期货投资者在看盘时,会看到红红绿绿的"多开,空开,空平,多平,多换,空换,双开,双平,换手",以快期专业版为例,如下图1所示:

图1.红绿开平数据(快期专业版)

这些数据里面的红色和绿色是什么意思呢?红色表示主动买,绿色表示主动卖吗?多开,空开,多平,双开这些又是什么意思呢?多开表示多头开仓,多平表示多头平仓吗?人们倾向于认为,红色表示投资者主动买入,绿色表示投资者主动卖出。事实果真如此吗?

在公布红绿开平的计算方法之前,我们首先提出第一个问题——

一.我们能获取主动买卖的信息吗?

由于交易所发送的数据是不包含主动买卖情况的,那么软件商可以根据交易所发送的数据获取主动买卖的情况吗?在连续交易时间内,如果软件商掌握了所有的报撤单情况及逐笔成交数据,便可以判断交易的主动买卖情况,关于什么是逐笔成交数据,什么是快照数据,可以参考信易科技的文章:

但是除了交易所没人可以获取所有的报撤单情况及逐笔成交数据,大家获取的只是快照数据。那么利用快照数据可以获取主动买卖的信息吗?以下分两种情况进行讨论:

1.快照数据之间存在多笔交易

如果两个快照数据中间存在多笔交易,我们获取的快照数据只是快照时间点之前最近一笔交易的盘口情况。此外,还能知道两个快照之间的成交量与持仓变化。如图1所示,"现手"表示两个快照之间的成交量,"增仓"表示两个快照之间的持仓变化。由于不知道最近一笔交易之前的交易细节,因此不能确定前几笔交易是主动买入还是主动卖出,此时,前一个快照数据也不具有任何参考意义。如果我们退而求其次,根据最新快照数据,能计算出快照时间点之前最后一笔交易的主动买卖情况吗?

根据 文章六——期货成交价的形成 可知,如果某一笔交易是主动买入,买入成交之后,不能确定成交价与买一卖一的关系;如果某一笔交易是主动卖出,也是同样的道理。因此,仅仅从最新快照的最新价与买一卖一的关系中我们无法倒推出这笔交易的主动买卖情况。

2.快照数据之间只存在一笔交易

那如果两个快照之间只有一笔交易呢?例如两个快照数据之间的成交量就是一手,此时可以肯定,只存在一笔交易。那么此时我们能推断出这一笔交易的主动买卖情况吗?

还是不能。因为从前一个快照到实际成交之间,发生了什么样的报撤单情况,我们无从知晓。因此,前一个快照也不具有参考意义。此时,这个问题便退化为"情况1—快照数据之间存在多笔交易"中,能否获取最后一笔交易的主动买卖情况。

二.红绿的计算方式

既然我们无法获取交易的主动买卖情况,那么图1中的红红绿绿到底是如何计算的,他们又代表了什么?天勤/快期的计算红绿的方法如图所示:

图2.天勤/快期计算红绿的方法

其中的"前买一"指的是之前一个快照的买一价,"前卖一"指的是之前一个快照的卖一价,"前一价格"指的是之前一个快照的"最新价"。需要注意的是,黑色的"换手"是根据最新价与之前快照价格关系得出的一个字段,并不是真的在换手。

红绿的计算方式为什么是这样的呢?在此我们作两个假设:

(1)两个相邻的快照数据之间只有一笔交易

(2)没有撤单情况

这两个假设使得前一个快照具有参考价值。由 文章六——期货成交价的形成 可知,如果交易者主动买入,无论买入价大于还是等于卖一价,最新快照的成交价都大于等于前一个快照的卖一价;同理,如果主动卖出,无论卖出价小于还是等于买一价,最新快照的成交价都小于等于前一个快照的买一价。由于前一个快照的卖一价一定大于买一价,此时根据最新快照的成交价与前一个快照的买一卖一价的关系可知这笔交易是主动买还是主动卖。如图2前两种情况所示。

但是,如果上述任意一个假设不满足,我们都不能得此结论。对于无法判定的情况,快期的处理方式如图2第三种情况所示——根据最新价与前一价的关系确定红绿黑。

在实际的交易过程中,不能确保这两个假设成立,因此红色绿色黑色具有有限的参考意义。

三.多空开平的计算方式

明确了红绿的计算方法之后,多空开平字段又是如何计算的呢?如图3所示:

