C16034 大宗商品期货产业链估值和相对估值(上)-100分

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大宗商品图表技术分析

大宗商品图表技术分析从逻辑上说，本书已讨论过的这些丰富有趣的技术形态也应适用于在交易所活跃交易的其他权益类资产及大宗商品。

事实上也基本如此。

只要这些资产的价格完全由供需关系决定，那么它们的价格走势图就和股票走势图一样，展现出相似的涨跌、建仓及出货、震荡、整固和反转形态。

不论公司股票还是棉花期货合约，投机者的目的和心态都是相同的。

因此，理论上可以把我们所学的技术分析应用于任何交易活跃、每日价格及成交量数据公开的期货（小麦、玉米、燕麦、棉花、可可、皮革、鸡蛋等）。

当然，也要考虑大宗商品期货合约与股票、债券的内在差异。

也有人指出，成功的大宗商品期货图表技术分析直到1941年或1942年前后才出现。

但是，此后市场被政府监管主导，期货交易完全受制于朝令夕改、自相矛盾的政策，市场正常的估价机制被严重扭曲。

那时，趋势隔夜急剧反转的情况时有发生，事先没有任何征兆。

要形成有效的价格形态，就要让供需关系来决定价格，但这套机制并不存在。

尽管在“二战”期间，有人通过投资小麦、玉米、棉花期货大发横财或倾家荡产，但都不能归因或归咎于图表分析。

但是后来，技术分析方法在大宗商品交易上的应用得到了重新检视。

1956年时，图表可以被称为进行大宗商品交易最有价值的工具。

现行的政府监管在没有破坏市场估价功能的情况下，创造了一个“更加有序”的市场。

考虑大宗商品和股票之间的各种差异后，基本的技术分析方法可以应用于大宗商品交易。

20世纪40年代，燕麦的交易形态比小麦更加“正常”。

这张图包含了一个头肩底、一个融入上升三角形的对称三角形，一个越过前期顶部的缺口和一条有趣的趋势线。

向下穿透趋势线的震仓岛形极具欺骗性。

这里，让我们先来大致讨论一下上文提及的大宗商品期货和股票之间的固有差异以及大宗商品图表的一些特征。

第一，两者最重要的差异是期货合约（即大宗商品交易所的交易标的）是有交易期限的。

比如说，某年10月的棉花合约的交易期限是18个月。

该合约作为一只“新股”“挂牌上市”后，在这个交易期限内有稳定的交易量成交，时限到了之后这只“股票”就会消失。

投资学中的期货估值方法与工具

投资学中的期货估值方法与工具在投资学中，期货估值是一个重要的主题，它涉及到对期货合约价格的计算和预测。

期货合约作为一种金融衍生品，其价格受到多种因素的影响，如市场供求关系、经济指标、政治变化等。

为了使投资者能够更准确地估计期货价格，许多估值方法和工具被提出和发展。

本文将介绍一些常用的期货估值方法和工具，并分析它们的优缺点。

一、期货估值方法1. 基本面分析方法基本面分析方法是一种基于经济和市场基本面因素的估值方法。

该方法通过研究和分析宏观经济数据、供求关系以及企业财务状况等因素，来预测期货价格的变动。

基本面分析方法认为市场价格会随着供求关系的变化而变动，因此，通过对供求关系因素的研究，可以对期货价格进行估值。

2. 技术分析方法技术分析方法是一种基于历史价格和交易量数据的估值方法。

该方法通过研究和分析周期性波动、趋势线、技术指标等因素，来预测期货价格的变动。

技术分析方法认为历史价格和交易量数据中包含了市场参与者的行为模式，通过研究这些模式，可以对期货价格进行估值。

3. 市场模型方法市场模型方法是一种基于市场价格和相关资产价格的估值方法。

该方法通过建立市场模型，将期货价格与相关资产价格进行对比和分析，来预测期货价格的变动。

市场模型方法认为相关资产价格的变动会影响期货价格，通过研究这种关联性，可以对期货价格进行估值。

二、期货估值工具1. 期货定价模型期货定价模型是一种基于期货的基本特征、市场供求关系和利率等因素的估值工具。

期货定价模型通过建立数学模型，考虑到期货价格与标的资产价格、货币利率、交易费用等因素的关系，来计算期货的合理价格。

常用的期货定价模型包括正向无套利模型、黑-斯科尔斯模型等。

2. 期货套利策略期货套利策略是一种基于期货市场价格差异的估值工具。

通过同时买入和卖出相关期货合约或期权合约，利用价格差异获得套利利润。

期货套利策略可以通过消除市场无效和不合理的价格差异，提供对期货价格的估值参考。

3. 预测模型和算法预测模型和算法是一种基于历史数据和市场趋势的估值工具。

大宗商品走势与经济周期关联研究综述汪少峰

大宗商品走势与经济周期关联研究综述汪少峰发布时间：2021-10-29T01:47:58.761Z 来源：《中国经济评论》2021年第8期作者：汪少峰[导读] 大宗商品价格走势受到金融市场投机需求、产业发展需求、经济调节政策等各方因素影响，波动性较大。

上海钢联电子商务股份有限公司上海市宝山 200444摘要：自2020年新冠疫情爆发以来，全球各个行业均遭受了不同程度的打击，大宗商品价格出现剧烈的波动。

为尽可能准确预测大宗商品走势与经济周期之间的相关性，经济学家们开始采用计量分析方法来测量两者之间的联系。

本文通过对大宗商品与经济周期进行概述，并简要分析近年大宗商品指数走势呈现的经济周期，及大宗商品指数与近年PPI及CPI相关性，给出大宗商品走势和经济发展周期之间的关联。

关键词：大宗商品；经济周期；相关性一、前言大宗商品价格走势受到金融市场投机需求、产业发展需求、经济调节政策等各方因素影响，波动性较大。

美国国家经济研究局1929年开始针对大宗商品价格趋势进行预测研究。

进入新世纪以来，我国经济学家也开始研究大宗商品价格和经济发展周期之间的关系，黎鹏（2008）对剔除了季节和长期因素的布伦特原油价格数据进行了谱分解，研究了布伦特原油价格的周期性。

辛月（2011）基于小波理论进行了金属铜期货价格周期波动的建模和预测研究。

李根（2020）采用合理标准评估商品期现货市场的效率，分析宏观经济走势对大宗商品价格波动起到的影响。

二、大宗商品和经济周期的概述（一）大宗商品概述大宗商品，一般指的是非零售环节，可进入流通领域，具有商品属性，用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。

