为了方便用户更好的获取量化数据，迈云在互相关模型添加理论价以及偏离值。具体使用如下：

_PC电脑版

如果通过PC电脑浏览迈云，当鼠标移动到某天的时候，会弹出提示框显示那天的数据。如上图

日期：2019年07月30日

合约一：CME-CU-U19（CME毛棕油19年9月合约），509.50（当天结算价），498.36（理论价），11.14（偏离值），2.19%（偏离值%）

合约二：DCE-P-U19（大商所棕油19年9月合约），4360（当天结算价），4462.08（理论价），-102.08（偏离值)，-2.34%（偏离值%）

理论值是根据互相关模型里的另一个合约价格计算得出的。在本案例中，CME毛棕油19年9月合约的理论值是根据大商所棕榈油19年9月合约同一天价格计算得出。同理，大商所棕榈油19年9月合约的理论价是根据CME毛棕油19年9月合约同一天价格计算得出。

如果使用手机网页浏览，通过手指触屏，同样会弹出相同的提示框。

迈云团队希望新的小功能让用户使用变得更加方便有效。

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案例背景：

某小型交易团队，管理2个期货账户，一个期货账户在经纪商KGI Singapore，另外一个在经纪商CIMB Singapore. 团队不光需要分别计算各自期货账户的盈亏以及风险，还需要计算2个期货账户汇总后的头寸盈亏和风险。同时每天需要向相关的人士（包括交易员，风控，结算以及投资者）提供交易账册头寸报告。

执行挑战：

1. 统一的交易账册报告：需要人工维护三份头寸管理excel spreadsheet，两个期货账户和一个汇总账户，效率低下。

2. 每日头寸汇总：汇总3个交易账册的成交明细,头寸详细，盈亏详细等。在汇总过程中，需要大量的手工数据输入，效率低下，同时需要消耗大量的时间并且容易出错。

3. 交易账册头寸报告视觉化：视觉化的需求增加了报告制作难度，并且不方便分享。

4. VaR值计算：VaR值已经是每个交易投资公司风控部门的必需参数，计算VaR除了需要头寸信息和VaR值计算公式（编程要求），还需要每天更新合约的价格历史数据，工作量巨大。

5. 高效的分享仪表盘：大多数情况是通过截图邮件形式分享，并非最佳方案。

迈云解决方案：

交易账册创建

首先在Portfolio页面，快速创建3个交易账册。KGI JW-384A对应KGI Singapore 期货账户，CIMB对应CIMB Singapore 期货账户，Total交易账册为总汇交易账册。通过简单鼠标拖拉操作，把KGI JW-384A和CIMB放在Total 交易账册下面。只需5分钟，公司的交易账册就创建好了。

成交明细捕捉

创建好交易账册后，后台执行人员只需每天把KGI Singapore 和 CIMB Singapore 期货账户每日结算单(csv) 上传到迈云，捕捉每日成交明细，选择交易账册，分配成交明细，提交即可。在完成更新2个期货账户更新的同时，汇总Total交易账册也完成了更新。

如果用户有交易中国期货市场，可以通过CTP接口实现成交明细捕捉，支持多期货账户和多期货公司对接。

头寸管理报表

在完成交易账册和成交明细捕捉后，就可以在迈云的Dashboard页面创建自己的仪表盘，比如 Portfolio Grid 查询每个交易账册的盈亏详细以及VaR值，比如Position Matrix 查询每个交易账册的仓位头寸等。

一个美观可视觉化的仪表盘创建完毕，剩下的工作只需每天花上1分钟的时间，捕捉成交明细即可自动更新交易账册头寸报告。

*报表分享（即将推出）

点击“分享”按键，生成仪表盘分享链接，同时也可以添加密码保护，分享仪表盘里的交易账册头寸报告。

使用迈云后，之前每天需要花上2小时的工作流程，简化到每天只需2-5分钟的操作，大大提高了工作效率和减少操作失误风险。同时方便快捷的分享功能使得信息更加透明，让每个相关人士可以快速了解交易账册头寸信息，更好控制风险。

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Cross Correlation

互相关模型：

关于互相关模型在投资界的应用，相信在网上已经有许多的介绍。这里我们通过互相关模型以及历史数据，自动计算两种产品价格变化比值，使其历史价格走势最佳重合，量化产品之间的相关性以及直观显示一个产品相对另外一个产品的相对估值。通过互相关模型，用户可以应用在套利交易，价格走势预测等量化分析。

