CN110765175A - 一种融资融券多维度指标分析和展示方法 - Google Patents

一种融资融券多维度指标分析和展示方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种融资融券多维度指标分析和展示方法，包括以下步骤：S1、通过交易所数据接口获取融资融券数据；S2、通过数据金融特性，挑选因子并列出因子池；S3、通过因子分别与上证指数时间序列做相关性检验，得到皮尔森相关性系数；S4、通过相关性系数判断因子是否有效；S5、通过折线图和柱状图展示有效因子；S6、通过时间周期对数据进行拟合并返回S2；具有分析功能且展示全面性、直观性的优点。

Description

一种融资融券多维度指标分析和展示方法
技术领域
本发明属于融资融券技术领域，具体涉及一种融资融券多维度指标分析和展示方法。
背景技术
近年来，国内融资融券业务发展迅猛、各类资管产品的种类和数量飞速增长，各个证券公司都希望通过推广融资融券业务和增加资管产品的销售来提高公司的盈利能力。融资融券业务是指证券公司向客户出借资金供其买入证券或出具证券供其卖出证券的业务。
目前基于融资融券数据分析指数的技术上，大多数公司通过调取沪深两市交易所的融资融券数据，在页面上使用表格展示原始数据，或者使用简单折线、柱状图等做两融数据的展示功能。但既没有对两融数据进行分析建模，也没有对两融数据和指数关联性做分析和指导的系统，且目前使用的技术是单一维度和单一周期，无论是直观性还是全面性都有很多缺陷。
因此需要一种直观、全面且具有分析指导的融资融券多维度指标分析和展示方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种融资融券多维度指标分析和展示方法，以解决现有的融资融券数据多采用原始的表格或简易图进行展示，在直观性和全面性等方面存在诸多缺陷。
本发明提供了如下的技术方案：
一种融资融券多维度指标分析和展示方法，包括以下步骤：S1、通过交易所数据接口获取融资融券数据；S2、通过数据金融特性，挑选因子并列出因子池；S3、通过因子分别与上证指数时间序列做相关性检验，得到皮尔森相关性系数；S4、通过相关性系数判断因子是否有效；S5、通过折线图和柱状图展示有效因子；S6、通过时间周期对数据进行拟合并返回S2。
进一步的，所述S1中，所述融资融券数据包括沪市融资余额、沪市融券余额、沪市融资买入额、沪市融券卖出量；深市融资余额、深市融券余额、深市融资买入额、深市融券卖出量。
进一步的，所述S2中，所述因子包括两市融资余额、两市融券余额、融资余额差值、融券余额差值、融资成交额占两市成交额的占比、融券成交额占两市成交额的占比、融资波动率和融券波动率。
进一步的，所述S3中，所述相关性检验，包括以下步骤：
S101、设定上证指数的时间序列为Y，其包括Y1、Y2、……、Yn，设定因子的时间序列为X，其包括X1、X2、……、Xn，n为数据个数；
S102、将X和Y带入公式计算，
Figure BDA0002225623670000022
Figure BDA0002225623670000023
其中，其中
Figure BDA0002225623670000024
为X序列的平均值，
Figure BDA0002225623670000025
是序列Y的平均值，∑为求和运算符，r为皮尔森相关性系数。
进一步的，所述S4中，所述判断因子是否有效，包括以下步骤：
S201、筛选出皮尔森相关性系数r位于0.8-1之间成正相关的因子，即该因子对应的数值和上证指数具有同步趋势；
S202、筛选出皮尔森相关性系数r位于-1—-0.8之间成负相关的因子，即因子对应的数值与上证指数具有相反走势；
S203、去除掉皮尔森相关性系数r位于-0.8-0.8之间的因子，因为相关性较弱，因子数值走势与上证指数走势无关。
进一步的，所述S5中，所述折线图和柱状图展示，包括：
两融定趋势：将融资余额和融券余额对应的数据以折线图的方式同时叠加在上证指数k线上进行展示；
筹码追踪：将融资成交额占两市成交额的占比、融券成交额占两市成交额的占比以柱状图的方式展示；
资金异动：将融资余额差值、融券余额差以柱状图的方式展示。
进一步的，所述S6中，所述时间周期对数据进行拟合，包括：
周线数据拟合：对日线数据以周为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的周线融资余额和融券余额数据，再与上证指数周线代入到S2中做周线级别的相关性检验，可行后进行展示；
月线数据拟合：对日线数据以月为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的月线融资余额和融券余额数据，再与上证指数月线代入到S2中做月线级别的相关性检验，可行后进行展示。
本发明的有益效果是：
本发明一种融资融券多维度指标分析和展示方法，具有以下特点：
分析功能：建立大数据模型，挖掘两融数据的特征，通过检验的因子设计成特色指标后展示，开发出有分析和指导作用的指标；
全面性：多周期、多维度的分析系统，日线周期、周线拟合、月线拟合成新的数据序列通过相关性检验后，展示多周期变化；
直观性：摒弃表格上数字模式，指标使用多种图形和指数叠加，直观展示分析结果。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明方法流程示意图；
