（续上）

       前面已经讨论过了当前市面常见的外汇套利理论的扯淡情况，笔者把自己写成了大胜而归的英雄，有点不害臊了。上一篇日记中承诺分享一篇商品套利模型的设计原理和数据提样分析过程，今天作为外汇套利扯淡系列日记的最后一篇来给大家兑现这个承诺，闲话少说，直接步入正题。

       笔者曾设计的这套套利模型是传统基差套利模式，基本原理就是选出走势相关度比较高的两个商品，统计出其基差波动范围，相关度高的两个品种基差的波动大部分是在一个相对稳定的空间内的，这样我们就有了安全度较高的套利空间。原理说起来比较简单，而且上面说的也比较模糊，没有确切的数据提供这套理论的可行性。比如很多人可能存在下面几个 问题，“相关度高的两个商品，相关度多高才算合适？”、“统计出基差波动范围，这个基差的波幅就一定有利润空间吗？会不会跟前面那个三角套利指标一样虽然有瞬间异常波动但是不足以满足成本呢？”、“基差一定会在一个相对稳定的空间内吗？”，这三个问题都是非常直接而且非常关键的，其实这也是我们做套利交易模型必须解决的三个问题，也只有这三个问题都解决了，才能实现成功的套利。笔者已经设计过这样的模型，大体步骤可分以下几步：选品种→制作统计指标→统计基差数据→数据图表化分析→可行性报告及预期运行结果→试运行排错稳定后执行。

下面我们按步骤逐步展示设计过程，首先选品种，选品种的要求是相关度高，可能经验少的朋友会问：我怎么选出相关度高的品种？如果你是这么问，我可以告诉你可以参考皮尔森相关系数来测量品种的相关度，而且要根据实时行情观察，这需要你足够的时间盯盘。其实笔者想告诉你的是：选品种是最简单的，没必要用皮尔森相关系数测什么数据，只需要根据经验找出来即可，然后根据后面的数据提取和可行性分析验证你选的品种是否合适即可。“经验”在这里节省了不少时间，而这经验也并非什么资深经验，相信做过交易了解过套利的人都能顺口说出几个套利品种，比如两个原油（布伦特和美原油），再比如大豆、豆粕和豆油等等，从名字上你就可以知道这些品种肯定是有一定相关度的。笔者曾经设计的是原油，咱们就以这两个品种为选定品种来举例。

品种选定后，就是看看他们的基差有没有套利空间了，基差统计我们先写一段代码统计一下历史数据，基差统计代码跟前面那段代码相差不大，主代码如下：

http://s12/mw690/001qw1THzy7dsIHEnmb2b&690

将指标加载MT4后可以看到布伦特和美原油之间的近期基差走势如下图：

http://s6/mw690/001qw1THzy7dsIIAClT85&690

历史基差统计指标右边数据显示指标上轨是3.47下轨是1.81（只计两位小数与原油报价对应），在MT4上可以直接读出这段基差是在1.88~3.39之间波动，这波动空间 是多少点呢，先看布伦特和美原油的报价和点差成本，见下图：

http://s3/mw690/001qw1THzy7dsIJwR5U12&690

我们先找一个点差成本低的平台（套利本来就是微利，点差成本的高低直接影响利润空间），布伦特报价是51.91美原油报价是48.89，那么他们的即时基差就是51.91-48.89=3.02，而根据上面历史基差统计指标显示近期基差在1.88~3.39之间波动，相当于基差的波动空间有（3.39-1.88）×100=151点，而点差成本呢，大家可以看到他们的点差分别是3和3，点差总成本也就是6个点左右，当然成本不仅仅是点差，原油上这种传统的基差套利有时候要持仓隔夜的，自然就有隔夜费，仍然是上面截图的平台看看隔夜费多少：

 http://s3/mw690/001qw1THzy7dsIKM2vU22&690

可以看到笔者选择的这个平台隔夜饭双向都是负值，大约在1.6~3.0之间，既然是套利自然是两个品种对冲开单，两个品种一天隔夜费大约4.3~4.8之间，我们直接取整数按5美金算吧，如果各交易1手隔夜费5美元也就相当于5个点的成本而已，加上点差成本持仓隔夜一天总成本就是10个点左右，持仓两天总成本就是6+5*2=16个点，持仓三天总成本等于6+5*3=21个点……持仓十天总成本等于6+5*10=56个点，现在我们回到历史基差波动统计的指标，看到基差的波动空间是151点，持仓十天才56个点的总成本，完全有还有100点左右的利润空间！（注：我们之所以要算十多天的持仓成本是因为基差151点的波动空间并不是一天完成的），前面历史基差波动统计的指标的横坐标是时间坐标，大体算以下，完成一波波峰到波谷的时间周期大约在15~20天左右，那我们继续算一下持仓20天的成本=6+5*20=106，仍然有50点左右的利润空间！现在大家应该可以笔者选择原油的套利空间了吧，只要选对品种，完全 是有利润 的，虽然利润空间不大，二十天只拿到50点的利润实在微不足道，但是你别忘了套利的价值在于低风险，大家可以看到基差基本就在1.88~3.39之间波动，那么这套利几乎没有风险呀，没有风险就等于捡钱呀，那么仓位可以适当放大点嘛，利润不就有了！

