# AU2512期货成交量-成交价序列分析工具 [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.7+-blue.svg)](https://python.org) [![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg)](LICENSE) [![Status](https://img.shields.io/badge/Status-Active-brightgreen.svg)]() 一个专业完整的期货数据分析工具集。通过创新的**成交量序列分析方法**和**多维可视化技术**,提供从价格趋势到成交量分布的全方位分析解决方案,为期货交易者提供深入的市场洞察。 ## 🎯 核心优势 ### 🔄 创新分析方法 - **按成交量排序** - 相比传统时间序列,更符合交易实际 - **业务相关性高** - 直接反映交易行为对价格的影响 - **高解释力** - 清晰展示价格随交易推进的演变轨迹 ### 📊 专业可视化工具集 #### 1. 价格序列分析 (volume_price_sequence.py) - **主图**: 成交价序列图(简洁无干扰的价格轨迹) - **侧图**: 成交量在价格上的分布图(0.02间隔) - **下图**: 当前成交量时间序列图 - **关键价格标注**: 成交量最大的10个价格水平(虚线+双向标注) #### 2. 成交量分布深度分析 (volume_distribution_analysis.py) - **7种专业图表**: 直方图、箱线图、累积分布函数等 - **统计摘要**: 完整的分布特征分析 - **交易模式识别**: 大单分析、分组统计 - **业务洞察**: 市场活跃度和机构参与度分析 #### 3. 成交量价格分布图 (volume_price_distribution.py) - **单一专注**: 成交量在价格上的分布 - **前20排行**: 成交量最大的价格区间列表 - **精确分析**: 0.02价格间隔的详细分布 - **快速洞察**: 立即识别热门价格水平 ## 🚀 快速开始 ### 安装依赖 ```bash pip install pandas numpy matplotlib ``` ### 基本使用 ```bash # 1. 价格序列分析(综合图表,推荐) python volume_price_sequence.py # 2. 成交量分布深度分析(7种专业图表) python volume_distribution_analysis.py # 3. 简化成交量价格分布图(快速分析) python volume_price_distribution.py # 4. 分析其他数据文件 python volume_price_sequence.py data/jm2509_20250709.csv python volume_distribution_analysis.py data/jm2509_20250709.csv python volume_price_distribution.py data/jm2509_20250710.csv # 5. 查看帮助信息 python volume_price_sequence.py --help python volume_distribution_analysis.py --help python volume_price_distribution.py --help ``` ### 系统要求 - Python 3.7+ - pandas, numpy, matplotlib, scipy - 支持中文字体的环境 ## 📈 输出示例 ### 生成的图表 #### 1. 综合价格序列分析图 (推荐) ![综合价格序列分析图](au2512_volume_price_sequence.png) - **1.0MB** **三合一综合分析图表**: - **主图**: 成交价序列图(简洁清晰,无技术指标干扰) - **侧图**: 成交量在价格上的分布(0.02间隔,水平柱状图) - **下图**: 当前成交量时间序列图(交易活跃度变化) - **关键价格标注**: 成交量最大的10个价格水平(浅绿色虚线+双向标注) #### 2. 成交量分布深度分析图 ![成交量分布分析图](au2512_volume_distribution_analysis.png) - **1.1MB** **7种专业分析图表**: - 直方图 + 概率密度拟合 - 箱线图(分位数分布) - 累积分布函数 - 成交量时间序列 - 成交量分组柱状图 - 成交量贡献度条形图 - 统计摘要表 #### 3. 