第六章期货价格分析与预测

2015年期货从业资格考试内部资料
期货市场教程
第六章期货价格分析
知识点：威廉指标（WMS)的应用
● 定义：
威廉指标是由Larry Williams首创的，它是用（最近N日最高价-前收盘价）/（最近N日最高价-最近N日最低价）得出
● 详细描述：
从WMS的绝对取值方面考虑。

公式告诉我们，WMS的取值介于0~100之间，以50为中轴将其分为上下两个区域。

①当WMS高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。

②当WMS低于20，即处于超买状态，行情即将见顶，应当考虑卖出。

例题：
1.当WMS低于20，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。

A.正确
B.错误
正确答案：B
解析：当WMS高于80，即处于超卖状态，行情即将见底，应当考虑买进。

期货基础知识_第六章第三节期货市场技术分析方法_2024年版期货基础知识第六章第三节期货市场技术分析方法2024年版一、技术分析的定义与三大假设技术分析是一种通过研究市场价格和交易量等数据来预测未来价格走势的方法。

它基于三个假设：第一，市场价格反映市场信息，因此价格变化是市场供求关系的直接反映；第二，市场价格具有趋势性，即市场价格会沿着某个趋势运动；第三，历史会重演，即市场价格在过去的表现可以在未来得到体现。

二、技术分析的基本工具与理论技术分析有四个基本工具：价格、交易量、时间和空间。

价格是市场信息的载体，交易量反映了市场参与者的兴趣和活跃程度，时间则反映了市场趋势的周期性变化，空间则反映了市场的潜在涨幅和跌幅。

技术分析有三大理论：道氏理论、波浪理论和江恩理论。

道氏理论是技术分析的鼻祖，它提出了市场趋势的概念和确认方法；波浪理论则基于斐波那契数列，通过预测价格回调和反弹的幅度来预测市场走势；江恩理论则强调时间与空间的重要性，预测市场价格转折点的时间和价格幅度。

三、技术分析的基本方法技术分析有三种基本方法：图表分析、指标分析和K线分析。

图表分析是通过绘制价格图表来分析市场趋势和形态；指标分析则是通过计算价格和其他相关数据的统计指标来预测市场走势；K线分析则是通过分析K线的形态和组合来预测市场走势。

四、技术分析的应用与注意事项技术分析可以应用于股票、期货、外汇等金融市场。

在使用技术分析时，需要注意市场信息的全面性、指标的适用性、K线的可靠性以及预测的局限性等问题。

此外，技术分析只是一种辅助分析方法，投资者应该结合其他分析方法进行决策。

总之，技术分析是一种重要的期货市场分析方法，它可以帮助投资者更好地理解市场走势并做出更明智的投资决策。

投资者在使用技术分析时需要注意其局限性，并结合其他分析方法进行决策。

第六讲期货市场行情分析汇报人：2023-12-16•期货市场概述•期货市场行情分析方法•期货市场行情影响因素目录•期货市场行情趋势判断•期货市场行情风险控制•期货市场行情策略制定与执行01期货市场概述期货市场是进行期货合约交易的场所，由期货交易所、期货结算所、期货经纪公司和期货交易者等组成。