图2是本发明因子池示意图；
图3是一组皮尔森相关性系数表格；
图4是两融定趋势展示图；
图5是筹码追踪展示图；
图6是资金异动展示图；
图7周线数据拟合展示图。
具体实施方式
如图1所示，一种融资融券多维度指标分析和展示方法，包括以下步骤：
S1、通过交易所数据接口获取融资融券数据；
融资融券数据包括沪市融资余额、沪市融券余额、沪市融资买入额、沪市融券卖出量；深市融资余额、深市融券余额、深市融资买入额、深市融券卖出量。
S2、通过数据金融特性，挑选因子并列出因子池；
如图2所示，因子包括两市融资余额、两市融券余额、融资余额差值、融券余额差值、融资成交额占两市成交额的占比、融券成交额占两市成交额的占比、融资波动率和融券波动率。
S3、通过因子分别与上证指数时间序列做相关性检验，得到皮尔森相关性系数；
相关性检验，包括以下步骤：
S101、设定上证指数的时间序列为Y，其包括Y1、Y2、……、Yn，设定因子的时间序列为X，其包括X1、X2、……、Xn，n为数据个数；
S102、将X和Y带入公式计算，
Figure BDA0002225623670000051
Figure BDA0002225623670000052
Figure BDA0002225623670000053
其中，其中为X序列的平均值，是序列Y的平均值，∑为求和运算符，r为皮尔森相关性系数。
S4、通过相关性系数判断因子是否有效；
皮尔森相关性系数，r＝1为完全正相关、r＝-1为完全负相关，r＝0时为不相关。可以根据上面步骤得出r值为相关系数，则可得到因子和上证指数的相关关系，筛选出0.8-1之间成正相关的因子，即因子的数值和上证指数具有同步趋势，则因子数值上涨，上涨指数上涨，因子1数值下跌则上证指数下跌；以及-1—-0.8之间成负相关的因子，即因子与上证指数相反走势，因子的数值上涨则上证指数下跌，因子数值下跌则上证指数上涨，我们都称为有效因子；去除掉-0.8-0.8之间的因子，因为相关性较弱，因子数值走势与上证指数走势没关系，互相不影响。
通过S3获取的一组相关系数如图3所示，并判断其因子是否有效；
判断因子是否有效，包括以下步骤：S201、筛选出皮尔森相关性系数r位于0.8-1之间成正相关的因子，即该因子对应的数值和上证指数具有同步趋势；S202、筛选出皮尔森相关性系数r位于-1—-0.8之间成负相关的因子，即因子对应的数值与上证指数具有相反走势；S203、去除掉皮尔森相关性系数r位于-0.8-0.8之间的因子，因为相关性较弱，因子数值走势与上证指数走势无关。
当两市(沪深)融资余额不断下跌后上涨，确认底部时，因为上证指数和其有强正相关性，所以上证指数趋于同步，也确认底部；当两市融券余额创出短期新高后，确认顶部时，因为上证指数和其有强负相关性，所以上证指数趋于相反走势，确认底部。
S5、通过折线图和柱状图展示有效因子；折线图和柱状图展示，包括：
(1)两融定趋势：根据大数据分析系统中的因子相关性计算，选出最相关的两个因子为融资余额和融券余额，把两个数据同时叠加在上证指数k线上，如图4所示，融资余额设为红色线条、绿色折线设为融券余额，经分析系统挖掘出的两融数据与指数相关性特征值对指数的顶底有预测效果。当两市融资余额不断下跌后上涨，确认底部时，因为上证指数和其有强正相关性，所以上证指数趋于同步，也确认底部。当两市融券余额创出短期新高后，确认顶部时，因为上证指数和其有强负相关性，所以上证指数趋于相反走势，确认底部。
(2)筹码追踪：筹码占比，如图5所示，图中柱状体为两市交易表现，红线黄点为两融成交/两市成交数值图。两融与两市交易行为相背离时则预示底部，趋同时则预示顶部。经分析系统所得的两融成交行为的特征表现，对市场筹码变化和占比有直观展现和预测作用。
(3)资金异动：如图6所示，副图红绿柱状体为两融差值，红色为两融大幅流入，绿色为两融大幅流出。反向表现具有顶底预测功能。经分析系统所得两融价格变化特征值，对两融自身变化过程有直观展示和预测作用。
S6、通过时间周期对数据进行拟合并返回S2。
(1)周线数据拟合：如图7所示，对日线数据以周为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的周线融资余额和融券余额数据，再与上证指数周线代入到S2中做周线级别的相关性检验，可行后进行展示；具体包括如下步骤：
1.K线周拟合：周k最高价为当周所有交易日成交最高值，周k最低价为当周所有交易日成交最低值，周k开盘价为当周第一个交易日开盘价，周k收盘价为当周最后一个交易日收盘价。
2.两市融资余额周拟合：两市融资余额周值为当周最后一个交易日沪市+深市融资余额总和；
3.两市融券余额周值为当周最后一个交易日沪市+深市融券余额总和；由此拟合成新的周期的时间序列。
4.两市成交额周值为本周每个交易日沪市+深市成交额总和。
5两市融资成交额周值为本周每个交易日沪市+深市融资交易额总和。占比为两市融资成交额周值除以两市成交额周值。
6.融资余额差值的周值为本周最后一个交易日融资余额-上周最后一个融资余额。
(2)月线数据拟合：对日线数据以月为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的月线融资余额和融券余额数据，再与上证指数月线代入到S2中做月线级别的相关性检验，可行后进行展示。拟合方式与周线拟合一致，区别在于计算周期不一样。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、通过交易所数据接口获取融资融券数据；
