import akshare as ak import pandas as pd import numpy as np # 读取历史数据 data1 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="j1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") data2 = ak.futures_zh_daily_sina(symbol="jm1901", start_date="2018-02-01", end_date="2018-12-31") # 计算价差 spread = data1["close"] - data2["close"] mean_spread = spread.mean() std_spread = spread.std() # 设置阈值 upper_threshold = mean_spread + 0.75 * std_spread lower_threshold = mean_spread - 0.75 * std_spread stop_loss = 2 * std_spread # 初始化交易状态 position = 0 pnl = 0 # 开始交易 for i in range(len(spread)): # 判断是否需要开仓 if spread[i] > upper_threshold and position == 0: # 做空价差 position = -1 entry_price = spread[i] elif spread[i] < lower_threshold and position == 0: # 做多价差 position = 1 entry_price = spread[i] # 判断是否需要平仓 elif spread[i] < mean_spread and position == -1: # 平空仓 exit_price = spread[i] pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > mean_spread and position == 1: # 平多仓 exit_price = spread[i] pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 判断是否需要止损 elif spread[i] < entry_price - stop_loss and position == -1: # 平空仓 exit_price = entry_price - stop_loss pnl += entry_price - exit_price position = 0 elif spread[i] > entry_price + stop_loss and position == 1: # 平多仓 exit_price = entry_price + stop_loss pnl += exit_price - entry_price position = 0 # 输出最终盈亏 print("Final P&L: ", pnl)得到的结果为0

根据你提供的代码，是一个基于价差交易策略的程序。该程序读取了两个期货合约的历史数据，并计算其价差的均值和标准差，然后根据阈值进行开仓和平仓操作，同时设置了止损。最终输出了盈亏结果为0。

需要注意的是，这个程序只是一个简单的示例，具体的策略应该根据实际情况进行调整和优化。同时，在实际交易中，还需要考虑交易成本、流动性等因素的影响。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np # 非线性支持向量机分类 from sklearn.svm import SVC # 标准化和处理分类型特征的库 from sklearn.preprocessing import StandardScaler, Binarizer from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_csv('primary_data.csv', index_col=0)

这段代码是一个数据处理的代码段，主要用于导入需要处理的数据和所需要的库。具体来说，代码首先使用pandas库的read_csv函数读取名为'primary_data.csv'的数据文件，并将其存储在名为data的数据框中。其中，index_col=0表示将数据文件中的第一列作为数据框的行索引。接着，代码导入了numpy、sklearn、和matplotlib.pyplot等库，这些库提供了处理数据、构建模型和可视化数据等功能。其中，numpy库提供了大量的数值计算函数和数据结构，sklearn库提供了机器学习算法和数据预处理工具的实现，matplotlib.pyplot库提供了绘制图形的函数和工具。

numpy as np #导入numpy库 pandas as pd #导入pandas库 df_user = pd.read csv(D:爆款产品.csv，='GBK)#读取数据，且设置字符格式为GBK df_user._0#显示头5行数据 df_user._#显示数据维度 #显示数据行数df user. #显示数据列表字段df_user. df_user.下单次数.0#统计数据 df_user.年收入.0 #显示年收入均值 df user年龄.mean0 #显示年龄均值 df_usersort_values(by='年龄，_=False).head0#显示年龄按照降序排列

根据你的描述，你想要使用 numpy 和 pandas 库来进行数据处理操作。具体代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据，设置字符格式为GBK
df_user = pd.read_csv("D:爆款产品.csv", encoding="GBK")

# 显示头5行数据
df_user.head()

# 显示数据维度
df_user.shape

# 显示数据行数
len(df_user)

# 显示数据列表字段
df_user.columns

# 统计数据
df_user["下单次数"].sum()

# 显示年收入均值
df_user["年收入"].mean()

# 显示年龄均值
df_user["年龄"].mean()

# 显示年龄按照降序排列
df_user.sort_values(by="年龄", ascending=False).head()

注意，其中的代码中有一些笔误，我进行了适当的修正，确保代码的正确性。