农产品季节性与期货

农产品季节性与期货
农产品季节性与期货

如何分析农产品期货的季节性行情

农产品的共性就是具有固定的一年一度的播种、生长和收获季节性周期,也恰恰是农产品这种特有的季节性供求关系变化使得其价格波动在每年的一些特定时期内同向运动的趋势性十分明显。一般来说,我们可以根据这种季节性特征把农产品走势大体分为:播种生长阶段、收获季节、销售淡季和销售旺季等几个不同阶段。又因为期货价格是现货价格的指引,它们的基本面影响因素是一致的,走势基本是联动的,因此,下面我们以几个品种为例,从季节性影响因素这个角度分别对其期货价格走势进行对比分析:

首先拿大豆品种来说,根据自然规律从每年的4月开始,北半球的大豆主产国开始播种,当年9月份开始收割。从10月份开始,南半球的大豆主产国又开始播种,次年4、5月份收割。从这一种植生长周期可以总结出,每年的7、8月份属于全球大豆的供应淡季,大豆青黄不接,消费需求旺盛,因此价格多是高企;而每年的11月份左右是全球大豆的供应旺季,现货供应充足,价格多处年内低谷,这一规律从上图CBOT大豆行情长期走势中不难得到验证。

仔细观察以上CBOT和DCE大豆近年来季节性走势图,首先我们可发现,国内外大豆价格的相关性很强,纠其原因主要是:2000年以来人们膳食结构的调整使得我国大豆需求激增,国产大豆远远不能满足市场的消费。加之进口大豆出油率高,使得进口大豆数量出现大幅增长,导致国内外大豆价格走势联动性增强;其次,我们还可以发现:2000年至今,每年因季节性而形成的的阶段性高点多出现在5月-8月,主要是因为每年3-5月是销售旺季,而7、8月份又是供应淡季,这样高点出现在这期间就不足为奇;9-11月份进入大豆收获季节,受供应压力影响价格多处年内低点,产量确定后,随着消费的增加,库存的减少,价格有开始抬头趋涨。不过,每年二月份多是过节时期,市场交投清淡,谷物价格通常盘跌。这些规律都很好验证了大豆价格的季节性波动趋势。目前正处于8月份,正是供应淡季,又由于目前国内大豆主产区黑龙江省严重干旱,国内大豆减产基本定局,而美国大豆产区近期天气也是十分炎热干燥,大豆天气行情再度显现,在大豆收获季节来临前,有望走出一波上涨行情。因此依据这一特点可以估计在9--11月份供应压力前大豆可能会形成一个短期高点。

接着再看玉米品种,玉米与大豆的生长周期相差无几,从上图可发现玉米最明显的特征是仲夏到收获期间价格多是走跌。由于新年度玉米产量不确定性的影响,7月份的价格往往达到年内最高价格。即使在7月份中期之前价格开始跌落的年份,如果收获前景可观,价格仍可持续走低。每年10月正值收获季节,由于大量玉米集中上市,市场供应压力最大,价格往往会跌到一年中的最低水平。而后随着时间的推移和持续不断的消费,玉米库存量也越来越少,而价格也随着变化。农业部前期发布的《农业生物质能产业发展规划(2007~2015年)》(以下称《规划》),提出今后一个时期,我国农业生物质能产业要按照大力发展农村沼气,积极发展农作物秸秆固化成型和气化燃料,适度发展能源作物的发展战略,因地制宜地确定发展重点和产业布局。这对前期国内利用玉米发展燃料乙醇的炒做泼了一盆冷水,玉米期价也因此从1700元/吨上方连续回落至1500元/吨以下。由于过渡打压后,近期的东北农作物用地发生干旱灾害,导致玉米期价产生了"反季节"的上涨行情,但于8月10日将有"吉林省2007年轮换地方储备粮竞价销售交易会",届时将销售轮出省级储备玉米10万吨,这对于玉米期价将是一个压力。在供应季节来临前玉米产生大幅度反弹的行情较小,上涨空间有限。

最后转到国内外小麦品种上,以北半球冬小麦为例,其播种时间为10月上旬(寒露后)至下旬,收获期在5月下旬至6月初。小麦有两个明显的季节倾向:其中之一就是冬末到收获季节来临之前的春季这一时期惯于下跌。多数年景,小麦价格在1、2月份因资金回拢影响都会经历季节性疲弱期。又因每年冬麦上市后的7月份一般为小麦的供应旺季,价格多处年内最低点;另一个趋势就是从收获季节的低点到秋季或者冬初小麦消费逐渐进入旺季,价格倾向于上涨,春节左右因消费带动价格到达年内高点。在今年的六、七月份新麦集中上市压力下,强麦期价产生了一个季节性低点,随后变于七月底产生了强劲的上涨。

综观以上三个品种的季节性因素对价格变化的长期影响作用,尽管活跃的期货交易可以削弱较明显的价格运动趋势,但特定时节的价格同向波动趋势仍然十分明显。从中我们可以总结出:农产品的价格趋势主要是受供给和需求两个基本面因素影响。而农产品的生长周期又是有季节性的,这样每年从作物播种到收获前夕,由于旧年度作物的库存量与新年度作物的产量存在不确定性,作为具有预测效应的期货交易往往容易随着市场对天气、病虫害等因素的炒作而大幅波动;其后随着收获季节到来农产品每个品种的新年度产量情况逐渐明了,必然市场就开始面临季节性的供应压力,若是丰产年头供应压力则最重,价格也最弱。若是减产年头则价格很容易走出反季节性上涨行情;新粮上市后随着时间的推移,期货价格对需求、库存等因素的反应越来越敏感,其趋势性也越来越明显,尤其进入消费旺季,市场的供需矛盾不断得到深化,此时市场人气越来越旺,持仓量迅速增加,期货价格往往最强,当然其中也不乏对新概念题材的炒作。因此,季节性因素是我们在制定农产品操作计划时应该考虑的一个重要因素。

