Blog from September, 2019

当这个问题提出后，很多投资者第一反应是他们的表现是反向关系。但这是事实吗？债券价格上涨时股市是否真的下跌？或者债券价格下跌时股市是否真的上涨？

在观察这两种市场之间的短期关系时，股票价格和债券价格之间确实存在着相反的关系。然而，在考虑长期关系时，它可能被证明是一个不同的逻辑。

为了证明这点，我们通过使用迈云提供的互相关 模型，我们将过去20年里美国道琼斯指数E-Mini期货价格与CBOT美国30年期国债的期货价格走势进行分析。

从上图中可以明显看出，两种市场表现实际上证明历史上彼此具有的强正相关（r = 72.84％）。

事实上，这两者往往在短期内朝着相反的方向发展，尤其是在2008-2010年次贷危机。在经济发展不确定时期，投资者避险情绪偏高，通常会卖出股票，同时买入避险资产，比如美国国债，因此打压股市价格，从而推动债券价格上涨。 一般而言，股市对经济周期比债券更敏感。债券收益率通常被视为投资者信心的一个指标：在股市牛市期间，国债的价格将会下降，因为投资者愿意承担更多股市风险从而寻求更高的回报投资，从而使其表现优于债券市场。

然而，由于这两种资产受到共同市场趋势的影响，从长远来看，它们往往会朝同一方向发展。较低的债券收益率将吸引投资者投资于提供更高回报率的股市。当经济刚刚从经济衰退中复苏时，这一点尤为明显 - 股市和债券价格同步上涨，因为利率较低且预计经济增长将会回升。

由于美联储最近将重新开始其宽松的货币政策以维持经济增长，近期也可能出现这种正相关关系。如果美国30国债收益率继续下降，那么目前股市的上涨趋势可能还会持续。但是，美国30年国债收益率是否可以继续下降？甚至进入负利率时代？通过迈云的时间序列 模型显示美国30年期国债利率过去10年的走势（数据源：FRED）。

从图中可以看出，美国30年国债收益率似乎确实 呈下降趋势。在不到一年的时间内，收益率从3.46％下降到2.11％（截至2009年12月12日）。这是否意味着美国30年国债利率可能会进一步下降？如果是这样，股市价格会涨多远？

最近所有事件发生都似乎推动收益率进一步走低，例如欧洲央行周四宣布恢复量化宽松政策以及美联储将再次开启利率下跌周期，恢复量化宽松政策，这很可能会推动美国30年国债收益率继续下跌。如果我们假设股市和债券价格之间正相关关系成立，那么我们可以预期股市将在未来与债券价格再次一起上涨。

然而，投资者可能会问的一个重要问题是：这种降低利率的政策是否可持续？美国30年国债收益率能否转为负值并保持这种状态？考虑到德国国债和美国短期国库券已经出现这种情况，这并非不可能。此外，美联储计划推出50年期和100年期国债将扩大货币政策工具，为压低收益率曲线提供进一步的空间，以支持扩张性货币政策。

鉴于目前的情况，投资者应该密切关注：

• 投资者对未来美国30年国债收益率（以及股市）的预期应该是什么？美国货币政策是继续扩张还是最终逆转？

• 目前股市价格的上涨趋势是由于收益率下降还是市场情绪改善所致？我们是否还在牛市，或者如果货币扩张政策干预结束会有纠正吗？

我们无法预测明天股市是否上涨还是下跌，但是我们可以根据股债估价模型来评估当前股价是昂贵还是便宜？在下篇文章中，我们将通过价差分析搭建股债估价模型来分析这个问题。敬请期待！

如何在迈云上生成此图表：

对于互相关 模型，将'开始日'期设置为”1989-09-12”，将'结束日'期设置为当前日期。选择”Dow Indu 30 E-Mini”和“T-Bond”作为2种产品进行分析（两种合约为连续性，序列号= 1，选择第一近月合约）。选择两个合约的'单位'为“默认”。'反向绘制'保持为“禁止”, ‘领先指标’保持为”启动”。

对于时间序列 模型，将'开始日'期设置为”2009-09-12”，将'结束日'期设置为当前日期。选择“30-Year Treasury Constant Maturity Rate Daily (Not Seasonally Adjusted)”作为产品。选择产品的'单位'为“默认”。

