“水涨船高”这一现象十分适用于在股票市场,当有大量资金流入到某股票时,股票的价格就会上涨,而当大量的资金从某股票流出时,股票价格就会下降。量先行于价是股票市场中一种常用的说法,其中的量就包含资金流量和流向。资金流向反映了现阶段股市对某只股票超额的供给和需求程度。在国际上资金流向已经是一个成熟的技术指标,它能够帮助投资者看清其他投资者的投资行为和投资偏好。目前金融学者对资金流的研究主要集中在探索资金流测度模型与股价波动的关系,很少对期货市场进行研究。期货市场与股票市场有一定的差别,在期货市场中,有做空做多机制,所以直接采用股票市场中资金流向公式无法刻画出期货标的合约真实的资金流向规律。因此我们需要从持仓量、成交量、当前价格涨跌等因素来看期货的资金流向。对资金流的相关研究可以为投资者提供投资决策工具,为金融管理者提供相关政策制定的依据,为投资者追逐利益、规避风险、价值发现等需求提供了更加准确、高效的投资选择。本文旨在通过数据挖掘技术分析商品期货市场的资金流向规律,建立商品期货资金流向模型,并构建基于新公式的量化交易策略。首先,建立基于沉淀资金的资金流动模型和基于流动资金的资金流动模型,相对于传统的资金流向模型,新的模型更合理地反映了期货市场资金流向的变化趋势。其次,对数据进行处理并进行资金流的特征分析,并通过格兰杰因果检验和市场效率系数对资金流动模型进行有效性分析。最后,提出基于资金流向的商品期货量化策略,并应用策略模型对已有的2014年1月1日-2015年12月31日的数据进行回测。回测结果显示:量化投资策略在2014年至2015年的分钟级数据中表现良好,算术年化收益率达到94.31%,夏普比率为0.87,Calmar比率为1.38,Sortino比率为1.41。