我们分析上述几个品种价格的季节性走势是建立在对各品种长期数据统计的基础之上的,尽管其整体体现出了农产品由供求主导的季节规律性,但其中不时也存在偶然现象。例如2003年大豆收获季节的反季节上涨,主要是由于当时中国大量进口美豆,而恰恰美豆又大幅减产,一时间美国大豆库存消费比创20几年来历史新低,处于那种供求严重失衡状态,市场充满了对未来供不应求的预期,季节性收获压力完全被抹煞,导致价格在收获季节一路狂飙。此外,一些国家的政治、经济等突发因素,还有一些新概念题材的影响也容易导致价格的反季节性走势。这就提醒我们,在分析相关农产品走势时,也不能只简单地依据其季节性走势来操作,其他阶段性的因素也需要时时加以关注并能做出客观评估。

总之,在世界范围大的供求基本平衡的前提下,农产品的季节性特征表现突出,当大的供求面严重失衡时,季节性特征往往容易被淹没,价格很容易走出反季节性行情。季节性特征是农产品的固有属性,进行季节性分析可以为我们提供价格短期内的发展趋势,但要把握其长期走势还必须同时兼顾其它大供求面的影响因素。

期货基本分析方法

期货基本分析方法 期货基本分析方法 本分析法是根据商品的产量、消费量和库存量(或者供需缺口),即通过分析期货商品的供求状况及其影响因素,来解释和预测期货 价格变化趋势的方法。基本面分析主要分析的是期货市场的中长期 价格走势,即所谓大势,并以此为依据中长期持有合约,不太注意 日常价格的反复波动而频繁地改变持仓方向。 期货基本分析方法之供给分析 供给是指在一定时间、一定地点和某一价格水平下,生产者或卖者愿意并可能提供的某种商品或劳务的数量。决定一种商品供给的 主要因素有:该商品的价格、生产技术水平、其他商品的价格水平、生产成本、市场预期等等。 商品市场的供给量则主要由期初库存量、本期产量和本期进口量三部分构成。 1、期初库存量 期初库存量是指上年度或上季度积存下来可供社会继续消费的商品实物量。根据存货所有者身份的不同,可以分为生产供应者存货、经营商存货和政府储备。前两种存货可根据价格变化随时上市供给,可视为市场商品可供量的实际组成部分。而政府储备的目的在于为 全社会整体利益而储备,不会因一般的价格变动而轻易投放市场。 但当市场供给出现严重短缺,价格猛涨时,政府可能动用它来平抑 物价,则将对市场供给产生重要影响。 2、本期产量 本期产量是指本年度或本季度的商品生产量。它是市场商品供给量的主体,其影响因素也甚为复杂。从短期看,它主要受生产能力

的制约,资源和自然条件、生产成本及政府政策的影响。不同商品 生产量的影响因素可能相差很大,必须对具体商品生产量的影响因 素进行具体的分析,以便能较为准确地把握其可能的变动。 3、本期进口量 本期进口量是对国内生产量的补充,通常会随着国内市场供求平衡状况的变化而变化。同时,进口量还会受到国际国内市场价格差、汇率、国家进出口政策以及国际政治因素的影响而变化。 期货基本分析方法具体内容 供求关系。期货交易是市抄济的产物,因此,它的价格变化受市场供求关系的影响。当供大于求,价格下跌;反之,价格就上升。反 映供给的变量有前期库存量、当期生产量和当期进口量三部分组成; 反应需求的变量有国内消费量、出口量及期末商品结存量三个部分 组成。 经济周期。在期货市场上,价格变动还受经济周期的影响,在经济周期的各个阶段,都会出现随之波动的价格上涨和下跌现象。 政府政策。各国政府制定的某些政策和措施会对期货价格带来不同程度的影响。 政治因素。期货市场对政治气候的变化非常敏感,各种政治性事件的发生常常对价格造成不同程度的影响。 社会因素。社会因素指公众的观念、社会心理趋势、传播媒介的信息影响。 季节性因素。许多期货商品,尤其是农产品有明显的季节性,价格亦随季节变化而波动。 心理因素。所谓心理因素,就是交易者对市场的信心程度,人称“人气”。如对某商品看好时,即使无任何利好因素,该商品价格 也会上涨;而当看淡时,无任何利淡消息,价格也会下跌。又如一些 大投机商品们还经常利用人们的心理因素,散布某些消息,并人为 地进行投机性的大量抛售或补进,谋取投机利润。