扫描以下二维码

或者点击 迈云注册

开始您的 免费 迈云之旅！

迈云除了提供迈云数据外，同时也支持用户上传，管理以及应用自己的数据。我们将用一个具体的案例来展示具体操作流程，方便用户更好的使用此功能。

目录

创建数据组

新建数据组及基本信息

1. 点击左侧导航列表中“行情数据”下的“创建”,开始创建新的数据组及基本信息；

2. 自定义并填写您自己的“数据名称” (Data Name)（例如：螺纹钢:HRB400 20mm:唐山）；

3. 自定义并填写“交易所” (Exchange) ，把新建数据归类到自定义的交易所（例如：唐山）；

4. 自定义并填写“产品代码” (Product Code)，它可以帮助您通过产品代码轻松识别数据（例如 HRB400_20_TS）；

5. 自定义并填写“合约代码” (Contract Code)，它可以帮助您通过合约代码轻松识别数据（例如 HRB400_20_TS）；

6. 自定义并填写“数据源” (Data Source)，它指的是数据来源（例如：公开数据 (Self)）；

7. 选择数据的“数据类型” (Product Type)（例如：宏观 (Fundamental)）；数据类型暂时分为4类，不同的类型具有不同的数据结构，在输入历史数据的时候，迈云会根据数据类型来检查输入的数据结构是否符合要求。请点击链接，查询具体的数据类型对应的数据结构 Understanding Market Data Structure；

8. 选择数据“频率” (Frequency)（例如：日 (Daily)）。

_{图一：数据组及基本信息}

创建好数据组及基本信息后，用户开始添加历史数据。

添加历史数据

用户可以使用以下任何方法添加自己的历史数据：

• 将数据复制并粘贴到表中，或

• 使用.CSV文件导入数据，或

• 手动将数据键入每个单元格。

将数据复制并粘贴到表中：

1. 选择要复制的数据集列。

2. 粘贴到迈云数据表中的相关且必需的列中。对于不同的产品类型，该表需要不同的信息。请点击 Understanding Market Data Structure 了解更多。

3. 确保所需列的每一行的数据格式正确（例如： 日期格式：年年年年-月月-日日；例如：结算价竖列中必须使用数字格式，并如用 0 代表无值）。

4. 将相关和所需数据输入表格后，单击“保存” (Save)。如果数据格式不符合要求的单元，会显示红色，表示需要修改，并重新保存。

5. 用户可以点击左侧导航列表中“行情数据”下的“查阅”，查看新创建的行情数据。搜索您要查看的数据集（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山），然后单击“查看”按钮（由“眼睛”图标表示）。表示数据上传成功。

案例：

1		在Microsoft Excel中打开您的文件。选择并复制要传输到迈云的竖列。
2		返回迈云并选择列标题（在本例中为“Date”），并粘贴复制的数据。所有信息将立即转移到表格上。
3		点击“保存”以保存您的行情数据，该数据将在“行情数据”(Market Data)，“查阅”下提供。只需搜索您要查看的数据组（例如钢筋：HRB400 20mm：唐山），然后单击“查看”按钮（由“眼睛”图标表示）。

将数据导入表格：

1. 确保您的文件采用.CSV格式，遵循表格的表格格式；

2. 为此，请在Microsoft Excel中打开您的文件或者其他格式的文件；

3. 根据迈云的表格格式排列您的数据信息。对于不同的产品类型，该表需要不同的信息。请点击这里 Understanding Market Data Structure 了解更多。确保所需列的每一行的数据格式正确（例如： 日期格 式：年年年年-月月-日日；例如：结算价竖列中必须使用数字格式，并如用 0 代表无值）；

4. Microsoft Excel中与迈云的表格格式对应的列如表一；

   

5. 重新排列所需信息后，将其保存为.CSV文件。

6. 返回迈云并单击“+CSV导入” 导入文件。

7. 点击“保存”。

8. 用户可以通过单击左侧导航列表中的“行情数据”，单击“查阅”，查看新创建的行情数据。搜索用户要查看的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山），然后单击“查看”按钮（由“眼睛”图标表示）。

_{表一：竖列表}

1		这是原始的Microsoft Excel数据（包括其他数据组）。用户必须重新排列它以适合迈云表中的格式。
2		这是应该重新排列的格式。由于这是“宏观”产品类型，因此只需要“Date”（A）和“Settlement”（J）列。其余的可以留空。
3		点击“保存”以保存您的行情数据，该数据将在“行情数据”(Market Data)，“查阅”下提供。