图3.天勤/快期计算多空开平的方法

其中,"现手"表示两个快照之间的成交量(大于等于0),"现手"为0表示两个快照之间没有成交,"现手"为正表示两个快照之间有成交。"仓差"表示两个快照之间的持仓变化,"仓差"为正表示持仓量增加,"仓差"为0表示持仓量不变,"仓差"为负表示持仓量减少。

一个合约的买方有可能是多头开仓或者空头平仓,一个合约的卖方有可能是空头开仓或者多头平仓,不同的交易行为组合对应持仓量的变化如下表所示:

买方 卖方 持仓量变化
多头开仓 空头开仓 增加(双开)
多头开仓 多头平仓 不变(换手)
空头平仓 空头开仓 不变(换手)
空头平仓 多头平仓 减少(双平)

由此可得现手、持仓增量与双开、双平、换手的关系:

接下来根据现手与增量的关系,我们可以尝试判定交易的性质。令现手、增量分别为 A、B;令双开、双平、换手的数量分别为 x y z (均为非负整数):

(1)A=B:此时 x + y + z = x - y ,得 2 y + z = 0。由于 y z 均为非负数,所以 y = z = 0。此时为双开。

(2)B>0且A>B:得 x > y 且 2y + z > 0。表示双开数量大于双平数量,且双平与换手不能同时为0。表示大致开平方向是开仓,此时为多开/空开。

(3)B=0: 此时 A = x + y + z ,0 = x - y,得 A = 2x + z 。

如果 A = 1,由于 x z 为非负整数,则 x = 0,z = 1,即为换手。

如果 A > 1,此时不能确定 x 与 z 的关系,不能确定是双开/平还是换手。

(4)B<0且A> -B :得 x < y 且 2x + z > 0。表示双开数量小于双平数量,且双开与换手不能同时为0。表示大致开平方向是平仓,此时为多平/空平。

(5)A= - B:此时 x + y + z = y - x,得 2 x + z = 0。由于 x z 均为非负数,所以 x = z = 0。此时为双平。

结论,"双开"和"双平"这两个字段的含义是明确的。多开/空开表示大致的开平方向是开仓,多换/空换表示总的开平方向是换手,多平/空平表示大致的开平方向是平仓,但是多空的计算由于利用了红绿信息,因此是不精确的,具有有限的参考意义。

以上是天勤/快期的计算方式,不同软件计算多空开平的方式不一样,但是原理是类似的。

注意:在快期专业版中,如果"现手"是1,在图1中是不会显示的(尽管如此,下一个快照的多空开平计算仍然利用了"现手"为1的快照数据)。

四.结论

综上所述,在只能接收到快照数据的情况下, 任何人都无法获取主动买卖信息。只有在做出以下两个假设时,前一个快照数据才具有参考意义:

(1)两个相邻快照数据之间只存在一笔交易

(2)两个相邻快照数据之间没有撤单情况

在这种情况下,主动买的充分必要条件是最新快照的成交价大于等于前一个快照的卖一价;主动卖的充分必要条件是最新快照的成交价小于等于前一个快照的买一价。但是在实际交易中,没人知道实际情况是怎样的,因此红色绿色具有有限的参考意义。

"双开"和"双平"这两个字段的含义是明确的。多开/空开表示大致的开平方向是开仓,多换/空换表示总的开平方向是换手,多平/空平表示大致的开平方向是平仓,但是多空的计算由于利用了红绿信息,因此是不精确的,具有有限的参考意义。

龙哥量化:期货软件中红红绿绿的"多开,空开,空平,多平,多换,空换,双开,双平,换手"是什么意思?(转载的)的更多相关文章

  1. 龙哥库塔法or欧拉法求解微分方程matlab实现

    举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其 ...

  2. 杨恒说李的算法好-我问你听谁说的-龙哥说的(java中常见的List就2个)(list放入的是原子元素)

    1.List中常用的 方法集合: 函数原型 ******************************************* ********************************** ...

  3. word中迅速将表格一分为二 拆分表格快捷键ctrl+shift+enter 重复上一个命令快捷键f4

    这里说的是将一个表格拆分为两个表格 选择要拆分的行,快捷键ctrl+shift+enter,就拆分为两个表格了,是不是很快! 在多个表格需要拆分的时候,做一次这样的操作,然后不停的移动.F4,就可以了 ...

  4. SSH后台分页

    初学SSH,开始用的Struts2+Hibernate3+Spring3,Hibernate中用的HibernateTemplate进行数据库的操作.之后在进行前台页面显示的时候,要用到分页,查了一下 ...