在金融投资市场，大宗商品指同质化、可交易、被广泛作为工业基础原材料的商品，主要分为能源、基础原材料和农副产品三类。

根据大宗商品的流通特性，其可以被设计为期货、期权作为金融工具来交易，可以更好的实现价格发现和规避价格风险。

例如，钢价上涨将提高汽车、建筑和家电行业的生产成本，石油价格上涨则会导致化工产品价格上涨并带动其他能源如煤炭和替代能源的价格和供给提升。

基于组合模型的大宗商品价格预测与可视分析——以甲醇价格为例

基于组合模型的大宗商品价格预测与可视分析——以甲醇价格为例殷红;张霞;王长波【摘要】Due to the influence of domestic and international factors,the prices of commodities fluctuate more greatly and is difficult to predict accurately.A reasonable screening method of influencing factors is designed,and a combination forecasting method based on factor analysis is put forward.By predicting continuously the methanol price for one year,it is shown that the combination forecasting model based on GARCH (generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity) and ARMA (auto-regressive and moving average) has a good effect on the prediction of the long-term trend of methanol price.In order to introduce the experience of experts and make up the defect of existing methods in predicting the inflection point of fluctuation,a dynamic visualization analysis system with the experience prediction of expert is constructed,which also can dynamically compare the prediction effect of all kinds of combination model.%大宗商品价格因受国际和国内众多因素的影响而具有较大的波动性,对其进行准确预测具有较大的挑战.从对大宗商品价格影响因素的筛选出发,提出了基于因素分析的组合预测方法.对一年期的甲醇价格的跟踪预测表明,以广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和自回归移动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型相结合的组合预测模型对甲醇价格的中长期趋势预测有较好的效果.为结合专家的经验判断,弥补已有方法对波动拐点预测滞后的不足,并对各类组合模型的预测效果进行动态比较,构建了一个融合专家经验值的动态可视分析系统.【期刊名称】《东华大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(043)004【总页数】7页(P541-546,551)【关键词】大宗商品;价格预测;组合模型;可视分析【作者】殷红;张霞;王长波【作者单位】华东师范大学经济管理学部,上海200062;华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200062;华东师范大学计算机科学与软件工程学院,上海200062【正文语种】中文【中图分类】TP301.6随着经济的发展, 大宗商品在国民经济及社会生活中占有越来越重要的地位, 其价格受到越来越多的关注.但是, 大宗商品的价格受国际和国内众多因素的影响, 要对其进行准确预测具有很大的挑战.以甲醇价格为例, 由于受到市场供求关系、原材料价格、下游产品价格、季节因素、国际甲醇价格及宏观经济环境等诸多因素的影响, 具有较大的波动性.同时大宗商品价格受市场心理预期影响大, 对不规则的突发事件、极端天气等反应敏感, 如2014年10月甲醇价格非预期的暴涨就是由国外突发装置故障所致, 此波上涨行情持续了半年之久.大宗商品价格的不确定性波动, 不仅给大宗商品生产企业和消费企业带来重大的影响, 也给社会经济发展带来风险, 因而对大宗商品价格的预测研究具有重要的意义.目前的预测方法主要包括时间序列分析、统计模型、计量模型和人工神经网络等单模型预测方法.郭世杰[1] 建立了反映中国和国际原油市场动态结构的向量自回归短期预测模型和误差修正模型; 李康琪等[2] 采用MA(3)-GARCH(1, 1)模型分析了BRENT原油期货收盘价的波动性; 董振宇等[3] 建立了国际原油价格预测的双层随机整数规划模型和算法; 陈羽瑱[4] 采用小波分析和Copula方法, 研究了原油期货价格的波动及其与人民币汇率变动的关系; 王新宇等[5]提出了含有结构变点和外生协变量的CPAAVS-CAViaR原油市场风险预测模型.近年来支持向量机(SVM)模型也越来越多地应用于时间序列预测.Kim[6]最早将SVM模型应用于金融时间序列预测; Guo等[7]提出了国际原油价格预测的改进遗传算法SVM模型; 许晴等[8]建立支持向量机模型对煤炭价格进行预测分析, 得到了更好的预测效果.组合预测模型比单模型更好.汪寿阳等[9]最早提出了集成“文本挖掘技术、计量经济模型和人工神经网络”的国际原油价格预测方法; 还有一些学者提出了灰色组合预测方法、小波分析与自适应滤波器组合方法等.Nguyen等[10]将小波分解与自适应机器学习、自适应广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity, GARCH)模型结合起来, 应用于对电力价格和天然气价格的预测分析; Kazem等[11]则提出了基于混沌映射、Firefly算法和支持向量回归方法的组合预测模型.