商 品 期 貨 基 本 面 構 成 要 素

　　注：●表示可以量化 ○表示不能或部分量化

　　下表所列8大要素21分類已經基本覆蓋了商品期貨的基本面分析范圍，當然還可以根據需要進一步細化，但這些已經足以說明問題了。

　　基本面是期價運行的基礎，期貨價是基本面各種因素在市場的最終反映，綜合了各類因素變化的結果，是買賣雙方不同力量博弈而達成的一種動態的平衡，基本面的變化最終要體現在期貨價格上，所以基本面分析的最終目的是要對未來價格的走勢得出一個較為明確的判斷，從而為實際的交易行為提供決策依據，如果不能作到這一點，那么基本面分析就成了紙上談兵而失去其意義。依托基本面數據的分析可以推斷未來價格趨勢這一點是毋容置疑的，那么接下來，如何定義“較為明確”呢？顯然，不同的人會有不同的標準，常見的，例如 “或許”、“可能”在什么時候要漲或跌，這些說法本身并不是問題，因為準確的預測未來價格的走勢幾乎是不可能的事情，預見未來本身已經超出了人類知識的極限，現代科學還遠遠做不到，但是，換一種說法，比如 ，“漲跌范圍大概是在10%到30%之間”或 “在10月漲、跌的概率為60%到70%之間”等等，這樣的描述應該能定義為較為明確，就是說得有一個范圍，有一個可以做出比較的基礎。顯然，這樣的結論更加利于決策，也應該是基本面分析的理想狀態。

　　那么，能夠作到嗎？答案是，可以！在基礎數據的準確和完備的情況下通過對數據的深化處理是可以得出較為明確的結果的。

　　什么是“數據深化處理”？

　　我們回到基本面構成要素表，選取除“政治”外其余7要素的19個分類數據作為基礎數據源，假設已知某一品種如下數據：(以百分比度量，以簡化分析)

　　1.消費量：同比增加20%

　　2.出口量：同比減少30%

　　3.庫存量：同比減少10%

　　4.生產量: 同比增加10%

　　5.進口量：同比增加15%

　　6.GDP: 同比減少0.5%

　　7.物價指數：同比上漲1%

　　8.貨幣供應量：同比增加10%

　　9.利率：同比增加0.5%

　　10.

　　11.行業組織決定削減產量20%

　　12.行業組織決定提價15%

　　13.國家宣布降低

　　14.氣候異常導致減產5%

　　15.洪水導致運輸成本增加10%

　　16.

　　17.主力持倉大幅變動15%

　　18.看多比例增加20%

　　19.看空比例減少10%

　　當然，在實際情況下很難同時發生這么多數據變化，我們假設這是最大的可能，那么這些數據會給期貨價格帶來何種影響呢?一般的分析是選擇幾條數據與期貨價格做1對1比較，好一點或許可以作到2對1或3對1，這些只能得出孤立、單一的結論，因為從統計學的角度來看，這些分析的取樣數量還遠遠不夠，最理想的情況是能進行全部的比較，窮盡全部可能，而且，不僅要縱向比較更需要橫向比較數據之間的關系，比如:"究竟是庫存的改變對期貨價格的影響大還是主力持倉的大幅變動對期貨價格的影響大"這類問題，只有同過橫向比較才能得出結論，不能人為的假設某項數據比其它的對期貨價格更有影響力而偏重于它，必須讓數據本身告訴我們，這樣才能作到真正的客觀，這就是數據深化處理的內涵。其最終目的是徹底揭示各種數據之間的深層次關系，一切讓數據顯現!

　　以這19項數據為例，19選1可以有19種結果，19選2是171種結果，19選3是969種，.....，要窮盡全部，通過數學計算可以知道，19項總共會產生52，4286種結果，再從中比較和取舍，最終才可以從19項數據中去除影響不大的因素，抓住決定價格變動的真正要素，顯然，要做到這一點，用一般的方法是非常困難的，要處理如此大量的數據必須借助數據庫技術的強大功能，只要基礎數據的準確(近似值)和完備(近似值)，那么要得出一個量化的結果是完全可以做到的!

　　最終，諸如以下的問題，可以通過數據深化處理而得到回答，得到如，最大值、最小值、平均值 這樣數據化的答案：

　　例如:

　　庫存增加30%，期價變動幅度？

　　產量增加20%，期價變動幅度？

　　利率增加0.5%，期價變動幅度？

　　出口增加20%，期價變動幅度？

　　產區大面積受災，估計減產30%，期價變動幅度？

　　進口增加10%，匯率變動5%，主力多倉增加15%，三種數據局同時作用，期價變動幅度？

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　　總之，應對每一項數據的變化，無論是單獨的還是復合的都能的出一個數據結論，如此，才能達至基本面分析的理想狀態，發揮出其應有的功能！

瑞達期貨 鄭 勇