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基于程序化的ETF套利交易系统的设计与实现的中期报告
一、项目简介
本项目基于程序化交易的思想，旨在设计和实现一个ETF（ExchangeTradedFund，交易所交易基金）套利交易系统。该系统能够自动监测多个相关ETF的价格差异，实现买入低估的ETF并卖出高估的ETF的套利操作，从而实现盈利。
本项目将主要包括以下三个阶段：
1.数据获取和处理：收集多个ETF的实时行情数据并进行清洗、预处理，以便后面的交易策略计算和决策。
2.量化交易策略的设计和实现：对收集到的数据进行分析，提取有效的交易信号并编写交易策略程序。
3.回测和实盘交易：使用历史数据回测交易策略，评估策略的表现，最终实现实盘交易。
本中期报告将重点介绍前两个阶段的进展。
二、数据获取和处理
在本项目中，我们需要对多个ETF的实时行情数据进行获取和处理。我们选择使用Python语言编写程序实现数据的获取和处理。
目前我们已经完成了以下内容：
1.使用tushare库获取了沪深300、中证500、创业板指等多个ETF的日线数据，覆盖了从2010年至今的全部时间段。
2.编写了数据清洗程序，对获取到的数据进行了数据类型转换、缺失值处理、去除复权因子等处理，以确保数据质量。
3.编写了数据处理程序，将每个ETF的日线数据进行分组并进行衍生变量的计算，包括对开盘价、收盘价等价格信息进行计算，以及基于这些价值信息计算和确定各ETF之间的关系和差异。
4.编写了数据存储程序，将获取到的清洗和处理过的数据保存到sqlite数据库中，方便后面的程序使用和操作。
以下是数据库表的设计：
-ts_basic：
该表保存了所有ETF的基础信息，包括股票代码、名称、交易时间等。
-ts_price：
该表保存了所有ETF的价格信息，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
-ts_ratio：
该表保存了各个ETF之间的价差信息，用于后续的交易策略计算。
三、量化交易策略的设计和实现
在本项目中，我们将采用股票市场上常见的一种套利交易策略——配对交易策略，对多个ETF进行套利交易。
配对交易策略的基本思路是对一对具有相关性的股票或ETF进行多空套利交易。其核心是寻找两个具有相关性的股票或ETF，对它们的价格差进行跟踪，当它们的价格差达到一定幅度时进行交易，从而赚取差价。在我们的项目中，我们选择利用协整分析法来确定两个具有相关性的ETF。
已经完成的部分：
1.编写了协整分析程序，对多个ETF进行协整分析，并确定两个具有相关性的ETF。
2.编写了交易策略程序，使用确定的两个ETF进行多空套利交易。
对于后续的工作，我们将着手进行量化分析，根据历史数据运用机器学习的方法进行回测，进一步优化交易策略的表现，并最终实现实盘交易。
四、总结
通过本项目，我们完成了数据获取和处理、交易策略编写和协整分析等重要步骤。在后续的工作中，我们将进一步完善交易策略，评估其的表现，最后运用其进行实际交易。