手动将数据输入表中：

1. 在迈云的表中手动键入所有相关和必需的单元。

2. 对于不同的产品类型，该表需要不同的信息。请点击这里 Understanding Market Data Structure 了解更多。确保所需列的每一行的数据格式正确（例如： 日期格式：年年年年-月月-日日；例如：结算价竖列中必须使用数字格式，并如用 0 代表无值）；

3. 点击“保存” (Save)。用户可以通过单击左侧导航列表中的“行情数据”，单击“查阅”，查看新创建的行情数据。搜索用户要查看的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山），然后单击“查看”按钮（由“眼睛”图标表示）。

修改数据组

保存自己数据组后，您将能够对其进行编辑（只能对自己的数据组进行编辑修改）：

1. 点击左侧导航列表中“行情数据”下的“查阅”；

2. 搜索您要编辑的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山）；

3. 单击“操作”列下的编辑按钮（由“笔和纸”图标表示）。

4. 编辑完信息后，单击“保存” (Save)。

案例：

1		搜索“行情数据”后，您可以通过单击“操作”列下的编辑按钮进行编辑。
2		您将能够编辑所选数据组中的基本信息。 注： 频率 和 数据类型 一旦设定，将不可修改。 * 表示必须填写栏。
3		向下滚动，这里编辑“历史数据” (Historical Data)。单击要编辑的行中的勾选框，然后按“全部编辑” (Edit All)。
4		然后，双击要编辑的单元格并键入更新的详细信息。编辑完成后，单击“保存” (Save)。 确保所需列的每一行的数据格式正确（例如： 日期格式：年年年年-月月-日日；例如：结算价竖列中必须使用数字格式，并如用 0 代表无值）；

更新历史数据

如果您希望在已创建的行情数据中添加新的行情数据，比如每日更新日数据，您可以这样做：

1. 点击左侧导航列表中“行情数据”下的“查阅”。

2. 搜索您要编辑的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山）。

3. 单击“操作”列下的编辑按钮（由“笔和纸”图标表示）。

4. 在“历史数据” (Historical Data)下，单击“添加新行情数据” (Add New Market Prices)。

5. 将相关信息添加到表中以添加新的行情数据。删除空白行（通过单击空白行的标题选中需要删除的空白行）

6. 点击“保存” (Save)。

删除数据组

如果您不再需要数据组，您将能够删除它：

1. 点击左侧导航列表中“行情数据”下的“查阅”。

2. 搜索您要编辑的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山）。

3. 单击“操作”列下的删除按钮（由”回收站“图标表示）

4. 如果您希望删除行情数据，请单击“是，删除！” (Yes, delete!)，它将被删除。请注意，这是一个不可逆转的行动。

5. 如果您不希望删除行情数据，请单击“否，取消！” (No, cancel!)，它将不会被删除。

应用数据组

您可以将迈云的量化模型与您刚创建的“数据组”结合使用。

一个例子是使用左侧“仪表板”导航下的Spread Analysis模型。螺纹钢：HRB400 20mm：唐山 和上期所螺纹钢期货进行基差分析，如图：

_{图二：基差分析}

下载数据组

用户可以下载原始数据组的历史数据，同时也可以下载模型数据以及模型图片

原始数据下载：

1. 点击左侧导航列表中“行情数据”下的“查阅”；

2. 搜索您要编辑的数据组（例如螺纹钢：HRB400 20mm：唐山）；

3. 然后单击“查看”按钮（由“眼睛”图标表示）；

4. 在历史数据板块的右上角，点击“下载数据” (Export Data)，即可下载历史数据。

模型数据/图片下载：

1. 选择已经制作好的模型；

2. 通过单击模型右上角导出图标（由“云和箭头”表示）将数据导出为.CSV文件或图片。

用户不光可以使用迈云本身的数据进行量化分析。通过以上操作，用户还可以有效的管理及保存自己的数据组。

数据样本文件：钢铁相关产品期货价(日).xls

近年来，人们对油价和平准通货膨胀率（BEI）走势之间的关系产生兴趣，基于两者之间相当高的相似之处。通过迈云 (MAF Cloud) 所提供的互相关模型进行分析，我们能更好的观察与了解此现象。

以下互相关图表中能清楚看出两者存在显着的正相关关系(r=84.84%)，走势在2016至2019年之间几乎同步。这表明当预期通胀率下滑时，油价也将随之而降。然而，在近月内，两种趋势之间似乎存在差距：虽然预期通胀大幅下滑，油价却仍然相对较高。