定义标准化、公开化、集中化、杠杆化、保证金制度等。

特点期货市场的定义与特点期货市场起源于农产品市场，随着商品经济的发展逐渐发展壮大。

起源发展现状现代期货市场在20世纪70年代得到迅速发展，交易品种不断增多，市场规模不断扩大。

目前全球期货市场已经形成了较为完善的体系，成为金融市场的重要组成部分。

030201期货市场的发展历程价格发现、套期保值、规避风险、投资理财等。

促进商品流通、优化资源配置、提高市场效率、增加投资者信心等。

期货市场的功能与作用作用功能02期货市场行情分析方法基本分析法是通过分析影响期货价格的基本因素，如供求关系、政策因素、宏观经济状况等，来预测期货价格走势的方法。

定义包括宏观经济分析、行业分析、公司分析等，通过对这些基本因素的分析，判断期货价格的趋势和转折点。

主要内容能够把握市场的基本面，对长期趋势有较好的判断。

优点对短期市场波动预测能力较弱，且分析结果受主观因素影响较大。

缺点定义技术分析法是通过分析历史价格数据、图表形态、交易量等，来预测期货价格走势的方法。

主要内容包括K线图、趋势线、支撑压力位、交易量等分析方法，通过对这些技术指标的分析，判断期货价格的短期走势。

优点能够较为准确地预测短期市场走势，对交易决策有较好的指导作用。

缺点对长期趋势的判断能力较弱，且技术分析结果受市场情绪影响较大。

缺点对模型的依赖较强，且量化分析结果受数据质量影响较大。

定义量化分析法是通过运用数学模型、统计方法等，对期货市场数据进行处理和分析，来预测期货价格走势的方法。

主要内容包括时间序列分析、回归分析、机器学习等分析方法，通过对这些量化方法的应用，提高预测的准确性和稳定性。

期货价格分析和预测简介期货市场是金融市场的重要组成部分，是实现价格发现和风险管理的工具。

对于参与期货交易的投资者来说，准确分析和预测期货价格变动趋势至关重要。

本文将介绍期货价格分析的基本方法和一些常用的预测模型。

期货价格分析方法1.技术分析技术分析是一种基于历史市场数据的分析方法，通过研究价格图表、交易量等指标，预测价格未来的走势。

常用的技术分析工具包括趋势线、移动平均线、相对强弱指标（RSI）等。

技术分析侧重于寻找价格的模式和趋势，以便做出买入或卖出的决策。

2.基本分析基本分析是一种基于经济和市场因素的分析方法，通过研究供需关系、政治事件、宏观经济指标等，预测价格未来的走势。

基本分析主要关注市场中的各种因素，例如农产品的天气条件、国际贸易政策等。

通过分析这些因素对期货价格的影响，可以得出价格的预测。

3.统计分析统计分析是一种通过数学和统计方法分析市场数据的方法。

例如，利用时间序列分析方法，可以对期货价格的走势进行统计模型建模，以便预测未来的价格。

常见的统计分析方法包括移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARIMA）等。

这些方法依赖于历史数据的模式和规律，从中推断未来的价格走势。

期货价格预测模型1.线性回归模型线性回归模型是一种建立因变量与一个或多个自变量之间线性关系的模型。

在期货价格预测中，可以采用线性回归模型，将历史价格作为自变量，预测未来价格的变化。

线性回归模型的优点是简单易懂，但它假设了价格与自变量之间存在线性关系，有时可能无法适应复杂的市场情况。

2.时间序列模型时间序列模型是一种根据时间顺序对数据进行建模和分析的模型。

在期货价格预测中，可以利用时间序列模型来寻找价格的周期性和趋势性，并进行预测。

常见的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等。

时间序列模型可以通过历史数据的模式和规律来预测未来的价格变动。

3.机器学习模型机器学习模型是一种通过算法和统计方法对数据进行建模和分析的模型。

期货价格分析和预测期货价格分析和预测是投资者在期货市场中进行交易前必须进行的重要工作。

通过对期货价格的分析和预测，投资者能够制定出更好的交易策略，降低风险，提高收益。

首先，期货价格分析是通过对市场供求关系、宏观经济状况、行业动态、政策法规等因素进行分析，来判断期货价格的趋势和波动。

供求关系是影响期货价格最重要的因素之一，当市场供应过剩时，价格往往会走低；当市场需求旺盛时，价格则会上涨。

此外，宏观经济状况也是影响期货价格的重要因素，如国家经济增长速度、通货膨胀水平等，都会对期货价格产生影响。

行业动态和政策法规的变化也会影响到期货价格的波动。

其次，通过对期货价格进行预测，投资者可以更准确地判断未来的价格走势，从而制定出更好的交易策略。

预测期货价格的方法有很多种，常见的有基本面分析、技术分析和量价关系分析等。

基本面分析是通过研究市场供求关系、宏观经济状况、行业动态等因素，来预测期货价格的走势。

技术分析是通过研究价格和交易量的历史数据，来揭示价格走势中的规律和趋势。

量价关系分析则是通过研究价格和交易量之间的关系，来判断价格的涨跌幅度和方向。

最后，需要强调的是，期货价格的分析和预测并不是完全准确的，市场的波动性和不确定性使得预测结果存在一定的风险。

因此，投资者在进行期货交易时需要综合考虑各种因素，制定出科学合理的交易策略，并充分控制风险。

总之，期货价格的分析和预测是投资者在期货市场中进行交易的重要工作。

通过对市场供求关系、宏观经济状况、行业动态、政策法规等因素的分析，以及对期货价格进行预测，投资者能够更准确地判断未来的价格走势，制定出更好的交易策略，提高交易的成功率和收益水平。