由于原油等大宗商品的价格序列具有非线性、非平稳性和多尺度特征, 单模型和一般组合模型并不能很好地抓住其价格的变动特征, 一些学者进一步提出了多尺度组合预测方法.Yu等[12]较早地提出了基于经验模态分解(EMD)方法对价格序列进行分解, 运用前置神经网络方法对分量进行预测, 并采用自适应性神经网络进行集成的预测思路; 杨云飞等[13]提出了基于EMD方法和支持向量机的非线性组合预测方法, 实证表明其预测精度要优于单一SVM模型和一般组合模型; 蒋铁军等[14]则构建了一种集合经验模态分解(EEMD)和进化核主成分回归(KPCR)的自适应预测方法; 王书平等[15]综合运用经验模态分解与BP神经网络, 对国际原油价格的变动特点和走势进行了分析.然而, 多尺度组合预测模型虽然能够很好地拟合原油价格分解序列中的趋势项, 但对于细节部分预测效果并不是很好.针对大宗商品价格波动所具有的上述特点, 目前的预测方法还存在以下不足: (1) 对价格影响因素的分析不够深入和全面, 对因素的选取具有一定的主观性; (2) 没有很好地融合定量分析和定性分析, 价格周期性波动的拐点往往与突发事件、行业政策等随机因素有关, 也与市场预期因素有关, 而这些因素很难通过现有模型预测分析得到, 需要更多地借助业内专家经验判断, 早在2001年Rowe等[16]就证明了专家经验在预测中的重要性; (3) 不能动态地比较和选取模型, 大宗商品的价格波动错综复杂, 很难有单一模型或组合模型能够保证在任何时期都有最好的预测效果, 动态地评价和选取模型可以提高预测的效率.因此, 针对上述现有预测方法的不足, 本文拟解决以下问题: (1) 设计合理的影响因素筛选方法; (2) 建立基于因素分析的组合预测模型; (3) 构建一个融合专家经验预测的动态可视分析系统.因此, 本文将运用逐步回归法筛选大宗商品价格的影响因素; 建立因素预测模型和时间序列模型相结合的组合预测模型, 进行短期价格和中长期趋势预测; 结合定量分析和定性分析, 构建一个融合专家经验预测的可视分析系统, 对各类组合模型的预测效果进行直观展示和动态比较.影响商品价格的因素有很多, 以甲醇产品为例, 其要受到市场供求关系、原材料价格、下游产品价格、替代品价格、进口价格以及宏观经济环境等的影响, 因此需要找出主要的影响因素.另外, 因素之间可能存在着交叉效应, 同时考虑这些因素会出现多重共线问题, 逐步回归法可以克服这一问题.本文将综合运用相关性分析和逐步回归法对因素进行筛选, 下文以甲醇价格为例来说明因素选取的过程.通过对甲醇价格的影响因素进行定性分析, 并结合数据的可得性, 选取了以下指标: 甲醇产量、进口量、出口量、进口价、出口价、原油价格、煤价、PPI(producerprice index)、PMI(purchasing managers’ index)以及各港口到岸价等.这些指标的数据均来源于上海某化工集团情报所.首先需要对原始数据进行处理, 包括使用移动平均法修补缺失数据、分析数据中的异常值等, 这些异常值可能是采集过程中的人为统计错误, 也可能是突发事件造成的异常变化.鉴于指标度量单位之间的差异, 还需要对数据进行标准化处理, 处理的方法为: 原始值减去其均值除以标准差, 标准化后的数据在[-5.0, 5.0]的范围内.其次运用相关性分析剔除一些与甲醇价格相关度不高的指标, 比如出口价.然后考察因素之间的相关性, 同时考虑这些因素会使得因素预测模型存在严重的多重共线问题, 运用逐步回归法对因素的筛选结果如表1所示, 这些因素都对甲醇价格有显著的影响, 且相互之间不存在明显的交叉效应.由于甲醇价格的变化错综复杂, 因素的影响也在不断地变化中, 需要对选取的因素进行动态调整.为了对大宗商品的价格进行预测, 首先需要分析其价格时间序列的特征.以甲醇价格为例, 其具有的特征有自相关性、周期性、季节性、波动群聚性等, 一些时间序列分析方法能很好地抓住以上特征, 比如指数平滑法、季节指数法、自回归移动平均法(ARMA)等, 这些方法对于价格序列的中长期趋势预测是合适的.然而, 除了上述特征外, 正如上文所述, 甲醇价格的短期变化主要与一些市场因素和经济因素的影响有关, 因此，对于甲醇价格的短期预测需要更多地借助于因素预测模型.因素预测模型以机器学习为主, 包括SVM模型、BP神经网络、小波神经网络、自适应滤波器等, 这些模型都具有较强的函数学习和推广能力, 但也存在着预测值不稳定、陷入局部极小值等问题.机器学习模型大都属于单因素的预测模型, 能够输入的因素有限, 回归模型虽然能同时考虑多个因素, 但对非线性关系的处理能力较弱.计量模型中的GARCH模型在因素预测方法中具有一定的优势, 该模型的均值方程不仅可以同时接纳多个因素作为自变量, 而且其方差方程可以捕捉到价格波动中的群聚性, 还能抓取时间序列的季节性等特点, 大大提高了对价格序列的拟合程度.Morana[17]早在2001年就通过试验证明了GARCH模型适用于原油价格的短期预测, 随后GARCH模型被广泛用于电力、煤价、股价等序列的预测中.GARCH 模型可以通过设定不同的参数来进行拟合.本文所采用的GARCH模型公式为εt=vt, vt～N(0, 1)ht=α0+β1ht-1+…+βpht-p+α1+…+αq其中: Yt为大宗商品的价格; Xit为影响因素，i=1, 2, …, n; εt为随机误差项; ht为条件方差; p、q为条件方差移动平均自回归的阶数.由于GARCH模型等因素预测模型非常适合于短期预测, 因此, 对于大宗商品价格的短期预测, 拟采用GARCH模型、SVM模型、BP神经网络、小波神经网络等因素预测模型; 对于大宗商品价格的中长期趋势预测, 则采用因素预测模型和时间序列模型相结合的组合模型, 如GARCH模型与ARMA模型的组合、SVM模型与指数平滑模型的组合等.每种模型都有自身的优势和局限性, 而大宗商品的价格变化是个复杂的动态过程, 模型的拟合程度也会随着环境的变化而变化, 因此需要进行多种模型组合, 并对模型组合的预测效果进行动态评价.对于模型的评价则选用通常的评价指标, 如拟合优度、均方根误差、绝对百分误差、偏差率等.为了说明单模型和组合模型的预测效果, 这里以2008年1月至2015年9月的甲醇价格和相关因素的月度数据为样本, 对2015年10月至2016年10月的甲醇价格进行了连续地跟踪预测.单模型和组合模型的拟合效果及平均预测误差如表2所示.从表2可以看出: 在短期预测中因素预测法要比单纯的时间序列预测法更为准确; 在所有的因素预测法中, GARCH模型的拟合效果和预测误差是最小的; 在中长期趋势预测中, 组合模型要比单模型的预测精度更高, 组合模型中又以GARCH模型和ARMA模型组合的预测误差最小.当然这些结论只适用于2015年10月至2016年10月期间的甲醇价格预测.对于GARCH和ARMA模型组合是否对于其他的大宗商品价格预测也具有优势还需要进一步地考察.对单模型和组合模型进行动态跟踪评价和比较, 虽然能提高预测的效率, 但大大增加了业界在操作上的复杂性, 因此需要设计一套可视的价格预测分析系统.