简化成交量价格分布图 ![简化成交量价格分布图](au2512_volume_price_distribution.png) - **0.3MB** **专注单一分析**: - 成交量在价格上的分布(0.02间隔) - 前20个成交量最大价格区间列表 - 关键统计信息标注 ### 分析报告示例 #### 综合价格序列分析报告 ``` 开始AU2512期货成交量-成交价序列分析... 数据加载成功: 66,596 条记录 === 数据分析 === 数据概况: 累计成交量: 893,404 手 价格区间: 901.84 - 928.88 平均价格: 914.54 关键成交量节点: 起始: 成交量 320 手, 价格 904.76 25%: 成交量 273,254 手, 价格 911.94 50%: 成交量 527,232 手, 价格 909.18 75%: 成交量 724,868 手, 价格 921.62 结束: 成交量 893,404 手, 价格 927.48 综合价格序列图已保存: au2512_volume_price_sequence.png 【业务洞察】 1. 价格随成交量变化的完整轨迹清晰可见 2. 整体趋势: 上涨 (+2.51%) 3. 交易过程中价格呈现逐步上涨趋势 4. 关键价格水平与成交量分布密切关联 ``` #### 成交量分布深度分析报告 ``` 开始AU2512期货当前成交量分布分析... 数据加载成功: 66,596 条记录 === 基础统计分析 === 平均成交量: 14.96 手 中位数成交量: 10.00 手 成交量标准差: 17.07 手 分布偏度: 2.939 (严重右偏) === 成交量模式分析 === 大单交易定义: > 34.0 手 (90%分位数) 大单交易次数: 5,681 大单交易占比: 9.71% 大单成交量占比: 36.40% 成交量分组统计: 2-5手: 16,887 次 (28.9%) | 成交量: 49,572 手 (5.7%) 6-10手: 16,355 次 (27.9%) | 成交量: 126,216 手 (14.4%) 11-20手: 12,558 次 (21.5%) | 成交量: 191,344 手 (21.9%) 21-50手: 10,201 次 (17.4%) | 成交量: 321,680 手 (36.8%) 【主力】 【业务洞察】 1. 成交量分布呈现严重的右偏特征,小单交易为主,大单影响显著 2. 成交量波动较大,存在明显的活跃期和沉寂期 3. 大单交易占比较为重要,对市场流动性有显著影响 4. 21-50手交易是市场主力,贡献36.8%成交量 5. 市场活跃度适中,交易较为频繁 ``` #### 成交量价格分布报告 ``` 开始AU2512期货成交量价格分布分析... 数据加载成功: 66,596 条记录 【前20个成交最大的价格区间】 排名 价格区间 成交量 占比 累计占比 ----------------------------------------------------------------- 1 922.00-922.02 4,044 0.5% 0.5% 2 921.90-921.92 2,678 0.3% 0.8% 3 907.70-907.72 2,460 0.3% 1.0% 4 908.00-908.02 2,434 0.3% 1.3% 5 927.00-927.02 2,332 0.3% 1.6% ... 分析完成! ``` ## 💡 为什么选择成交量序列分析? | 特性 | 传统时间序列 | 成交量序列 | |------|-------------|------------| | **解释力** | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **业务相关性** | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **趋势识别** | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **决策价值** | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ### 传统方法的局限性 - ❌ 无法展示交易过程对价格的真实影响 - ❌ 时间间隔不均等,影响趋势判断 - ❌ 难以识别关键交易时点的价格变化 ### 成交量序列的优势 - ✅ 清晰展示价格随交易推进的演变轨迹 - ✅ 便于识别不同交易阶段的价格水平 - ✅ 可以量化成交量对价格的影响 - ✅ 更符合期货交易的实际业务逻辑 ## 📁 项目结构 ``` jm_ces/ ├── 📊 核心分析脚本 │ ├── volume_price_sequence.py # 综合价格序列分析 (22KB) │ ├── volume_distribution_analysis.py # 成交量分布深度分析 (23KB) │ └── volume_price_distribution.py # 简化成交量价格分布 (16KB) │ ├── 📈 生成的图表 │ ├── au2512_volume_price_sequence.png # 综合价格序列图 (1.0MB) │ ├── au2512_volume_distribution_analysis.png # 成交量分布分析图 (1.1MB) │ └── au2512_volume_price_distribution.png # 简化价格分布图 (0.3MB) │ ├── 📄 文档文件 │ ├── README.md # 项目说明文档 │ └── CLAUDE.md # Claude指导文档 │ └── 📂 数据目录 ├── au2512_20251013.parquet # 增强后的数据(含当前成交量列) ├── au2512_20251013_backup.parquet # 原始数据备份 └── jm2509_*.csv # 其他期货数据文件 ``` ## 🗄️ 数据格式 ### 支持的文件格式 - **Parquet文件** (推荐): `.parquet` - **CSV文件**: `.csv` ### 必需字段 ``` UTC, UTC.1, 时间, 累积成交量, 成交价, 成交额, 买1价, 卖1价, 买1量, 卖1量, 买2价, 卖2价, 买2量, 卖2量, 买3价, 卖3价, 买3量, 卖3量, 买4价, 卖4价, 买4量, 卖4量, 买5价, 卖5价, 买5量, 卖5量 ``` ### 关键字段说明 - `UTC`, `UTC.1`: UTC时间戳(毫秒级) - `时间`: 当日累计时间(格式:MM:SS.秒) - `成交价`: 最新成交价格 - `累积成交量`: 当日累计成交量 - `当前成交量`: 单笔成交量(由累计成交量差值计算) - `数列号`: 按累计成交量排序的序号 - `买1价`~`买5价`: 买方五档价格 - `卖1价`~`卖5价`: 卖方五档价格 ### 数据增强功能 - ✅ 自动计算当前成交量(累计成交量差值) - ✅ 自动生成按成交量排序的数列号 - ✅ 支持原始数据和增强数据的无缝切换 ## 🎯 应用场景 ### 交易分析 - 快速识别价格在交易过程中的主要趋势 - 发现影响价格变化的重要成交量时点 - 评估不同交易阶段的价格行为 ### 风险控制 - 通过价格波动区间评估风险水平 - 识别价格异常变化的临界点 - 制定基于成交量的风险管理策略 ### 策略研究 - 为交易策略提供量化的数据支持 - 研究成交量对价格影响的历史规律 - 优化基于成交量变化的交易时机 ### 市场研究 - 理解交易行为对价格的影响机制 - 研究价格发现的动态过程 - 分析市场微观结构特征 - 识别机构投资者交易模式 ## 🔧 技术特性 - **高分辨率输出**: 300 DPI高清图表 - **智能字体检测**: 自动适配中文字体 - **容错处理**: 完善的错误处理和用户提示 - **灵活配置**: 支持命令行参数自定义 - **详细分析**: 完整的统计报告和业务洞察 - **数据增强**: 自动计算当前成交量和排序 ## 🚀 核心功能亮点 ### 🎯 创新分析方式 - **成交量序列分析**: 按累计成交量排序,更符合交易实际 - **关键价格标注**: 自动识别成交量最大的价格水平 - **多维度可视化**: 价格趋势 + 成交量分布的综合展示 - **精确价格间隔**: 0.02元标准间隔,符合期货市场特性 ### 📊 三大分析工具对比 | 特性 | 综合序列分析 | 深度分布分析 | 简化分布图 | |------|----------------|----------------|------------| | **适用场景** | 日常综合分析 | 深度研究报告 | 快速价格扫描 | | **图表复杂度** | 高(三合一) | 最高(7种图表) | 低(单一图表) | | **分析深度** | 价格趋势+成交量 | 统计+模式识别 | 价格分布 | | **输出文件大小** | 1.0MB | 1.1MB | 0.3MB | | **推荐使用** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ### 🎨 视觉设计特点 - **关键价格标注**: 浅绿色虚线标识重要价格水平 - **双向标注**: 左侧显示价格,右侧显示成交量 - **价格对齐**: 主图与侧图完美同步 - **简洁清晰**: 移除技术指标干扰,专注原始数据 ### 1. 