S2、通过数据金融特性，挑选因子并列出因子池；
S3、通过因子分别与上证指数时间序列做相关性检验，得到皮尔森相关性系数；
S4、通过相关性系数判断因子是否有效；
S5、通过折线图和柱状图展示有效因子；
S6、通过时间周期对数据进行拟合并返回S2。
2.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S1中，所述融资融券数据包括沪市融资余额、沪市融券余额、沪市融资买入额、沪市融券卖出量；深市融资余额、深市融券余额、深市融资买入额、深市融券卖出量。
3.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S2中，所述因子包括两市融资余额、两市融券余额、融资余额差值、融券余额差值、融资成交额占两市成交额的占比、融券成交额占两市成交额的占比、融资波动率和融券波动率。
4.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S3中，所述相关性检验，包括以下步骤：
S101、设定上证指数的时间序列为Y，其包括Y1、Y2、……、Yn，设定因子的时间序列为X，其包括X1、X2、……、Xn，n为数据个数；
S102、将X和Y带入公式计算，
Figure FDA0002225623660000021
Figure FDA0002225623660000022
其中，其中
Figure FDA0002225623660000024
为X序列的平均值，是序列Y的平均值，∑为求和运算符，r为皮尔森相关性系数。
5.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S4中，所述判断因子是否有效，包括以下步骤：
S201、筛选出皮尔森相关性系数r位于0.8-1之间成正相关的因子，即该因子对应的数值和上证指数具有同步趋势；
S202、筛选出皮尔森相关性系数r位于-1—-0.8之间成负相关的因子，即因子对应的数值与上证指数具有相反走势；
S203、去除掉皮尔森相关性系数r位于-0.8-0.8之间的因子，因为相关性较弱，因子数值走势与上证指数走势无关。
6.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S5中，所述折线图和柱状图展示，包括：
两融定趋势：将融资余额和融券余额对应的数据以折线图的方式同时叠加在上证指数k线上进行展示；
筹码追踪：将融资成交额占两市成交额的占比、融券成交额占两市成交额的占比以柱状图的方式展示；
资金异动：将融资余额差值、融券余额差以柱状图的方式展示。
7.根据权利要求1所述的一种融资融券多维度指标分析和展示方法，其特征在于，所述S6中，所述时间周期对数据进行拟合，包括：
周线数据拟合：对日线数据以周为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的周线融资余额和融券余额数据，再与上证指数周线代入到S2中做周线级别的相关性检验，可行后进行展示；
月线数据拟合：对日线数据以月为周期进行切片，根据因子的特性对融资余额和融券余额的数据进行累加或取极值点，拟合成新的月线融资余额和融券余额数据，再与上证指数月线代入到S2中做月线级别的相关性检验，可行后进行展示。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109584076A (zh) * 2018-12-06 2019-04-05 平安科技（深圳）有限公司 股票因子收益分析方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN110232463A (zh) * 2019-03-21 2019-09-13 平安直通咨询有限公司上海分公司 信息预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110264355A (zh) * 2019-06-03 2019-09-20 江汉大学 一种爆量绝对值交易策略模型的装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109584076A (zh) * 2018-12-06 2019-04-05 平安科技（深圳）有限公司 股票因子收益分析方法、装置、计算机设备以及存储介质
CN110232463A (zh) * 2019-03-21 2019-09-13 平安直通咨询有限公司上海分公司 信息预测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110264355A (zh) * 2019-06-03 2019-09-20 江汉大学 一种爆量绝对值交易策略模型的装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
唐艳;: "我国股市融资融券与股市波动的VAR模型分析" *

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