期货如何进行季节性数据分析

⑴ 期货品种的周期性变化或季节性变化，望详细一些

周期性的话品种更多一点，比如黄金有开采周期啥的，季节性的话主要是农产品居多：不如收割季，播种季的气候 等等

⑵ 关于期货数据分析

期货合约反映了对未来的预期，到期日不同，对合约价格影响很大。农业期货在同一时间会有多个合约，考虑到主力合约，到期日等各种因素，分析单个合约显然不科学。
目前常用的做法一个是根据现货价格指数来判断。
如果一定要根据期货价格判断的话，可以将交易中的几个合约按照持仓量加权平均的办法计算出一个总的期货指数，
比如，假设现在白糖一共有2个合约，白糖1价格是55元，持仓量是10000，白糖2价格是50元，持仓量是5000，那白糖指数价格就是（55*10000+50*5000）/(10000+5000)=53.33
大智慧等软件都支持数据导出到Excel，设个公式简单计算一下就行了。
这样，不管是否有合约到期，都不会对指数产生影响，能够比较客观得反映期货的实际价格。
如果找不到历史数据，嘿嘿，你懂的……

⑶ 怎么用期货套利的分析方法做分析

以下资料来源参考：中金网。

在进行套利交易前，首先应对目前的套利关系用图表加以分析。在普通的交易方面，图表是决定时点的主要工具，它对价格的波动提供了历史性资料。套利图表与一般的价格图表不同在于它记载着不同月份的合约之间彼此相互的关系。所以，套利图表作为分析、预测行情的工具，它并不注重绝对的价格水平，而是在图表中标出价差的数值，以历史价差作为进行套利分析的依据。

另外，套利常常会显示出季节性的关系，即在一个特定的时间显示出价格变动幅度的宽窄差异，实践证明其符合性的程度相当高，此种套利即为季节性套利，并且在期货交易中提供了最佳获利机会。为了利用季节性进行套利，必须回溯分析多年前的价格资料和研究此种套利，并且必须将现在的供求加以考虑，然后研究确定过去的市场行为是否能够应用在未来的几年。这种类比研究法是以多种市场分析方法综合而得的分析技术，此类方法是用来证明最初激励因素能否在套利季节再度发生。为了使这种季节性的趋势增加可信度，重要的是确定明显的等量使得激励因素能发生作用。

在收集以往套利资料时，不要将不同期间的资料拿来做比较。在期间相似的情形下，通常相同的供求力量会引起类似的套利。因此，在价格剧烈上涨的期间里，参考同期的利多市场可得到相似的价格行为。例如美国在20世纪70年代初，“逆转市场”主宰了整个行情，后来比较正常的市场结构引导市场走向，但有的供给量较吃紧的商品期货如咖啡、可可仍保持着逆转形式。了解这些引起市场不均衡的因素及特定商品对这些不均衡状况的反应，可在后来的套利中有所参考和借鉴。

据分析，糖市存在套利机会。因为白糖现货市场、近月合约受到明确而较强的支撑，但是远月合约则遭遇较强的压力，原糖因为其基本面不利变动而下跌破位，又会给国内糖市带来不小压力，这些压力也相对集中于远月合约。因此，远月合约将重现并持续贴水格局，在1209与1301合约价差绝对值缩小时，可以关注多1209合约、空1301合约的套利。预计远月合约最大贴水可达300～400元/吨。

⑷ 什么季节是大豆期货的低谷主要什么因素影响

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。

⑸ 统计学论述题 如何进行季节变动分析

简单来讲就是计算季节指数。具体来讲，如果数据是按季节统计的，那么先计算四项移动平均，再进行中心化处理，然后计算原始数据与中心化处理结果的比值，也就是计算季节比率，统计每个季节的季节比率的平均值，再计算四个季节季节比率的平均值，如果平均值是100%，那么这个平均值就是季节指数的值，如果不等于100%，还需要进行调整。季节指数计算完以后，从原始数据中剔除掉季节性成分，使原始数据中只包含随机性或者趋势成分，再选择适合平稳时间序列或含有趋势的非平稳时间序列的方法进行分析。

⑹ 期货价格在不同市况下可以从哪几方面分析变化规律

(1）供求关系。（2）经济周期。（3）季节性因素。（4）金融市场变动因素（5）政策。（6）政治因素。（7）社会因素（8）心理因素。

⑺ 期货价格在不同市况下怎样分析变化规律

可以从以下几方面分析
(1）供求关系。
（2）经济周期。
（3）季节性因素。
（4）金融市场变动因素
（5）政策。
（6）政治因素。
（7）社会因素
（8）心理因素。
（9）走势图。

