怎么用Python下载并分析期货持仓数据
本篇内容主要讲解“怎么用Python下载并分析期货持仓数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么用Python下载并分析期货持仓数据”吧!
网站建设哪家好，找成都创新互联！专注于网页设计、网站建设、微信开发、小程序制作、集团企业网站建设等服务项目。为回馈新老客户创新互联还提供了红河免费建站欢迎大家使用！
期货持仓报告
期货持仓报告，简称COT(Commitment of Traders)报告，记录机构投资者包括商业公司和对冲基金的期货持仓数据。由美国期货交易委员会(CFTC)公布，公布时间是每周五下午2点30分(美东时间)。
我们关注的是传统格式(Legacy Format)的COT报告，汇总了期货和期权的持仓数据。
传统格式的COT报告包含以下数据：
商业持仓(Commercial): 产品制造商/销售商的期货持仓，划分为多头和空头，用期货来对冲价格波动的风险。
非商业持仓(Noncommercial): 对冲基金，投行和大型个人玩家的期货持仓，划分为多头和空头，简称"投机性头寸"。
多头持仓(Long): 多头合约的数量。
空头持仓(Short): 空头合约的数量。
未平仓合约(Open Interest): 流通在外未交割的合约数量。
无需报备头寸(Non-reportable Position): 未达到CFTC要求的未平仓合约数量，指小玩家的持仓。
1. 准备数据
从Quandl下载COT报告。
Quandl是金融数据提供商，有大量的免费数据集可以使用，用户需要先申请API密钥。
为了方便用Python获取数据，先安装三方库'quandl'.
2. 投机性头寸
查看单个期货产品的非商业多头，空头和净头寸。
非商业期货净头寸 = 非商业期货多头 - 非商业期货空头。
3. 短期头寸变化
计算所有期货品种的投机性多头或空头的百分比增长，将最新一期的增长率做横向对比，观察短期市场情绪的变化。
4. COT指数
一个常用的衍生指标是COT指数，基于非商业期货多头和空头头寸，用于衡量市场情绪。
计算公式：$$ci_t = \frac{netpos_t - min(netpos)}{max(netpos) - min(netpos)}$$
$ci_t$是第t期的COT指数
$netpos_t$是第t期的非商业期货净头寸
$min(netpos)$是过去K期的非商业期货净头寸的最小值
$max(netpos)$是过去K期的非商业期货净头寸的最大值
COT指数的取值范围在$[0, 1]$，越接近0，看空情绪越强烈，越接近1，看涨情绪越强烈。
到此，相信大家对“怎么用Python下载并分析期货持仓数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
文章名称：怎么用Python下载并分析期货持仓数据
文章分享：http://shouzuofang.com/article/jhicds.html