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怎么用Python下载并分析期货持仓数据

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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。

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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'.

怎么用Python下载并分析期货持仓数据

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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。

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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。

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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。

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文章标题:怎么用Python下载并分析期货持仓数据
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