油价与5年期平准通胀率

这两个变量历史上密切的关系表明，油价可能受到通货膨胀的影响，或反之亦然。两者也许都是消费者总需求的反映：如果需求疲软，油价和通胀都会降低。与此同时，油价的冲击也会直接影响通胀：由于原油是许多产品的原材料，油价上涨会转化为消费者支出，从而导致成本推动型通胀。

从上图可看出，目前BEI下滑速度明显快于油价。这是否表示投资者预计未来的油价会下跌？中美之间持续的贸易战以及市场对前程经济衰退的担忧已对油价造成了轻微的影响。俄罗斯近期原油产量的增加及该国退出石油输出国组织协议的可能性都可能会进一步打击油价。

观察以上图表：

• 原油被高估了吗？或者该价格已纳入预期通胀以外的因素？

• 投资者对通胀的预测是否过低？还是未来通胀率该高于假设？或者人们已为经济衰退做准备而合理预料通胀率的下降？

如何在迈云上生成此图表：在互相关模型中，选择 “Crude Oil WTI” (set continuous by ticking ‘CONT’, ‘Serial No.’ as “1”) 和 “5-Year Breakeven Inflation Rate Daily (Not Seasonally Adjusted)” 为进行分析的2个产品。'单位'选项为 ”Default”. ‘开始日’期设为 “2016-01-01”，'结束日'期设为当前日期。'Shift Flag' 功能可自选。

扫描以下二维码

或者点击 迈云注册

开始您的 免费 迈云之旅！

在期货市场，交易公司或者个人交易者从经纪商捕捉成交明细，集成信息到内部系统中需要大量的改变数据格式以及输入信息等人工操作，并且伴随人工输错的风险。而工作量也将因为以下原因，成指数级的增加。

• 交易量增加

• 多个经纪商

• 多种金融衍生品

• 多个交易部门

• 多个交易策略

同时，由于其他部门，比如结算，风控以及法规部门的即时性要求，使得交易数据集成的人工操作必须在短时间内完成。这也给执行部门带来巨大的挑战，成为了限制公司业务发展的一个瓶颈。

迈云（MAF Cloud）提供与各个境内外经纪商的集成 实时（部分）捕获成交和合约信息。数据以完整，原始格式存储并转化为交易，风控和会计系统所需的数据结构。直观的界面和强大的功能让执行人员从每天2-3小时的操作缩短到只需5分钟，捕捉所有的成交明细并直接分配到对应的交易账簿。

• 支持多种金融衍生品：期货，远期，掉期等；

• 识别交易种类：投机，保值；

• 支持多经纪商；

• 支持多CTP接口；

• 支持多交易账簿成交分配。

第一步：初始配置

全球期货：向经纪商索取CSV格式的每日结算单；

中国期货：在迈云配置CTP接口，对接国内期货经纪商。

进入 设置 – 个人资料 页面，在CTP Accounts 配置CTP账户对接。支持多CTP账户。

_{图一：CTP账户配置和迈云对接}

第二步：每日操作

全球期货：每日导入CSV文件至迈云，分配成交信息到对应的交易账簿。

进入 交易明细 – 衍生品交易 页面，点击 New Paper Trade 后，选择相应期货经纪商，导入CSV文件。同时，用户可以选择交易账簿，进行成交单分配。

_{图二：全球期货成交信息捕捉}

中国期货：点击CTP，捕捉成交信息，分配成交信息到对应的交易账簿。

进入 交易明细 – 衍生品交易 页面，点击CTP，选择CTP账户，点击 Update CTP Trades 来捕捉CTP账户里的成交信息。

_{图三：CTP中国期货成交单捕捉}

于此同时，迈云正在和多个境外期货经纪商对接，开发实时成交信息捕捉功能，更加优化用户的执行流程，减少人工操作。我们将在近期更新，敬请关注。

以下是迈云支持的期货经纪商清单。如有新的期货经纪商对接，我们将会及时更新！

结算单样本文件：

KGI SG CSV file: KGI SG Trade Capture Data Samples

CIMB SG CSV file: CIMB SG Trade Capture Data Samples

如需索取更多详细或者安排演示，可以发送邮件至 support@mafint.com, 我们将尽快与您取得联系。或者按以下方式开始您的迈云之旅。

扫描以下二维码

或者点击 迈云注册

开始您的 免费 迈云之旅！