期貨如何進行季節性數據分析

⑴ 期貨品種的周期性變化或季節性變化，望詳細一些

周期性的話品種更多一點，比如黃金有開采周期啥的，季節性的話主要是農產品居多：不如收割季，播種季的氣候 等等

⑵ 關於期貨數據分析

期貨合約反映了對未來的預期，到期日不同，對合約價格影響很大。農業期貨在同一時間會有多個合約，考慮到主力合約，到期日等各種因素，分析單個合約顯然不科學。
目前常用的做法一個是根據現貨價格指數來判斷。
如果一定要根據期貨價格判斷的話，可以將交易中的幾個合約按照持倉量加權平均的辦法計算出一個總的期貨指數，
比如，假設現在白糖一共有2個合約，白糖1價格是55元，持倉量是10000，白糖2價格是50元，持倉量是5000，那白糖指數價格就是（55*10000+50*5000）/(10000+5000)=53.33
大智慧等軟體都支持數據導出到Excel，設個公式簡單計算一下就行了。
這樣，不管是否有合約到期，都不會對指數產生影響，能夠比較客觀得反映期貨的實際價格。
如果找不到歷史數據，嘿嘿，你懂的……

⑶ 怎麼用期貨套利的分析方法做分析

以下資料來源參考：中金網。

在進行套利交易前，首先應對目前的套利關系用圖表加以分析。在普通的交易方面，圖表是決定時點的主要工具，它對價格的波動提供了歷史性資料。套利圖表與一般的價格圖表不同在於它記載著不同月份的合約之間彼此相互的關系。所以，套利圖表作為分析、預測行情的工具，它並不注重絕對的價格水平，而是在圖表中標出價差的數值，以歷史價差作為進行套利分析的依據。

另外，套利常常會顯示出季節性的關系，即在一個特定的時間顯示出價格變動幅度的寬窄差異，實踐證明其符合性的程度相當高，此種套利即為季節性套利，並且在期貨交易中提供了最佳獲利機會。為了利用季節性進行套利，必須回溯分析多年前的價格資料和研究此種套利，並且必須將現在的供求加以考慮，然後研究確定過去的市場行為是否能夠應用在未來的幾年。這種類比研究法是以多種市場分析方法綜合而得的分析技術，此類方法是用來證明最初激勵因素能否在套利季節再度發生。為了使這種季節性的趨勢增加可信度，重要的是確定明顯的等量使得激勵因素能發生作用。

在收集以往套利資料時，不要將不同期間的資料拿來做比較。在期間相似的情形下，通常相同的供求力量會引起類似的套利。因此，在價格劇烈上漲的期間里，參考同期的利多市場可得到相似的價格行為。例如美國在20世紀70年代初，「逆轉市場」主宰了整個行情，後來比較正常的市場結構引導市場走向，但有的供給量較吃緊的商品期貨如咖啡、可可仍保持著逆轉形式。了解這些引起市場不均衡的因素及特定商品對這些不均衡狀況的反應，可在後來的套利中有所參考和借鑒。

據分析，糖市存在套利機會。因為白糖現貨市場、近月合約受到明確而較強的支撐，但是遠月合約則遭遇較強的壓力，原糖因為其基本面不利變動而下跌破位，又會給國內糖市帶來不小壓力，這些壓力也相對集中於遠月合約。因此，遠月合約將重現並持續貼水格局，在1209與1301合約價差絕對值縮小時，可以關注多1209合約、空1301合約的套利。預計遠月合約最大貼水可達300～400元/噸。