另外, 大宗商品价格的异常波动经常与市场预期和随机因素有关, 而这些因素难以通过模型预测分析得到, 需要更多地借助业内专家经验判断, 因而系统还需要融合专家的经验预测.3.1 可视分析系统的设计(1) 因素选取设计.如何通过数据分析选取出对价格有重要影响又彼此不产生交互效应的因素, 是应用因素预测模型进行预测的关键. 正如前文所述, 这可以通过价格与因素、因素与因素之间的相关性分析得出.为了直观地呈现价格与各因素之间的相关性, 本文设计了一个相关性分析图, 如图1所示. 图1(a)是用颜色的深浅来表示相关关系, 颜色越深表示正相关性越强, 颜色越浅表示负相关性越强.图1(b)则是用圆圈的大小表示相关性的强弱, 圆圈越大表示相关性越强.相关性图只能对影响因素进行初步的判断, 对因素的选取还需要运用规范的逐步回归法.这里使用程序语言对逐步回归的步骤进行了编程设计, 用户通过系统菜单可以查看因素的选取结果. (2) 各种模型组合的预测效果评价设计.可视分析系统可以对各种组合模型预测的效果进行直观展示, 如图2所示, 其中, Price表示2013年12月的实际甲醇价格, GARCH、BP、WNN、ARMA、ES和SES分别表示用GARCH模型、BP神经网络、小波神经网络、ARMA模型、季节指数法和指数平滑法预测得出的价格.图2中下方的折线表示用不同的模型组合拟合和预测得出的序列, 由于预测工作是从2015年10月开始的, 所以2015年10月以前的数据为模型的拟合值, 2015年10月以后的数据为用组合模型预测得出的甲醇价格长期(3个月后)预测值.图2中上方的图片是对下方时间序列所选部分的细节展示, 通过放大细节可以更清楚地观察甲醇价格的短期变化趋势.同时, 在细节展示图中还跟踪设置了模型的拟合评价指标和误差评价指标, 用户通过点击各条折线就能方便地查看和比较各种模型组合在每个时期的预测误差.(3) 专家经验预测值的融合设计.本文设计了一个能输入专家经验预测值的交互界面(如图3所示), 该交互界面包含专家对短期价格变化幅度的估计、长期趋势(后3个月)的判断以及对市场预期的量化分析.通过将模型的短期和中长期预测值与专家的经验预测值进行比较, 可以在一定程度上对突发因素、随机事件等进行预判, 弥补已有模型对价格波动拐点预测滞后的缺陷.同时, 还设计了对专家经验水平的评分规则, 并基于此来设置专家的预测值权重, 通过与模型预测值的加权平均得到一个综合的预测结果.将定量分析和定性分析相结合, 可以降低不确定性因素对模型预测效果的影响.3.2 可视分析系统的实现本文使用D3.js库来开发可视分析系统, 结合HTML、CSS(cascading style sheets)和SVG(scalable vector graphics)等技术将数据以图形化的形式展现出来.可视分析系统包括标题和导航栏, 可以对整个系统所要显示的内容进行选择, 包括对预测方法的选择和对模型评价指标的选择, 如图4所示.其中预测方法包括GARCH模型、BP神经网络、小波神经网络、ARMA模型、指数平滑法以及季节指数平滑法等, 模型评价指标包括拟合度、均方根误差、绝对百分比误差和偏差率等.系统还将预测分为短期价格预测和中长期趋势预测, 方便用户进行选择, 系统的总体效果如图5所示.本文系统当前展示的是针对甲醇价格的预测, 但是该系统具有很强的可修改性, 也同样适用于其他大宗商品价格的预测分析.本文以甲醇价格预测为例得出: 对于大宗商品价格的短期预测, 因素预测模型比时间序列模型的预测效果更好; 对于大宗商品价格的中长期趋势预测, 以GARCH模型和ARMA模型相结合的组合模型预测效果最好; 通过构建一个融合专家经验预测的交互可视分析系统, 可以方便地比较各种模型组合的预测效果, 并能降低不确定因素对模型预测精度的影响.然而, 本文所构建的可视分析系统还比较粗糙, 更多的是对模型预测结果的图形展示, 还不能实现更多的功能, 比如通过对专家预测值和模型预测值的对比自动地对突发因素进行识别等.另外, 大数据分析技术正在迅速地发展, 如果系统能实现对大宗商品网评数据的挖掘, 并用来对市场投资情绪和行业政策等因素的非预期变化进行分析, 将大大提高对价格波动预测的准确性.总之, 不管是预测方法还是系统功能都有待进一步地提高和完善.【相关文献】[1] 郭世杰. 应用VEC模型分析国际原油价格对中国原油价格的影响[J]. 商, 2015(22): 260-260.[2] 李康琪, 何淼. BRENT原油价格波动性及预测研究[J]. 江苏商论, 2015(26): 44-45.[3] 董振宇, 冯恩民, 尹洪超, 等. 国际原油价格预测的双层随机整数规划模型、算法及应用[J]. 运筹学学报, 2015, 19(3): 18-25.[4] 陈羽瑱. 基于多分辨率小波分析和Copula方法的原油期货价格和人民币汇率风险溢出效应研究[J]. 时代金融旬刊, 2016(24): 30-31.[5] 王新宇, 邵哲, 宋学锋. 考虑美元指数冲击的CPAAVS-CAViaR油价风险预测[J]. 中国矿业大学学报, 2016, 45(4): 843-848.[6] KIM K. Financial time series forecasting using support vectormachines[J].Neurocomputing, 2003, 55(1): 307-319.[7] GUO X, LI D C, ZHANG A. Improvedsupport vector machine oil price forecast model based on genetic algorithm optimization parameters[J]. Aasri Procedia, 2012, 1(4): 525-530.[8] 许晴, 谭鹏, 张成, 等. 秦皇岛煤炭价格预测研究——基于因素分析法和支持向量机模型[J]. 价格理论与实践, 2014(2): 79-81.[9] 汪寿阳, 余乐安, 房勇. 国际油价波动分析与预测[M]. 长沙: 湖南大学出版社, 2008.[10] NGUYEN H T, NABNEY I T. Short-term electricity demand and gas price forecasts using wavelet transforms and adaptive models[J]. Energy, 2010(9): 3674-3685.[11] KAZEM A, SHARIFI E, HUSSAIN F K, et al. 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各板块估值合理范围 -回复

