期貨追蹤趨勢，單品種資金曲線非常不穩定，需要分散風險，策略有如下幾個：
- 多市場，期貨，期權，股票，外匯等等，只要追蹤趨勢有正收益期望的市場，都可以作為籃子放雞蛋
- 多品種，期貨有很多品種可以選擇，既然多品種就需要每個品種倉位都比較輕
- 多策略，多週期
其中多品種策略是比較容易實現的，對於新手，該選那些品種，這裡我選擇了30個流動性比較強的品種做研究
多品種需要注意幾點：
- 分散的是風險，而不是資金
- 對於小資金來說，有些品種風險比較大，不易控制
- 相關的品種，風險也相關，應該給予控制
下面為關於品種相關性研究，其他部分這裡不予討論：
如何定義期貨品種的相關？
期貨品種什麼樣的算相關，什麼樣的不算相關呢，如何去定義是個問題。
價格相關：首先價格相關肯定不可取，不同品種價格差別太大
波動性相關：這個是比較好的選擇，因為我們追蹤趨勢，需要品種間趨勢的時間分佈儘量散開，從而達到風險分散的作用，既然分散趨勢，其實就是波動性，如果所有品種在某一時間段內都沒有大的波動性，那麼你只能不斷的扛著虧損
波動性如何計算
波動性如何計算呢，我這裡為了品種數據統一化，計算方式如下：
- 收盤價序列正則化處理，為了使得所有的商品價格落在同一區間
- 使用上述序列計算波動性序列，為最近50日序列數值的標準差
- 多品種兩兩組合，計算上述序列的相關性，記得要對齊日期
30個品種收盤價序列正則化
上圖就是所有品種價格正則化後，落在同一區間後繪製的價格曲線
然後計算波動性：
豆油和棕櫚油波動性對比
焦炭和黃金波動性對比
上面兩個圖，第一個是豆油和棕櫚油的波動性，第二個是焦炭和黃金的波動性，可以看出來前者有著高度的相關性，而後者就沒有
接下來計算相關性，因為各個品種上市日期不同，所以要截取相同長度的數據進行計算，截取的時候還要匹配日期
計算相關性使用Correlation函數，輸入兩個序列，需要長度一致
相關性計算
上圖可以看出來，螺紋和熱卷具有高度的相關性，和焦炭，鐵礦具有一定的相關性，但是和大豆相關性較弱，也比較符合實際
接下來計算所有品種兩兩配對的相關性
30x30矩陣繪圖
上圖為30個品種的相關性矩陣，對角線是和自己比較，所以相關性都是1，其他顏色越深，相關性越大，我們挑幾個代表性的來看
焦炭和焦煤，熱卷和螺紋，相關性0.88，螺紋和焦炭，0.70
黑色系的相關品種，基本沒有異議，如果有疑問，可以直接搜索相關品種加套利關鍵詞，如果有相關內容，說明相關性強
棕櫚和豆油，原油和橡膠，0.87
棕櫚和豆油的相關性是我得到的新知識
焦炭和PVC，0.78，橡膠和豆油，0.72，糖和棉花，0.70
這幾組相關性比較奇怪，也查詢不到相關的資料，存疑
PP和塑料，PP和原油，0.77，原油和塑料，0.71
化工原料間相關性比較多
金和銀，0.74，橡膠和銅，0.67
橡膠和銅的相關性網上有文章，但是還是比較奇怪，不明白為什麼會相關
鋅和銀，-0.24
這組的相關性很小，同屬於金屬，但是基本沒有關聯，其他金屬和貴金屬間相關性也比較差，也許要把貴金屬單獨算一個系比較合適
雞蛋和蘋果，-0.22，蘋果和棉花，-0.14
同屬於農產品，但是低相關
總結：
- 蘋果和所有的品種相關度都低於0.4，首選
- 銀只和黃金高度相關，貴金屬首選，代替高價黃金
- 高價原油，直接使用其他品種代替即可，比如pp或者塑料
- 高價滬鎳，但是隻和黃金相關度高，可選
- 高價焦炭，和焦煤高度相關，可用焦煤替代
- 高價滬銅，可用橡膠或者其他有色金屬代替