⑷ 什麼季節是大豆期貨的低谷主要什麼因素影響

如何分析農產品期貨的季節性行情

農產品的共性就是具有固定的一年一度的播種、生長和收獲季節性周期，也恰恰是農產品這種特有的季節性供求關系變化使得其價格波動在每年的一些特定時期內同向運動的趨勢性十分明顯。一般來說，我們可以根據這種季節性特徵把農產品走勢大體分為：播種生長階段、收獲季節、銷售淡季和銷售旺季等幾個不同階段。又因為期貨價格是現貨價格的指引，它們的基本面影響因素是一致的，走勢基本是聯動的，因此，下面我們以幾個品種為例，從季節性影響因素這個角度分別對其期貨價格走勢進行對比分析：
首先拿大豆品種來說，根據自然規律從每年的4月開始，北半球的大豆主產國開始播種，當年9月份開始收割。從10月份開始，南半球的大豆主產國又開始播種，次年4、5月份收割。從這一種植生長周期可以總結出，每年的7、8月份屬於全球大豆的供應淡季，大豆青黃不接，消費需求旺盛，因此價格多是高企；而每年的11月份左右是全球大豆的供應旺季，現貨供應充足，價格多處年內低谷，這一規律從上圖CBOT大豆行情長期走勢中不難得到驗證。
仔細觀察以上CBOT和DCE大豆近年來季節性走勢圖，首先我們可發現，國內外大豆價格的相關性很強，糾其原因主要是：2000年以來人們膳食結構的調整使得我國大豆需求激增，國產大豆遠遠不能滿足市場的消費。加之進口大豆出油率高，使得進口大豆數量出現大幅增長，導致國內外大豆價格走勢聯動性增強；其次，我們還可以發現：2000年至今，每年因季節性而形成的的階段性高點多出現在5月-8月，主要是因為每年3-5月是銷售旺季，而7、8月份又是供應淡季，這樣高點出現在這期間就不足為奇；9-11月份進入大豆收獲季節，受供應壓力影響價格多處年內低點，產量確定後，隨著消費的增加，庫存的減少，價格有開始抬頭趨漲。不過，每年二月份多是過節時期，市場交投清淡，穀物價格通常盤跌。這些規律都很好驗證了大豆價格的季節性波動趨勢。目前正處於8月份，正是供應淡季，又由於目前國內大豆主產區黑龍江省嚴重乾旱，國內大豆減產基本定局，而美國大豆產區近期天氣也是十分炎熱乾燥，大豆天氣行情再度顯現，在大豆收獲季節來臨前，有望走出一波上漲行情。因此依據這一特點可以估計在9--11月份供應壓力前大豆可能會形成一個短期高點。
接著再看玉米品種，玉米與大豆的生長周期相差無幾，從上圖可發現玉米最明顯的特徵是仲夏到收獲期間價格多是走跌。由於新年度玉米產量不確定性的影響，7月份的價格往往達到年內最高價格。即使在7月份中期之前價格開始跌落的年份，如果收獲前景可觀，價格仍可持續走低。每年10月正值收獲季節，由於大量玉米集中上市，市場供應壓力最大，價格往往會跌到一年中的最低水平。而後隨著時間的推移和持續不斷的消費，玉米庫存量也越來越少，而價格也隨著變化。農業部前期發布的《農業生物質能產業發展規劃（2007~2015 年）》（以下稱《規劃》），提出今後一個時期，我國農業生物質能產業要按照大力發展農村沼氣，積極發展農作物秸稈固化成型和氣化燃料，適度發展能源作物的發展戰略，因地制宜地確定發展重點和產業布局。這對前期國內利用玉米發展燃料乙醇的炒做潑了一盆冷水，玉米期價也因此 從1700元/噸上方連續回落至1500元/噸以下。由於過渡打壓後，近期的東北農作物用地發生乾旱災害，導致玉米期價產生了"反季節"的上漲行情，但於8月10日將有"吉林省2007年輪換地方儲備糧競價銷售交易會"，屆時將銷售輪出省級儲備玉米10萬噸，這對於玉米期價將是一個壓力。在供應季節來臨前玉米產生大幅度反彈的行情較小，上漲空間有限。