⑻ 如何对股指期货市场进行分析

股指期货
分析方法一、
基本分析
我国的股指期货是由某些
蓝筹股
和
成份股
组成，与中国经济周期的相关性较高，因此股指期货的基本分析主要包含两个方面，一个是个股本身的质地如成长能力、盈利能力，一个是影响个股的
宏观经济政策
如
央行票据
的发行、
存款准备金
的改变、
利率变化
等。
由于
基本面分析
可以分析价格变动的长期趋势以及能够说明价格变动的本质性、宏观性，因此基本面分析在交易中十分重要。可是，面对300个股票及众多行业、
产业分析
，研究起来难度非常非常大，普通投资者无论是资历还是实力都难以做到，因此
期货公司
尤其是有券商背景期货公司的研发报告将是基本面分析的首选资料。
股指期货分析方法一、技术分析
技术分析是以市场过去和现在的
市场行为
为分析对象，应用数学和逻辑的方法，探索出一些典型的变化规律，并据此预测市场未来变化趋势的技术方法。因为技术分析能够帮助投资者认识市场和认识自己，能够通过价格在单位时间内的变化显示波动与转折，提供入市和出市时机，因此多年来，技术分析在
期货市场
上被广泛应用。
技术分析包含三个要素：价格、成交量和
持仓量
，主要有图形分析、
趋势分析
、结构分析和市场性质分析。图形分析是通过
反转型态
和连续型态告诉我们市场原有趋势已经结束还是继续运行。趋势分析是通过
趋势线
、
均线
以及
费波纳茨
回撤等指标告诉我们：趋势方向是什么，趋势目前处于早期、中期还是末期，是否有调整压力，调整目标如何。结构分析是通过季节性、循环和波浪，帮助我们确定行情所处的位置，从而知道市场随后的发展。
市场性质是通过成交量和持仓量帮助我们判断资金流入与流出情况，行情
超买
或是
超卖
。
股指期货分析方法一、心理分析
心理分析是指在市场方向即将逆转或维持原方向的
临界点
时，通过推测市场主导势力
控制者
的心理价格定位，以此为基础，分析主导资金的流向(资本流向)从而判断未来市场走向的方法。对于
股票投资者
来说，心理分析尤为重要，因为长期以来股票投资者只注重基本面分析，从来或很少想到价格变化背后的心理因素，因此经常被各种错误信号所误导。

⑼ 期货套利分析方法有哪些

一般有三种：
一、图表分析法。进行套利交易前，首先应对目前的套利关系用图表加以分析。在普通的交易方面，图表是决定时点的主要工具，它对价格的波动提供了历史性资料。套利图表与一般的价格图表不同在于它记载着不同月份的合约之间彼此相互的关系。所以，套利图表作为分析、预测行情的工具，它并不注重绝对的价格水平，而是在图表中标出价差的数值，以历史价差作为进行套利分析的依据。
二、季节性分析法。套利常常会显示出季节性的关系，即在一个特定的时间显示出价格变动幅度的宽窄差异，实践证明其符合性的程度相当高，此种套利即为季节性套利，并且在期货交易中提供了最佳获利机会。为了利用季节性进行套利，必须回溯分析多年前的价格资料和研究此种套利，并且必须将现在的供求加以考虑，然后研究确定过去的市场行为是否能够应用在未来的几年。这种类比研究法是以多种市场分析方法综合而得的分析技术，此类方法是用来证明最初激励因素能否在套利季节再度发生。为了使这种季节性的趋势增加可信度，重要的是确定明显的等量使得激励因素能发生作用。
三、相同期间供求分析法。在收集以往套利资料时，不要将不同期间的资料拿来做比较。在期间相似的情形下，通常相同的供求力量会引起类似的套利。因此，在价格剧烈上涨的期间里，参考同期的利多市场可得到相似的价格行为。例如美国在20世纪70年代初，“逆转市场”主宰了整个行情，后来比较正常的市场结构引导市场走向，但有的供给量较吃紧的商品期货如咖啡、可可仍保持着逆转形式。了解这些引起市场不均衡的因素及特定商品对这些不均衡状况的反应，可在后来的套利中有所参考和借鉴。

⑽ 在期货中，供应数据里，季节性调整 是什么意思

假定铜是一种受季节影响的货物，那么铜的销售量在某个季节销量会有正常的升降，可以综合往年的水平平均，求出调整的循环过程，除掉这个过程，就得到了纯生产增加的指数。