金融期货的量化交易副本课件

1、QQ:984840375 2015（新浪微博）金融期货的量化交易金融期货的量化交易金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利通过相关性选股模型，可以得到沪深300样本股中所有股票的综合得分，在对股票进行筛选时，采用以下两种策略：第一，行业间中性、行业内增强策略。将所有股票进行行业分类，每个月末进行组合调整，每期选取行业中得分最高的一定比例的股票，行业内股票以流通市值加权；行业间采用行业中性，采用沪深300的行业权重加权，构建沪深300全行业的股票优选组合。第二，全样本优选策略。不考虑行业属性，选取样本股中得分最高的一揽子股票构建投资组合，股票采用流通市值加权。直观来看，方

2、法一通过行业中性的加权方式，能够减小对于指数的跟踪误差，策略的Alpha会具备较好的稳定性；而方法二则仅挑选基本面以及技术指标表现最好的一揽子股票构建组合，应该会具有更高的Alpha收益，但是波动性会更大。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利通过相关性选股模型，可以得到沪深300样本股中所有股票的综合得分，在对股票进行筛选时，采用以下两种策略：第一，行业间中性、行业内增强策略。将所有股票进行行业分类，每个月末进行组合调整，每期选取行业中得分最高的一定比例的股票，行业内股票以流通市值加权；行业间采用行业中性，采用沪深300的行业权重加权，构建沪深300全行业的股票优选

3、组合。第二，全样本优选策略。不考虑行业属性，选取样本股中得分最高的一揽子股票构建投资组合，股票采用流通市值加权。直观来看，方法一通过行业中性的加权方式，能够减小对于指数的跟踪误差，策略的Alpha会具备较好的稳定性；而方法二则仅挑选基本面以及技术指标表现最好的一揽子股票构建组合，应该会具有更高的Alpha收益，但是波动性会更大。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利例题：该策略在行业内对个股进行精选，采用的方法是相关性选股，样本内数据始终采用过去两年的滚动窗口数据。假设第i个行业有Ni只股票，参数p是各行业中优选出来的股票比例，则第i个行业选出Ni*p+1只股票，其中

4、是取整符号。以2008年1月-2011年8月为样本期，每个月末更新投资组合，共计44个月，对不同参数下组合相对沪深300的表现进行敏感性分析。比较来看，当每个行业选取20%的股票时，增强组合的信息比率最高，年化值达到了1.82，胜率也高达68.18%。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利策略1表现股票数占比（%）超额收益平均值（%）超额收益波动率（%）信息比率 胜率（%）平均每期选出股票（只）平均换手率（%）1012.347.861.5750.09441091510.657.631.461.36551042012.777.031.82686

5、56.971.5370.4584973010.236.571.5668.189694359.396.741.3968.1811188408.536.441.3368.1812583458.215.761.4365.9113777507.645.341.4370.4515571金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利例题：该策略选取得分排在最前面的一定数量的股票来构建增强组合，同样以2008年1月2011年8月为样本期，每个月末更新投资组合，共计44个月，参数是每期选出的股票个数，对不同参数下组合相对沪深300的表现进行敏感性分析。综合比较，当每期选出125只股票时，组合

6、的信息比率最高，年化值达到了1.36，胜率也达到了65.91%。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利策略2表现股票数量（只）超额收益平均值（%）超额收益波动率（%）信息比率 胜率（%）平均换手率（%）4415.0114.451.0465.911115515.813.531.1763.441037013.8911.91.1765.91988410.8410.920.9963.64949610.7710.021.0756.8291111129.381.2859.098812512.248.981.3665.918513710.378.621.261.36821559.2