最後轉到國內外小麥品種上，以北半球冬小麥為例，其播種時間為10月上旬(寒露後)至下旬，收獲期在5月下旬至6月初。小麥有兩個明顯的季節傾向：其中之一就是冬末到收獲季節來臨之前的春季這一時期慣於下跌。多數年景，小麥價格在1、2月份因資金回攏影響都會經歷季節性疲弱期。又因每年冬麥上市後的7月份一般為小麥的供應旺季，價格多處年內最低點；另一個趨勢就是從收獲季節的低點到秋季或者冬初小麥消費逐漸進入旺季，價格傾向於上漲，春節左右因消費帶動價格到達年內高點。在今年的六、七月份新麥集中上市壓力下，強麥期價產生了一個季節性低點，隨後變於七月底產生了強勁的上漲。
綜觀以上三個品種的季節性因素對價格變化的長期影響作用，盡管活躍的期貨交易可以削弱較明顯的價格運動趨勢，但特定時節的價格同向波動趨勢仍然十分明顯。從中我們可以總結出：農產品的價格趨勢主要是受供給和需求兩個基本面因素影響。而農產品的生長周期又是有季節性的，這樣每年從作物播種到收獲前夕，由於舊年度作物的庫存量與新年度作物的產量存在不確定性，作為具有預測效應的期貨交易往往容易隨著市場對天氣、病蟲害等因素的炒作而大幅波動；其後隨著收獲季節到來農產品每個品種的新年度產量情況逐漸明了，必然市場就開始面臨季節性的供應壓力，若是豐產年頭供應壓力則最重，價格也最弱。若是減產年頭則價格很容易走出反季節性上漲行情；新糧上市後隨著時間的推移，期貨價格對需求、庫存等因素的反應越來越敏感，其趨勢性也越來越明顯，尤其進入消費旺季，市場的供需矛盾不斷得到深化，此時市場人氣越來越旺，持倉量迅速增加，期貨價格往往最強，當然其中也不乏對新概念題材的炒作。因此，季節性因素是我們在制定農產品操作計劃時應該考慮的一個重要因素。
我們分析上述幾個品種價格的季節性走勢是建立在對各品種長期數據統計的基礎之上的，盡管其整體體現出了農產品由供求主導的季節規律性，但其中不時也存在偶然現象。例如2003年大豆收獲季節的反季節上漲，主要是由於當時中國大量進口美豆，而恰恰美豆又大幅減產，一時間美國大豆庫存消費比創20幾年來歷史新低，處於那種供求嚴重失衡狀態，市場充滿了對未來供不應求的預期，季節性收獲壓力完全被抹煞，導致價格在收獲季節一路狂飆。此外，一些國家的政治、經濟等突發因素，還有一些新概念題材的影響也容易導致價格的反季節性走勢。這就提醒我們，在分析相關農產品走勢時，也不能只簡單地依據其季節性走勢來操作，其他階段性的因素也需要時時加以關注並能做出客觀評估。
總之，在世界范圍大的供求基本平衡的前提下，農產品的季節性特徵表現突出，當大的供求面嚴重失衡時，季節性特徵往往容易被淹沒，價格很容易走出反季節性行情。季節性特徵是農產品的固有屬性，進行季節性分析可以為我們提供價格短期內的發展趨勢，但要把握其長期走勢還必須同時兼顧其它大供求面的影響因素。

