纳指 ETF 跨市场溢价套利分析工具 (Arbitrage Dashboard)

本工具专为 QDII 基金（纳指 ETF） 交易者设计，通过对不同市场标的（如 513300 与 159941）的折溢价率进行实时监控与历史统计对比，发现统计学意义上的价格回归机会，辅助套利决策。

1. 核心需求背景

由于 QDII 基金受限于外汇额度、交易时差及申赎限制，二级市场价格常与实际净值（NAV）出现显著背离（溢价）。

• 套利机会：当标的 A 的溢价率显著高于标的 B 时，可通过卖出 A 买入 B 的方式，在不改变底层资产（均为纳指 100）的前提下，获取折溢价回归带来的超额收益。
• 统计决策：通过历史分位排名（Percentile）和频数分布，量化当前“价差”是否处于极端区域。

2. 功能模块

本项目集成了数据抓取、统计建模与交互可视化三大核心模块：

A. 数据工程 (Data Pipeline)

• 价格抓取：基于 akshare 接口获取 ETF 每日复权收盘价。
• 净值对齐：自动匹配东方财富（EM）官方发布的单位净值，确保折溢价率计算的准确性。
• 跨年处理：针对 QDII 净值披露延迟（T+2）及跨年行情（2026 年初）进行了日期容错逻辑优化。

B. 统计模型 (Statistical Analysis)

• 溢价差计算 (Spread)：。
• 历史分位点 (Percentile)：计算当前 Spread 在历史长河中的排名位置，定位“机会/风险”区间。
• 回归预期 (Alpha Prediction)：量化当前 Spread 回归至历史均值（Mean）所需的获利空间。

C. 可视化交互 (Visualization)

• 趋势看板：展示双标的溢价波动及价差走势，辅助观察相关性收敛/发散。
• 概率直方图：使用莫兰迪低饱和度配色，直观展示价差分布频率。
• 视觉锚点：自动在分布图中标注珊瑚粉色高亮柱子，实时反映当前水位。

3. 指标解读指南

指标名称	含义	交易参考
最新价差 (Spread)	两标的溢价率之差	负值代表标的 1 相对标的 2 较便宜。
历史分位排名	当前价差低于历史上多少个交易日	低于 5% 代表进入“黄金坑”，回归概率大。
预期回归收益	价差回到历史均值时的潜在获利	评估该笔套利操作的风险收益比。
5%/95% 水位线	统计学上的极端边界	触碰该线通常代表非理性杀跌或冲高。

4. 技术栈

• 数据源：AkShare (EM Data)
• 处理引擎：Pandas / NumPy
• 可视化：PyEcharts (ECharts 5.0 Core)

5. 快速启动

1. 安装依赖：pip install akshare pandas numpy pyecharts
2. 运行脚本：python arbitrage_analysis.py
3. 查看输出：浏览器打开 arbitrage_report_final.html

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6. 免责声明

本工具仅作为统计分析辅助工具，所计算的预期收益基于历史均值回归假设，不构成投资建议。QDII 交易涉及汇率波动、流动性缺失及基金公司限额风险，请审慎操作。

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