       其实说到这里并不能说没有风险稳定盈利了，还是有破绽的，善于思考和质疑的人应该会问：“你截图的历史基差数据统计指标只是截取的当前一段时间，一方面时间比较短，另一方面未来一定也是在这个区间吗？”，这个问题提的好！分析基差数据呢上面的内容是完全不够的，上面只是介绍了一个方法来初步判断你经验选出来的品种是否可以实现套利盈利，要真正实现套利交易，对基差波动数据分析还要做到两方面，一是一定要实时统计波动价格的基差而不是分析历史数据；二是对实时数据进行套利的可行性分析；为什么要实时记录套利品种的价格基差呢？其实前面提到过类似问题，大家都知道，在MT4中历史数据只能提取开盘、收盘、最高、最低四个价格，所以指标显示出来的基差的变化只是以收盘价计算的，而在收盘之前的实时波动中基差并非完全是收盘看到的数值，比如你收盘时基差是3.02而其实盘中曾经到达过3.20这是有可能的，当然这种盘中的基差放大会给我们带来更大的利润空间，但是别忘了我们首先要考虑持仓中基差放大的风险，如果我们进仓后设计的风险是承受到3.10就止损，那么盘中就已经止损了，后面的利润已经与你无关了，所以风控止损的位置需要更加准确才更有意义，这也是实时统计基差数据的真正意义所在。所以分析基差数据必须要实时统计，当然通过人工实时统计也是不现实的，当然还得交给程序去执行，只是这部分代码比较多截图一张看不全，这里只把主要逻辑部分的代码截图上来供大家参考，其他内容懂MQl4的朋友自然能够补全：

http://s1/mw690/001qw1THzy7dsIMqGYg70&690
从代码中大家 可以看到，这段代码是以小时为单位，统计了每个小时实时波动中基差的最大和最小值，并且每天保存一个CSV格式的文件供后期分析使用，当然你可以修改的更加细致，这里就不多说了。

       其实今天的篇幅已经不小了，本想下一篇再写完，但是考虑到后面几天比较忙，今天就不止笔了，扯淡已经扯了五篇了，也不少了，今天一下扯完吧！下面研究下如何通过已统计出来的数据做可行性分析。

       实时统计基差数据是需要时间的，而且在交易中要一直实时统计下去，并非统计完成一段时间结束就不统计了，实时统计的目的其实就是为了适应当前行情基差的波动结构，也就是前面提到三个问题的最后一个“未来不一定是在这个区间内波动”，对于未来没人能预测，原油的基差也不会在一直在1.88~3.39的空间内波动，但是笔者可以负责的告诉你原油是关联度相当高的品种，基差在相对时间内是比较稳定的，这个稳定相对的时间周期平均在2~3个月左右，所以在交易中要一直实时统计基差的波动数据，才能知道近期的波动幅度，但是开单时仍然要设计好止损位置，一旦波幅有变这一个单子还是要止损的。笔者为何会非常确信的这样告诉你原油的基差套利有利润空间又相对稳定，下面用一段数据转化的图表来做个可行性分析大家会更加一目了然，数据的量一般是越多越好，不过太多也没什么意义，比如之前有人测试历史十年的数据来证明自己的程序很厉害，其实笔者认为这没什么意义，任何一个品种的波动结构不会十年都不变的，至于原油的套利，根据笔者统计的历史数据的经验，统计近期3~6个月就够了，下面笔者就随机抽取之前统计过的三个月的数据做几个图表的可行性分析。

        首先我们把统计的三个月实时基差数据以面积图的形式画出来，见下图：

http://s7/mw690/001qw1THzy7dsINXEr466&690
纵坐标是基差的数值，横坐标是时间，不同的颜色代表不同时间段基差的峰值和谷值，通过面积图可以看到像个崎岖不平的丘陵，首先并没有孤立异常凸起的波峰，也没有异常凹陷的深井，说明这几个月基差的实时 波动比较稳定，正是我们安全的套利时间！笔者这里只是随机展示了几个月，你可以统计更长时间，此外笔者偷偷告诉你，当你经过更长时间统计后会发现：在分钟级别上其实历史数据统计出来的基差波动范围与实时统计的基差波动范围相差不是太大，上下极限相差一般不过20点，而且实时波动出现的套利机会更频繁，后面会有图表分析交易频率，现在我们先把这段 数据画出的面积图首尾相接，大家会看到下图：

http://s15/mw690/001qw1THzy7dsIPf5Bcce&690

基差数据在一段时间内的面积图首尾对接后是一个表面不平坦的圆形，这正是我们想要的理想状态，正因为基差的波动才有了表面不平整，如果表面平整反而说明基差几乎没有波动反而没有套利机会了，不平整的表面没有异常凸起的尖刺或凹陷的深井说明我们选择的套利品种基差没有异常风险，属于比较稳定的品种。但这两张图仅仅说明基差有波动，至于套利的利润大小是通过这个图是看不出来的。来看下面一张图：