7、67.241.2168.1876金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利（二）基于动量和反转策略的Alpha套利股票的动量效应，指的是过去一段时间表现较好的股票或者股票组合在未来一段时间内仍然保持良好表现。反转效应是指在一段较长的时间内，表现差的股票在其后的一段时间内有强烈的趋势进行大的反转，回复到正常水平，而在给定的一段时间内，最佳股票则倾向于在其后的时间内出现差的表现。利用动量效应和反转效应实施的投资策略分别称之为动量策略和反转策略。Alpha动量与反转策略都是典型的积极主动投资策略。两种策略在投资标的的选择上正好相反，可以视为互补的一种策略。可以应用于积极主动性投

8、资基金或与其他策略配合运用形成侧和策略。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利根据前面的分析可以得到股票i的收益率为：Ri=+Rf+i(Rm-Rf）+i其中，反映了市场价格的误差程度，选取股票在一定观察期内的Alpha作为其动量的观察指标，在一定参数控制下，在股票池中选取观察期内Alpha最强的一些股票作为未来一段持有期的投资组合，利用估值期货相应的空头对冲掉市场的系统性风险，剩下的即为股票组合的Alpha收益，这就是基于动量策略的Alpah套利。同样，可以构建基于反转策略的Alpha套利。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利在上式中，当0

9、，表明市场对证券收益率的预期高于均衡的期望收益，因而市场价格偏低，可以买入；当0时，市场对证券的收益预期低于均衡的期望收益率，市场价格偏高，应当卖出。例题：本例选择的样本股为沪深300成分股，Alpha值计算依据市场指数模型，利用历史1年数据进行计算。将0和0的组合分别进行排序，动量组合取自正值最大的前30只个股；反转策略组合取之于负值最小的30只个股。检验时间为2007年1月5日-2010年10月31日，交易成本设定为：单边佣金为1.5，印花税为1，冲击成本为1，一个周期的买入与卖出成本共计为6。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利根据验证可得：在近四年的滚动投资

10、中，Alpha反转策略的累计收益远超过动量策略，但反转策略的超额收益主要来自于2007年和2009年两次牛市中。在牛市的早、中期，反转和动量都超越基准指数，但反转策略超越动量策略。在牛市的晚期和牛熊转折期以及熊市中，反转策略和动量策略之间无明显优势，且两种策略与基准指数间也没有明显的优势。在熊市的后期和熊市转变为牛市阶段，反转策略会明显超越动量策略和基准指数。另外，从2010年开始，Alpha动量策略明显超过反转策略。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利通过持有期的不同对两种策略收益的影响结果表明（见下表），持有期的变化对反转策略的影响不大，仅在2009年持有期为4

11、周时，超额收益与其他持有期出现较大差异。相比而言，动量策略对持有期的敏感性较强，2周与3周比较接近，整体优于1周和4周。值得注意的是，不管持有期如何，反转策略的整体超额收益呈下降之势，而动量策略呈上升之势，并且一周动量策略超额收益呈直线上升。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利通过持有期的不同对两种策略收益的影响结果表明（见下表），持有期的变化对反转策略的影响不大，仅在2009年持有期为4周时，超额收益与其他持有期出现较大差异。相比而言，动量策略对持有期的敏感性较强，2周与3周比较接近，整体优于1周和4周。值得注意的是，不管持有期如何，反转策略的整体超额收益呈下降之

12、势，而动量策略呈上升之势，并且一周动量策略超额收益呈直线上升。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利不同持有期对策略超额收益影响持有期2007-2010年2007年2008年2009年2010年策略反转动量反转动量反转动量反转动量反转动量1周167.55%-37.11%101.05%-15.19%11.21%-9.22%41.25%1.29%-6.58%8.24%2周218.27%25.91%108.11%10.95%15.14%-3.78%43.59%9.44%-2.73%16.26%3周137.79%27.76%66.88%9.77%8.52%-5.15%38.5

13、4%15.17%0.61%22.15%4周165.92%16.88%78.88%-4.49%19.32%-3.34%20.27%9.54%-3.42%14.12%金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利根据以上的分析结果，投资者可以利用Alpha动量和反转策略在对市场走势判断的基础上灵活运用这两种策略。同时，投资者可以利用Alpha动量或反转策略，借助于股指期货实施Alpha-Beta分离策略以获得超越基准指数的绝对收益。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利例题：在沪深300的成分股中，对个股在观察期内计算出的Alpha收益进行排序，利用排名