  5. 蓝绿部署、红黑部署、AB测试、灰度发布、金丝雀发布、滚动发布的概念与区别(转)

    出处:https://www.baidu.com/link?url=QjboallwNm_jxcL3fHG57wEakiBfAs_3-TChTGu1eBXstlHEsGBc-NDA7AKTqsiroB ...

  6. 史融资2.5亿的“自主国产”红芯浏览器,其实是个套壳Chrome

    红芯浏览器 今天早上看到朋友发的浏览器图片,感觉很好奇,然后就看了下,感觉文章还不错,就转发了下,然后下载浏览器着实花了不小心思,最后文末添加了红芯浏览器转存在蓝奏云盘的下载连接了. 文章原文 今天又 ...

  7. SGI STL红黑树中迭代器的边界值分析

    前言 一段程序最容易出错的就是在判断或者是情况分类的边界地方,所以,应该对于许多判断或者是情况分类的边界要格外的注意.下面,就分析下STL中红黑树的迭代器的各种边界情况.(注意:分析中STL使用的版本 ...

  8. SAP成都研究院许聚龙:Hello, Coresystems!

    Jerry的前一篇文章<SAP成都研究院数字创新空间沟通S/4HANA和C/4HANA的智能服务演示视频和Coresystems分享预告>已经提到,接下来会由SAP成都研究院数字创新空间的 ...

  9. Sedgewick的红黑树

    红黑树一直是数据结构中的难点,大部分关于算法与数据结构的学习资料(包括<算法导论>)对于这部分的讲解都是上来就下定义,告诉我们红黑树这个性质那个性质,插入删除要注意1234点,但是基本没有 ...

  10. 数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树

    数据结构与算法--从平衡二叉树(AVL)到红黑树 上节学习了二叉查找树.算法的性能取决于树的形状,而树的形状取决于插入键的顺序.在最好的情况下,n个结点的树是完全平衡的,如下图"最好情况&q ...

随机推荐

  1. 使用DBeaver连接高斯100数据库 gaussdb100

    1. 自定义驱动 参考:DBeaver配置GaussDB 100指导手册-云社区-华为云 (huaweicloud.com) 搜索_华为云 (huaweicloud.com) DBeaver连接华为高 ...

  2. 王树森Attention与Self-Attention学习笔记

    目录 Seq2Seq + Attention Attention的原理 方法一(Used in the original paper) 方法二(more popular,the same to Tra ...

  3. 【小 w 的代数】(提供一种 n^2 log 的解法)

    前言: 卖点 记录 CTH 的发言 CTH:你这真是 n^3 的 CTH:我也不知道你线段树优化个啥,\(n^3 \log n\) CTH:你优化到哪了啊 CTH:······你从赛时打这个题到现在 ...

  4. Python 潮流周刊#74:创下吉尼斯世界记录的 Python 编程课(摘要)

    本周刊由 Python猫 出品,精心筛选国内外的 250+ 信息源,为你挑选最值得分享的文章.教程.开源项目.软件工具.播客和视频.热门话题等内容.愿景:帮助所有读者精进 Python 技术,并增长职 ...

  5. UniswapV2Factory细节

    UniswapV2Factory合约是Uniswap V2协议中的关键部分,负责管理和创建所有的流动性池(交易对).以下是对UniswapV2Factory合约中所有主要方法及其参数的详细讲解. 方法 ...

  6. mysql弱密码爆破

    mySQL弱密码  靶场:/vulhub/mysql/CVE-2012-2122  启动: docker-compose up -d 扫描端口 nmap -Sv -Pn -T4 靶机ip  看到在33 ...

  7. 教程:搭建一个我的世界模组服务器(Linux)

    首先给自己的服务器打个广告 服务器版本1.12.2 地址:www.verysucksminecraftserver.top(好像只有一个月) 所需Mod网盘:https://pan.quark.cn/ ...

  8. 《用广义CNOT门产生质数幂维的图态》

    参考文献:Graph states of prime-power dimension from generalized CNOT quantum circuit 主机文件:<2016质数图态.p ...

  9. 循环中拼接String不同方法性能耗时对比

    对比背景 Java中最常用的拼接字符串方法就是 + 或 +=,使用上简单方便.但如果拼接数量比较大,例如在循环中拼接字符串,可能会有性能问题: 测试数据 循环100000次进行String拼接,对比+ ...

  10. NZOJ 模拟赛3

    T1 地理geo 奶牛们刚学习完地理课,知道地球是个球.他们非常震惊,满脑子都是球形. 他们试图把地球表面看成一个NxN (1 <= N <= 100)的方格,但是顶端连接着底部.左边连接 ...