# 期货开仓记录分析工具

## 概览

该工具基于 `Lib/future/records.csv` 的期货开仓记录，输出以 **平均盈亏** 与 **平均保证金收益率** 为核心的多维度分析结果。脚本聚焦以下能力：

- 自动清洗与增强原始数据：提取品种代码、识别开盘后时间段、计算保证金收益率、穿越均线数量、成交额分组等 15+ 个衍生字段。
- 提供单一文件内的全套统计汇总、CSV 导出和可视化图表，方便快速洞察交易表现。
- 所有结果默认输出至 `Lib/future/analysis_results/` 目录，便于后续复盘或回测。

## 核心功能

### 数据预处理
- 标的字段自动解析出品种代码（如“原油2002(SC2002.XINE)”→“SC”），提取成功率 100%。
- 结合 `MAPatternStrategy_v002.py` 中的交易时间，计算 `<30分钟 / 30-60分钟 / >1小时` 三段开仓延迟区间。
- 构建保证金收益率（交易盈亏 ÷ 保证金 × 100）、交易时段（夜盘/上午/下午）、穿越均线数量、成交额分组等指标。

### 多维度统计
- **均线组合**：统计出现次数、平均盈亏、平均保证金收益率、胜率与盈亏比，可快速筛选表现最稳健的组合。
- **开盘后时间段**：对比不同开仓延迟区间的平均盈亏与保证金收益率，直观判断开仓时机的重要性。
- **均线 × 时间段交叉**：同时查看胜率、平均盈亏、平均保证金收益率三张热力图，定位最优战术组合。
- **交易类型 / 品种 / 品种代码**：支持从“开多/开空”“商品/金融”“Top 品种代码”多层级对比收益表现。
- **其他维度**：控制台输出仍覆盖成交额分组、交易时段、穿越均线数量、多空对比、夜盘属性与组合策略排名等信息。

### 可视化输出（PNG）

1. `ma_lines_analysis.png`  
   - 4 个子图：出现次数、胜率、平均盈亏、平均保证金收益率，全部带数值标注，重点突出收益类指标。
2. `time_segment_analysis.png`  
   - 展示三个开盘时间段的平均盈亏与平均保证金收益率对比（双柱状图）。
3. `cross_analysis_heatmap.png`  
   - 3 张热力图：胜率、平均盈亏、平均保证金收益率（均线组合 × 开盘时间段）。
4. `variety_analysis.png`  
   - 交易类型与品种类型的胜率/收益率对比，快速锁定得分最高的资产类别。

> 说明：旧的 `additional_analysis.png` 已移除，所有图表均以平均盈亏与保证金收益率为主视角。

### CSV 输出

| 文件 | 说明 |
| --- | --- |
| `records_enhanced.csv` | 增强后的明细数据，包含所有衍生字段 |
| `ma_lines_stats.csv` | 各均线组合的综合统计 |
| `time_segment_stats.csv` | 三段开盘时间的统计 |
| `symbol_stats.csv` | 各品种代码的统计 |
| `combo_strategy_stats.csv` | “均线组合×时间段×方向” 组合，样本量≥5 |

## 使用指南

### 1. 安装依赖

```bash
pip install pandas numpy matplotlib seaborn
```

### 2. 运行脚本

```bash
cd Lib/future
python records_analysis.py
```

### 3. 输出内容

- 控制台：打印各维度汇总表，含样本量、平均盈亏、平均保证金收益率等。
- `analysis_results/`：自动生成 PNG 图表与 CSV 文件。

## 指标解释

| 指标 | 定义 |
| --- | --- |
| 出现次数 | 分组内的交易笔数 |
| 胜率 | 盈利笔数 / 总笔数（`交易盈亏 > 0` 为盈利） |
| 平均盈亏 | 交易盈亏字段的均值（元） |
| 盈亏比 | 平均盈利金额 / 平均亏损金额（绝对值） |
| 平均保证金收益率 | 单笔收益率（盈亏/保证金×100）的平均值 |

时间段计算：用品种对应的 `trading_start_time` 与委托时间求差，自动处理夜盘跨日情况；交易时段依次划分为夜盘（21:00-03:00）、上午（09:00-12:00）与下午（12:00-16:00）。

## 数据洞察速览（基于 1061 条样本）

- **开仓时机**：<30分钟平均盈亏 11,256 元、保证金收益率 5.73%，显著优于 >1小时段（1,073 元 / 4.17%）。
- **均线组合**：`MA20;MA30` 在平均盈亏与保证金收益率上均表现亮眼（6,160 元 / 10.36%）。
- **交易类型**：开多的平均保证金收益率 5.38%，高于开空的 3.20%。
- **品种类型**：金融期货的平均保证金收益率 7.68%，显著优于商品期货的 3.42%。
- **组合策略**：`MA10;MA20 + >1小时 + 开空` 的平均保证金收益率 21.25%，位列历史最佳组合之一。

> 以上数字会随最新数据自动更新，可直接参考控制台及 CSV 输出。

## 文件结构

```
Lib/future/
├── records.csv                 # 原始交易记录
├── records_analysis.py         # 主分析脚本
├── README_records_analysis.md  # 本文档
└── analysis_results/           # 输出目录
    ├── *.png                   # 4 张可视化图表
    ├── records_enhanced.csv    # 增强后的明细
    ├── ma_lines_stats.csv
    ├── time_segment_stats.csv
    ├── symbol_stats.csv
    └── combo_strategy_stats.csv
```

## 扩展建议

- 添加更多维度：如持仓时长、波动率、止损/止盈比例等指标。
- 引入机器学习：基于历史组合表现搭建简单的策略筛选模型。
- 交互分析：将 CSV 导入 Notebook、BI 工具或 Plotly Dash 进行动态探索。

## 技术栈

- Python 3.x
- pandas / numpy：数据处理与统计
- matplotlib / seaborn：绘图与热力图

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如需调整统计口径或新增图表，可直接修改 `records_analysis.py`，所有逻辑均已模块化拆分，便于快速扩展。