各板块估值合理范围-回复在金融投资领域，了解各个板块的估值合理范围是非常重要的。

投资者可以通过比较公司估值和行业平均估值，判断一家公司是否被低估或高估。

本文将一步一步地解释各个板块的估值合理范围，并提供一些衡量方法和注意事项。

一、传统行业板块传统行业板块主要包括能源、原材料、制造业、金融、零售和房地产等。

这些板块通常受到宏观经济因素和行业周期的影响，在估值上表现较为稳定。

以下是各个传统行业板块的估值合理范围：1. 能源板块：能源板块的估值主要取决于油价和天然气价格等因素。

一般来说，石油公司的市盈率（PE）在10-15倍左右是合理的范围，但也要考虑市场环境和公司的具体情况。

2. 原材料板块：原材料板块主要包括钢铁、有色金属、化工等行业。

由于这些行业受到宏观经济波动和行业周期的影响较大，估值范围相对波动较大。

一般来说，这些行业的市盈率在5-15倍左右是合理的范围。

3. 制造业板块：制造业板块包括汽车、机械、航空航天等行业。

这些行业的估值通常与各公司的业绩表现和市场地位密切相关。

估值合理范围一般在10-20倍，但也要考虑行业竞争力和前景发展等因素。

4. 金融板块：金融板块包括银行、保险、证券等行业。

这些行业的估值一般较低，因为它们的盈利能力相对较稳定。

一般来说，这些行业的市盈率在5-15倍左右是合理的范围。

5. 零售板块：零售板块包括百货商店、超市、电子商务等。

这些行业的估值一般与公司的规模和盈利能力密切相关。

一般来说，这些行业的市盈率在10-25倍左右是合理的范围。

6. 房地产板块：房地产板块主要包括开发商、房地产经纪公司等。

这些公司的估值一般与房地产市场的状况和公司的资产质量相关。

一般来说，这些行业的市盈率在10-20倍左右是合理的范围。

二、新兴行业板块新兴行业板块主要包括科技、医疗、互联网等行业。

这些行业通常具有高速增长和创新性，因此其估值范围相对较高。

以下是各个新兴行业板块的估值合理范围：1. 科技板块：科技板块包括电子、通信、软件等行业。

大宗商品基准标普高盛商品指数

大宗商品基准标普高盛商品指数【实用版】目录1.大宗商品基准标普高盛商品指数的定义和重要性2.大宗商品基准标普高盛商品指数的组成3.大宗商品基准标普高盛商品指数的影响因素4.大宗商品基准标普高盛商品指数的未来发展趋势正文一、大宗商品基准标普高盛商品指数的定义和重要性大宗商品基准标普高盛商品指数（GSCI，Goldman Sachs Commodity Index）是全球最具影响力的商品价格指数之一，由美国投资银行高盛公司于 1991 年创建。

该指数主要用于衡量一篮子商品的价格变化，从而反映全球商品市场的整体走势，对于研究商品市场、投资组合以及全球经济状况具有重要的参考价值。

二、大宗商品基准标普高盛商品指数的组成大宗商品基准标普高盛商品指数由 24 种商品组成，分为能源、金属、农产品和工业原料四大类。

其中，能源类包括原油、取暖油、天然气等；金属类包括黄金、白银、铜、铝等；农产品类包括玉米、大豆、小麦等；工业原料类包括橡胶、棉花、糖等。

GSCI 的成分商品都是国际市场上最具代表性的商品，其价格变动对全球商品市场具有较大的影响力。

三、大宗商品基准标普高盛商品指数的影响因素大宗商品基准标普高盛商品指数的走势受多种因素影响，主要包括宏观经济因素、供需基本面、地缘政治、自然灾害、货币政策等。

例如，全球经济增长速度、货币政策宽松程度、商品供应短缺或过剩等都可能导致商品价格的波动，从而影响 GSCI 的变化。

四、大宗商品基准标普高盛商品指数的未来发展趋势随着全球经济的不断发展，大宗商品基准标普高盛商品指数在未来仍具有较高的关注价值。

从长远来看，随着新能源、新材料等技术的不断创新，部分传统商品的需求可能会逐渐减弱，而新的商品品种可能会逐渐纳入 GSCI。

国内商品期货市场速览——衍生品系列研究之一

三、有色系期货 ....................................................11
3.1 基本信息 ................................................................11 3.2 影响因素 ................................................................13
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金融工程
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国内商品期货市场速览
——衍生品系列研究之一
研究结论
报告发布日期
2016 年 08 月 09 日
国内商品期货市场经过二十年多年发展，交易规模已进入全球前十，为绝对收益投资者提供了多样投资品种和充裕流动性，本报告将为有意参与这个市场的投资者提供合约设置、流动性、基本面影响因素、内外盘市场、和股市相关性等基本速览信息，以供参考
有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。
国内商品期货市场速览
目录
一、能源化工系期货 .................................................4
1.1 基本信息 .................................................................4 1.2 影响因素 .................................................................5