农产品季节性与期货

如何分析农产品期货的季节性行情 农产品的共性就是具有固定的一年一度的播种、生长和收获季节性周期,也恰恰是农产品这种特有的季节性供求关系变化使得其价格波动在每年的一些特定时期内同向运动的趋势性十分明显。一般来说,我们可以根据这种季节性特征把农产品走势大体分为:播种生长阶段、收获季节、销售淡季和销售旺季等几个不同阶段。又因为期货价格是现货价格的指引,它们的基本面影响因素是一致的,走势基本是联动的,因此,下面我们以几个品种为例,从季节性影响因素这个角度分别对其期货价格走势进行对比分析: 首先拿大豆品种来说,根据自然规律从每年的4月开始,北半球的大豆主产国开始播种,当年9月份开始收割。从10月份开始,南半球的大豆主产国又开始播种,次年4、5月份收割。从这一种植生长周期可以总结出,每年的7、8月份属于全球大豆的供应淡季,大豆青黄不接,消费需求旺盛,因此价格多是高企;而每年的11月份左右是全球大豆的供应旺季,现货供应充足,价格多处年内低谷,这一规律从上图CBOT大豆行情长期走势中不难得到验证。 仔细观察以上CBOT和DCE大豆近年来季节性走势图,首先我们可发现,国内外大豆价格的相关性很强,纠其原因主要是:2000年以来人们膳食结构的调整使得我国大豆需求激增,国产大豆远远不能满足市场的消费。加之进口大豆出油率高,使得进口大豆数量出现大幅增长,导致国内外大豆价格走势联动性增强;其次,我们还可以发现:2000年至今,每年因季节性而形成的的阶段性高点多出现在5月-8月,主要是因为每年3-5月是销售旺季,而7、8月份又是供应淡季,这样高点出现在这期间就不足为奇;9-11月份进入大豆收获季节,受供应压力影响价格多处年内低点,产量确定后,随着消费的增加,库存的减少,价格有开始抬头趋涨。不过,每年二月份多是过节时期,市场交投清淡,谷物价格通常盘跌。这些规律都很好验证了大豆价格的季节性波动趋势。目前正处于8月份,正是供应淡季,又由于目前国内大豆主产区黑龙江省严重干旱,国内大豆减产基本定局,而美国大豆产区近期天气也是十分炎热干燥,大豆天气行情再度显现,在大豆收获季节来临前,有望走出一波上涨行情。因此依据这一特点可以估计在9--11月份供应压力前大豆可能会形成一个短期高点。 接着再看玉米品种,玉米与大豆的生长周期相差无几,从上图可发现玉米最明显的特征是仲夏到收获期间价格多是走跌。由于新年度玉米产量不确定性的影响,7月份的价格往往达到年内最高价格。即使在7月份中期之前价格开始跌落的年份,如果收获前景可观,价格仍可持续走低。每年10月正值收获季节,由于大量玉米集中上市,市场供应压力最大,价格往往会跌到一年中的最低水平。而后随着时间的推移和持续不断的消费,玉米库存量也越来越少,而价格也随着变化。农业部前期发布的《农业生物质能产业发展规划(2007~2015年)》(以下称《规划》),提出今后一个时期,我国农业生物质能产业要按照大力发展农村沼气,积极发展农作物秸秆固化成型和气化燃料,适度发展能源作物的发展战略,因地制宜地确定发展重点和产业布局。这对前期国内利用玉米发展燃料乙醇的炒做泼了一盆冷水,玉米期价也因此从1700元/吨上方连续回落至1500元/吨以下。由于过渡打压后,近期的东北农作物用地发生干旱灾害,导致玉米期价产生了"反季节"的上涨行情,但于8月10日将有"吉林省2007年轮换地方储备粮竞价销售交易会",届时将销售轮出省级储备玉米10万吨,这对于玉米期价将是一个压力。在供应季节来临前玉米产生大幅度反弹的行情较小,上涨空间有限。 最后转到国内外小麦品种上,以北半球冬小麦为例,其播种时间为10月上旬(寒露后)至下旬,收获期在5月下旬至6月初。小麦有两个明显的季节倾向:其中之一就是冬末到收获季节来临之前的春季这一时期惯于下跌。多数年景,小麦价格在1、2月份因资金回拢影响都会经历季节性疲弱期。又因每年冬麦上市后的7月份一般为小麦的供应旺季,价格多处年内最低点;另一个趋势就是从收获季节的低点到秋季或者冬初小麦消费逐渐进入旺季,价

商品期货价格的季节性研究

商品期货价格的季节性研究 中信建投期货刘超 季节性是季度或月度时间序列在正常年度中表现出来的季节规律性变化,对于商品期货来说,由于商品的供应、需求在不同的季节有明显的差异,所以其价格表现出明显的季节性特征。本文以原油、铜、天胶、大豆为研究对象,对其不同月份的价格表现进行了基本统计,分析了各品种季节性特征出现的基本面因素,并运用X12季节调整方法对各品种的季节因子进行了计算,以期为中长线投资者提供参考。 一、商品期货价格季节性的统计与分析 季节性因素是时间序列围绕趋势年复一年的重复出现的一种有规律的波动。随着生产商在期货交易中的参与程度日益广泛,期货和现货价格联系也日益紧密,大宗商品价格运动的季节性变化也越来越明显。供应淡季或者消费旺季时价格高企,而在供应旺季或消费淡季价格低落,成为商品期货价格波动的普遍规律。本文选择纽约原油(1983-2008)、伦铜(1977-2008)和沪铜(1995-2008)、日胶(1992-2007)和沪胶(1997-2008)、CBOT大豆(1989-2008)和连豆(1999-2008)为主要研究对象,主要考虑到这些品种的代表性较强,上市时间也较长,选取各品种的主力合约连续数据,每月的价格为该月各交易日收盘价的平均价。表1对各品种各月的表现进行了基本统计,其中,RP代表历史上该月的上涨概率(与上月相比),AR代表历史上该月的平均收益率(与上月相比),均用百分数表示。

数据来源:中信建投期货 从表1可以看出,各品种不同月份价格表现有明显差异,即有明显的季节性特征,具体来看,原油价格在每年3-5月,7-9月表现强势,而在11、12月下跌概率较大,夏季的价格上涨主要受汽车等需求增长推动,而秋季为飓风多发季节,9月份更是飓风出现最多的月份,对供应的担忧也引发油价的上涨。相对来说。伦铜的季节性比不上原油,每年2-3月、7-9月价格上涨概率较大,主要是为4月和9月的消费旺季(主要是建筑、汽车等)准备,而4月到6月表现偏弱,主要是因为此时是铜的消费淡季、供应旺季。沪铜和伦铜相关性大,季节特征类似。 对日胶来说,每年12月到次年2月,价格表现抢眼,而在3-8月表现疲软,前者主要是因为每年12月底至3月初,全球天胶供给逐步减少,更重要的是作为占全球消费大国的中国橡胶处于停割期,同时在该阶段全球需求逐步增加;后者主要是因为此时国内外主产区正好是产胶旺季,而消费却处于淡季。除以上规律外,沪胶在9、10月份也表现出强势,这与此时处于轮胎行业的销售旺季有关。 CBOT 大豆则在每年2-5月、11-12月表现强势,7-8月价格则多有下滑,主要是因为每年3-5月是大豆的销售旺季,而也是美国大豆播种的关键时期,加上对天气的炒作,很容易使得价格走高,而7、8月份大豆种植情况基本确定,受供应压力预期的影响价格有所下跌,之后10月份大豆收获后,随着消费的增加,库存的减少,价格也有可能趋涨。连豆与CBOT 大豆季节性表现基本类似。 我们从以上分析中也看到期货价格对供需有一定程度的提前反映。由于商品期货的价格走势关联到多种因素,有时期货价格甚至表现出反季节走势,而随着全球供给、消费结构的变化,商品价格的季节性也可能发生改变,因此动态地把握商品期货价格的季节性走势显得尤为重要,接下来我们通过运用季节调整的X12方法提取季节因子,以期对商品期货价格的季节性规律有更深的认识。 二、季节调整的X12方法 季节调整是指从时间序列中去除季节变动因素,从而得到序列潜在的趋势循环分量的一种统计技术。经季节调整后的时间序列能更多的反映价格运动的基本规律,以及各因素对价格的影响。同时,根据分离出的季节因子的变化规律,我们可以对价格波动有一个更清晰的认识。 目前比较常用的几种季节调整方法有:X12方法、X11方法、移动平均方法和Tramo/Seats 方法。1965年美国商务部人口普查局推出了基于移动平均法的X-11方法,它是基于移动平均方法,在计算过程中根据数据随机因素的大小,采用不同长度的移动平均方法,随机因素越大,移动平均长度越大。X11方法是通过几次迭代来进行分解的,每一次对组成因子的估算都进一步精化。美国商务部人口普查局后来又在X11的基础上发展出了X12方法,主要的改进包括:扩展了贸易日和节假日影响的调节功能,增加了季节、趋势循环和不规则要素分解模型的选择功能,增加了新的季节调整结果稳定性诊断功能,增加了X12-ARIMA 模型的建模功能等。 X-12方法假设时间序列t X 有四部分组成元素:趋势t T (Trend )、循环t C (Cycle )、季节t S (Seasonal )和不规则项t I (Irregular )。共有四种季节调整的分解方式:乘法、加法、伪加法和对数加法模型,乘法模型的一般形式为: Yt = t T ·t C ·t S ·t I 乘法模型以相对数表示季节要素,增强了不同经济变量之间的可比性,因此应用较为广泛。乘法模型的核心算法主要分为三个阶段,第一步,估计趋势;第二步,消除序列中的趋

