Python黄金相关性市场探析——如何利用相关性寻找最佳建仓时机！

近期，国际金价持续创新高，也激发了很多人黄金投资的热情。目前国内黄金市场存在实物黄金、纸黄金、黄金T+D、黄金期货、黄金ETF、黄金股、现货黄金等品种，交易规则错综复杂，不仅要判断对趋势，还要为爆仓、延期费、黑平台等各种意料之外的规则交学费。为了找到一款适合自己的投资品种（不用担心爆仓、不用担心延期费、不用担心被平台黑、收益不至于那么低，适合长期持有的）。笔者决定用尝试用Python在A股市场里寻找跟黄金走势最相关的交易品种。一、准备工作编程环境：建议安装Anaconda（https://www.anaconda.com/distribution/），一次安装包括了Python环境和全部依赖包，减少问题出现的几率。第三方库：Tushare。安装方法:Anaconda Prompt里直接输入 pip install tushare。二、数据获取1.券商公司获取。一些券商开通了试用版的接口，可以直接调用。2.网络量化交易平台获取。某些在线量化交易平台也可以直接调用,编程也相对简单。3.网络爬虫获取。通过爬取某些财经网站的历史数据，间接获取。4.Tushare直接获取。通过一个免费、开源的python财经数据接口包Tushare获取。优点多多，免费、简单，一条语句搞定。本次数据获取主要采取这种方式。数据采集步骤：首先获取所有股票代码，然后获取每只股票的日收盘价。（1）获取股票代码。

Python资源共享群：626017123

通过本次结果显示，目前获取了3000余只股票当日的详细信息，当然我们想要的只有“code”这一栏。

（2）获取黄金ETF以及每只股票收盘价

黄金价格的获取，为方便计算，本次用黄金ETF（518880）的日收盘价代替。Tushare提供了3000余只股票代码，通过循环，获取2013年至今每只股票收盘价可是个大工程，这个时候，终于体会到大数据的用处了。

通过结果显示，数据长度还是比较乱，科创板等新上市的股票只有几天数据，这也给后续计算相关性出了个难题——非等长数据相关性如何度量？

三、计算相关性，寻找最相关的两只股票

相关性度量是一个相对复杂的数学问题，本次只做框架式搭建，具体优化算法，日后作更深入的探究。本次为方便计算，直接调用corr函数处理。

结果显示，2013年至今，并不存在跟黄金高度相关的股票，最相关的两只股票分别为中顺洁柔（002511）、千禾味业(603027)，相关系数分别为0.764和0.741。

四、结果分析（1）通过本次结果显示，并没有预期的与黄金高度相关的股票，直观感觉与黄金较相关的山东黄金（600547）的相关系数为0.582。

（2）本文只作为量化分析的初步探索，至于如何运用到自己的投资策略中，有待进一步探索。在本次实验中，也还存在很多问题，比如，缺失数据补齐方式、相关性度量方法、数据长度选取等，有兴趣的读者可以进一步探索。后记：如何通过相关性分析寻找建仓时机大家都有直观的感觉，黄金和白银存在某种相关关系，当金银比扩大时，黄金和白银，不是有一方被高估，就是有一方被低估。比如，在2019年7月12日，金银比达到近期的高点，但白银价格还处于相对低位，出现一个很好的买入时机。

至于如何运用相关分析，从A股市场寻找到适合自己风格建仓的时机。鉴于本文还是偏向于量化分析程序化入门的探索，投资心得、量化策略等问题欢迎探讨。

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