期货怎么评估

期货怎么评估
期货是一种金融工具，主要是通过交易所进行交易的标准化合约。

期货市场价格受多个因素影响，因此对期货进行评估是非常重要的。

下面将介绍一些评估期货的关键指标和方法。

首先，期货的评估可以从基本面分析和技术面分析两个方面进行。

基本面分析是评估期货价格的重要因素之一。

这包括对宏观经济因素、供求关系、政治事件和自然灾害等因素进行分析。

例如，对于农产品期货来说，评估需考虑季节性因素、天气状况、政府政策等因素对供求关系的影响。

而对于能源期货来说，需考虑全球经济增长、地缘政治风险等因素。

基本面分析通常需要对大量的宏观经济数据进行研究，同时也需要关注相关领域的资讯和消息。

技术面分析是另一种常用的期货评估方法。

这是通过研究价格图表、趋势线、技术指标等来预测未来价格走势的方法。

技术面分析主要关注价格走势和成交量等指标，通过这些指标的变化来推断未来价格的走势。

例如，常用的技术指标包括移动平均线、相对强弱指数（RSI）和布林带等。

技术面分析通常需
要一定的技术分析知识和经验。

除了基本面和技术面分析，还可以考虑其他一些因素来评估期货。

例如，利率水平、汇率水平和市场情绪等也会对期货价格产生影响。

此外，需考虑与期货相关的其他金融工具，如期权、互换合约等对期货价格的影响。

综上所述，期货的评估需要综合考虑基本面和技术面分析，同时还需关注其他相关因素。

对期货进行全面评估可以帮助投资者更准确地预测价格走势，从而做出更明智的投资决策。

国际大宗商品价格形势分析与展望

金属品表现
黄金、铜等金属类大宗商品市场活跃，价格波动较大，主要受到全球经济政策不确定性和地缘政治风险事件的影响。
主要大宗商品的价格情况
01
02
03
石油价格
受到全球产油国减产、地缘政治紧张局势以及经济复苏等因素推动，石油价格保持高位运行。
黄金价格
受到全球经济政策不确定性、地缘政治风险和投资者避险需求影响，黄金价格波动上涨。
地缘政治风险
地缘政治紧张局势可能导致供应中断，进而推高大宗商品价格。
货币政策与通胀
主要经济体货币政策调整及通胀水平对大宗商品价格有重要影响。
气候变化与环保政策
气候变化及各国环保政策可能影响大宗商品供应，从而对价格产生影响。
各主要大宗商品的价格前景
原油黄金铁矿石农产品
随着全球经济复苏，原油需求有望增加，价格可能上涨。然而，绿色能源的发展可能对原油价格构成压力。
类型
大宗商品可分为农产品、能源品和金属矿产品等三大类别。其中，农产品包括谷物、油脂油料、棉花等；能源品包括原油、天然气、煤炭等；金属矿产品包括黄金、银、铜、铁等。
大宗商品价格影响因素
供求关系
汇率因素
大宗商品价格的波动受到供求关系的基础性影响，如产量、库存、消费等因素的变化都会对价格产生影响。
地缘政治风险
地缘政治紧张局势、战争、自然灾害等事件可能导致供应链中断或需求变化，从而影响大宗商品价格。
金融市场情绪
投资者的市场情绪和预期对大宗商品价格波动也有一定影响。市场恐慌和避险需求可能推高某些大宗商品的价格。
CHAPTER 03
国际大宗商品市场现状与趋势
全球大宗商品供需状况

大宗商品基准标普高盛商品指数

大宗商品基准：标普高盛商品指数1. 引言大宗商品是指交易量大、重要性高、价格波动较大的商品，如能源、金属、农产品等。

由于大宗商品市场的特殊性，投资者常常需要一个衡量大宗商品价格走势的指标。

标普高盛商品指数（S&P GSCI）就是这样的一个指标，本文将对其进行全面详细的介绍。

2. 标普高盛商品指数概述标普高盛商品指数是由标准普尔全球（S&P Global）与高盛集团（Goldman Sachs Group）合作编制的大宗商品指数，旨在衡量全球大宗商品市场的整体表现。

该指数于1991年首次发布，是全球范围内最早的大宗商品指数之一。

标普高盛商品指数包括24种不同类型的大宗商品，涵盖了能源、金属和农产品等多个领域。

各大宗商品在指数中的权重根据其在全球市场中的重要性来确定，例如石油和天然气在指数中的权重较大。

该指数的计算基准日期为1991年1月2日，基准点数为100。

指数的变动取决于各大宗商品价格的波动情况。

当大宗商品价格上涨时，指数值会上升；反之，当大宗商品价格下跌时，指数值会下降。

3. 标普高盛商品指数的构成标普高盛商品指数的构成包括以下24种大宗商品：•能源类：原油、天然气、汽油、燃料油等。

•金属类：黄金、银、铜、铝、镍等。

•农产品类：小麦、玉米、大豆、棉花等。

每种大宗商品在指数中的权重根据其在全球市场中的重要性来确定。

例如，原油在指数中的权重较大，因为原油是全球能源市场的重要组成部分。

指数的权重配置是根据每种大宗商品的市场规模和流动性来确定的。

权重配置的调整是定期进行的，以确保指数能够准确地反映全球大宗商品市场的整体表现。

4. 标普高盛商品指数的作用标普高盛商品指数在投资领域具有重要的作用，主要体现在以下几个方面：4.1 投资参考标普高盛商品指数可以作为投资者进行大宗商品投资的参考依据。

通过观察指数的走势，投资者可以了解大宗商品市场的整体表现，并根据指数的变动情况进行投资决策。

4.2 风险管理大宗商品市场的价格波动较大，投资者在进行大宗商品投资时需要注意风险管理。

资产配置中的大宗商品投资考核试卷

1. ABC
2. ABCD
3. ABCD
4. ABC
5. BC
6. ABC
7. ABC
8. ABC
9. ABC
10. ABC
11. ABC
12. BC
13. ABCD
14. ABC
15. ABCD
16. ABC
17. ABCD
18. ABC
19. ABC
20. ABC
三、填空题
1.布伦特原油
2.期货交易
B.不同品种之间的价格关系
C.期货价格与现货价格之间的关系
D.期权价格与期货价格之间的关系
16.以下哪个因素对能源类大宗商品价格影响较大？()
A.季节性需求变化
B.投资者情绪
C.产能过剩
D.通货膨胀
17.大宗商品投资中的“风险管理”主要包括以下哪些措施？()
A.限价单和止损单
B.分散投资
C.对冲策略
A.定期定额投资
B.动态平衡策略
C.市场时机选择
D.资产配置
13.以下哪些因素可能导致金属类大宗商品价格波动？()
A.产能变化
B.矿产资源政策
C.新技术应用
D.国际地缘政治
14.大宗商品投资中的“技术分析”主要关注哪些方面？()
A.价格走势
B.成交量变化
C.技术指标
D.市场情绪
15.以下哪些情况下，大宗商品投资可能面临较大风险？()
2.主动管理策略（如期货交易）具有高收益潜力，但风险较大；被动管理策略（如ETF投资）风险较低，但收益稳定。
3.以石油为例，影响因素包括地缘政治、经济状况和OPEC产量决策。投资者可通过对冲策略和时机选择来应对。
4.面临风险：市场波动、政策变动；机遇：经济复苏、通胀预期。风险管理策略包括分散投资、对冲操作等。

003.期货估值(二)

（四）运用股指期货开展套期保值【套期保值】交易者为管理因其资产、负债等价值变化产生的风险而达成与上述资产、负债等基本吻合的期货交易和衍生品交易的活动。

交易人在买进(或卖出)实际货物的同时，在期货交易所卖出(或买进)同等数量的期货交易合同作为保值，是一种为避免或减少价格发生不利变动的损失，而以期货交易临时替代实物交易的一种行为。

在使用期货合约对现货交易进行套期保值时，所使用合约的标的资产与所要保值的现货一致，而现货资产与期货合约的交易金额、所需要的套期保值期限与期货的到期期限都相同，则可以实现完全消除价格风险的目的，从而达到完美套期保值的目的。