但需要注意的是，预测结果并非百分之百准确，投资者应该全面考虑各种因素，合理控制风险。

期货价格分析和预测是投资者在期货市场中进行交易前必须进行的重要工作。

通过对期货价格的分析和预测，投资者可以更好地了解市场行情，制定出更科学的投资策略，降低交易风险，提高收益水平。

期货交易中的价格和预期分析随着金融市场的发展和全球经济的日益紧密联系，期货交易作为一种重要的金融工具，在投资者中越来越受欢迎。

然而，在进行期货交易时，了解价格和预期分析是至关重要的。

本文将探讨期货交易中价格的形成和对预期的分析，并提供一些有关如何进行有效交易的建议。

一、期货交易中的价格在期货交易中，价格的形成受到多种因素的影响。

以下是一些主要因素：1.供求关系供求关系是决定商品或金融资产期货价格的主要因素之一。

如果市场上的供应量大于需求量，期货价格可能会下跌。

相反，如果需求大于供应，期货价格可能会上涨。

2.基本面因素基本面因素指的是影响特定商品或金融资产价格的基本经济因素，如季节性变化、政策变化、天气因素等。

投资者应密切关注这些因素，并根据其对价格的影响进行预测。

3.市场情绪市场情绪可以影响期货价格的波动。

投资者的情绪和情感反应，加上市场上的新闻和事件，都会对价格产生影响。

例如，市场对某一特定商品的乐观情绪可能导致价格上涨，而悲观情绪可能导致价格下跌。

二、对价格的预期分析对价格的准确预期分析是进行期货交易的关键。

以下是一些常用的价格预期分析方法：1.技术分析技术分析是一种基于历史价格和交易量数据的方法，通过图表和指标来预测未来价格走势。

投资者可以使用各种技术工具来分析价格图表，以判断价格趋势的发展方向。

2.基本分析基本分析是一种通过研究经济基本面因素来预测价格的方法。

投资者可以分析供求关系、季节因素、政策变化等因素，以确定价格的未来走势。

3.市场情绪分析市场情绪分析是通过观察市场参与者的情绪和情感反应来预测价格的方法。

投资者可以密切关注市场上的新闻、事件和广告等信息，以了解市场情绪，并根据情绪的变化来调整交易策略。

三、有效期货交易的建议在期货交易中，以下是一些建议，可帮助投资者进行有效的交易：1.深入学习和了解市场在进行期货交易之前，投资者应该深入学习和了解相关市场的基本知识和交易规则。

同时，投资者应该持续学习和更新自己的知识，以应对市场上的变化。

2012年期货市场基础知识第六章期货价格分析重要考点（3）第三节期货价格的技术分析一、基本分析与技术分析比较1．技术分析及其特点技术分析(TeChniCa1Ana1ysis)基于市场交易行为本身，通过分析技术数据来对期货价格走势作出预测。

表现形式主要是各种图形和指标，其实质内容主要是价格和数量。

技术分析以三项基本假设为前提：(1)包容假设。

技术分析笃信“市场行为反映一切”。

(2)惯性假设。

技术分析笃信“价格趋势呈惯性运动”。

(3)重复假设。

技术分析笃信“历史将会重演”。

2．基本分析与技术分析的关系(1)基本分析注重对影响因素的分析和变量之间的因果联系，其优势在于预测期货价格的变动趋势。

而技术分析更关注价格本身的波动，其优势在于预测期货价格的短期变化和入市时机的选择。

(2)基本分析是基于市场供求变动而作出判断，需要充分掌握影响供求变动的诸多因素，“时滞”是难以避免的，因此更多地被用于对期货价格变动趋势的分析和预测。

(3)技术分析是基于过往和当下的市场价格来判断未来的价格走势，凭借各种图形和指标就可以及时地作出分析和预测，具有短期特征，更多地被用于对买入和卖出时机的判断。

(4)“低买高卖”是市场交易中亘古不变的法则。

通过基本分析判断市场运行的涨跌大势，从而决定交易部位，作出是买入还是卖出的判断；通过技术分析拿捏入市时机，从而取得较为有利的交易价格，做到“逢低吸纳，逢高抛出”。