14、靠前的股票构建股票组合，并利用股指期货相应的空头对冲掉市场的系统性风险，从而期望在持有期内获取超额收益。本例选取样本时间：2006年12月27日2011年7月15日，共计四年半的数据。股票池为每一期的沪深300成分股，并随成分股的变化而改变，选股策略每月调整一次，股指期货空头部分持有近月主力合约，每月移仓一次，若某月选不出股票，则放弃该月的操作。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利例题：在沪深300的成分股中，对个股在观察期内计算出的Alpha收益进行排序，利用排名靠前的股票构建股票组合，并利用股指期货相应的空头对冲掉市场的系统性风险，从而期望在持有期内获取超额收益

15、。本例选取样本时间：2006年12月27日2011年7月15日，共计四年半的数据。股票池为每一期的沪深300成分股，并随成分股的变化而改变，选股策略每月调整一次，股指期货空头部分持有近月主力合约，每月移仓一次，若某月选不出股票，则放弃该月的操作。为了防止一些短期过度波动的股票或连续涨跌停的股票被选入，而影响整个策略的稳定性和应用型，本例对一些参数进行了控制，控制参数包括股票数目和观察天数。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利股票数目过少会影响策略的稳定性，无法起到投资组合分散风险的作用，也会增加操作的冲击成本，股票数量至少应该有10只，而过多的股票也可能使得动量不足

16、，本例选取40只以内的股票。观察天数过长，策略中的Alpha动量减弱，一般15个交易日左右会使得收益率最佳。此外，还可对阿尔法、贝塔、波动率、相关系数、跟踪误差等进行控制。该策略收益较好，赢利概率较高，由于策略对冲掉了系统性风险，因此整个组合的收益状况基本不受指数走势变化的影响，风险大大低于沪深300指数，具有较强的实用价值，适合机构等风险厌恶并追求稳定收益的投资者。需要注意的是，一般来说，股票的动量效应难以保持较长的时间，而较短的持有期可能令交易过于频繁，而交易成本较高，使总体收益有限。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利（三）事件驱动Alpha套利策略事件驱动A

17、lpha套利策略是指在深入分析可能造成股价异常波动的事件基础上，充分利用事件发生前后股票价格波动，采用股指期货对冲掉系统风险后获取超额回报的投资策略。这样的时间非常多，如果从影响层面来划分，大致可分为三类：一是宏观事件，如宏观经济政策的调整、经济数据的发布等；二是产业或行业事件，如涉及单一或多个行业的产业振兴规划出台；三是微观事件，如上市公司公布财务报表等。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利宏观事件驱动Alpha套利，是研究各种宏观事件对于不同板块股票的影响，即买入正向冲击股票组合，并卖空相应股指期货对冲系统性风险，进行正向Alpha套利；或者融券卖空负向冲击股票

18、组合，买入股指期货对冲系统性风险，进行负向Alpha套利。对于宏观经济指标的事件研究是其中的一种重要策略，各种宏观指标位于不同的区间，会对特定类别的股票有影响，利用不同的影响可以设计各种Alpha套利策略。常见的宏观指标包括：1、国民经济核算：GDP2、工业指标：工业增加值；发电量；工业增加值高于预测值幅度金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利3、价格指标：CPIPPIRPICPI高于预测值幅度、PPI高于预测值幅度4、预测数据：预测CPI预测PPI预测M25、对外投资：进出口总量；进口总额；出口总额6、货币供应：M1M2M37、景气指标：宏观经济预警指标、宏观经济先