但现实中往往不能实现这种完美的套期保值，如市场上不存在以该资产为标的的期货合约，此时只能转向选择具有相同价格发展趋势、与这种标的资产相关性高的期货作为保值工具，这种套期保值即交叉套期保值。

为尽可能减少价格风险，必须选择最合适的期货合约、最合理的套期保值头寸以及最佳的套期保值期限。

将用在套期保值的期货合约头寸与被套期保值的标的资产头寸的比称为套期保值比率；而能够最有效、最大限度地消除被保值对象价格变动风险的套期保值比率称为最优套期保值比率。

用股指期货进行的套期保值多数是交叉套期保值。

因为投资者只有买卖指数基金或严格按照指数的构成买卖一篮子股票，才能做到与股指期货的完全对应。

现实中，由于股指期货的标的指数大多包含几十种甚至上百种价格和市场规模都有很大差异的股票，因此对于绝大多数的股市投资者而言，很少会完全按照指数成分股来构建股票组合。

在实际生活中，绝大多数投资者也根本不可能完全按指数的构成复制股票组合。

因此，要有效地对投资者的股票组合进行套期保值，股票现货与所使用的股指期货合约的头寸比例就成了必须确定的核心问题，即必须确定最优套期保值比率。

计算最优套期保值比率常用最小方差法，这样计算的最优套期保值比率称为最小方差套期保值比率。

它是使整个套期保值组合(包括用于套期保值的股指期货部分)收益的波动最小化的套期保值比率，具体体现为整个资产组合收益的方差最小化。

大宗商品市场风险实战手册

大宗商品市场风险实战手册1. 引言大宗商品市场是现代经济体系中不可或缺的一部分，涵盖了能源、基础原材料、农产品等多个领域。

随着全球经济一体化和贸易自由化的推进，大宗商品市场的风险也日益增加。

本手册旨在帮助从事大宗商品交易的人员更好地识别、评估、控制和应对市场风险，以提高其风险管理能力和盈利水平。

2. 大宗商品市场风险概述2.1 定义大宗商品市场风险是指在大宗商品交易过程中，由于市场供需、价格波动、政策变化、汇率变动等因素导致的可能损失。

2.2 分类大宗商品市场风险主要包括以下几类：- 价格风险：由于市场供需关系、宏观经济、政治事件等因素导致商品价格波动，从而影响交易收益。

- 信用风险：交易对手违约或信用状况恶化导致损失。

- 流动性风险：在大宗商品市场上，流动性不足可能导致投资者在需要时无法迅速买入或卖出商品，影响资金使用效率。

- 操作风险：由于内部管理、人为错误、系统故障等原因导致损失。

- 法律和合规风险：违反相关法律法规或合同条款可能导致损失。

3. 风险识别与评估3.1 风险识别- 市场调研：了解大宗商品市场的供需状况、政策环境、宏观经济等因素，分析可能影响价格波动的因素。

- 对手方评估：了解交易对手的信用状况、财务状况、经营状况等，评估其信用风险。

- 流动性分析：关注大宗商品市场的流动性状况，分析可能出现的流动性风险。

- 内部控制评估：审查内部管理制度、操作流程、信息系统等方面，发现潜在的操作风险。

- 法律法规审查：了解相关法律法规和合同条款，评估可能存在的法律和合规风险。

3.2 风险评估- 定量和定性分析：运用统计学、概率论等方法对风险进行定量分析，结合专业知识和经验进行定性分析。

- 风险度量指标：使用风险度量指标（如预期损失、波动率、信用风险敞口等）评估风险水平。

- 敏感性测试：通过模拟不同市场情景，分析商品价格、交易量等对风险的影响。

4. 风险控制与应对策略4.1 风险控制- 设立止损点：在交易过程中设置合理的止损点，限制损失。

国际大宗商品指数

什么是CRB指数--http:2011年12月19日16:49什么是CRB指数CRB指数, 全称路透CRB商品指数, 英文:Commodity Research Bureau。

路透商品研究局指数(CRB)是最早创立的商品指数, 诞生于1957年, 最早由28种商品组成, 其中26种在美国和加拿大上市。

1986年该指数在纽约商品交易所开始交易(现已并入到NYBOT)。

路透社拥有该商品指数的所有权。

CRB指数以一揽子的商品价格为组成成分, 在此基础上计算而得到的商品指数, 反映的是美国商品价格的总体波动, 能使机构和个人投资者利用指数交易而获得商品价格综合变动带来的获利机会。

CRB指数原来赋予了各构成商品同等权重, 因此某一商品价格的反向变动不会导致CRB指数值出现异常巨大的变动。

同时, 在计算指数值时, CRB指数利用了合约延期和几何平均技术, 这对指数价格的波动起到了平抑作用, 从而创造了相对平滑的价格走势。

2005年6月20日, 路透集团(Reuters)与Jefferies集团旗下的Jefferies金融产品公司进行合作, 调整路透商品研究局(CRB)指数, 更名为路透/Jefferies商品研究局指数(RJ/CRB)。

原来的商品指数所有商品的权重是等同的, 而新的商品指数将所有商品分成四个权重等级, 最高的原油权重为23%, 最低的桔子汁、镍、小麦权重只有1%。

该指数每个月调整一次, 选择的商品价格采用期货合约的近期月份, 而不是以前采用的6个合约月份的平均价格。

CRB指数由于能有效地反映出大宗商品的总体趋势, 同时也为宏观经济景气的变化提供有效的预警信号, 成为最为著名的商品指数。

纽约期货交易所(NYBOT)从2005年7月11日起推出新的商品期货指数合约。

目前该指数在国内外市场中被广泛关注和应用。

路透CRB商品指数的改进RJ/CRB指数所涵盖的品种由17种增加至19种, 在剔除了一个铂金的基础上增加了无铅汽油、铝、镍3个品种。

大宗商品基准标普高盛商品指数

大宗商品基准标普高盛商品指数大宗商品是指原材料和商品化能源等可以被集成和交易的产品，它们可以分为金属、能源和农业商品。

在金融市场上，大宗商品指数是一个重要的指标，用来衡量大宗商品市场的整体表现。

标普高盛商品指数（S&P GSCI）是其中一个被广泛使用的指数，它由标准普尔全球（S&P Global）和高盛集团（Goldman Sachs）合作编制，涵盖了24种大宗商品，包括能源、工业金属、农业和畜牧业商品。