http://s2/mw690/001qw1THzy7dsIQi8RXe1&690
这张图横坐标也是时间，每一竖列就是一天，一天中每个不同的符号代表每一小时的基差数值，纵坐标仍然是基差 数值，大家可以看到纵坐标每个数值相差0.20，其实对应到基差波动浮动就是20个点，整个这段实时基差数据的波动浮度在2.0~3.0之间，也就是说这段基差数据样本的波幅是（3.0-2.0）×100=100点；根据前面的成本 计算，100点仍然是有不少利润空间的，只是利润空间随着持仓时间的延长在缩短，如果持仓时间过长主要成本就成了隔夜费，那么就会有人问，这个品种能不能做日内的套利不持仓隔夜不就省去了大部分成本吗，是的，但是这得分析下我们的数据是否有日内套利的空间机会。我们仔细算一下，前面计算过这两个品种套利的点差成本是6点左右，每天隔夜成本也是6点左右，如果我们不隔夜持仓，那么当天只要波动大于6就有可能盈亏平衡，波动大于10就可以考虑干一票。再回到这个图上来，注意两点：每一竖列是一天的波幅，横向每一格是20个点！你可以看看几乎每天都有20点左右的波幅！我们不指望拿到最高最低点，我们只取其中10点左右波幅就足以让我们有交易的利润空间了！看到这里，你说这两个品种的套利值不值得做呢？

       如果你仍然认为不值得做，那往下就不要看了，下面的内容只给有认同感的朋友继续扯淡。

      笔者这里再偷偷告诉你，你上面的波幅分析图是以小时为级别的，因为如果以分钟为级别不容易看清每天的浮动情况，如果你以分钟为级别，其实可以看到每天的交易频率，绝非一次！下面看下图：

http://s7/mw690/001qw1THzy7dsIRRzV406&690

这个图更有点扯淡了，这个是以分钟为级别统计的，你可能更加看不懂，因为太密了，纵坐标仍然是基差的数值，横坐标是每一天，每一根刺是以分钟为级别实时统计的基差的数值，可能有人会问这图什么用呢，这是为了看交易频率的，但是你要想 数清这个频率恐怕是太难了，但是你可以看到整个这幅图中有的地方稀疏有的地方密集，稀疏的地方表示当天基差波动频率非常高，密集的地方频率就低一些，至于具体频率多少其实不用去数了，只要知道每天10~20点左右的波动频率不是一次就行了，这个跟常规交易一样：市场很多交易机会我们不会都做到，同样这么多的机会的交易频率我们交易也不可能全做到，在这些机会频率中我们只做一次就ok！再送上 大家一张图：

http://s3/mw690/001qw1THzy7dsIT38hYd2&690

这个是做日内套利的利润空间的预期分析，这个是每天基差实时数据样本的饼状图，每一小快代表每天基差波动幅度占这段时间总波幅的比例，大家可以看到每天都有1%~2%左右的波动幅度空间，其中2%的应该占70%以上，前面列举过两段时间基差波幅数据分别是100~150点，就按最小100点算，一天波幅2%也有20个点的空间，有没有意义去博以下真正的套利？最后笔者附上最后一张图，也就是上面我们分析的实时基差数据时间段的部分交易记录，结果如何不多说看图：

http://s16/mw690/001qw1THzy7dsIVcavBff&690

      至此为止，笔者分享的扯淡的外汇套利系列笔记就结束了，写到这里，身边有同事说：“我靠你这些图表怎么做出来的，你不解释都看不懂呀！”，这个真不想再展开说了，说这个就跑题了，这些图表都不是我画出来的，而是最常用办公软件excel的基本功能，你只需要实时统计出你想要的数据，强大的excel会很轻松的帮你生成上面的所有分析图表！总不能在量化笔记里面讲办公软件吧？其实，这种图表分析是一个研发量化交易者必备的基本功，如果仅仅是会编程而不懂怎样来有效分析模型数据不要说自己是量化交易者！

      附加敬告：上面内容绝对是笔者吐血分享，绝对真实毫无虚假！如果读到这里的人还没关注本公众号笔者真要吐血了！但是，这里内容也仅仅是核心原理，要转化为程序 语言还有太多太多细节问题需要研究处理，有研发能力的朋友可以开发试一下。笔者虽然在这里吐血分享其原理，但笔者认为99%的人也很难将此开发成EA程序，因为笔者深深知道，笔者在做完上述 可行性分析后到实现EA程序化开发完成修改过几十个版本，测试、修改、测试、修改经历无数次反复，最后历时大约一个季度的时间才算完成！这个话题不能再多说了，泄露太多老板不高兴了，最后祝愿关注本公众号的各位朋友们交易顺利发财发财！（“扯淡的外汇套利”系列日记完结，等忙完这段时间，笔者再与大家讨论下马丁格尔，到底是你在玩马丁还是马丁在玩你！）

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