excel-arbitrage-conclusion

name	excel-arbitrage-conclusion
description	把 skill `excel-template-contract-fill` 整理出的「合约数据(整理后)/{上期所,大商所,郑商所,广期所}.xlsx」合并成一份跨月套利结论表,输出到项目根目录「套利结论.xlsx」。格式对齐模板 template/预期最后结果.xlsx(sheet=结论,10 列 = 序号 / 交易品 / 利润率 / 交易品 / 价格 / 操作 / 交易品 / 价格 / 操作 / 总保证金)。本 skill 给的是"怎么挑合约对、怎么算利润率、怎么打风险标签"的语义规则,不是一段固定脚本 —— 任何 AI 按规则都能写出等价实现。触发词:生成套利结论、套利结论表、整理套利机会、/build-arbitrage-conclusion。

excel-arbitrage-conclusion

这个 skill 为什么不只是一个脚本

套利结论表看起来就是"按利润率排个序",但有很多需要显式描述的决策:

• 每个品种挑哪两个合约作为"主 + 次"套利对?
• 商品名称在四家交易所之间怎么统一口径(鲜苹果期货 → 苹果、聚乙烯 → 塑料)?
• 哪些品种要贴 (风险) 标签?
• 总保证金 / 利润率 / 多空方向分别怎么算?

如果只说"运行 xxx.py",换一个 AI 或者模板改一列,输出就不一致了。所以本 skill 的核心是 语义规则:规则定死,实现可以换。

tools/build_arbitrage_table.py 只是当前的 参考实现,对应今天这一份模板快照。规则变了就修脚本,或者让别的 AI 按本 SKILL 重写一份等价的。

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上下游

原始数据/                         ← 用户准备(四大交易所下载)
  └─ 期货数据/ + 合约信息/
       ↓  skill: excel-template-contract-fill
合约数据(整理后)/                 ← 本 skill 的输入
  ├─ 上期所.xlsx
  ├─ 大商所.xlsx
  ├─ 郑商所.xlsx
  └─ 广期所.xlsx
       ↓  skill: excel-arbitrage-conclusion (本 skill)
套利结论.xlsx                     ← 本 skill 的输出(项目根目录)

前置条件:合约数据(整理后)/ 下四个 xlsx 必须都存在、都没有空值。如果不存在,先去跑 skill excel-template-contract-fill。

🛑 读入阶段的硬失败检查(必须做)

开始挑对之前,必须先对每个交易所的 数据 sheet 做一次行数健康检查。只要任一家行数 < 10,立刻 raise,让上游去修 step 1,不要"照着这份半残的数据凑一份结论表"然后悄悄少几十个品种。

MIN_ROWS_PER_EXCHANGE = {
    "上期所": 100,  # 历史上 ~300 行,只要不到 100 就是解析器崩了
    "大商所": 100,
    "郑商所": 100,  # 历史上 ~180 行
    "广期所":  20,  # 只有 5 个品种,合理下限小
}

for name, min_rows in MIN_ROWS_PER_EXCHANGE.items():
    rows = count_data_rows(f"合约数据(整理后)/{name}.xlsx")
    if rows < min_rows:
        raise RuntimeError(
            f"[硬失败] {name}.xlsx 只有 {rows} 行数据(期望 ≥ {min_rows})。"
            f"这意味着 step 1 `excel-template-contract-fill` 在 {name} 解析失败了。"
            f"请先去修 step 1(参见该 SKILL 的 §上期所行情解析伪代码 / §硬失败检查),"
            f"不要在半残的数据上强行生成套利结论表。"
        )

这条检查是 2026-04-11 补的 —— 当时 GPT-5.2 跑 step 1 时把整个上期所的 ~300 条合约静默丢光,step 2 没有任何检查就照着剩下的数据跑,最后套利结论表里整个上期所消失(只有 51 个品种,期望 82),用户直到看最终产物时才发现。如果 step 2 这里早早 raise,问题就会在第一时间指向 step 1 而不是被埋两层。