19、行指数、消费者信心指数、企业家信心指数8、PMI：PMIPMI(非制造业）、汇丰PMI、汇丰PMI（非制造业）9、市场情绪：A股估值水平（PE）、A股平均换手率、日均成交金额、A股账户新增开户数金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利宏观指标的事件研究可以与多因子模型结合起来，研究板块轮动的效应，构建基于不同板块表现的Alpha对冲策略。首先根据各类因子的历史表现确定一组“有效因子”，这组因子将作为板块轮动组合的主要驱动来源，而后每一期该“因子组合”将动态地调整，调整的依据是：随着各类宏观事件的发生，某些因子可能会被纳入，而某些因子可能会被剔除。纳入和剔除的情况取决于各

20、类宏观事件下，板块轮动的规律。例如，GDP创新高时，经济过热的风险随之加大，估值高的股票有调整的风险，股价中短期反转及估值指标备受关注。预期M2创新高，货币总供应偏宽松，市场在增量资金的带动下往往具备估值修复行情，而盈利及成长等基本因素表现不佳。进出口总额创新高，投资情绪极度乐观，中小企业生存环境得到改善，小盘股由于其成长性高，业绩想象空间较大而倍受青睐。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利而蓝筹股由于规模较大，业绩虽稳定但利润增长的边际效益较低，因此盈利、成长以及运营类等方面的因子有效性并不显著。行业事件针对性比较明确，相对比较容易分析相应的板块、股票和冲击效果，

21、但是冲击的时点不好把握。金融期货的量化交易副本第一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利微观事件是大家研究最多、应用最广的一类事件驱动策略，这些事件大致可以分为四类：公司业绩、股权结构变动、经营管理行为和分析师行为。公司业绩类事件包括财务报表分析、业绩预告、业绩快报等，其发生与市场走势没有显著关系，更多地体现季节性变动的特点。股权变动类事件包括大股东增持、管理层持股变动、限售股流通、大小非减持等，在市场处于低位时，大股东和高管增持发生频率较高，而在市场处于高位时发生的频率明显降低。大小非减持行为对股价产生负面作用是大概率事件，大非减持对股价产生打压的概率比小非减持更大。金融期货的量化交易副本第

22、一节第一节 期货的量化套利期货的量化套利经营管理类事件包括兼并收购、股权激励、股权质押等行为，并购交易所带来的业绩变化与股价波动之间存在趋势性、非线性的关系，而业绩提升明确的兼并收购对公司股价投资收益存在正面促进作用。股权激励短期内对上市公司的业绩提升效果明显，在预案公告后20个交易日左右样本股价取得正收益的概率最高，预案公告日后股价的绝对收益和相对收益均值都呈现递增之势，并在90个交易日前后取得阶段最高值。股权激励计划的终止对公司股价存在一定的打压作用，终止公告发布后60个交易日内股价很难取得正的投资收益。微观事件驱动Alpha交易策略汇总见下表：金融期货的量化交易副本微观事件驱动Alpha

23、交易策略汇总事件观察变量事件日交易策略净利润超过（低于）一致预期净利润与一致预期值财务报表公告日净利润超过一直预期，股价上涨，正向Alpha套利；净利润低于预期，股价下跌，负向Alpha套利业绩预告上市公司业绩预告的类型业绩预告公告日业绩预告趋好，正向Alpha套利；业绩预告趋坏，负向Alpha套利业绩快报归属母公司股东的净利润同比增长率业绩快报告公告日业绩快报趋好，正向Alpha套利；业绩快报趋坏，负向Alpha套利盈利公告净资产收益率和净资产收益率同比增长率财务报表公告日盈利增幅较大，正向Alpha套利；盈利降幅较大，负向Alpha套利管理层持股变动管理层持股比例的变化公司报表公告日管理层