Correlation Matrix

相关系数矩阵：

相关系数矩阵直观显示交易组合里的每个开仓头寸产品之间的相关性系数，评估头寸的市场波动共振风险。

Customised Index

自定义指数：

支持2个及2个以上的产品组合，通过自定义的计算公式产生自己的指数。比如生产钢厂利润指数，能源裂解差指数，农产品压榨指数等。

Forward Curve

远期曲线：

通过远期曲线图形，可以直观了解期货产品的远期曲线结构，以及近期远期曲线的变化情况。对远期曲线的升贴水了如指掌。

Forward Curve Table

远期曲线表：

远期曲线通过图形直观展示了升贴水结构图，而远期曲线表量化换月价差和百分比。直接告知用户其产品的换月成本或者利润。

Portfolio Allocation

交易组合分配：

通过交易组合分配模型可以算出交易组合里每个产品头寸之间的比重。

Portfolio Grid

交易账户盈亏表

不论有多少不同的交易组合账户，交易账户盈亏表都可以快速展示交易组合账户的盈亏情况和VaR值，成为管理层以及风控部门的最爱。

Position Matrix

仓位矩阵

合约年月和产品组成的二维矩阵展示交易组合头寸详细。

Value at Risk (VaR)

受险价值模型：

VaR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。目前VaR值被金融机构广泛应用来评估交易组合风险。

Regression

线性回归模型：

线性回归模型是最基础最简单的量化模型。因为简单，被行业广泛应用。

Seasonal Analysis

季节性分析模型

很多产品都具有季节性波动属性，比如能源，农产品，软商品等。通过历史同期价格走势分析，评估以及预测当前价格走势。

Spread Analysis

价差分析：

价差分析模型可以全面支持同产品跨月价差分析以及不同产品之间自定义价差分析。

迈云正在努力搭建更多量化模型供用户使用，我们会及时向大家更新以及介绍最新模型，敬请期待！

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摘要：

通过迈云里的互相关模型图形 (Cross-Correlation)，可以直观发现套利交易机会，计算各自合约合理价以及手数配对，基于价格回归理论，进行套利交易。关于互相关模型参数设置，可以参考Cross Correlation Model 。下面通过白糖vs咖啡的案例讲解套利交易：

案例：ICE-白糖11-1910合约 vs ICE-咖啡-1909合约

第一步：计算合理价：

在26/04/2019这天，通过上面互相关模型图形，我们可以得出：

相对ICE-咖啡-1909合约的结算价，ICE-白糖11-1910合约的合理价 = 12.1

同理，ICE-咖啡-1909合约的合理价 = 109.85。

结论：白糖结算价比合理价偏高0.89 (6.85%)，咖啡结算价比合理价偏低-13.35 (-13.83%)

合理价计算公式：

白糖合理价 = （咖啡结算价 - 咖啡最低价）/ Ratio +白糖最低价 = (96.5-80)/15+11 = 12.1

咖啡合理价 = （白糖结算价 - 白糖最低价）* Ratio +咖啡最低价 = (12.99-11)*15+80 = 109.85

第二步：套利合约手数匹配：

• 计算两个合约价格跳动的比例Ratio = (白糖最高价 - 白糖最低价）/ (咖啡最高价 - 咖啡最低价) = 8 / 120 = 1 / 15: 白糖合约价格波动1点相等于咖啡合约价格波动15点。

• 白糖合约手数 X 0.01 X 112,000 (ICE白糖合约大小) = 咖啡合约手数 X 0.15 X 37,500 (ICE咖啡合约大小) 。白糖合约手数 X 1 = 咖啡合约手数 X 5 (5.022)

  • 0.15 = 0.01 X Ratio = 0.15

结论：1手咖啡合约 对应 5手白糖合约 进行套利交易

第三步：交易执行步骤：

通过2个月的时间，此次套利交易获利 US$6,269

_{*假设26/04/2019当天开仓在各自的结算价12.99 和 96.50；}

_{*假设10/07/2019当天平仓在各自的结算价12.50 和 105.90；}

_{*关于交易执行这块，可以通过一些市场的套利交易软件进行自动化交易，比如: Tradex 瑞丰综合平台(MT), 有效的执行套利交易。}

总结：

1. 相互关系数绝对值越大，表示两个合约价格的相关性越高；

2. 通过相互关模型可以计算两个合约各自的合理价；

3. 通过相互关模型可以计算两个合约价格的Ratio；

4. 计算两个合约套利交易的手数匹配。

免责声明：

本文稿中的信息由迈孚智慧团队编制，仅用于一般用途。迈孚智慧虽已尽最大努力确保本文稿内信息之准确性，但对任何错误或遗漏概不承 担任何责任。所有示例均为假设场景，仅用于解释说明，不应视为投资建议或实际市场经验成果。

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