# 4.15 成交量 ? 決戰之地， IF1507 ！ > 來源：https://uqer.io/community/share/559a44a1f9f06cb5604f1902 > 本文試圖通過股指期貨主力合約的成交量價分析，找出6月下旬以來暴跌的線索。本文的思路受[癲狂的IF1507成日交易額巨量金融怪獸 遠超現貨](http://finance.sina.com.cn/money/gzqh/20150704/093822590895.shtml)的啟發，但是并不局限于此。 > > 鏈接的文章中，沒有考慮期貨合約主力切換時對成交量的變化。同時原文中，未能將期指7月合約的成交量與過往主力合約進行對比，使得結論的立據不足。 > > 結論仍然含有很多作者本人的猜測。欲得出更可靠的結果，需要精細的分析買賣盤口等深度數據。 ```py import pandas as pd import seaborn as sns sns.set_style('white') from CAL.PyCAL import * from matplotlib import pylab ``` 1. 期貨主力合約成交變化趨勢 市場參與者猜測在6月下旬開始的暴跌中，股指期貨主力合約是罪魁禍首。天量的期貨空頭，壓制了多頭的艱難上攻，引發了現貨市場一瀉千里的慘象。這里我們并不打算討論這一運行邏輯，只打算從數據出發，分析是否真的在6月市場上出現了期貨空頭集中出擊的局面。 下圖中，我們繪制了從2015年4月開始到2015年6月為止的期貨主力合約成交金額與現貨成交金額對比圖： + IF150X成交額：當月期貨主力合約成交金額； + 滬深300成交額：滬深300成分股總成交金額，用于指示現貨市場的成交額； + 占比(%)：現貨市場成交金額占期貨市場成交金額比例。 ```py contractMonths = [5,6,7] allRes = [] for cMonth in contractMonths: contractName = 'IF150' + unicode(cMonth) beginDate = Date.NthWeekDay(3,Friday,cMonth-1,2015).strftime('%Y%m%d') endDate = Date(2015,cMonth,3).strftime('%Y%m%d') futRes = DataAPI.MktFutdGet(ticker=contractName, beginDate=beginDate, endDate = endDate, field=['tradeDate','closePrice' ,'turnoverVol','turnoverValue']) futRes = futRes.set_index(['tradeDate']) idxRes = DataAPI.MktIdxdGet(ticker='000300', beginDate=beginDate, endDate = endDate,field=['tradeDate','closeIndex','turnoverVol','turnoverValue']) idxRes = idxRes.set_index(['tradeDate']) totalRes = pd.merge(futRes, idxRes, left_index=True, right_index=True) totalRes.columns = [contractName, contractName + ' turn over vol', contractName + u' turn over value', u'HS300', u'HS300 turn over vol', u'HS300 turn over value',] totalRes[u'Per.(%)'] = totalRes[u'HS300 turn over value'] / totalRes[contractName + u' turn over value'] * 100 font.set_size(12) pylab.figure(figsize = (16,6)) ax1 = totalRes.plot(y=['Per.(%)'], secondary_y= ['Per.(%)'], style='r') ax2 = totalRes.plot(y=[contractName + ' turn over value', 'HS300 turn over value'], kind='bar',legend=False, rot=30) patches2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() ax2.set_ylabel(u'成交額', fontproperties=font) ax2.set_ylim((0.0,4.0e12)) ax1.set_ylim((0.0, 50.0)) ax2.set_xlabel(u'交易日期', fontproperties=font) ax1.set_ylabel(u'占比(%)', fontproperties=font) patches1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels() ax1.legend(patches2 + patches1, [contractName + u'成交額', u'滬深300成交額', u'占比(%)'], prop = font, loc='best') font.set_size(18) pylab.title(contractName + u'期貨主力合約 v.s.滬深300 （成交金額）', fontproperties=font) allRes.append(totalRes) ```    可以觀察到，在上面3張系列圖中，有以下值得關注的變化： + 期貨主力成交金額顯著上升，從日均2萬億上升至日均3萬億； + 現貨成交量較為穩定，日均在5千億到1萬億之間； + 現貨成交與期貨成交占比顯著下降，從4月份的40%左右，下降至5月份的30%左右，直至6月份的20%左右。 從上面的分析確實可以得出，特別是在6月份，以現貨市場的交易為基準，期貨主力合約交易顯著放大。如果我們假設原先市場是整體中性的，即現貨市場與期貨市場整體對沖均衡。那么這兩個月以來的期貨新加入者，很有可能是在6月下旬以來，通過裸賣空等手段，做空市場的主力。 ## 2. IF1507期貨價量變化趨勢 下面的圖簡單描述了IF1507合約自成為主力合約以來的價量變化趨勢。整體來說，IF1507一直呈下跌趨勢，而這一趨勢中也伴隨著整體成交量的上升。 ```py font.set_size(12) pylab.figure(figsize = (16,6)) ax2 = allRes[-1].plot(y=['IF1507'], secondary_y=['IF1507'], style='ro-', ) ax1 = allRes[-1].plot(y=['IF1507 turn over vol'], kind='bar', rot =30) ax1.set_ylabel(u'成交量', fontproperties=font) ax2.set_ylabel('IF1507') patches, labels = ax1.get_legend_handles_labels() patches2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels() ax1.legend(patches + patches2, [u'IF1507成交量', u'IF1507'], prop = font, loc='best') ax1.set_ylim((0.0,4000000)) ax1.set_xlabel(u'交易日期', fontproperties=font) font.set_size(18) pylab.title(contractName + u'IF1507合約走勢以及成交量', fontproperties=font) ```  ## 3. 結語 本文簡單的通過趨勢分析，得出來市場的空頭6月下旬以來通過期貨主力合約IF1507，集中出擊，打壓大盤的結論。但是這里面也含有作者本人的很多猜測。事實上，我們無法得出新增加的期貨參與者，到底是空頭還是多頭。更準確的市場多空力量角斗圖，需要精細化的分析，例如買賣盤口等深度數據。