国际农产品价格季节性波动规律研究

国际农产品价格季节性波动规律研究 作者:新湖期货 苗谨 2011-11-16 0:00:00 来源:原创 浏览:692 农产品价格的季节性波动规律稳定性在减弱,投资者以及相关品种的研究人员在适当参考农产品历史价格规律的基础上,需要更加灵活细致地分析当前供需情况,以适应越发复杂多变的市场环境。 由于商品的供需层面存在着某些季节性变化特点,即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定,这些商品的价格也因此带有季节性波动特性,我们将这种波动特性称为季节性波动规律。 就农产品而言,通常在一年中特定的季节播种,经过生长成熟之后,又在另一个季节收获,这种生长周期的循环使得农产品相比基础金属或者化工品具有更加明显的季节性波动规律。投资者和相关品种的研究人员在研判农产品价格走势时,经常会参照其季节性波动规律。但是,大宗商品市场近年来金融属性不断增强,而且农产品自身供需关系也在发生着潜移默化的改变。这些因素对农产品市场的季节性波动规律产生了怎样的影响,它是否依旧是可靠的研判工具? 为了更直观地反映价格的季节性波动规律,本文采用相对关联法来描述价格在月间的波动情况。相对关联法的主要计算步骤如下: (1)采用商品期货的连续合约收盘价格数据,计算每年各个月份的平均价格。 (2)将研究时段每个年度第一个月的价格定为基准价格,即为100%。 (3)将每年中每个月的平均价格与上一个月的月度平均价相比,分别得到每个月的百分比。 (4)综合研究时段的月度百分比数据,求解该时段相同月份的月度百分比的平均值。 (5)根据(4)步计算出的结果,画出一条月度百分比曲线。 国际大豆价格的 季节性波动规律 为了说明农产品价格季节性波动规律产生了哪些变化,本文采用两组具有一定时间间隔,而长度相当的数据,对比依据以上数据计算得到的季节性波动指数的变化情况。比如在对国际大豆价格的研究中,本文选用美国芝加哥期货交易所(CBOT)黄大豆连续合约1991—1995年,以及2005—2010年(剔除2008年)连续合约每日收盘价格数据。由于2008年全球经济环境突变,大宗商品价格波动异常剧烈,为了避免计算得到的季节性指数失真,故在计算中剔除2008年。由此得到的两份CBOT黄大豆期货季节性指数图如图1: 图1:国际大豆价格季节性指数图 1991—1995年的季节性指数走势印证了供需关系对大豆价格的影响作用。9、10月份通常是北半球新作大豆的集中上市时段,供给压力会导致价格出现约2%的跌幅。11月份大豆价格受需求带动迎来一波快速拉升行情,此后价格保

PVC的季节性特征分析

PVC的季节性特征分析 PVC(聚氯乙烯)是用途最广泛的通用塑料之一。目前建筑业的需求占了我国PVC表观消费量的50%以上。作为上市的期货品种,PVC现货是一个淡旺季分明,每年都有明显波动的商品。每年1—3月份,PVC 的现货价格普遍较低,而从4、5月份开始,PVC的价格则开始回升,到了8、9月份,大都会出现一个年内的峰值。具体情况如下:每年1—3月份是我国春运繁忙时期,此时北方气候寒冷,交通运输不便,房地产的开工率明显下滑,导致北方地区塑料加工企业的开工率普遍较低,对PVC的需求也大幅减弱,打压了PVC的价格。因此,每年的1—3月份都会是PVC价格的低位。 而从4、5月份开始,随着气温回升。下游企业的开工率逐步上升,PVC的需求也逐步提升。此时PVC的价格就开始缓慢上涨,但此时PVC 企业的开工率也比较高,市场上现货供应较为宽裕。此时PVC基本呈现震荡走高的格局。 到了7—8月份,由于天气的原因,氯碱装置开工率会有所回落(这是由于氯碱装置在高温下运行,较易产生危险。因此装置检修时间一般都安排在高温天气),产量会呈现略微下降的趋势。对于塑料加工企业来说,7、8月份是传统需求的旺季。供应下降而需求大幅上升,就造成了现货市场供不应求的局面,容易导致价格在此时出现峰值。

