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数据科学家养成手册 [:1700503688]
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18.1.9 造市商与点差
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在正式开始分析之前，我们还要补充一个知识点——造市商。造市商（Market Maker）在这里泛指所有为在汇市中交易的人提供报价和交易接口的商人。在具体交易细节上，这些商人彼此之间还有区别，有MM、ECN、STP等多种模式。这些在具体交易的时候再去选择吧，现在我们介绍一下造市商要做哪些事情。
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理论上讲，一个造市商从拥有大交易流量的银行实时拿到报价，并对外提供报价和交易接口。如果忽略银行这个环节，我们能看到什么呢？例如，一个商人向我们报价，当前EUR/USD的价格为ask 1.1260/bid 1.1260，有一个0.0002的差异，这个差异叫作“点差”。点差相当于造市商与交易人进行交易的差价，表示在这一刻将以1.1260的价格购买EUR/USD这个货币对，并以1.1262的价格卖出这个货币对，即在这一刻做多EUR/USD时会以1.1262成交，而做空EUR/USD时会以1.1260成交——与造市商的报价相反。这一点不难理解，就像粮站收粮一样，1元1斤买入，1.1元1斤卖出，赚取差价，绝对不可能是反过来的情况。
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不同的造市商提供的点差是不一样的，而且在不同时刻提供的同一种货币对的点差也是不一样的。在一般情况下，点差都比较低或稳定，而在大行情出现的情况下，点差也会有比较大的波动，有时甚至会有几十个点差的情况。
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点差的存在给造市商的交易提供了利润。当有人交易1手(13)EUR/USD的时候，造市商将在交易人平仓时获得20美元的利润。交易的量越大，造市商所获得的利润就越高。这种利润对交易人来说是一种成本，通常点差越小，对交易人越有利。
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造市商理论上应该把交易人的头寸直接拿到银行去交易，但是由于各方面的原因，他们有时也会自己持有一些和交易人相反的头寸，这种现象就是俗称的造市商与交易人“对赌”。这种造市商会给人非常不安全的感觉，因为交易人赚到的钱就是造市商亏损的钱——如果我们被置于只有自己亏损造市商才会赚钱的境地，后果通常不会太好。在这里我们只讨论这种点差对盈利分析的影响，如果真的想做交易，建议还是选择体量大、监管正规的造市商平台开户。
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数据科学家养成手册 [:1700503689]
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18.1.10 科学分析
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1．导入数据
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如果你会使用MT4平台的MQL语言做开发，就可以将MQL作为分析工具。MQL是MT4平台的专用语言工具，对于生成K线图上的各种参考指标，提供了非常多的method。MT4平台使用的自动交易脚本工具EA（Expert Advisor）就是用MQL语言实现的。在这里，我们使用MySQL作为数据载体，使用Python作为分析语言进行数据处理。
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首先，在CentOS平台上安装MySQL和Python，然后挑选一种货币对作为分析对象。从网上可以买到一些1M粒度的外汇交易历史数据，不过数据质量通常一般，中间会有一些丢失的数据点，所以只要在确认缺失比例不太高的情况下就可以使用。
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接着，把数据导入MySQL数据库。以我们研究的EUR/USD数据为例，其格式如图18-10所示。其中，“TICKER”字段为货币对名称，“DTYYYYMMDD”字段为日期，“TIME”字段为时间，“OPEN”字段为开盘价，“HIGH”字段为高点价，“LOW”字段为低点价，“CLOSE”字段为收盘价，“VOL”字段为成交量（在这个文件里没有意义）。
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图18-10 EUR/USD历史数据
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下面我们就编写一段Python代码，将这些输入导入数据库。
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建立数据库。
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mysql＞ CREATE DATABASE FOREX;
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建立数据表。
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mysql＞ USE FOREX;mysql＞ CREATE TABLE EURUSD_1M(DT DATETIME,OPEN DECIMAL(10,4),HIGH DECIMAL(10,4),LOW DECIMAL(10,4),CLOSE DECIMAL(10,4));
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编写Python代码并导入数据，编辑insert.py文件。
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#!/usr/bin/pythonimport os,sys,MySQLdbtry: db=MySQLdb.connect(host=‘localhost’, user=‘root’, passwd=‘111111’, db=‘FOREX’) cursor=db.cursor() counter=0 input_file=open(‘/ml/EURUSD.txt’,‘r’) cursor.execute(‘USE FOREX;’) for line in input_file: counter=counter + 1 date=line.split(‘,’)[1] time=line.split(‘,’)[2] open_value=line.split(‘,’)[3] high_value=line.split(‘,’)[4] low_value=line.split(‘,’)[5] close_value=line.split(‘,’)[6] if date !=’＜DTYYYYMMDD＞’: datetime=date[0:4] + ‘-‘ + date[4:6] + ‘-‘ + date[6:8] + ‘ ‘ + time[0:2] + ‘:’ + time[2:4] + ‘:’ + time[4:6] sql=‘INSERT INTO EURUSD_1M VALUES(‘ + ‘”’ + datetime + ‘”’ + ‘,’ + open_value + ‘,’ + high_value + ‘,’ + low_value + ‘,’ + close_value + ‘);’ cursor.execute(sql) if counter%2000==0: db.commit() db.commit()except MySQLdb.Error,e: print “Error %s” %(e.args[0]) exit(1)cursor.close()db.close()
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调用insert.py文件。
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python insert.py
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这个部分需要多花一些时间。在这个文件中有超过544万条数据，建议将MySQL调整到AUTOCOMMIT=0的状态，然后每2000条提交一次。
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wc-l /root/Desktop/EURUSD.txt5447761 /root/Desktop/EURUSD.txt