⑸ 統計學論述題 如何進行季節變動分析

簡單來講就是計算季節指數。具體來講，如果數據是按季節統計的，那麼先計算四項移動平均，再進行中心化處理，然後計算原始數據與中心化處理結果的比值，也就是計算季節比率，統計每個季節的季節比率的平均值，再計算四個季節季節比率的平均值，如果平均值是100%，那麼這個平均值就是季節指數的值，如果不等於100%，還需要進行調整。季節指數計算完以後，從原始數據中剔除掉季節性成分，使原始數據中只包含隨機性或者趨勢成分，再選擇適合平穩時間序列或含有趨勢的非平穩時間序列的方法進行分析。

⑹ 期貨價格在不同市況下可以從哪幾方面分析變化規律

(1）供求關系。（2）經濟周期。（3）季節性因素。（4）金融市場變動因素（5）政策。（6）政治因素。（7）社會因素（8）心理因素。

⑺ 期貨價格在不同市況下怎樣分析變化規律

可以從以下幾方面分析
(1）供求關系。
（2）經濟周期。
（3）季節性因素。
（4）金融市場變動因素
（5）政策。
（6）政治因素。
（7）社會因素
（8）心理因素。
（9）走勢圖。

⑻ 如何對股指期貨市場進行分析

股指期貨
分析方法一、
基本分析
我國的股指期貨是由某些
藍籌股
和
成份股
組成，與中國經濟周期的相關性較高，因此股指期貨的基本分析主要包含兩個方面，一個是個股本身的質地如成長能力、盈利能力，一個是影響個股的
宏觀經濟政策
如
央行票據
的發行、
存款准備金
的改變、
利率變化
等。
由於
基本面分析
可以分析價格變動的長期趨勢以及能夠說明價格變動的本質性、宏觀性，因此基本面分析在交易中十分重要。可是，面對300個股票及眾多行業、
產業分析
，研究起來難度非常非常大，普通投資者無論是資歷還是實力都難以做到，因此
期貨公司
尤其是有券商背景期貨公司的研發報告將是基本面分析的首選資料。
股指期貨分析方法一、技術分析
技術分析是以市場過去和現在的
市場行為
為分析對象，應用數學和邏輯的方法，探索出一些典型的變化規律，並據此預測市場未來變化趨勢的技術方法。因為技術分析能夠幫助投資者認識市場和認識自己，能夠通過價格在單位時間內的變化顯示波動與轉折，提供入市和出市時機，因此多年來，技術分析在
期貨市場
上被廣泛應用。
技術分析包含三個要素：價格、成交量和
持倉量
，主要有圖形分析、
趨勢分析
、結構分析和市場性質分析。圖形分析是通過
反轉型態
和連續型態告訴我們市場原有趨勢已經結束還是繼續運行。趨勢分析是通過
趨勢線
、
均線
以及
費波納茨
回撤等指標告訴我們：趨勢方向是什麼，趨勢目前處於早期、中期還是末期，是否有調整壓力，調整目標如何。結構分析是通過季節性、循環和波浪，幫助我們確定行情所處的位置，從而知道市場隨後的發展。
市場性質是通過成交量和持倉量幫助我們判斷資金流入與流出情況，行情
超買
或是
超賣
。
股指期貨分析方法一、心理分析
心理分析是指在市場方向即將逆轉或維持原方向的
臨界點
時，通過推測市場主導勢力
控制者
的心理價格定位，以此為基礎，分析主導資金的流向(資本流向)從而判斷未來市場走向的方法。對於
股票投資者
來說，心理分析尤為重要，因為長期以來股票投資者只注重基本面分析，從來或很少想到價格變化背後的心理因素，因此經常被各種錯誤信號所誤導。

⑼ 期貨套利分析方法有哪些

一般有三種：
一、圖表分析法。進行套利交易前，首先應對目前的套利關系用圖表加以分析。在普通的交易方面，圖表是決定時點的主要工具，它對價格的波動提供了歷史性資料。套利圖表與一般的價格圖表不同在於它記載著不同月份的合約之間彼此相互的關系。所以，套利圖表作為分析、預測行情的工具，它並不注重絕對的價格水平，而是在圖表中標出價差的數值，以歷史價差作為進行套利分析的依據。
二、季節性分析法。套利常常會顯示出季節性的關系，即在一個特定的時間顯示出價格變動幅度的寬窄差異，實踐證明其符合性的程度相當高，此種套利即為季節性套利，並且在期貨交易中提供了最佳獲利機會。為了利用季節性進行套利，必須回溯分析多年前的價格資料和研究此種套利，並且必須將現在的供求加以考慮，然後研究確定過去的市場行為是否能夠應用在未來的幾年。這種類比研究法是以多種市場分析方法綜合而得的分析技術，此類方法是用來證明最初激勵因素能否在套利季節再度發生。為了使這種季節性的趨勢增加可信度，重要的是確定明顯的等量使得激勵因素能發生作用。
三、相同期間供求分析法。在收集以往套利資料時，不要將不同期間的資料拿來做比較。在期間相似的情形下，通常相同的供求力量會引起類似的套利。因此，在價格劇烈上漲的期間里，參考同期的利多市場可得到相似的價格行為。例如美國在20世紀70年代初，「逆轉市場」主宰了整個行情，後來比較正常的市場結構引導市場走向，但有的供給量較吃緊的商品期貨如咖啡、可可仍保持著逆轉形式。了解這些引起市場不均衡的因素及特定商品對這些不均衡狀況的反應，可在後來的套利中有所參考和借鑒。

⑽ 在期貨中，供應數據里，季節性調整 是什麼意思

假定銅是一種受季節影響的貨物，那麼銅的銷售量在某個季節銷量會有正常的升降，可以綜合往年的水平平均，求出調整的循環過程，除掉這個過程，就得到了純生產增加的指數。