一次错失的机会
在当今波动剧烈的农产品大宗商品市场中，预判价格走势至关重要。它有助于避免被突如其来的价格波动打得措手不及，也让潜在风险所在之处变得清晰。这种认知使及时行动成为可能，例如对未平仓头寸进行套期保值。2024 年，可可价格飙升至当时的历史高位*。大多数市场参与者被这轮涨势打得措手不及，他们高度依赖传统的供需基本面。然而，若更深入地研究技术指标，本可以察觉到即将到来的这波行情。对于专注分析价格图表的人来说，预警信号就在那里：MACD 信号在当年 1 月 17 日就提示买入可可，当时价格仍远低于此。
大宗商品参与者在做出买入、卖出和套期保值决策时，往往默认分析基本面数据。然而，运用技术分析同样有大量尚未开发的潜力。在 Vesper，我们发现，在常规供需变量之外纳入价格动态的模型，在所有农产品大宗商品上，无论短期预测（1 个月）还是长期预测（12 个月），表现都明显更好。
本文将探讨技术分析与基本面分析之间的差异，考察两种方法各自如何帮助我们理解大宗商品市场，并说明我们在 Vesper 如何构建了结合两种方法洞察的 AI 模型，从而在准确的价格预测上获得优势。
*ICE US 可可现货价格，2024 年 4 月 19 日
基本面分析与技术分析
基本面分析
基本面分析是大多数大宗商品参与者的基石。它侧重于分析供需平衡表，以及宏观经济变化、天气形势和地缘政治事件可能对其产生的影响。就农产品大宗商品而言，这包括库存水平预测、产量估算和消费趋势。通过理解这些动态，分析师能够获得有价值的市场洞察。
专注基本面的分析师，目标是识别供需中潜在的失衡。他们会仔细研究供需平衡表，寻找可能预示价格变动的差异。举例来说，如果产量估算低于消费预测，这可能表明价格即将上涨，因为市场会自行调整以恢复平衡。反之，作物出现过剩则可能导致价格下跌，因为供给超过了需求。
在讨论长期市场走势时，基本面最为相关，因为基本面的转变往往需要时间才能被市场消化。数据常常滞后、不完整或会被修订，地缘政治事件可能需要时间才会影响供应链，而天气形势变化的影响可能要到季节后期才会明朗。因此，市场参与者并不总能即时反应，从而形成在更长时间内逐步展开的调整。
技术分析
另一方面，技术分析研究价格图表、成交量数据和历史形态，以预测未来的价格走势。技术分析背后的信念是，所有相关信息都已反映在当前价格及其波动之中。因此，技术分析师通过研究价格行为与趋势，力求识别出反复出现的形态和信号，从中获得对未来价格表现的洞察。他们认为，价格走势往往遵循特定的、可预测的形态，因为市场参与者会在恐惧等情绪以及投机的驱动下重复相同的行为。因此，过去的价格行为能够为市场走向提供有价值的线索，并能在把握市场时机上带来竞争优势。
大宗商品市场中常用的关键技术指标包括：
- 移动平均线（MA）：通过对特定周期内的价格取平均，帮助平滑价格数据并凸显趋势，从而更清晰地呈现市场方向。
- 相对强弱指数（RSI）：一种动能振荡指标，用于提示某个大宗商品处于超买还是超卖，有助于评估近期价格波动的强度。
- 布林带：衡量市场波动性与价格趋势，在价格运行到带外时，为阻力位以及可能出现的突破或反转提供线索。
- 成交量类指标：追踪交易活动的规模，以更好地理解价格波动的强度。价格变动时成交量放大，表明市场信念强烈；而成交量低迷则可能预示趋势走弱或可能出现反转。
技术分析在短线交易中尤为有价值，因为这些指标能帮助大宗商品参与者识别正在形成的趋势和动能变化。这使他们能够更早预判未来的价格走势，并帮助他们做出更有依据的决策。
并非所有大宗商品都一样：技术指标何时有效
技术指标与基本面指标的预测价值，在不同农产品大宗商品之间可能存在很大差异。一个大宗商品是否在期货市场交易，以及它的市场流动性、季节性和贸易量，都可能影响这些指标的有效程度。
举例来说，在期货市场交易的大宗商品，例如谷物（小麦、玉米）或油籽（大豆），流动性很高，受益于交易者、套期保值者和投机者的广泛参与。在这些市场中，由于持续一致的交易模式带来更可预测的价格走势，技术分析往往更具指示性。
相比之下，流动性较低的市场，例如并不总在期货市场交易的小众作物，价格表现往往更加不规则。这种波动性可能会削弱传统技术指标的效果，因为它们的价格走势更容易受到外部冲击或供需变化的影响。
另一个对技术指标与基本面指标的有效性起关键作用的因素是季节性。季节性大宗商品通常会呈现与播种和收获周期、天气状况以及各地生长季相吻合的周期性价格形态。这些可预测的周期使技术指标能够捕捉价格走势，例如收获前惯常的上涨或收获后的回落。然而，对于缺乏明确季节性规律的大宗商品，或那些在多个地区种植、收获时间彼此错开的品种，价格表现可能不会呈现同样的规律性。在这类情况下，专注于最新产量和库存数据的基本面分析，往往能提供更清晰的图景。举例来说，咖啡等作物的全球产量变化可能显著影响价格，使基本面洞察在这些情境中更有价值。
尽管两种分析方式在所有农产品大宗商品上都依然适用，但其有效性可能因上文所述的这类因素而有所不同。这也让在广泛的大宗商品范围内始终如一地沿用单一方法变得更加困难。市场参与者必须留意这些细微差别，并相应调整策略，以便为每一种大宗商品获取最好的洞察。
AI 的力量：结合技术面与基本面洞察
读到这里您大概已经明白，我们认为真正的力量在于把基本面分析与技术分析结合起来。然而，整合这两种方法可能带来更加庞杂的数据量，使人难以得出清晰的结论，尤其是当不同指标看起来相互矛盾时。而这正是 AI 开始发挥关键作用的地方。
在 Vesper，我们开发了运用这种混合方法的先进机器学习模型。通过处理来自两方面的海量数据并平衡相互冲突的信号，我们能够在所有农产品大宗商品上提供更清晰、更准确的价格预测。2024 年 9 月荷兰黄油价格大幅上涨时，我们最新的 AI 模型在数月之前就成功预测到了这轮强劲上涨。为了更深入地探究模型为何预测到这次意外的上涨，我们分析了模型的 Shapley 值，这本质上是一种帮助我们理解哪些因素在预测中最为重要的方法；由此可以看到，尽管黄油产量数据在把我们的预测往下拉，各类技术变量的影响却强到足以把预测推向净上涨。
凭借我们能够获取的海量全球基本面数据、专有价格序列，以及对 AI 和各个大宗商品市场的深入理解，Vesper 处于独特的位置，能够在基本面与短期价格走势同样关键的市场中，提供清晰且可付诸行动的价格预测。依托我们庞大的数据库和先进的机器学习技术，我们构建出能够捕捉市场动态细微之处的模型，为大宗商品参与者提供他们所需的洞察。
总结
仅依靠基本面分析来预测大宗商品价格，可能留下明显的盲区，在当今快速变化、越来越受情绪驱动的市场中尤其如此。技术分析能为短期价格走势和市场心理提供有价值的洞察，帮助交易者在基本面可能错过的突发价格变动面前抢占先机。
借助 AI 的力量把技术分析与基本面分析结合起来，我们能够在不同时间周期上生成更准确的价格预测，使所有大宗商品参与者都能更好地把握市场时机，做出更有依据的决策。
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