商品期货之基本面分析概要[优质PPT]

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大豆期货分析体系举例
大豆产业链流程图
估值因素
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白糖产业链分析框架
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供需面分析核心因素
• 3,生产成本和利润:在供需平衡的市场相对有用 • 4,季节性因素和自然因素:消费旺季与淡季,天灾如地震、旱涝 • 5,替代品因素:如铜高企下,铝的替代 • 6,产业政策变动:进出口关税调整等 • 7,。。。。。。
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2011年国内至今最弱的金属品种:锌
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商品供需分析
• 期货商品供给分析 期初存量 本期产量 本期进口量
• 期货商品需求分析 国内消费量 国际市场需求分析 出口量 期末结存量
注:表观消费量=市场供 应总量=产量+净进口量+ 库存变动
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• 1,宏观面分析及经济波动周期 • 2,金融货币因素分析 • 3、政治及政策因素分析
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经济波动周期及动态宏观面分析
• 经济周期一般由复苏、繁荣、衰退和萧条四个阶 段构成。
• 经济周期可由如GDP、失业率、价格指数等宏观经 济指标来判断。
• 动态宏观面情况通过一系列经济指标来分析:先 行指标、同步指标和滞后指标组成的景气监测体 系
深刻认识供需变动对价格的影响 即是发现商品期货明确的投资机会所在
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供需关系“失衡”或“矛盾” 是产生趋势性大机会的最明确信号
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“失衡”或“矛盾”的定义
• 供大于求:严重偏离正常值 • 供不应求:严重偏离正常值
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2010年国内最牛的商品期货:郑棉
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• 还需要实地调研,电话采访等,要建立对产业链 上中下信息沟通的人脉关系,充分了解第一手信 息资料及相关变动。
• 行情更易从需求引致,每波大行情更多是由需求引起的,比如2003年 的铜和原油。更应注意潜在的需求变化及影响。
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铜期货分析体系举例
扉页---铜产业链流程图
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美林的“投资时钟”是一种将经济周期与资产和行业轮动联系起来的方法
。每个阶段都对应着表现超过大市的某一特定资产类别:债券、股票、大宗商品和 现金。
• 每个阶段的收益率排序: • 衰退:债券>现金>大宗商品
; • 复苏:股票>债券>现金>大
宗商品 • 过热:大宗商品>股票>现金
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1,供需矛盾的持续性或惯性
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2,逻辑错位:受宏观面或资金博弈主导因素压制或提振
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3,供需面分析需要持续跟踪与修正
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4,供需面分析之中的预期变动很重要
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基本面分析框架除供需面外,还有。。。
供需面分析核心因素
• 1,供需平衡表:供应因素相对易把握,常有大牌权威机构预测和统计,对之 持续修正,重视、关注权威机构的供需面预测或平衡表,对中长线方向有指 引作用,可参考几家机构进行综合判断。
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例:一次调整供需平衡表的战斗
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商品期货基本面分析概要之浅淡
期货趋势交易是一个动态的跟踪控制过程 其中逻辑推理是寻找机会最为关键的基础
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“能力圈”的关键
• 逻辑推理目的: 在多空混杂的市场中,寻觅或假设未来市场运行 的主要逻辑是什么,融合资金博弈等因素,得出 概率性结论---即方向或目标范围可能区间。 基本面分析仅是逻辑分析中的一部分
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什么是基本面分析法?
• 简言之:通过分析在宏观面之下的商品供 需状况及其影响因素以解释、判断及预测 期货价格变化趋势的方法。
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基本面分析包括: 宏观面分析 供需关系 经济周期 政府政策等
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商品期货基本面分析的核心是什么?
美国国家经济研究局进行经济周期 监测所确定的先行指标主要有:
供需面分析核心因素
• 2,库存变动分析:具有中观、微观的供需分析意义
• 期末库存=期初库存+当其产量+当期进口量-当期出口量-当期消费(国家) • 期末库存=期初库存+当其产量-当期消费(全球) • 库存消费周、库存消费比=库存/消费量
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• 需求方面的变化较零碎,对之的认识及记录缓慢且较难完善 • 每日、每周库存变动 • 现货升贴水(现货与当月合约之差,现货与主力合约之差及持有成本测算)
基本面
• 客观看待供需面分析方法的价值和局限性
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供需面分析应注意几个方面
• 1,供需矛盾的持续性或惯性:常取决于生产周期 • 2,逻辑错位:受宏观面或资金博弈主导因素压制或提振 • 3,供需面分析需要持续跟踪与修正 • 4,供需面分析之中的预期变动很重要 • 5,供需面分析无法准确把握买卖点
/债券 • 滞胀:大宗商品>现金/债券
>股票
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经济周期并不像正弦曲线一样有规 律,常通过所谓一系列指标来判断 经济是否见底或顶
• 常用的先行指标: • PMI(采购经理人指数)、每周初次申请失业保险的平均人
数 、M2、发电量、BDI、股票价格指标、OECD领先指标等 等
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• 供需关系
• 供应变动 • 需求变动 • 供需变化对价格的影响 • 价值决定价格,供求关系作用价格
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例:沪锌的分析
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相对宏观面分析, 供需关系具有一定确定性。
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MNYEX原油期货季节性指数
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大豆生长季节性规律
二季度
种植效益、天气——意向(实际)播种面积; 天气——种植进度、生长状态(优良率)——单产水平;
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供需面分析的步骤和应用
• 1、熟悉品种背景及产业链 • 2、数据来源 • 3、数据的辨析和处理 • 4、建立分析模型
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