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商品价格包括现货价格和期货价格。现货价格一定程度上反映市场供需的均衡点,即买卖双方愿意成交的价格,期货价格可以理解为对未来附带预期的现货价格。构建商品价格研判体系有助于期货交易者避免盲目性,同样有助于现货贸易企业构建贸易体系做到买卖有依据。对于期货新人来说,逐步了解商品价格研究体系的过程也是一个循序渐进的学习过程。本文从点、线、面、体四位一体对于商品价格分析体系进行简述。
我们将商品价格的影响因素称之为“点”,比如产能、产量、库存、需求等。这个点并不是孤立的,而是从全产业链的角度去研究。以豆粕为例,其产业链包括油料端(大豆、菜籽、棕榈果、花生、葵花籽等)、油脂端(豆油、菜籽油、棕榈油、花生油、葵花油等)、蛋白端(豆粕、菜粕、棕榈粕、花生粕、葵花粕等)、下游产业(餐饮、小包装油、生物柴油、食品加工、生猪、肉鸡、鸡蛋、水产等),这些品种都需要去细致了解。以豆类为例,供给端需要重点关注大豆产量影响因素,包括播种面积、天气、政策等。我国大豆进口依赖度比较高,进口情况也尤为重要,包括进口到港情况、进口利润、榨利、关税、汇率等。大豆进口到国内以后,需要跟踪开机情况及库存变化。另外,政策端的影响也较为显著,比如大豆及豆油轮储、进出口贸易政策、地缘政治等因素。需求端则要从蛋白及油脂两个方面综合考虑,对于油厂来说,蛋白和油脂互为副产品,产品一端需求强烈带来的高榨利可能对于需求弱的一方形成利空。蛋白端需求包括生猪、水产、禽类等需求,以及下游订单情况。油脂端则需要考虑食用消费、生物柴油及原油情况。豆类具有一定的季节性影响,包括节日及市场情绪的影响。此外,豆菜粕及其他杂粕之间的价差与替代关系,菜油、豆油、棕榈油及葵油等替代关系,进出口政策等方面均会影响菜粕及菜油的需求。
我们将数据库称之为“线”,通过数据进行说明论证价格影响因素的点,研判其影响方向与强弱程度。数据搜集主要体现在全面性、及时性、真实性、价值性这四个方面。数据来源包括公开数据、付费资讯、调研数据等,拿到原始数据以后,需要做成图表以便直观分析。接下来就要考虑怎么去用数据研判市场。
我们将分析方法称之为“面”。例如很多散户、个体户及中小型现货商用的最多的产业心态分析方法,即通过了解市场心态分析后市价格走势的方法,但这种分析方法很容易出现区域分化的情况,比如北方普遍看涨的同时,南方普遍看跌,然而南北价格大方向一般是一致的,使得这种方法具有一定局限性。商品季节性分析方法,包括通过整理历史价格涨跌数据配合供需淡旺季进行分析,得出哪些时间段该商品价格容易上涨、哪些时间段容易下跌,但历史并不总是重演。宏观分析方法、天气分析方法、基差库存利润三要素分析方法、地缘摩擦、政策类、公共卫生事件等分析方法虽然均在一定程度上对价格进行研判,但都有其局限性。虽然商品价格分析方法很多,但经常出现方向相反的结论,但是依然需要了解并掌握这些分析方法,因为由“面”才能上升为“体”。
我们将立体的分析逻辑称之为“体”,暂包括三个定性分析、一个定量分析。第一个是供需平衡表法,也是市场最常用的分析方法。需要搜集包括替代品在内的供给数据(供给总量是随着该商品与其替代品价差的变动而阶梯性变化的)与需求数据,综合研判当前及未来市场是供不应求还是供过于求,进而来研判价格趋势。第二个是矛盾分析方法,从市场的主要矛盾及次要矛盾入手,主要矛盾影响价格趋势,次要矛盾影响价格节奏。主要矛盾的影响因素可以趋弱转化为次要矛盾,次要矛盾在一定时期也会加强转化为主要矛盾。从战略层面要去抓影响市场趋势的主要矛盾,从战术层面则是要兼顾市场的次要矛盾。第三个是估值驱动分析方法,即从商品利多利空驱动来分析其当前估值的合理性。比如推动该商品维持高位的利多因素是否还在,驱动强度是否能够维持当前估值。如果前期利多驱动不在或者强度减弱,那么行情可能会反转或者重心下移。此外,关于商品的定价,包括前面估值驱动里面的估值也涉及到定价问题,商品定价从期现货价差、替代品升贴水、地域升贴水、品质升贴水、技术等方面综合考虑其定价区间,受篇幅限制不再赘述。(作者单位:方正中期)
(文章来源:期货日报)