二、图形分析1．价格趋势分析(1)趋势，即价格运动方向，包括上升趋势、下降趋势和横行趋势。

①上升趋势由一系列较高的高点和较高的低点构成，高点和低点逐步向上移动。

上升趋势线将一系列低点相连接。

②下降趋势由一系列较低的低点和较低的高点构成，高点和低点逐步向下移动。

下降趋势线将一系列高点相连接。

③横行趋势，即价格的高峰和谷底呈水平状横向发展，通常被称为盘整或“无趋势”。

(2)轨道，即连接价格高点和低点的两条线，形成几乎平行的通道。

①在上升趋势线之上的两个低点间的短期高点间，画一条与上升趋势线平行的虚线，就形成了上升轨道。

期货市场价格预测与风险控制方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 研究内容与方法 (3)1.2.1 研究内容 (3)1.2.2 研究方法 (3)1.3 预测与风险控制框架 (3)第二章期货市场价格波动特征分析 (3)2.1 期货市场价格波动的基本特征 (3)2.2 不同期货品种的价格波动比较 (4)2.3 市场波动的影响因素分析 (4)第三章期货市场价格预测方法 (5)3.1 经典统计模型 (5)3.1.1 时间序列分析 (5)3.1.2 因子分析 (5)3.1.3 回归分析 (5)3.2 机器学习模型 (5)3.2.1 神经网络模型 (5)3.2.2 支持向量机模型 (5)3.2.3 随机森林模型 (5)3.3 混合预测模型 (6)3.3.1 机器学习与经典统计模型结合 (6)3.3.2 多模型集成预测 (6)3.3.3 模型融合与优化 (6)第四章风险控制策略 (6)4.1 风险识别与度量 (6)4.2 风险防范策略 (7)4.3 风险应对策略 (7)第五章市场情绪与期货价格预测 (7)5.1 市场情绪指标构建 (7)5.2 市场情绪与价格波动关系分析 (8)5.3 基于市场情绪的价格预测模型 (8)第六章宏观经济因素与期货价格预测 (9)6.1 宏观经济指标选取 (9)6.2 宏观经济因素与价格波动关系分析 (9)6.3 基于宏观经济因素的价格预测模型 (10)第七章期货市场风险监控与预警 (10)7.1 风险监控指标体系构建 (10)7.2 风险预警模型与方法 (11)7.3 风险监控与预警系统的应用 (11)第八章基于大数据的期货价格预测与风险控制 (12)8.1 大数据技术在期货市场中的应用 (12)8.1.1 大数据的概述 (12)8.1.2 期货市场中的大数据来源 (12)8.1.3 大数据技术在期货市场中的应用 (12)8.2 基于大数据的价格预测模型 (12)8.2.1 时间序列模型 (12)8.2.2 机器学习模型 (12)8.2.3 深度学习模型 (12)8.3 基于大数据的风险控制策略 (13)8.3.1 风险识别 (13)8.3.2 风险度量 (13)8.3.3 风险控制策略 (13)第九章期货市场价格预测与风险控制实证研究 (13)9.1 数据来源与处理 (13)9.1.1 数据来源 (13)9.1.2 数据处理 (13)9.2 预测与风险控制模型实证分析 (13)9.2.1 预测模型构建 (14)9.2.2 风险控制模型构建 (14)9.3 实证结果分析与讨论 (14)9.3.1 预测模型实证结果分析 (14)9.3.2 风险控制模型实证结果分析 (14)9.3.3 结果讨论 (14)第十章结论与展望 (15)10.1 研究结论 (15)10.2 研究局限与展望 (15)第一章绪论1.1 研究背景与意义我国经济的快速发展，期货市场作为金融市场的重要组成部分，对于资源配置、风险分散以及价格发觉等方面发挥着关键作用。