价差分析模型

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模型介绍

在分析投资机会时，我们常常会比较相似产品的价格，因为这有助于去发觉那些潜在被低估或被高估的产品。

价差分析模型结合了多种工具，能够更方便地帮助用户进行价差分析，并且自动生成分析图表从而得出结论。

首先，用户需要选择进行分析的产品（2种或2种以上），产品的价格会被赋值给不同的变量，如: a、b、c等。随后，用户需输入定制的指数公式，如：a-b，以用于计算价差或其他关注的指数。如果变量来自于不同的产业或者类别，或者它们的范围相差较大，用户可以在指数公式中灵活调整各种变量的计算组合，生成定制指数。

输入变量后，左上角的面板会在图表中显示各个变量随时间变化趋势；左下角的面板会输出二者之间价差或定制指数的时间序列趋势：该序列围绕其均值上下波动，水平虚线表示指数的均值，绿色区域代表指数高于均值的时间段，红色区域代表低于均值的时间段。因此，用户可以清晰地看出某种产品相对于另一种产品估值的高低。

右上角的面板将会计算定制指数的多种统计量，比如：均值、标准差和取值范围。同时，右下角的面板将会生成定制指数的分布图，用户可以简单地获得定制指数的频率和偏离幅度等信息。

使用指南

名称	图片和描述
起始日结束日	选择时间序列数据的开始日和结束日。
产品	在‘产品’栏中选择进行分析的产品。如果是一个连续的期货合约，请勾选‘连续合约’并填写‘连续数’。更多信息，请参阅期货连续合约设置。如果不是连续的期货合约，请填写‘选择月份’和‘选择年份’。点击‘添加产品’按钮添加更多产品。点击红色‘X’图标删除不需要的产品。
单位转换	选择数据单位，您可以选择“默认”。更多信息，请参阅数据单位转换计算公式详解。
指数公式	使用变量创建所关注指数的计算公式。
评论	通过此处输入的评论将显示在图表下方。这对于文档目的或设置说明很有帮助。

输入

名称	描述	类型	案例
起始日	进行价差分析的起始日	日期选项（年-月-日）	2015-06-01
结束日	进行价差分析的结束日	日期选项（年-月-日）	2019-06-01
产品	进行价差分析的产品	产品名称（选项）	Cotton #1, Cotton #2
	选择月份	月	一月
	选择年份	年	2019
	连续合约（更多信息，请参阅期货连续合约设置）	勾选框	-
	连续数（更多信息，请参阅期货连续合约设置）	数值	1
	单位（更多信息，请参阅数据单位转换计算公式详解）	单位	默认
指数公式	公式（使用变量符号和运算符+,-,x,/,^创建数学公式）	文本	a-b
评论	用于文档标注或设置描述	文本	-

输出

名称	描述	类型
产品时间序列	在同一个图表中展现所选产品价格的时间序列。产品信息（代码及所对应的颜色）显示在左侧Y轴上方，各自的取值范围分别显示在左侧和右侧Y轴上。	图表
定制指数的时间序列	定制指数的时间序列会显示在一个正负关系图上，均值以上的部分为绿色，均值以下的部分为红色。指数的计算公式同时显示在图中。	图表
统计量总结	定制指数的统计量: 最新值: 最新的定制指数值平均值: 时间序列的平均值中位数: 时间序列的中位数最新值偏差: 最新值与平均值之间的偏差最新值百分位: 最新值在时间序列分布中的百分位标准差: 时间序列的标准差最新值的标准化偏差: 最新值距离平均值的标准偏差（Z分数）最大值<日期>: 最大值及其对应日期最小值<日期>: 最小值及其对应日期	表格
密度图	条形图显示了定制指数的分布情况。纵轴（与时间序列图相同）表示指数的值，横轴表示频率。	条形图

案例

在上图中，有两种不同到期日的美国二号棉花期货合约(N19 and Z19)，它们的价格走势非常接近。但通过时间序列图我们可以清晰的看出，在2017年和2019年间，12月到期的合同价格相对更高，而在2018年间，7月到期的合同价格相对更高。