我在专栏文章中经常提到的两种单边交易技巧：
很多读者朋友都在问：如何来确定升水或者贴水的幅度是高还是低呢？我的建议是比较某个品种的历史基差率情况，在这里简单介绍一下基础知识：
之前我在专栏文章中介绍过如何使用Python从生意社网站上爬取现货数据，从而来研究基差的规律，但是大部分读者朋友基本上都不太会用，所以我又把2011-2017年的所有品种现货数据和期货数据情况发到群文件里了，本以为大家可以自己进行数据分析，结果还是有人不会希望我能够把历史基差率的情况给做一下。授人以鱼不如授人以渔，今天在这里介绍一下，如何利用Excel来进行简单的数据分析：
首先，你可以从群文件中下载基差数据，也可以在本文最后下载基差数据，解压之后你会发看到一共有7个csv文件，每个文件里分别记录着当年不同品种每个交易日的现货和主力合约以及基差率等数据。
其次，我们打开2011.csv文件，然后点击任意一个单元格，按快捷键CTRL+T，就会弹出如下的对话框：
然后我们点击确定，就会得到如下一个表格格式的数据：
我们点击A1单元格右上角的三角按钮，就会弹出一个对话框，我们将全选的选项取消勾选，然后找到铜的选项选择勾选，然后点击确定。
当我们点击确定之后，我们就得到了如下图所示的一个只有铜的数据表格，然后数据的第J列就是我们所需要的基差率数据。
最后，我们新建一个Excel工作簿，第一列列标题为商品，第二列列标题为基差率，然后把我们在2011.csv表格中获得的关于铜的基差率数据复制到第二列当中，这样我们就把2011年铜的数据导入到一个工作表当中，重复上面的操作，把2012-2017年份铜的基差率数据也导入进来，假设我们新建的工作表命名为“基差率分布图”。
首先，我们在基差率分布图这个工作表当中，选中B2单元格，然后按CTRL+SHIFT+↓，选中B2列包含基差率数据的单元格，然后点击右键——排序——升序，在弹出的对话框中点击排序即可。
其次，我们在D1单元格输入“序号”，E1单元格输入“分割点”，F1单元格输入“频数”，G1单元格输入“正态分布值”，然后在D2-D21单元格录入1-20个整数序列作为序号，也就是说我们将要把铜的历史基差率分为20个组。在E2单元格输入公式=MIN(B2:B1702)，在E21单元格输入公式=MAX(B2:B1702)，在E3单元格输入公式=($E$21-$E$2)/19+E2，然后向下拉动填充公式，把E4到E20单元格都填充满，这样我们就获得了每个分组的分割点的值。
然后，我们需要使用数组公式，选中F2:F21单元格，然后输入公式=FREQUENCY(B2:B1702,E2:E21)，然后同时按CTRL+SHIFT+ENTER组合键，我们就能够得到每个分组内的频数。
最后，我们利用NORM.DIST函数来计算正态分布函数值，在G2单元格输入公式=NORM.DIST(E2,AVERAGE($B$2:$B$1702),STDEV.S($B$2:$B$1702),0)，这个公式看着很长，其实很好理解，函数一个有4个参数：第一个是分割点，第二个是均值，第三个是标准差，第四个是参数是累积分布函数，可以填TRUE或者0。得到第一个值之后，然后双击G2单元格右下角实现自动填充，得到最终结果如下：
首先，选中F1:G21单元格，然后按快捷键Alt+F1进行快速绘图，此时会弹出如下的图表：
其次，点击图表中的柱形图，然后右键选择“选择数据”，如图所示
在弹出的对话框中，我们选择右侧的“编辑”
在弹出的对话框中，我们选择E2:E21单元格，然后点击确定
此时我们发现图表中的横坐标轴已经发生了相应的变化。
接下来，我们继续点击选中柱形图，然后右键选择“设置数据系列格式”，如图所示
在右侧弹出的调节栏中，我们将系列重叠和间隙宽度分别设置为0%和20%，如图所示
最后，我们选择较低的直方图系列，然后右键选择“更改系列图表类型”
在弹出的对话框中，我们把正态分布值对应的图表类型改为折线图，同时启用次坐标轴，结果如下
最后我们再把图表的颜色美化一下，坐标轴标签数字保留整数，添加一下图表标题，最终结果如下
有了沪铜2011-2017年历史基差率分布图，我们可以计算当下沪铜的基差率是位于哪个区间，从而来判断当下升水或者贴水幅度的相对大小。从图中我们可以看出，基差率在0-1%是很正常的情况，而基差率大于2%的情况就属于比较罕见了。
当然，这里只是介绍了沪铜一个品种的基差率情况，其他品种也是类似操作，看似比较麻烦，其实操作起来很快的，分分钟的事情，如果你能够掌握Excel操作中的一些快捷键，根本用不了几分钟就搞定一个品种，感兴趣的朋友可以自己动手试一下。
最后我想说一点就是，不要仅仅根据基差大小来判断是否是深度贴水或者高度升水，用历史基差率的情况来比较更加合理一下。
基差数据下载：基差数据.zip
操作示例下载：基差率分布图.xlsx