而10月份后,也就进入了它的需求淡季,包括北方的建筑也开始停工。需求回软,但由于南方的需求仍在。所以十月份后PVC现货一般会有一个震荡回落的过程。 2017年PVC价格走势波动较大,在经过2016年年底的大幅下跌之后,年初出现小幅反弹,但反弹并没有持续较长时间,在2月下旬达到6985的上半年高点之后出现大幅下滑,4月中旬创下年内低点5455,此后商品出现了集体趋势性上行,6月份下旬开始PVC也进入了震荡上行的通道,在9月初达到年内高点7975之后快速回落,11月中旬在达到5905之后,开始触底反弹,年底维持区间震荡的走势。整体来看今年PVC的走势可以说是先扬后抑。2017年PVC现货市场价格走势与期货市场走势趋势基本相同,现货市场受期货市场影响越来越大。 自2016年12月底下跌成功破7以后,PVC市场2017新年开市继续下行,1月中旬,得力于备货需求支撑,加之受黑色系煤炭、钢铁等品种的爆发,期货市场大幅上涨,交投放量提振价格止跌反弹,整个国内PVC现货市场跌势有所缓解。 2月中旬至4月下旬,一方面由于氯碱企业利润较好,春季检修不断延后,多数推迟至4月-5月,另一方面,PVC行业库存高企,环保督查及两会的召开波及到河北地区制品企业,周边拉闸限电消息不断,企业被迫停产整顿较多,接货量明显减少使得下游消化不及预期,同时大宗商品集体转弱也是使得PVC价格接连下跌。

商品期货的季节性分析

期货天地 20 镅树广萄2008年第14期 Fu£ures形。蒯 季节性的走势.那么投资者可以通过哪些方法来判断呢?下面笔者为投资者提供两种简单而实用的方法。3.1.1图形分析 所谓图形分析。就是将相关价格的数据绘制成一张图.然后通过对比某一段时间在不同年度的价格走势情况。从而找出正常的季节性表现。比如,我们要研究大连市场的玉米期货价格季节性变动情况,这时,根据图l走势,玉米价格一般在何时上涨、又在何时下跌就一目了然。 图1 大连玉米市场历年期货价格走势情况 资料来源:国泰君安期货。 历史总是会重演,所以价格走出相对一致的季节性行情也就不足为怪。当然,如上所述,季节性行情背后是相类似的基本面,比如每年的9—10月玉米的供给大量增加.所以前两个月的价格必需承受巨大的库存压力,通常呈现逐步走弱的行 情:而10月份以后,饲料需求的旺盛带动玉米消费稳步攀升,价格也逐步走高。3.1.2概率统计 概率统计是另一种研究季节性走势的常用方法。比如,我们要衡量美国原油10月合约在每年6—8月的价格走势.此时.投资者首先需要找出一个基准点(这里选用5月份最后一个交易日的收盘价格);其次,分别计算10月合约在8月底的收盘价格与基准价格的涨跌数量、涨跌幅度、最大涨幅和最大跌幅;最后,根据上一步的计算结果统计出6—8月期间11月合约的最可能走势(表1)。 通过上面的统计,我们可以发现,1992—2007年.整体上涨跌的概率各为50%;但是近10年的涨跌比率为7:3.由此可见近10年来原油的10月合约在6—8月的季节性趋势是上涨的。另外,从涨跌的幅度来看,近10年的原油期价上涨幅度明显大予下跌幅度。属于典型的易 涨难跌行情。 3.2反季节性的价格行为 一般来讲,季节性分析的目的是通过掌握正常的季节性形态来协助拟定交易策略。当然,季节性分析还有另外一个重要的作用.那就是它可以协助判定“异常的现象”.即反季节性行情。比如正常的季节性走势提示的价格应该是要上涨 表1 1992—2007年美国原油10月合约6—8月波动情况

大宗商品季节性波动规律研究

大宗商品季节性波动规律研究 专题报告大宗商品中国国际期货研发产品系列 2011 年 12 月 12 日星期一 大宗商品价格季节性波动规律研究中期研究院前言: 由于商品的供需层面存在着 某些季节性变化特点,即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定, 这些商品的价格也因此带有季节性波动特性,我们将这种波动特性称为季节性波 动规律。就农产品而言,通常在一年中特定的季节播种,经过生长成熟之后,又 在另一个季节收获,这种生长周期的循环使得农产品相比基础金属或者化工品具 有更加明显的季节性波动规律。投资者在研判农产品价格走势时,经常会参照其 季节性波动规律。但是,大宗商品市场近年来金融属性不断增强,农产品价格的 季节性波动规律稳定性在减弱,投资者以及相关品种的研究人员在适当参考农产 品历史价格规律的基础上,需要更加灵活细致地分析当前供需情况,以适应越发复杂多变的市场环境。主要内容: 第一部分农产品价格季节性波动规律研究第二部分能源化工品价格季节性波动规律研究第三部分金属价格季节性波动规律研 究请务必阅读正文后的免责声明市场有风险,入市需谨慎~专题报告第一部分 农产品价格季节性波动规律研究一、玉米价格季节性波动规律 1. 大连玉米价格季节性波动规律从图 1、2 中,我们可以看到,在 2005 年至 2007 年期间,11-1 月份玉米期价基本处于上涨行情,4-7 月份期价处于下跌行情,主要原因是饲 料需求处于淡季。随着我国玉米基本面逐渐偏紧,2009 年至今市场走势发生明显变化,从 10-2 月份玉米期价基本处于涨势,时间跨度明显放宽,4-6 月向下调整,7 月份一改往年的弱势行情,期价开始上扬,说明玉米需求大增,青黄不接 的基本面下,7-9 月玉米整体维持较强的态势。图1:大连玉米连续年度走势资 料来源:wind、中期研究院请务必阅读正文后的免责声明 2 市场有风险,入市需谨慎~专题报告图2:大连玉米连续指数月度涨跌图资料来源:wind、中期研究院 2.

