ss是什么期货代码 ss是什么期货代码啊
期货ss2102是什么意思
2021年2月交割的不锈钢期货。
SS期货是指不锈钢期货,该期货是上海期货交易所的上市品种,合约月份为1-12月。例如ss2102,所代表的就是2021年2月交割的不锈钢期货,其中21代表的是年份,即2021年,02代表的为2月。其在上海期货交易所挂牌交易,SS期货合升棚约月份为1-12月,最后交易日为合约月份的15号,最后交割日为最后交易日的第五个工作日。期货采取保证金交易,T+0交易,买卖双向交易,交易时间:周一至周五上午9:30-11:30,下昌宽午13:00-15:00,以及上海期货交易吵迅则所规定的其他时间,法定节假日不交易。
什么是波动率指数
原文链接:http://tecdat.cn/?p=19129
摘要
在学术界和金融界,分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础,也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据,高频时信碰代采用了最先进的技术,用于清洗和匹配交易和报价,以及基于高收益的流动性的计算和预测。
高频数据的处理
在本节中,我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤:(i)清理和(ii)数据聚合。
> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7
高频数据的汇总
通常不会在等间隔的时间点记录价格,而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。
最受欢迎的方法是按照时间汇总,它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。
>#加载样本价格数据> data("sample");>#聚合到5分钟的采样频率:> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420>#聚合到30秒的频率:>滑巧谈 tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670
在上面的示例中,价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外,aggregates函数内置于所有已实现的度量中,可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下,首先将价格强制等间隔的常规时间网格,然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是,用户可以将原始价格序列输入到实际度量中宽蔽,而不必担心价格序列的异步性或不规则性。
带有时间和波动率计算的价格示例:
>#我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据:>#汇总到一分钟:> Price_1min= cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));>#刷新时间聚合:refreshTime(list(stock1,stock2));>#计算跳跃鲁棒的波动性指标>#基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);>#计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量>#基于非同步数据:
实际波动性度量
高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性(Andersen等,2003)。实际上,单变量波动率估计的主要挑战是应对(i)价格的上涨和(ii)微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。
下面的示例代码说明了日内周期的估计:
>#计算并绘制日内周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00-0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00-0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00-0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941
波动性预测
学术研究人员普遍认为,如果进行适当的管理,对高频数据的访问将带来优势,可以更好地预测未来价格变化的波动性。早在2003年Fleming等人(2003年)估计,投资者将愿意每年支付50到200个点,来预测投资组合绩效的收益,这是通过使用高频收益率而不是每日收益率来进行波动率预测的。
尽管HAR和HEAVY模型的目标相同,即对条件波动率进行建模,但它们采用的方法不同。HAR模型专注于预测收盘价变化。HAR模型的主要优点是,它易于估计(因为它本质上是一种可以用最小二乘方估计的线性模型), HEAVY模型的主要优点在于,它可以模拟收盘价和收盘价的条件方差。此外,HEAVY模型具有动量和均值回归效应。与HAR模型相反,HEAVY模型的估计是通过正态分布的最大似然来完成的。接下来的本文更详细地介绍HAR模型和HEAVY模型,当然还要讨论并说明如何使用高频收益率来估计这些模型。
HAR模型
示例
将HARRV模型拟合到道琼斯工业指数,我们加载每日实际波动率。
>#每天获取样本实际波动率数据> DJI_RV= realized$DJI;#选择 DJI> DJI_RV= DJI_RV[!is.na(DJI_RV)];#删除缺失值
第二步,我们计算传统的异构自回归(HAR)模型。由于HAR模型只是线性模型的一种特殊类型,因此也可以通过以下方式实现:harModel函数的输出是lm的子级harModel lm,线性模型的标准类。图绘制了harModel函数的输出对象,水平轴上有时间,在垂直轴上有观察到的实际波动率和预测的实际波动率(此分析是在样本中进行的,但是模型的估计系数可以显然用于样本外预测)。从图的检查中可以清楚地看出,harModel可以相对快速地拟合波动水平的变化,