24、持股大幅增加，正向Alpha套利；管理层持股大幅减小，负向Alpha套利大股东增持大股东增持股票占流通股比例相关公告的公告日正向Alpha套利限售股可流通可流通股票占总股本比例限售股可流通起始日反向Alpha套利大小非减持减持股票占总股本比例相关公告的公告日反向Alpha套利兼并收购兼并收购公告相关公告的公告日正向Alpha套利股权激励股权激励方案相关公告的公告日股权激励方案实施，正向Alpha套利；股权激励方案终止，反向Alpha套利股权质押股权质押公告相关公告的公告日反向Alpha套利分析师个股推荐评级分析师个股评级；买入、强烈买入研究报告发布日分析师调高推荐评级，正向Alpha套利；分析

25、师调低推荐评级，反向Alpha套利金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略一、趋势交易市场趋势就是一段时间内市场价格持续变动的方向，趋势的方向属性主要是指该趋势所引导的市场价格变动方向。趋势交易是单边投资策略中最重要的一种。道氏理论是论证市场趋势最早和最经典的理论，该理论认为，股票会随市场的趋势通向变化以反映市场趋势和状况。根据时间周期的不同，道氏理论将趋势分成三类：主要趋势，次要趋势和短暂趋势。认为投资者最关心的是主要趋势，通常持续1年以上时间，有时甚至好几年。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略大趋势通常包括三个阶段：第一阶段称为积累阶段，即熊市

26、末尾牛市开端，精明的投资商开始逐步减仓；第二阶段称为发展阶段，大多数技术性顺应趋势的投资者开始跟进买入，从而价格快步上扬；第三阶段为最后阶段，交易活跃，投机性交易量日益增长，市场上看似卖盘减少，但实际上精明的投资者预感到了价格即将下跌，开始逐步卖出。在通常情况下，市场不会朝任何方向直来直去，市场运动的特征就是曲折蜿蜒，酷似一系列“前仆后继”的波浪，具有相当明显的峰和谷。所谓市场趋势，就是有这些波峰和波谷依次上升或下降的方向所构成的。无论这些峰或谷以此递升，还是依次递减，或者横向延伸，其方向就构成了市场的趋势。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略市场趋势可以分为三类：上升

27、、下降和横盘整理。可以把上升趋势定义为一系列依次上升的峰和谷，把下降趋势定义为一系列依次下降的峰和谷；把横盘整理趋势定义为一系列依次横向伸展的峰和谷。趋势分为不同的层级，主要趋势、次要趋势和短暂趋势可能是相悖的。不同的交易者会去做不同时间周期的交易，所关注的趋势层级均不相同。作为股指期货的量化交易来说，由于可以实现程序化自动执行，能够抓住更加短暂的交易机会，时间跨度将更大，从高频交易、日内交易到数天、数周的交易，即各种时间长度都可以在股指期货中运用量化方法来做趋势交易。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略量化趋势交易一般从三种角度来寻找出入场点。第一，根据价格形态，通过

28、量化方法描述波峰和波谷的形态来确认趋势走向，构建交易策略。某些持续价格形态可以表示趋势的延续，诸如三角形、旗形、矩形等。支撑和阻力是趋势中的两个重要概念，在上升趋势中，价格在支撑点停止下跌，在阻力位上涨遇阻。将重要支撑点连接起来就构成了趋势线，而阻力点连接则可画出通道线，量化方法描述趋势线的难点在于如何对待趋势线的细小穿越，如何将毛刺与突破进行有效区分，而判断趋势线何时失效也存在一定难度。第二，可以根据技术指标构建交易策略。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略有众多的技术指标来描述趋势强弱和走向，例如移动平均线、止损点、布林通道等。诸如布林通道本身就可以构建量化交易策略

29、，还可以将多个技术指标结合其他因素，构建各种量化交易策略。第三，可以根据K线形态来描绘市场趋势。单一K线判断走势有效性往往较差，而多个K线组合可以更好得形成对趋势的判断。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略二、反转交易反转是与趋势相对而言，任何一个趋势的开端首先是对上一个趋势的反转。在实际交易过程中，趋势交易可以认为是确认趋势后进入的交易，即所谓“右侧交易”，而反转交易则是在新的趋势形成之前或者之处进入交易，即所谓“左侧交易”。在市场上实现有趋势存在，是所有反转形态的前提，原有趋势规模越大，随后反转形态也可能越大。对于反转交易而言，同样可以根据价格形态、技术指标、K线形