本文将对标普高盛商品指数进行分析，并探讨其在金融市场中的重要性和影响。

首先，让我们来了解一下标普高盛商品指数的构成。

作为一种权衡大宗商品的指数，S&P GSCI主要包括以下几个大类商品：能源类商品（石油、天然气、汽油等）、农业类商品（小麦、玉米、大豆等）、工业金属类商品（铜、铝、锌等）以及黄金等贵金属。

这些商品的价格波动直接影响全球市场和经济，因此，标普高盛商品指数成为了一个重要的宏观经济指标。

通过对多种商品的价格波动进行综合加权，S&P GSCI可以反映大宗商品市场整体的价格走势和波动情况，为投资者提供了一种便捷的投资工具。

其次，我们来分析一下S&P GSCI在金融市场中的重要性和影响。

大宗商品市场的波动直接影响着全球经济和商品价格，而S&P GSCI作为大宗商品市场的代表指数，其价格波动对金融市场和投资者有着深远的影响。

首先，S&P GSCI的价格走势可以直接反映全球经济的整体情况。

在全球经济繁荣时期，大宗商品需求增加，价格上涨，而在经济衰退时期，大宗商品需求下降，价格下跌。

因此，通过观察S&P GSCI的价格走势，投资者可以及时了解全球经济的发展状况，从而调整自己的投资组合。

其次，S&P GSCI的走势还可以影响通货膨胀和货币政策。

大宗商品价格的上涨，往往伴随着通货膨胀的风险，而货币政策的变化也会影响到大宗商品价格的波动。

煤炭行业专题研究：供需错配根源已久,高价持续时间将超预期精选版

（/国泰君安，翟堃、薛阳）1. 全球能源共振，中国煤价难“独善其身”1.1. 国际动力煤价重返历史高位，焦煤价格出现分化全球动力煤价实现 V型翻转，重返历史高位。

在国际煤价体系中，除中国环渤海港口外，具有核心指标意义的港口主要为欧洲 ARA（阿姆斯特丹港、鹿特丹港和安特卫普港）、南非理查德 RB、澳大利亚纽卡斯尔港口。

2022 年 3 月，纽卡斯尔 NEWC 动力煤 266 美元/吨，ARA 港动力煤均价为 195美元/吨，理查德RB动力煤248美元/吨，分别环比增长11.5%、 0.7%、19.1%，同比增长 180.4%、185.6%、159.4%，其中纽卡斯尔港、理查德港动力煤价均创历史新高。

国际动力煤价格 2020 年 8 月份触及低点后均大幅上涨，核心原因：1）全球通货膨胀浪潮下，大宗商品价格快速上涨；2）俄乌冲突后，全球化石能源传统贸易格局被打破，供应链遇到冲击；3）亚太地区煤炭主要生产国增速逐步放缓，叠加东亚国家的煤炭消费量仍持续增长，煤炭行业进入由供给支配的上行周期。

全球焦煤价格走势出现分化，俄煤平稳，澳煤上涨。

全球焦煤除中国以外的主要生产国为澳大利亚、俄罗斯，此两国主焦煤的中国到岸价对判断国际焦煤价格具有参考意义。

2022 年 3 月，澳洲峰景矿硬焦煤中国到岸均价为 426 美元/吨，俄罗斯主焦煤中国到岸均价为 305 美元/吨，分别环比增长 1.4%、7.0%，同比增长 210.7%、72.7%。

不同于国际动力煤价在 2021年底以来的全面反弹，俄罗斯焦煤价格2021 年底后整体企稳，而澳洲焦煤迅速反弹至历史高位。

我们判断主因为，中国限制澳洲焦煤进口后，中国的焦煤进口主要来自俄罗斯和蒙古，从而形成了“中-俄-蒙”以及“澳-欧-日-印”两个偏独立的定价体系。

而在中国 21 年 10月有关部门通过《价格法》以及保供增产等手段使煤价回落后，冬季钢铁企业的限产也随之而来，整个黑色产业链相对疲软，“中 -俄-蒙”的焦煤价格体系整体趋稳。

大宗商品的知识点总结

大宗商品的知识点总结一、大宗商品的分类1. 农产品农产品是指从事农业生产的产品，包括粮食、棉花、糖、咖啡、可可、豆类、橄榄油等。

农产品的价格受季节和天气等因素的影响较大，因此价格波动较为剧烈。

国际上常见的农产品交易所有芝加哥期货交易所（CBOT）和伦敦国际期货交易所（LIFFE）。

2. 能源能源是指供给能量和热力的物质，主要包括石油、天然气和煤炭。

能源价格的波动对世界经济具有重要影响，国际上常见的能源交易所有纽约商品交易所（NYMEX）、伦敦国际石油交易所（IPE）等。

3. 金属金属是指具有一定的金属性质、可用作工业原料或贵金属，主要包括铜、铝、镍、锌、铁、铅等。

金属价格的波动与世界经济和工业发展密切相关，国际上常见的金属交易所有伦敦金属交易所（LME）等。

4. 贵金属贵金属是指珍贵且不易腐蚀的金属，主要包括黄金、铂金和白银等。

贵金属价格受到宏观经济政策、地缘政治等因素的影响，对于世界金融市场有重要影响。

二、大宗商品的交易方式1. 现货交易现货交易是指在买卖合同签订后，立即进行交割和付款的交易方式。

大宗商品的现货交易在国际市场上居多，主要包括石油、金属等商品。

2. 期货交易期货交易是指在未来某个规定的日期，按照合同约定的价格和数量进行交割的交易方式。

期货市场是大宗商品市场的主要方式之一，它具有规范、透明、杠杆效应强等特点。

3. 期权交易期权交易是指在未来某个规定的日期，按照合同约定的价格和数量进行交割的交易方式。

期权市场是大宗商品市场的一种衍生品交易方式，具有灵活性和保护性能，但是也具有较高的风险。

三、大宗商品价格的影响因素1. 供需关系供需关系是大宗商品价格波动的主要原因之一。

供给端因素包括自然灾害、生产成本、政府政策等因素，而需求端因素则包括世界经济发展、工业生产、消费者需求等因素。

2. 地缘政治地缘政治因素是大宗商品价格波动的另一个重要原因。

地缘政治紧张局势可能导致产油国的产量减少，或者出口受阻，从而引起石油价格的大幅波动。