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最终要产出什么

一份 Excel 文件,路径:项目根目录 套利结论.xlsx

• sheet 名必须是 结论
• 固定 10 列表头(顺序、重复都不能改):

序号 | 交易品 | 利润率 | 交易品 | 价格 | 操作 | 交易品 | 价格 | 操作 | 总保证金

注意 交易品 出现 3 次、价格 和 操作 各出现 2 次,这是模板固定格式,不要自作聪明改成 品种/合约1/合约2。

• 一行一个品种,每行 10 个单元格 全部必须有值(总保证金=0 合法,但 None / 空串禁止)
• 按 利润率 降序排列
• 风险品种在 交易品 列名后贴 (风险) 后缀

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工作流程

1. 读 合约数据(整理后)/ 下四个 xlsx 的 数据 sheet
2. 归并 按 商品名称 分组(先做 §商品名称规范化)
3. 挑对 每个品种从所有合约里挑两个作为套利对(§挑对规则)
4. 计算 价差 / 总保证金 / 利润率 / 多空方向(§公式)
5. 打标签 按 §风险清单 贴 (风险) 后缀
6. 排序 按利润率降序
7. 写文件 复制模板样式(template/预期最后结果.xlsx)写到项目根
8. 自检 按 §自检规则 校验一遍

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挑对规则

对每个品种的所有合约:

1. 过滤有效合约:价格 > 0 且 最低保证金率 > 0 且 最低保证金 > 0
2. 按持仓量降序排序
3. 取前 2 个 作为 (c1, c2)
4. 有效合约少于 2 个 → 该品种写不出套利对,必须记录(例如写进日志或 未成对品种.csv),不能静默丢弃 —— 用户的要求是"每个商品一定都有办法获取所有数据"

为什么用持仓量而不是成交量:持仓量反映的是资金沉淀,更稳定;成交量会被日内博弈放大。主力 + 次主力的定义在业内用的就是持仓量排序。

如果某品种出现 持仓量全为 0,按持仓量排序退化成按出现顺序取前 2 个,仍然能构造一对,不要跳过。

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公式

记套利对的两条腿为 (p1, m1, r1)、(p2, m2, r2),其中 p 是收盘价,m 是该合约最低保证金(整理后的 xlsx 里已经给出),r 是保证金率。

• 交易单位(反推,不依赖外部字典):

  lot = m1 / (p1 × r1)
  

  整理后的数据里 m = p × r × lot,所以反过来除一下就能拿到。两条腿 lot 相同(同品种),所以用 c1 反推就够了。

• 价差:spread = |p1 - p2|
• 总保证金:total_margin = m1 + m2

  直接相加,和整理后文件里每个合约的最低保证金自洽 —— 不要另起炉灶用 (p1+p2) × lot × rate,那会在两条腿 rate 不同(近月被抬)时和数据对不上。

• 利润率(原始):

  raw_profit_rate = (spread / 2) × lot / total_margin
  

  即"把一半价差按交易单位折算成金额,除以总保证金占用"。

降低预期(最终写入 xlsx 的利润率)

最终写入 套利结论.xlsx 的利润率 = raw_profit_rate / 2。这一步叫"降低预期",目的是给结论加一层保守修正后再呈现给交易员。

🔒 实现硬性要求 —— 必须用 Excel 公式,不能在 Python 层先除好:

# ✅ 正确:写入 Excel 单元格公式字符串,Excel 打开时自动求值
ws.cell(row=r, column=3).value = f"={repr(float(raw_profit_rate))}/2"

# ❌ 错误:在 Python 层先除好再写纯数字,丢失了"降低预期"这一步的可见性
ws.cell(row=r, column=3).value = raw_profit_rate / 2.0

Why: 用户要求这一步在最终 xlsx 里肉眼可见 —— 打开结论表选中利润率单元格,编辑栏必须显示 =0.3236.../2 这样的公式,而不是一个已经被烘焙好的数字。理由:

1. 便于交易员肉眼复核原始利润率和修正系数是否正确
2. 便于事后只调修正系数(比如从 /2 改成 /1.5)而不用重跑整条流水线
3. 避免"降低预期"这一步变成隐形规则 —— 把它显式留在单元格里,下一个人一眼就知道有这个修正

排序不变:按利润率降序排列时,仍然用 raw_profit_rate(或等价地,用除 2 之后的值)作为 key —— 因为 /2 是单调变换,两种方式排出来的顺序完全一致。

以后要改修正系数:改脚本里公式字符串的分母(/2 → /1.5 等),并同步更新本章节的文字描述;不要在 Python 层引入新的中间变量去先算好。

多空方向

情况	合约1操作	合约2操作
p1 < p2	多	空
p1 > p2	空	多
p1 == p2	多	多

等价的情况下两边都 多 是对齐模板的写法(见 template/预期最后结果.xlsx 末尾 沪锌 / 棉花 / 尿素 / 碳酸锂 那几行)。意义不大但格式要一致。

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商品名称规范化

四大交易所的"商品名称"叫法不统一,整理后文件里原样保留了各自的叫法。本 skill 要把它们统一成业内常用简称,才能和模板对齐。

参考映射表(参考实现里的 NAME_CANON 字典,发现新品种或交易所改名时同步更新):

上期所

整理后文件里的名	规范化后
铜 / 铝 / 锌 / 铅 / 镍 / 锡	沪铜 / 沪铝 / 沪锌 / 沪铅 / 沪镍 / 沪锡
黄金 / 白银	沪金 / 沪银
石油沥青	沥青
天然橡胶	橡胶
热轧卷板	热卷
丁二烯橡胶	合成橡胶
低硫燃料油	低硫燃油
燃料油	燃油
胶版印刷纸	双胶纸
SCFIS欧线	欧线集运
铜(BC)	国际铜

大商所

整理后文件里的名	规范化后
液化石油气	LPG
聚乙烯	塑料
聚氯乙烯	PVC
聚乙烯月均价 / 聚氯乙烯月均价	塑料月均价 / PVC月均价

其他(豆一 / 豆二 / 玉米 / 豆粕 / 豆油 / 棕榈油 / 鸡蛋 / 生猪 / 焦炭 / 焦煤 / 铁矿石 / 苯乙烯 / 乙二醇 / 纯苯 / 纤维板 / 胶合板 / 粳米 / 玉米淀粉 / 聚丙烯 / 原木)直接保留原名。

郑商所(统一去掉"期货"后缀 + 使用简称)

整理后文件里的名	规范化后
鲜苹果期货	苹果
棉花期货	棉花
干制红枣期货	红枣
棉纱期货	棉纱
平板玻璃期货	玻璃
粳稻谷期货	粳稻
甲醇期货	甲醇
菜籽油期货	菜油
涤纶短纤期货	短纤
花生仁期货	花生
丙烯期货	丙烯
普通小麦期货	普麦
瓶级聚酯切片期货	瓶片
对二甲苯期货	PX
早籼稻期货	早稻
菜籽粕期货	菜粕
油菜籽期货	菜籽
纯碱期货	纯碱
硅铁期货	硅铁
烧碱期货	烧碱
锰硅期货	锰硅
白砂糖期货	白糖
精对苯二甲酸期货	PTA
尿素期货	尿素
优质强筋小麦期货	强麦
动力煤期货	动力煤

广期所(直接保留:碳酸锂 / 工业硅 / 多晶硅 / 钯 / 铂)

兜底规则

不在表里的名字:

1. 如果末尾是 期货,去掉 期货 两个字
2. 否则原样保留
3. 不要自己脑补新简称

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风险清单

按 CLAUDE.md 列出的,贴 (风险) 后缀(key 是规范化后的商品名):