棕榈油期货季节性规律 棕榈油季节性特点是什么

棕榈油期货季节性规律棕榈油季节性特点是什么 由于商品的供需层面存在着某些季节性变化特点,即随着季节的转换商品供给或需求的增减趋势相对固定,这些商品的价格也因此带有季节性波动特性,我们将这种波动特性称为季节性波动规律。就农产品而言,供给和需求各自的季节性规律决定了价格波动的季节性规律,尤其是供给或需求的季节性强弱差异明显,价格的季节性也相对突出。 1. 棕榈油供给季节性特征 棕榈属多年生植物,其棕榈果产量深受天气的影响,气候的多少雨、气温的异常高低等都会对其造成影响。印度尼西亚与马来西亚为棕榈油主要生产国,两者共占全球棕油产量的86%以上。马来西亚棕榈油的产量具有明显的季节性特征,通常每年4-10月是增产季,在增产期间,棕榈油价格易跌难涨,而11月至次年2月是减产季,棕榈油价格随之止跌反弹。小的调整方面,每年的五月到八月之间马棕产量都会有个小的回调,回调过后就会爬升至一年的最高点,一般马来西亚棕榈油产量通常在10月见顶回落。 2. 棕榈油需求季节性特征 按照熔点来看,我国棕榈油进口目前以不超过24℃精炼棕榈液油为主。我国棕榈油的消费以食用为主,其中24度精炼棕榈油为主要品种,占据的市场份额在60%以上。每年对食用精炼棕榈油的需求量占进口的绝大部分,我国每月的棕榈油消费量约为40万吨。由于棕榈油的熔点比较高,在冬季容易凝结不易于搀兑,消费具有一定的季节性,但近几年来随着棕榈油分提技术的快速发展,更低熔点的棕榈油开始进入冬季消费市场。从时间来看,10月份之后是我国油脂消费的季节性旺季,夏季是我国油脂消费淡季。消费的季节性直接表现为进口量的季节性,从2012年-2017年的情况看,国庆节、春节前因节日备货进口量较大,即7-9月、11-12月进口放量,提振棕榈油价格,而1-6月进口量较小,棕榈油价格回落。 库存方面,因为10月份之后正是我国油脂消费的季节性旺季,棕榈油消费增加,四季度港口库存逐渐减少,达到全年低位,对棕榈油价格有较强的支撑。进入二、三季度,值棕榈油消费淡季,港口库存逐步回升,施压棕榈油价格。 棕榈油供需季节性规律如下表所示,当然,季节性分析法只适用于特定阶段,常需要结合其他阶段性因素作出客观评估,若出现特殊情况导致供需失衡,就会削弱原有的季节性规律。

季节性分析

季节性波动规律是大宗商品特别是农产品价格运动的特有属性,虽然期货市场产生的初始动机是为了缓解现货价格的季节性波动,但是季节性波动的规律并不是完全可以消除的,而且在期货与现货的联系越来越密切的今天,商品期货价格的季节性波动越来越明显,并普遍表现为:在供应淡季或者消费旺季时,价格高启;而在供应旺季或消费淡季价格低落。 例如,在正常情况下,每年的七八月份属于全球大豆的供应淡季,大豆”青黄不接”,消费需求旺盛,因此价格高企。而每年的11月份左右是全球大豆的供应旺季,现货供应充足,价格属年内低谷。再比如,早春季节里,住房和汽车业为晚春和夏季的生产高峰大量购买铜原料,铜价在2月至4月达到年内季节性高点。晚春需求高峰过去后,夏季的到来使得需求趋于疲软,铜价低点也一般在秋初出现,等等。 季节性分析法就是根据商品价格的季节性变化规律对商品期货走势进行分析的方法。它力图勾画出在某一年份中,可能发生价格上升或下降的某些特殊时期,或者力图指出最可能出现全年价格最高点和最低点的一些特殊月份。在实践中,我们可以把价格的季节性波动作为影响市场走势的一个基本因素。例如,在供应淡季末期,价格的上涨将受到供应旺季即将到来的影响,季节性压力就成为市场中的一个利空因素。如果季节性利空因素对市场的作用超过市场中的其他利多因素,那么价格的上涨通常就会趋于结束。 在一般意义上,期货商品总供求面的变化决定着商品期货的长期走向,而季节性因素和其它阶段性因素决定着商品期货的中短期走势。因此,在阶段性因素没有突出表现的情况下,商品期货(特别是农产品期货)的走势轮廓就是由长期大趋势和季节性价格周期变化叠加而成的。 但是特别值得注意的是,在商品总供求关系处于基本平衡的时候,季节性规律表现的最为明显,但是在供求失衡的状态下,这种规律的表现非常不明显。特别是在供求刚刚开始逆转的时候,季节性规律常常会被市场汹猛的涨跌趋势所冲淡。以2002年的大豆市场为例,由于国内外大豆供应处于紧张状态,大豆价格在新豆上市后依然保持强势 周期之分析(Cycle Analysis) 周期分析与波浪理论具有相似的野心,企图找出价格变化之不变模式,以能进行长期之预测,与波浪理论不同处在於,周期分析只著眼於价格重复出现所经过的时间.若某一商品期货价格经常在一段时间回到原来之价位区,则可算是周期之现象.对商品价格之周期分析,最有名的是S.Benner,早在十九世纪末期,他即发现有些农产品和肉类价格,如玉米与猪肉等之上下波动,显示出相当的规律.目前期货交易界最具权威的周期分析家当推J.Bernstein.根据他对各类商品之研究,发现肉类价格之周期最有规律,1877至1985一百多年期间者,牛肉价格(以公牛肉现货价计算)显示出大约十年左右的长期周期,即每隔十年,牛肉价格陷於低潮.除了长期之周期,肉类也显示出稳定的短期周期,根据1974年至1985年期间之研究,发现活猪期货的周期约为20个月.另外,若以五年期研究,则从肉牛价格中可找出大约11个月之周期.周期之分析若能找出可靠的规律,则可预测未来价格之顶点或底点,交易时将有很大的利润.在实际交易时,由於只能知道周期之大约时间,因此进场时最好能做为长期投资,并须配合其它之技术指标.就期货交易者而言,明显地,较短期的周期比较具有实用价值. 季节性的研究,是另一种周期之分析,此种研究之重点在於一年之中每月或每周价格涨跌之变化.若经过长期之统计,发现价格通常在一年中之某一期间会上涨或下跌,则表示价格具有季节的周期.有关季

