『壹』 為什麼期貨的同一個品種的不同合約之間漲跌幅差異有時候會很大呢
一般來說近月主力合約和現貨的聯動性比較大
其他合約可能成交量和持倉量比較小，資金池子比較小，一定資金量的操作可能會對其價格構成很大影響，而主力合約成交和持倉太大，一般大筆資金步入也不會造成多大影響。
『貳』 如何知道兩個商品期貨之間的相似度或者關聯度有多高
商品期貨之間的相關性研究用相關系數表示，是用以反映變數之間相關關系密切程度的統計指標。
相關系數是按積差方法計算，同樣以兩變數與各自平均值的離差為基礎，通過兩個離差相乘來反映兩變數之間相關程度；著重研究線性的單相關系數。
相關系數 r的值介於–1 與+1之間，在二維線形條件下，當 r為1 時，表示兩組變數為完全的正相關；r為-1時則表示完全負相關；r越靠近0軸，兩組變數間相關性越弱。一般來說，|r|在0.66以上屬高度相關。|r|介於0.33至0.66間屬於弱相關。
根據下表可以查看兩個商品期貨之間的相關性或關聯度。
『叄』 怎麼查看期貨里 同一個品種不同月份的價差
手機下載文華財經隨身行，比如大連商品的棕油，1809合約現在是4654元/噸。1901合約4754元/噸。
不知道這樣解答你滿意嗎
『肆』 如何編寫兩個期貨合約的價格差代碼（收盤價）
公式一,條件：在收盤前2點59分，主力合約價格大於前一日收盤價;公式二，條件：在收盤前2點59分，主力合約價格小於前一日收盤價;謝謝。
『伍』 為什麼兩個不同品種的期貨走勢一樣
你心情不好 瘦了 你老婆或者老公 心情跟著不好 也瘦了
『陸』 通達信里如何算兩種合約的比值和差值比如乙烯&PVC主連
乙烯和PVC主連兩個沒有可比性的，雖然同是化工品，但是一個是標准合約，一個是主連續，圖形無法做出比較。期貨裡面，我們一般是看先關品種之間的走勢。
『柒』 期貨里比率價差的常用比率有什麼
期貨里比率差價的常用比率，他的常用比率的話，嗯，都是不是很固定的，具體的情況你可以根據具體的情況來分，他每一次都是不一樣的。
『捌』 期貨套利的比價指的是什麼
期貨套利的比價指的是套利的兩個品種的價格比，價差是價格差值。比如說進行玉米豆粕的跨品種套利，玉米價格2400，豆粕價格3300，那麼這兩個品種套利的比價就是2400/3300=0.73，而價差是2400-3300=-900.比價如果比一般水平低的話，就可以做買玉米賣豆粕的套利，比價比一般水平高的話，就可以做賣玉米買豆粕的套利。
『玖』 比值與差值增強
比值、差值處理多用於多波段圖像或多時相圖像的增強處理，它是在衛星圖像經恢復處理後，為獲得更好的地質解譯效果，對原圖像進行數據變換，改變原圖像的灰度結構，使新圖像與人眼的視覺響應特徵相匹配，以突出不同地物之間的波譜特徵差異或地物的時相變化特徵。
( 一) 比值增強
比值增強是最為常用的一種運算增強方法。它通過不同波段的同名像元亮度值之間的除法運算，由兩個或若干個波段組合的圖像進行對應像元的 DN 值除法運算而獲得。圖像比值處理可在一定程度上消除或抑制光照條件的影響、拉大不同地物之間的差異，這對於增強植被信息，分析土壤富水性差異特徵、微地貌變化特徵，提取水下地形信息、地質岩性、地質構造信息、礦產勘查信息等都很有意義 ( 圖版 7) 。例如含羥基的黏土礦物在2. 2μm 附近存在 有 強 吸 收，故 在 TM7 上 為 低 亮 度，而 在 TM5 上 它 仍 為高 亮 度，因 此TM5 /7 常被用來提取與黏土化有關的礦化蝕變信息; 再加 0. 48μm 是鐵離子電荷轉移強烈吸收的位置，故用 TM5/1 利於提取與鐵礦物有關的信息。
對於多波段數字圖像，比值法可以有多種不同的比值。
