期货持仓报告

期货持仓报告，简称COT(Commitment of Traders)报告，记录机构投资者包括商业公司和对冲基金的期货持仓数据。由美国期货交易委员会(CFTC)公布，公布时间是每周五下午2点30分(美东时间)。

我们关注的是传统格式(Legacy Format)的COT报告，汇总了期货和期权的持仓数据。

传统格式的COT报告包含以下数据：

商业持仓(Commercial): 产品制造商/销售商的期货持仓，划分为多头和空头，用期货来对冲价格波动的风险。
非商业持仓(Noncommercial): 对冲基金，投行和大型个人玩家的期货持仓，划分为多头和空头，简称"投机性头寸"。
多头持仓(Long): 多头合约的数量。
空头持仓(Short): 空头合约的数量。
未平仓合约(Open Interest): 流通在外未交割的合约数量。
无需报备头寸(Non-reportable Position): 未达到CFTC要求的未平仓合约数量，指小玩家的持仓。

非商业持仓代表了大玩家对未来价格的预期，如果它们押注价格上涨，大额买入推动价格上涨，反之亦然。但我们从均值回归的角度解读这个指标，当非商业净多头头寸创新高，后续将缺乏足够的买盘支持价格的进一步上涨，价格有可能处于周期性顶部；相反当净空头创历史新高，表明多数投资者都押注价格下跌，这时候价格可能筑底。

import os
import timeimport requests
import quandl
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns%matplotlib inline
plt.style.use("ggplot")

1. 准备数据

从Quandl下载COT报告。

Quandl是金融数据提供商，有大量的免费数据集可以使用，用户需要先申请API密钥。

为了方便用Python获取数据，先安装三方库’quandl’.

codes = pd.read_csv("./cot.csv")
codes.head()

	category	symbol	name	cnname	code_future	code
0	currency	ICE_DX	U.S. Dollar Index	美元指数	CHRIS/ICE_DX1	CFTC/098662_FO_L_ALL
1	currency	CME_BT	Bitcoin CME Futures	比特币	NaN	CFTC/133741_FO_L_ALL
2	currency	CME_BP	British Pound	英镑	CHRIS/CME_BP1	CFTC/096742_FO_L_ALL
3	currency	CME_CD	Canadian Dollar	加元	CHRIS/CME_CD1	CFTC/090741_FO_L_ALL
4	currency	CME_JY	Japanese Yen	日元	CHRIS/CME_JY1	CFTC/097741_FO_L_ALL

quandl.ApiConfig.api_key = "your api key"
quandl.ApiConfig.api_key = os.getenv("QUANDL_API")# 下载货币，指数，能源和金融期货的的COT报告
categories = ["currency", "energy", "index", "metal"]
cot_list = []t0 = time.time()for _, row in codes.loc[codes.category.isin(categories)].iterrows():try:symbol, code = row["symbol"], row["code"]df = quandl.get(code)df["symbol"] = symbolcot_list.append(df)print(f"{symbol}: download data success")except Exception as e:print(f"{symbol}: download failed {e}")time.sleep(1)# 下载完毕后先合并数据，然后保存在本地csv，方便后续使用
cot_joined = pd.concat(cot_list)
cot_joined.to_csv("./cot_history.csv", index=True)elapsed = (time.time() - t0) / 60.0
print(f"tasks completed in {elapsed:.2f} minutes")

ICE_DX: download data success
CME_BT: download data success
CME_BP: download data success
CME_CD: download data success
CME_JY: download data success
CME_SF: download data success
CME_EC: download data success
CME_AD: download data success
CME_MP: download data success
CME_NE: download data success
CME_RA: download data success
CME_BR: download data success
CME_RU: download data success
CME_CL: download data success
CME_RB: download data success
CME_QG: download data success
CME_BZ: download data success
CME_EH: download data success
CME_ES: download data success
CME_NQ: download data success
CME_YM: download data success
CBOE_VX: download data success
CME_GC: download data success
CME_SI: download data success
CME_HG: download data success
CME_PL: download data success
CME_PA: download data success
tasks completed in 1.13 minutes

usecols = ["Date", "Open Interest", "Noncommercial Long", "Noncommercial Short","Commercial Long", "Commercial Short", "symbol"
]
cot = pd

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