30、态等方面进行量化交易策略的设计。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略例题：（基于跳空缺口的日内反转交易策略）跳空缺口是指开盘价处于前一天的价格范围之外，分为跳空高开缺口（开盘价高于前一天的最高价）和跳空低开缺口（开盘价低于前一天的最低价）。跳空缺口大多是由于前一天收盘之后到第二天开盘之前出现对行情走势有较大影响的事件或者消息，前一天市场没有对这些事件或者消息做出反应（或者反应不足），当天开盘对这些事件或者消息进行反应，如果当天开盘对这些事件或者消息的影响不足，则当天的走势有可能顺着缺口的方向走（高开高走或者低开低走），如果当天开盘对这些事件或者消息的影响反应过度了，则当

31、天的走势有可能出现反转（高开低走或者低开高走）。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略本例所说的基于跳空缺口的日内反转策略是指：如果出现跳空高开缺口，则进行做空交易，收盘平仓；反之，如果出现跳空低开缺口，则进行做多交易，收盘平仓。该策略寻找的是高开低走或者低开高走的走势。正如上文所说，如果跳空缺口对信息反应不足，则可能延续高开高走或者低开低走的走势，因此本例在出现跳空缺口的基础上加上趋势确认的信号过滤，当出现跳空缺口时（跳空缺口的大小作为参数进行过滤），且价格进入前一天的波动范围后（进入的大小可以作为参数进行过滤）才进行交易。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策

32、略单边投资策略交易策略：（1）如果出现跳空高开缺口，且价格盘中跌破前一天的最高价（认为当天走势出现了反转、看跌），则开仓做空；（2）如果出现跳空低开缺口，且价格盘中向上突破前一天的最低价（认为当天走势出现了反转，看涨），则开仓做多。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略三、事件驱动交易事件驱动也可用于股指期货单边投资交易中，事件来源主要是宏观事件，其中一类重要的交易策略是新闻交易。新闻交易指的是利用新闻公布对市场的冲击来进行量化交易的投资行为。经济报道或者其他新闻对特定市场有短期的冲击，新闻交易者通过分析和预测市场如何对特定新闻产生反应，制定合适的策略来获取收益。新闻交易

33、依赖于分析新闻对市场方向的短期冲击，通过分析历史数据来预测未来的新闻如何影响价格。通常这些价格变动发生在新闻公布后的短时间内，新闻交易者必须快速对冲击做出反应才有可能盈利，对市场方向的判断和反应速度决定了盈利与否。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略在欧美市场，由于电子交易的推出，交易时间几乎延长至24小时，重大新闻时间对交易价格产生明显影响，大量投资者运用新闻交易策略来进行自动化交易，获得新闻事件冲击前后市场价格变化的收益。目前在中国，交易时间偏短，重要经济事件和新闻时间往往在非交易时间公布无法完全运用新闻交易策略获利。但是部分经济数据在交易时间公布，会对市场产生即时

34、影响。例题：（本例以汇丰PMI为例，分析如何建立新闻交易策略）汇丰PMI是由汇丰和英国Markit Economics Limited共同编制，每月中旬收集数据，采用分层抽样法，按地理分布，并根据区域及行业对国内工业生产的影响，采用标准行业分类法（SIC）予以分层抽样，调查的结果金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略反映当月对上月的变化。初值通常在每月23日附近公布，而终值原则上是在每月初第一个工作日发布。2012年10月起发布时间由原来的北京时间10点30分提前至9点45分。本例选取的PMI样本数据从2011年3月开始，一直到2013年4月，总共26期。金融期货的量化交易副本第二节第二节 单边投资策略单边投资策略汇丰PMI终值和预览值月份初值日期终值日期时间汇丰PMI终值 汇丰PMI预览值2011年3月2011/3/242