价格序列分析 (volume_price_sequence.py) #### 数据处理 - 自动检测并处理不同格式的数据文件 - 按累计成交量升序排列 - 计算关键成交量节点 - 生成移动平均线和波动区间 #### 可视化 - **成交价序列线**(蓝色主线):价格随成交量变化轨迹 - **当前成交量柱状图**:下方显示交易活跃度分布 - **移动平均线**(红色粗线):平滑价格趋势 - **价格波动区间**(红色阴影):不确定性范围 - **关键节点标注**:详细价格信息 - **分析结论框**:统计摘要 #### 统计分析 - 基础价格统计(最高、最低、平均) - 成交量分析(分布、变化率) - 关键节点影响分析 - 数据质量检查 ### 2. 成交量分布深度分析 (volume_distribution_analysis.py) #### 分布统计分析 - 基础统计(均值、中位数、标准差、分位数) - 分布特征分析(偏度、峰度、变异系数) - 正态性检验和分布拟合 - 异常值检测和处理 #### 交易模式分析 - 大单交易识别和分析 - 成交量分组统计(1手、2-5手、6-10手等) - 交易频率和成交量贡献度分析 - 主力交易模式识别 #### 7种专业可视化 - **直方图 + 概率密度拟合**:分布形态分析 - **箱线图**:分位数分布和数据离散程度 - **累积分布函数**:概率累积情况 - **成交量时间序列**:交易活跃度变化 - **成交量分组柱状图**:各分组交易笔数对比 - **成交量贡献度条形图**:各分组成交量占比 - **统计摘要表**:完整的统计信息展示 #### 业务洞察 - 成交量分布特征解读 - 市场活跃度评估 - 机构参与度分析 - 交易建议和风险提示 ## 🛠️ 开发信息 ### 依赖项 - `pandas` - 数据处理和分析 - `numpy` - 数值计算 - `matplotlib` - 数据可视化 - `scipy` - 统计分析和分布拟合 - `seaborn` - 高级统计图表(可选) ### 代码质量 - 面向对象设计,易于维护和扩展 - 完整的错误处理和用户友好提示 - 详细的代码注释和文档 - 符合Python编码规范 ## 🚀 快速导航 ### 新手推荐流程 ```bash # 1. 先运行价格序列分析,了解整体价格趋势 python volume_price_sequence.py # 2. 再运行成交量分布分析,深入了解交易模式 python volume_distribution_analysis.py # 3. 查看生成的图表和报告 # - au2512_volume_price_sequence.png # - au2512_volume_distribution_analysis.png ``` ### 数据文件准备 ```bash # 确保数据文件存在且格式正确 ls -la data/au2512_20251013.parquet # 如果需要处理新数据,确保包含必要字段 # UTC, 累积成交量, 成交价, 等... ``` ## 📞 支持与反馈 ### 问题报告 如果在使用过程中遇到问题: 1. **检查数据文件格式**:确保包含必需字段(累积成交量、成交价等) 2. **确认依赖库安装**:`pip install pandas numpy matplotlib scipy` 3. **查看错误信息**:命令行会显示详细的错误提示 4. **中文字体问题**:确保系统支持中文字体显示 ### 常见问题解决 - **字体显示异常**:脚本会自动检测并设置合适的中文字体 - **数据加载失败**:检查文件路径和文件格式 - **图表生成失败**:确保有足够的磁盘空间和写入权限 ### 功能建议 欢迎提出改进建议和新功能需求,包括: - 新的图表类型 - 更多的统计指标 - 更好的数据预处理 - 性能优化建议 ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证,详见 LICENSE 文件。 ## 🙏 致谢 感谢所有为期货数据分析和可视化做出贡献的开发者和研究人员,以及提供宝贵反馈的用户。 --- **版本**: 2.0 **最后更新**: 2025-11-02 **核心工具**: - `volume_price_sequence.py` - 价格序列分析 - `volume_distribution_analysis.py` - 成交量分布深度分析 **项目状态**: ✅ 活跃维护中 **新增功能**: - ✅ 成交量分布深度分析 - ✅ 当前成交量柱状图 - ✅ 7种专业可视化图表 - ✅ 业务洞察和交易建议