近年来我国豆粕期货季节性走势特征分析

我国豆粕期货季节性走势特征分析 豆粕是大豆提取豆油后得到的一种副产品,由于豆粕具有高蛋白的特性,使得它主要被用于制作牲畜与家禽饲料的主要原料。影响豆粕价格的因素是复杂多变的,但总体上可以归结为三类:第一,宏观经济环境走势影响豆粕的主流价格;第二,供求关系影响豆粕价格的主要波动幅度;第三,周边相关产品或替代品制约豆粕价格的波动程度。大连商品交易所豆粕期货于2000年7月正式上市, 从豆粕的走势可以看出,豆粕生产销售与季节性变化紧密相关,通过仔细分析可以把握豆粕的价格走势。 图1 豆粕期货历年价格走势图 上图为豆粕历年期货价格走势图,以2008年波动最大,原因可能是受当时宏观经济环境变化剧烈及基本面因素的综合影响导致豆粕价格在创出新高后快速下跌至年底不断刷出新低。另外2011年下半年及2012年8月前后也出现一定意义上的单边市走势,其余年份豆粕期货价格年内走势相对较为平稳。 图2 涨跌年数及概率图

图3 豆粕期货价格季节性统计分析表 如上图所示,上涨概率较大的月份有1月、6月、7月、8月和12月,其中上半年1月份和下半年8月份上涨概率分别为71.43%和83.33%。仔细分析这两个月份发现,一月份的平均最大差值为32,显示1月份上涨的动能较好;再看8月份,平均最大差值为-63,虽然8月份的上涨概率很高,但是几乎没有上涨的动能。在主跌的月份中;无论是从下跌概率或者是平均最大极差来说,9月和11月都是两个最容易下跌的月份,它们下跌的概率分别是66.67%和83.33%,平均最大差值为-101和-90,所以这两个月份是一年中最容易下跌的。 图4 平均最大涨跌幅及差值图

白糖期货季节性走势特征分析

我国是世界上第三大产糖国,随着国内白糖的需求不断增大时至2006年1月,郑州商品交易所白糖期货上市,从白糖的属性来看,既具有工业品性质也包含其农产品的特征,从白糖的走势可以看出,白糖生产销售的季节性特征较为明显,我们通过仔细分析,可以把握白糖价格走势。 图1-1 白糖期货价格季节性统计分析表(2006年1月-2012年12月) 日期 年数 上涨年数 月度收益 率 平均最大平均百分率上涨下跌涨幅跌幅差值期初期末变动 1月5271.43%0.29%395.14194.14201457429 2月3442.86% 5.77%356.71239117.71356126 3月3442.86% 1.47%118.86373.29-254.46636-29 4月2528.57%-4.84%178221.71-43.715428-26 5月2528.57%-2.12%117254.14-137.16934-35 6月3442.86%-2.98%105.71250.86-145.16442-22 7月3442.86%-1.92%226.43236.86-10.4355540 8月4357.14%0.74%247.14227.5719.57147481 9月2528.57%-0.42%136.14221-84.865443-11 10月3442.86%-1.80%431.57132.29299.29295424 11月4357.14% 4.14%391.14209.29181.8642508 12月3442.86% 2.13%343.43160.71182.7139499 图1-2 白糖期货上涨概率及收益率 图1-3 白糖上涨、下跌年数或上涨年数百分比

期货调查报告(精选多篇)

期货调研报告(精选多篇) 第一篇:期货考试资料-2014年期货从业资格考试辅导:期货调研报告 期货从业资格培训网校课程试听: 2014年期货从业资格考试辅导:期货调研报告 一、期货调研报告的内容 1.前言部分 前言是对调查或预测情况的简要说明。包括调查的意义和原因、时间、对象(地区、范围)、经过、方法和参与人员等,以及核心问题的提出。 2.正文部分 正文主要包括两部分:①基本情况部分,可按时间顺序进行表述,有历史的情况,有现实的情况;也可按问题的性质归纳成几个类别加以表述。无论如何表述,都要求如实反映调查对象具体情况,要对数据进行整理、统计,甚至必要的推理和总结,最好形成有对比的图表。②分析或预测部分,即通过分析研究所收集的资料,预测市场发展的趋势。 3.结尾部分 这一部分根据分析或预测得出的结论,提出投资建议或应对策略,这是报告的目的。

二、写作要求 撰写市场调研报告要做到:有明确的调研目的;调研和搜集材料要真实、准确和典型;讲究方法,体现科学性;防止以偏概全,片面得出结论;要讲究时效,及时发挥报告作用,提高投资收益。 一、期货日评 日评,也称日报,在每日收市后不久就能看到,日报的撰写者通常是各专业咨询机构中的分析师。专业机构的日评都会设计统一的模板,并常以pdf格式对外发布。 期货日评的具体内容: (1)描述当日交易状况。日评中介绍该品种当日交易状况时,一般先对该品种所有合约的整体交易情况进行简要描述,比如价格波动幅度,交易量及持仓量的大小和变化,期货和现货间、各合约之间的价差变化等。接下来,对持仓量最大或成交最为活跃的合约进行重点介绍,介绍中甚至(请收藏本站)会提及盘中的几次波折。 (2)对行情的涨跌原因作出解释。行情涨跌的原因,有时是可以解释的,有时是难以解释的。一般的日评对行情的涨跌总会作出一些解释,特别是当行情的涨跌幅度较大时,这种解释就成为必要的部分。比如,一些日评会指出“受某某消息影响??”,又如,影响国内铜期货行情的一个重要因素是lme的铜期货行情,影响国内大豆期货行情的是cbot大豆行情,这些外盘的交易时间正好是中国的夜晚,因此在

大宗商品期货分析的层次性及其方法

大宗商品期货分析的层次性及其方法 马克思在《资本论》中论述商品的价值是相对稳定的,而商品的价格是由商品供求与衡量商品的价值尺度共同决定的,而商品的供求变化与价值尺度的变化都隶属于整个宏观经济运行周期之中,大尤其是全球化的今天,商品的价格通过全球贸易以及期货,期权等等各种金融工具相互传导,产生全球商品的联动局面,无论是08年10月的大部分商品期货跌势,还是今年以来大宗商品价格的回归,都是宏观经济运行周期打下的烙印,所以商品的第一分析层次是宏观经济的运行所处的阶段及其运行方向,可惜大部分评论报告都忽视这一基本层次的分析。 第一层次的分析中,主要关注全球经济的领先指标,比如经济晴雨表各国股指的运行方向,CRB 指数与美元指数所处的位置,PMI 指数,开工率及有关方面公布的数据报道,对于数据可能与真实的的经济状态有一些差距,所以要进行必要的调研,没有调查就没有发言权,并进行合理分析,使我们所分析的资料可能与实际情况接近。 第二层次当然是商品的供求变化与衡量商品的价值尺度变化,可惜很多评论只在讨论预期产量过剩是多少与供求缺口有多少,而在很多都是二手数据,而衡量商品的价值尺度变化深层次分析的很少,现在很多商品在国外是美元计价的,就说说美元吧,美元不再是纸黄金,它也是一张纸,只不过是美国政府发行的而已,有多少人去研究过到底美国政府发行了多少美元,又有多少国家还在储备美元,我国还有过半外汇储备是美元,美元还要跌多远,只有美国政府自己清楚。

