为什么说期货深度贴水显示空头成本高
股指期货与现货指数价格的差被称为基差，当股指期货价格高于现货指数价格时，股指期货处于升水，基差为正；反之，股指期货处于贴水，基差为负。股指期货上市以来，社会普遍关注其升贴水情况。有观点认为，升水就是做多看多、贴水就是做空看空股市的标志，甚至将股市下跌归罪于股指期货贴水。这是对境外市场个别观点的不当概括，很值得商榷。综合境内外研究及实践情况来看，股指期货升贴水主要受金融市场利率、股市分红、微观资金成本、套利力量、市场情绪等影响，升贴水不代表定价有偏差，也不是看多或看空的有首瞎效标志，更不是股市走势的指南针。
定价有效性是市场最基础、最核心的问题。贴水并非看空股市、不影响股市大涨，升贴水不是股市预测神器。期货升桥芹颂贴水有其内在原因，不排除市场情绪、预期等影响，但主要是分红与资金成本的影响。因此，升贴水自有规律，与股市走势关系不大，并不像一般的分析师或媒体所说的“升水”或“正基差”就是看多后市、“贴水”或“负基差”就是敏郑看空后市。
期货如何做到量化
1.进入Rice.quant量化交易平台（https://www.ricequant.com/?f=n），并注册。注册后，点击右上方的“我的策略”，再点击下方“创建新Python新策略”或是“创建Java新策略”。
2.创建成功升念后，大家可以看见下面一个界面。这里就是我们的策略书写位置，非常人性的通过注释给了新手一个指导。
3.恭喜你，已经完成世袭了前期的准备工作。您可以开始书写你的策吵返困略了，具体可以参考https://www.ricequant.com/community/topic/165/。在书写完成后，编译策略，检查是否存在错误或者做其他的调整。
Quant 应该学习哪些 Python 知识
1.如果还需要Deep Learning方面的东西的话，可以考虑Theano或者Keras。这两个东西可能会用在分析新闻数据方面。不过不是很推荐使用这类方法去做量化模型，因为计算量实在是太大，成本很高。
2.交易框架方面，除了vn.py，还推荐PyAlgoTrade框架，芹拦github上可以搜到。私以为这个框架比vn.py牛逼太多了，毕竟是一个在金融IT领域混迹近20年的老妖的作品，架构设计不是一般的优秀。
3.国内的话，ricequant是个不错的选择，虽然使用的是Java，但是团队我见过，都是做金融IT出身的，基本上都有7、8年以上经验，底层功底非常扎实，做事情都很靠谱。现在他们也在考虑把SDK扩展到Python这边。
4.国内的行情和交易接口，使用的是自己的协议（比如CTP接口使用的是FTD协议），而不是国际上广泛使用的FIX协议，并且都不开源。如果需要连接行情，还需要考虑将接口SDK为python封装一下。（修改：评论中有人提到很多券商也开放了FIX接口，不过似嫌者胡乎是在内网使用）
5.有人谈到数据库了，这里我也说一下，对于高频tick级别的数据，其量级可以达到每天TB级别，普通的关系数据库是扛不住的。如果试图使用传统的关系数据库，比如Oracle之类的可以省省了。对付这种级别的数据，采用文件系统+内存索引嫌码会更好。不过这种场景，一般也就是机构里面能碰到了，个人quant可以不用考虑。
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