[1]"harModel""lm"> x;Model:RV1= beta0+ beta1* RV1+ beta2* RV5+ beta3* RV22Coefficients:beta0 beta14.432e-05 1.586e-01r.squared adj.r.squared0.4679 0.4608> summary(x);Call:"RV1= beta0+ beta1* RV1+ beta2* RV5+ beta3* RV22"Residuals:Min 1Q Median 3Q Max-0.0017683-0.0000626-0.0000427-0.0000087 0.0044331Coefficients:Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)beta0 4.432e-05 3.695e-05 1.200 0.2315beta1 1.586e-01 8.089e-02 1.960 0.0512.beta2 6.213e-01 1.362e-01 4.560 8.36e-06***beta3 8.721e-02 1.217e-01 0.716 0.4745---Signif. codes: 0 ^a˘ A¨ Y***^a˘ A´ Z 0.001 ^a˘ A¨ Y**^a˘ A´ Z 0.01 ^a˘ A¨ Y*^a˘ A´ Z 0.05 ^a˘ A¨ Y.^a˘ A´ Z 0.1 ^a˘ A¨ Y ^a˘ A´ Z 1Residual standard error: 0.0004344 on 227 degrees of freedomMultiple R-squared: 0.4679, Adjusted R-squared: 0.4608F-statistic: 66.53 on 3 and 227 DF, p-value:< 2.2e-16
HARRVCJ模型拟合
估计harModel的更复杂版本。例如,在Andersen等人中讨论的HARRVCJ模型。可以使用示例数据集估算,如下所示:
> data= makeReturns(data);#获取高频收益数据> xModel:sqrt(RV1)= beta0+ beta1* sqrt(C1)+ beta2* sqrt(C5)+ beta3* sqrt(C10)+ beta4* sqrt(J1)+ beta5* sqrt(J5)+ beta6* sqrt(J10)Coefficients:beta0 beta1 beta2 beta3 beta4 beta5-0.8835 1.1957-25.1922 38.9909-0.4483 0.8084beta6-6.8305r.squared adj.r.squared0.9915 0.9661
最后一个示例是仅将日内收益作为输入就可以估算的一种特殊类型HAR模型。
HEAVY模型
将HEAVY模型拟合到道琼斯工业平均指数。第一步,我们加载道琼斯工业平均指数。然后,我们从该库中选择每日收益和每日实际核估计(Barndorff-Nielsen等,2004)。现在,作为HeavyModel输入的数据矩阵的第一列为收益率,第二列为Realized Kernel估计值。我们进一步将参数设置为采样期内日收益率和平均实际核估计方差。现在,我们来估算HEAVY模型。根据模型的输出,图绘制了由模型中的第二个方程式估算的条件方差。
># heavy模型在DJI上的实现:> returns= returns[!is.na(rk)]; rk= rk[!is.na(rk)];#删除NA> startvalues= c(0.004,0.02,0.44,0.41,0.74,0.56);#初始值> output$estparams[,1]omega1 0.01750506omega2 0.06182249alpha1 0.45118753alpha2 0.41204541beta1 0.73834594beta2 0.56367558
流动性
交易量和价格
交易量和价格通常作为单独的数据对象提供。对于许多与交易数据有关的研究和实际问题,需要合并交易量和价格。由于交易量和价格可能会收到不同的报告滞后影响,因此这不是一个简单的操作(Leeand Ready 1991)。函数matchTradesQuotes可用于匹配交易量和价格。根据Vergote(2005)的研究,我们将价格设置为2秒作为默认值。
流动性衡量
可以使用函数tqLiquidity根据匹配的交易量和价格数据计算流动性指标。表中计算了主要实现的流动性衡量指标,并且可以用作函数tqLiquidity的参数。
以下示例说明了如何:(i)匹配交易和报价,(ii)获取交易方向,以及(iii)计算流动性衡量指标。
>#加载数据样本>#匹配交易量和价格数据> tqdata= matchTradesQuotes(tdata,qdata);>#在tqdata中显示信息> colnames(tqdata)[1:6];[1]"SYMBOL""EX""PRICE""SIZE""COND""CORR">#根据Lee-Ready规则推断的交易方向>#计算有效价差> es= tqLiquidity(tqdata,type="es");
最受欢迎的见解
1.HAR-RV-J与递归神经网络(RNN)混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率
2.WinBUGS对多元随机波动率模型:贝叶斯估计与模型比较
3.波动率的实现:ARCH模型与HAR-RV模型
4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测
5.使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率
6.R语言多元COPULA GARCH模型时间序列预测
7.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测
8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归(BVAR)模型
9.R语言对S&P500股票指数进行ARIMA+ GARCH交易策略
不锈钢ss2201期货是什么钢
是一种含镍奥氏体不锈钢,这种不锈钢非常的耐高温,经常被来用作建造房屋以及高架桥。
目前这种不锈钢在国际市场上,价格普遍在一万九千元到两万元之间,而且这种不锈钢的价格还在持续上涨,如果还一直保持上涨的趋势的话,预计在十二月份能够突破两万五千元每吨。
双相钢对比奥氏体不锈钢有什么优势?