第三层次是各商品的产业链条分析以及政策,资金,天气等等有利与不利消息的整合。这个层次主要是对各商品的产业链条的深度剖析,季节性变化,价格在产业链中的传导有一定的周期性,比如大豆对季节性变化,PTA 价格在产业产业链中的传导的一定的代表性,政策,资金,天气等等消息对盘面的影响相对偏短期的,但有时对行情短期内也是重大的,比如9 月份美国的轮胎特保案对我国盘面短期内产生比较大的影响。 大宗商品研究方法有很多,这里主要讨论一下共性与个性,定性与定量的方法。 共性是指所有商品都向一方向运行的特性,个性是单个商品有自己独有的特性,前者是指所有的商品都是服务于国民经济的,所以宏观经济的运行会或多或少地影响商品价格走势,不管是08 年10 月大部分商品期货的急流奔涌,还是今年以来大宗商品价格的缓慢回归都印证了这一点,个性是后者是指各商品有自己独特的产业链条,各个产业有国民经济运行的各个时期所占的地位作用不同,关联性及传导速度也不同,表现出各品种价格的变化大小也不同。 定性与定量分析,定性分析是模糊的,但具有方向指导性作用,定量分析是精确的,但没有方向性,具有验证定性分析结论的作用。比如根据各种报道与消息判断目前实体经济处于企稳回升期,我们可以用各种经济数据变化与调查去验证。

铜的季节性分析

铜价之路在何方? 季节性分析预测 全球铜的消费主要集中在建筑,电力,工业机器,日常消费等几大领域,铜供给一般有 长期性特点,企业根据生产和销售特点,提前收购,提前储备,做好商品上市前货源准备工作,多方面因素影响供需格局,左右铜的价格,所以动态把握商品期货价格的季节性走势显得尤为重要。 全球铜消费主要集中在北半球,而中国占据了全球铜消费的40%,欧美亦是铜消费的重 要国家与地区,一般在春秋两个消费旺季,铜价呈现出稳步走高趋势,而在消费旺季后铜价出现回调的概率较高。如何从定量的角度来分析铜的季节性和价格变化?下面笔者将利用数据模型剖析铜的季节性,为铜投资带来一定参考。 期货价格对供需有一定程度的提前反映。由于商品期货的价格走势关联到多种因素,有 时期货价格甚至表现出反季节走势,而随着全球供给、消费结构的变化,商品价格的季节性也可能发生改变。因此, 接下来我们通过运用季节调整的X12方法提取季节因子,以期对商品期货价格的季节性 规律有更深的认识。 12方法假设时间序列Xt 有四部分组成元素:趋势Tt (Trend )、循环Ct (Cycle )、季节St (Seasonal )和不规则项It (Irregular ) 。共有四种季节调整的分解方式:

乘法、加法、伪加法和对数加法模型,乘法模型的一般形式为:Yt=Tt·Ct·St·It乘法模型以相对数表示季节要素,增强了不同经济变量之间的可比性,因此应用较为广泛。乘法模型的核心算法主要分为以下几个阶段:第一步,估计趋势;第二步,消除序列中的趋势;第三步,估计季节因素;重复1-3步,然后估计最终的趋势因素和不规则因素。 二、季节调整的X12方法调整是指从时间序列中去除季节变动因素,从而得到序列潜在的趋势循环分量的一种统计技术。季节调整后的时间序列能更多地反映价格运动的基本规律,以及各因素对价的影响。同时,根据分离出的季节因子的变化规律,可以对价格波动有一个更清晰的认识。 三、商品期货价格序列中的季节因子下面我们运用计量经济软件EViews里的X12季节调整方法分别计算各品种的季节因子,由于X12模型是基于移动平均方法,因此最新的各月季节因子可以作为未来一年季节性规律的合理预期。相比传统的方法(年度平均指数法等),X12方法不仅可以提取出真正的季节性因子,而且对极端值有优秀的处理能力。下图显示了原油期货价格各月的季节因子,我们看到3-8月季节因子不断走高,说明这些月份原油价格保持强势的可能性大,9月季节因子仍大于1,说明仍处强势,但强度减弱;而10-12月季节因子一直下降,表明此时原油价格多处弱势。以上结论与前期结论基本一致,就结果本身来说,更能动态地反映最新变化,量化程度更高,克服了前面上涨概率大于50%而平均收益可能小于0等“模糊结论”出现的缺点。原油期货价格序列的季节因子从下图可以看出,铜的季节性特征与原油类似,均呈两边高中间低的态势,而沪铜、伦铜的季节性略有差异,且伦铜最新的季节因子显示,其季节性特征与历史表现已有所变化。我们看到,伦铜在下半年尤其是10月以后一直到次年1月明显呈弱势,而从2月开始逐步转强,一直持续到4月。另外,7月呈现强势的可能性也较大。伦铜、沪铜期货价格序列的季节因子相对来说,日胶和沪胶的季节性特征差异稍大,尤其在4月、8月沪胶表现明显弱于日胶,而5—7月则明显强于日胶,1月、2月两者同时都表现出强势,11月则明显呈弱势。值得注意的是,由于沪胶的时间区间较短,因此其参考价值需要更长时间的验证。 以季节性叠加趋势模型为基础所进行预测的几何曲线是一条较为平滑的曲线.进行长期预测时,如果数据序列的随机波动性较大,则拟合性较差,预测精度较低.而马尔柯夫预测的是一个随机变化的动态系统,根据状态之间的转移概率来推测系统未来发展变化,转移概率反映了各种随机因素的影响程度,

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