2023-11-15模拟交易风控日报

1.市场分析

1.1 Brent当月连续 近三个月价格走势

1.2 WTI当月连续 近三个月价格走势

1.3 价格联动性–三个月内油价对数收益及与其他资产收益的Pearson相关性

2. 风控日报

2.1. 持仓分析

2.1.1. 油品持仓

2.1.1.1 各交易员持仓

2.1.1.2 各交易员分合约持仓

MockTrade_Log%>%
  group_by(Trader, Contract)%>%
  filter(str_sub(Contract,-3,-1) != 'EUA')%>%
  summarise(`各交易员持仓` = sum(Vol), .groups  = 'keep')%>%
  filter(`各交易员持仓` != 0)

2.1.1.3 各交易日全组新增持仓

2.1.1.4 各交易日各交易员新增持仓

2.1.2. 油品分大类持仓

2.1.2.1. 分大类持仓–Brent净头寸

2.1.2.2. 分大类持仓–Brent正负总头寸（不包含同一品种已平仓）

2.1.2.3. 分大类持仓–WTI净头寸

2.1.2.4. 分大类持仓–WTI正负总头寸（不包含同一品种已平仓）

2.1.3 EUA 头寸

2.2 逐日盯市（MTM）收益分析

注：

1. 整体亏损限额为200万美金，月亏损限额为100万美金

2.3 交易额分析

2.3.1 每日油品总交易额

2.3.2 各交易员总交易额

2.4 在险价值（VaR）分析

根据Brent/WTI当月连续价格数据，使用广义异方差模型（\(GARCH(1,1)\)），可计算出Brent与WTI的在险收益率。 这意味着，在最为极端的5%的可能性水平下，单日损失率为：

相应的，1 Lot 相应期货的在险收益为:

注：

1. 波动率模型使用的是当月期货连续的一年内数据进行拟合，远月品种可能不符合该上述的\(VaR\)特征

2. 波动率建模作了零期望收益率假定。

3. 波动率数据仅供参考