1. 基本比值
純以兩個波段的數值相比，故也稱簡單比值。用 gk( k = 1，2，…，N) 代表一個多波段圖像 ( N 為波段數) ，任一比值圖像可表示為
遙感地質學
式中: a 和 b 是調節參數。由 N 個波段可得出的比值數目為 P = N ( N － 1) ，如 TM 圖像，除 TM6 ( 熱紅外) 之外，共可組成 30 種比值。
2. 和差組合比值
由兩個波段的和與差構成的比值，如
遙感地質學
3. 交叉組合比值
由 3 個或更多的波段構成的比值，其中分子和分母所包含的波段是不同的，如
遙感地質學
4. 標准化比值
由單個波段與所有波段之和構成的比值，即
遙感地質學
式中的分母反映了總體亮度水平，比值中反映的這方面的信息，有利於區分色調相似而亮度不同的岩石和土壤。
上述四種比值以基本比值和標准化比值更為常用。
比值增強生成比值圖像後，原來的獨立波譜意義就不存在了。由此也給它帶來一個很大的缺陷，就是丟失了地物總的反射強度 ( 反射率) 信息。例如，暗色的岩石和淺色的岩石之明顯差異也被損失; 由於壓抑了地形信息，其作為地質解譯的一個重要標志也被損失。為了彌補此不足，通常採用一個波段的原圖像與 ( 兩個) 比值圖像作彩色合成的辦法; 此外，比值有可能增加雜訊，而大氣散射也會給比值結果帶來干擾，因此在處理前要注意做消除雜訊和大氣校正的工作。
( 二) 差值增強
差值增強是通過差值圖像來突出類別或目標信息。差值圖像由兩個或若干個波段組合的圖像進行對應像元的 DN 值減法運算而獲得。差值處理簡便易行，而且對地質信息尤為敏感，因而現今基本已成為遙感地質研究中廣為應用的例行處理方法之一。其基本功用在於: ①提取多時相圖像影像中隨時間而變化的信息，例如河口和海岸帶沉積物的變化; ②多波段影像不同波段之間的差別，也可以用差值運算加以增強。
差值法運算的通用形式為
DK = a( gi－ gj) + b
式中: DK 是差值影像: gi，gj代表不同的兩個波段圖像; a，b 為調節系數。
相減運算的差值可能既有正值也有負值，在顯示時要經過適當的調整和擴展，使差值為 0 的部分處於數值域 ( 如 0 ～255) 的中部。
用兩個時相的遙感圖像的差值運算最容易識別的是水體、植被及土壤濕度的變化。通過植被的變化可以識別油氣微滲漏等地質異常。
應當指出，當進行差值運算的遙感圖像時相不同時，必須進行如下預處理:
第一，不同季節的遙感圖像太陽高度角差別較大，在地形起伏顯著的地區造成影像上的明顯差異，這對於增強地物的真正隨時間的變化是一種干擾，因此在進行差值運算之前應先作太陽角校正 ( 地形陰影校正) ，從而削弱地形影響;
第二，一般來說，兩幅不同時相的遙感圖像，在幾何方面總會有差異，因而在差值運算前先要作幾何配准;
第三，遙感圖像的差值運算還與它們的平均亮度水平有關，如果各幅參加差值運算的遙感圖像的平均亮度值或反差有顯著差異，可能在差值運算後的圖像中造成很多假象，使真正的差異不易辨認，因此，在差值運算前要把各幅圖像的反差調整到比較一致，例如作等均值反差擴展。在條件允許的情況下，也可以用相應波段的野外波譜測量數據，對不同時相的遙感影像數據進行校正之後再進行代數運算處理。
『拾』 差值相同的兩個數為什麼比值差別很大
因為基數不一樣，比如說5個里拿1個和100個里拿96個肯定比例是不一樣的
證明的話也很簡單
假設兩組差值相同的數(a,a+x)和(b,b+x)
(a+x) / a = 1 + x/a
(b+x) / b = 1 + x/b
這個比值的差值為x * (1/a - 1/b)
差值大小取決於a和b的取值