品种	原因
欧线集运	波动过大
LPG	流动性 / 基本面
棕榈油	非主力成交困难
粳米	交易不活跃
烧碱	品种特性
原油	消息影响过大
低硫燃油	原油衍生品
纤维板	流通性风险

不要自作主张扩充这个清单,要加先改 CLAUDE.md。

注:新品种无 3 次以上正常回归 属于动态判断,本 skill 不做自动识别,需要人工维护。

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样式要求

必须从 template/预期最后结果.xlsx 复制样式,至少包括:

• sheet 名 结论
• 列宽(A=6.75, B=15.75, C=10.375, F=10.375, G=10.375, I=10.375, J=10.375,其余继承)
• 表头字体:微软雅黑 10pt 加粗 + 水平居中 + 细边框
• 数据字体:微软雅黑 10pt + 水平居中 + 细边框
• 利润率列(C 列)建议 0.00% 格式(可选)

实现建议:直接 load_workbook(template) → 抓 row 1 / row 2 的样式 → 清空旧数据 → 写新数据时 copy() 样式并赋值。这样列宽、合并单元格等 sheet 级属性全部保留,不用自己重建。

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自检规则

跑完之后必须检查:

1. 无空值:数据区 82(或当日有效品种数)× 10 = 820 个单元格里,每一个都有值
   • 脚本层面:遇到 None / 空串直接 raise,不要写进文件再"希望没人发现"
2. 行数合理:写入的品种数 ≈ 四家交易所合约信息里的总品种数,显著偏少就是挑对失败,追查 §挑对规则
3. 利润率降序:profit[i] >= profit[i+1] 恒成立
4. 抽查总保证金:随机抽 3 行,用 m1 + m2(直接从整理后 xlsx 里拿两个合约的最低保证金相加)对比,必须完全相等
5. 抽查方向:
   • 找一行 p1 < p2,验 操作1=多, 操作2=空
   • 找一行 p1 > p2,验 操作1=空, 操作2=多
6. 风险标签:数一下带 (风险) 的行数,应当 ≤ 8 且全部属于 §风险清单
7. 样式:打开文件肉眼检查表头加粗、列宽正确

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禁止事项

• ❌ 输出不要放到 合约数据(整理后)/,最终结论必须在 项目根目录
• ❌ 不要改表头顺序 / 改 sheet 名 / 合并单元格
• ❌ 不要在数据 sheet 里留空单元格
• ❌ 不要硬编码交易单位字典 —— 用 m / (p × r) 反推,和整理后数据保持自洽
• ❌ 不要静默跳过"有效合约不足 2 个"的品种,要写到日志告诉用户
• ❌ 不要扩充风险清单,除非 CLAUDE.md 先更新
• ❌ 不要把"月均价"系列和普通品种混在一起(它们是独立的 商品名称,按本 skill 的规则会天然分开)
• ❌ 严禁把"降低预期"这一步在 Python 层先算好再写数字。利润率单元格必须是 Excel 公式字符串 =<raw>/2,打开结论表在编辑栏能看到这个除法。见 §公式 §降低预期。一次性烘焙成数字会让交易员再也看不到原始利润率和修正系数,也无法在不重跑流水线的前提下调系数。

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参考实现

tools/build_arbitrage_table.py 是当前的参考实现:

python tools/build_arbitrage_table.py

依赖 openpyxl。它会:

1. 读 合约数据(整理后)/ 下四个 xlsx
2. 按本 SKILL 的规则生成套利结论
3. 写到项目根 套利结论.xlsx(样式从 template/预期最后结果.xlsx 继承)
4. 在 stdout 打印丢弃品种、前 10 行预览供人工核对

它不是唯一路径:

• 脚本跑挂了 → 修脚本 > 让 AI 自己凑数据
• 换 AI(Kimi / GLM ...)→ 照本 SKILL 重写一份等价的,输出应当语义等价