retPer)*sqrt(252); % 年化波动

record(4) = record(2)/record(3); % 年化夏普

record(5) = mdd(retIndex); % 更大回撤

record(6) = record(2)/record(5); % 收益更大回撤比

mid = HurstCompute(retPer(2:end)); % Hust指数

record(7) = mid(1);

[~,~,record(8)] = vrt_full(tick2ret(retIndex),5); % 方差比率检验5日

[~,~,record(9)] = vrt_full(tick2ret(retIndex),10); % 方差比率检验10日

[~,~,record(10)] = vrt_full(tick2ret(retIndex),20); % 方差比率检验20日

[~,~,record(11)] = vrt_full(tick2ret(retIndex),60); % 方差比率检验60日

[~,~,record(12)] = vrt_full(tick2ret(retIndex),120); % 方差比率检验120日

end

三、各类因子评价

（1）动量因子

这里动量因子是衡量现在价格与均线价格偏离程度，即商品趋势性衡量，上期报告已有较为充分的描述，公式为：

图1：20日趋势动量因子

（2）时间序列动量因子

时间序列动量因子与动量因子稍有区别，为过去N日商品总收益率，其衡量的是总趋势性，而非短期偏离均线的趋势，运用也较多。当某些技术指标被广泛接受时，会产生自我实现的预期。表现较好的时间序列动量因子有60日和120日。

图2：60日时间序列动量因子

图3：120日时间序列动量因子

（ 3）偏度因子

偏度因子能够衡量商品期货的强弱程度，因为大单拉动趋势，小单反向操作时，会产生较高的偏度，因此偏度能够较好的捕捉人们交易行为，此外，偏度因子还代表着商品期货的博彩性质，偏度大的商品期货吸引更多资金前来对赌。我们采用的是过去N日收益率偏度来衡量，其中表现较好的为10日、20日、60日偏度因子。

图4：10日偏度因子

图5：20日偏度因子

图6：60日偏度因子

（4）其他因子

我们还总结了其他一些因子，包括流动性因子、资金流向因子、振幅因子、基差因子。

图7：流 动性因子

图8：资金流向因子

图9：振幅因子

图10：基差因子

四、综合评价

下面是各因子溢价的表现，同时我们还用Hurst指数和方差比率检验的t值来衡量因子趋势的筛检情况。大部分因子的短期趋势都较为明显，如果小资金操作，可以考虑每5天或者10天就重新学习一下特征，构建组合，从而降低回撤。

表1：各因子表现汇总

表2：因子趋势性衰减与Hurst指数

MID 和 UMPC有多大区别？

mid和umpc纯粹是两家公司提出的两个不同概念而已，实际上都是同样的东西（就目前看来除了诺基亚internet table设备是mid而不是umpc外因为它是用arm处理器）它们都使用x86指令的处理器因此都可以运行window xp非要说实际区别大概是预装的系统mid一般用linux而umpc用电脑上的标准window。

期货盘面的MID什么意思

您这张截图显示的是布林线指标，MID是布林线中轨（白线），TOP是布林线上轨（黄线），BOTTOM是布林线下轨（紫红色）。

股市k线mid什么意思了

Md是中值，middle 的缩写，也就中价位的意思。

看股票K线是很常见的一种炒股手段。股市变化多端，要想找一些“规律”我们可以利用K线，才能更好地指导投资决策，攫取收益。

从K线上能看出哪些信息，下面来教大家，教伙伴们从哪里入手去分析它。

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一、 股票K线是什么意思？

K线图也叫蜡烛图、日本线、阴阳线等，我们常将它称呼为K线，它本来是要用来表现米价每天的变化的，后来在股票、期货、期权等证券市场也能看到它的身影。

K线是一条柱状的线条，由影线和实体组成。影线在实体上方的部分叫上影线，下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。

Ps：影线代表的是当天交易的更高和更低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。

其中红色、白色柱体或者黑框空心都可用来表示阳线，而阴线则用绿色、黑色或者蓝色实柱体表示。

另外，我们还会见到“十字线”，就是实体部分变成了一条线。

其实十字线特别简单，其实就是收盘的价格和开盘时一样。

只要深入理解了K线，我们轻而易举可以发现买卖点（对于股市方面，虽然说是没有办法知道具体的事情，但是K线有一定指导的意义的），对于新手来说是更好操纵的。

在这我要给大家警醒一下，K线分析比较复杂，若是刚刚炒股的你还不了解K线，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。

比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种 *** 来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

接下来我就给大家讲几个对于K线进行分析的小妙招，让你尽快入门。

二、怎么用股票K线进行技术分析？

1、实体线为阴线

这时候要看股票成交量怎么样，如果成交量不大，说明股价可能会短期下降；如果出现成交量很大的情况，股价肯定要长期下跌了。

2、实体线为阳线

实体线为阳线就表示股价上涨空间更大，至于是否是长期上涨，还是需要结合一些其他指标进行判断。

比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

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