1.屈服强度比常用的304、304L、316、316L等奥氏体不锈钢高一倍多,且具有成型需要的足够的塑韧性。采用双相不锈钢制造设备部件的壁厚可以比采用316L减少30-50%,有利于敬樱降低成本。
2.不论在动载或静载条件下,比奥氏体不锈钢具有更高的能量吸收能力,这对结构件应付突发事故如冲撞,爆炸等,双相不锈钢优势明显,有实际应用价值。
3.强度高且耐晶间腐蚀和耐氯化物应力腐蚀有明显提高,具有优良的耐点蚀性能。
拓展资料:
奥氏体型不锈钢一般属于耐蚀钢,是应用最广泛的一类钢,其中以18-8型不锈钢最有代表性,它是有较好的力学性能,便于进行机械加工、冲压和焊接。在氧化性环境中具有优良的耐腐蚀性能和良好的耐热性能。但对溶液中含有氯离子(CL-)的介质特别敏感,易于发生应力腐蚀。18-8型不锈钢按其化学成分中碳含量的不同又分为三个等级:一般含碳量(Wc≤0.15%)低碳级。
按主要化学组成分为铬不锈钢、铬镍不锈钢和铬锰氮不锈钢等;也可以以性亮斗丛能特点分成耐酸不锈钢和耐热不锈钢等;通常以金相组织进行分类。按金相组织分类为:铁素体(F)型不锈钢、马氏体(M)型不锈销空钢、奥氏体(A)型不锈钢、奥氏体-铁素体(A-F)型双相不锈钢、奥氏体-马氏体(A-M)型双相不锈钢和沉淀硬化(PH)型不锈钢。
期货ss是指什么品种
SS期货是指不锈钢期货。该期货为上海期货交易所挂牌品种,合约月份为1-12月。例如ss2012代表2020年12月交割的不锈钢期货,其中20代表年份,即2020年,12代表12月。不锈钢期货是指以不锈钢为交割标的的期货合约。目前在上海期货交易所挂牌上市。合约交易单位为5吨/手,交割单位为60吨/标准仓单。国内不锈钢市场价格波动频繁,近十年平均波动幅度在12%左右。 2008年金融危机后,国家出台了一系列涵盖基础设施和房地产的经济刺激政策,有力支撑了不锈钢行业的需求。不锈钢冷卷价格呈上涨趋势。 2018年后,受环保督察和海外生产回流影响,价格整体窄幅震荡。
拓展资料
1、期货交易所是买卖期货合约的场所,是期货市场的核心。它是一个非营利性组织,但它的非营利性仅仅意味着交易所本身不进行交易活动,不以盈利为目的,吵慧歼不等于不讲利碧碰息核算。从这个意义上说,交易所也是一个财务独立的盈利组织。在为交易者提供公开、公平、公正的交易场所和有效监管服升冲务的基础上,实现合理的经济利益,包括会员费收入、交易手续费收入、信息服务收入等收入。它制定的一套制度规则,为整个期货市场提供了自我管理的机制,从而实现期货交易“公开、公平、公正”的原则。
2、期货市场是根据达成的协议进行交易并在预定日期交割的金融市场。现货与期货的显着区别在于,期货交割日为未来,而价格、数量、方式、地点等交割和付款条件由买卖双方在现货合同中约定。.商品和证券可以在期货市场上交易。虽然合同已经签订,但双方买卖的货物可能在运输途中、在生产中,甚至没有投入生产。卖方手中可能有也可能没有货物或证券。