大豆期货价格影响因素及投资策略分析

大豆期货价格影响因素及投资策略分析大豆期货价格影响因素及投资策略分析响因素也有重要的意义。本文重要针对国外大豆期望那个本文的研究内容可以给一些相关人士有效的在我国整个期货交易市场中占较大比例。大豆期货从年中国期货市场试点开交易多年的历史中，是非常成功的农产品期货品种之一。作为期货市场的较强种之一，对大豆期货市场的研究对研究整个农产品期货交易市场有很大的指导管理条例的颁布实施，进口大豆暂时无法参与期货交割，为此，大商所对大豆合约进行把合约拆分为以食用品质非转基因大豆为标的物的黄大豆1号期货合约和以榨油相每月15日(15日不开盘则选取最近的交易日)大连交易所豆一期货价格的收盘价如下123456789数据来源：和讯网(二)2016年度国外大豆期货价格变动芝加哥期货交易所是世界上大豆期货的主要交易场所之一，并且有近百年的大豆合约交其主要参与者是，生产大豆的农场主，大豆压榨企业，大豆种植者，大豆仓储机构，拥有各种大豆投资组合基金的投资银行，持有大豆商业套期保值合约的基金公司，证券自不仅仅限于美国国内的交易者。123456789962.6数据来源：和讯网(三)2016年度我国CPI指数的变动购买的消费价格水平变动情况的宏观经济指标。它是度量一组代表性消费商品及服务项民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。2016CPI指数(上月=100)如下表所示：999.699.899.399.999.9数据来源：国家统计局响因素分析(一)国际期货影响在大豆期货上市之后，芝加哥商品交易所和大连商品交易所陆续推出了大豆衍生品 (豆柏和豆油)的期货品种。通过在期货市场中的套利，大豆生产商、加工商和贸易商可以锁定自身利润，降低由于市场价格波动而带来的损失，有效地缩小了市场风险。套利机会形成的同时也使大豆与豆粕、豆油的价格关系在长期趋于一致。因此综合来看，(二)需求影响中国大豆需求主要分为食用需求和非食用需求，其中非食用需求主要用于压榨及其续上升，而食用及其他工业需求比重持续下降。大豆的食用需求对大豆期货价格影响的豆等级的影响，(一)国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析可信性不足。综合来看，国内大豆期货价格和国外大豆期货价格联系紧密，模型可以用但是在实际生活中，因为大豆产地并不平均，而且不同国家有着不同的大豆进出口贸易政策，所以导致有时候在期货市场上国内和国外会出现相反的情况。但是如果我们在分析中充分考虑市场外的因素(比如政策、运输费用等)，那么国外大豆期货的价格走势(二)国内大豆期货价格和CPI指数回归分析并不显着，可以拒绝假设。，两者拟合度很高也可以说明这一点。但I示：(一)走势分析均”的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。在-2中，黑色为5日均线，跌破30日均线的趋势，一旦突破，就将形成多空头排列。接下来几天的下跌周期还会(二)价格区间分析百分比线是利用百分比率的原理进行的分析，可使股价前一次的涨跌过程更加直可以看到豆一期货目前处于25%线和50%线之间，根据在这一区间的价格显示，我们应分析通过技术手段分析，我们可以看出豆一期货在未来的一段时间内价格是下跌的，或破这一区间，则说明豆一期货的行情发生巨大改变。根据手中持仓情况的不同，需要进如果一开始是买入开仓，则需要卖出平仓，同时还要卖出开仓以减少损失；如果一看盘的时候，也不要忽略消息面的影响。七、结论I响并不显着，可能是因为传导性的原因，有机会需要对影响大豆需要更有效的[1]阎石，邹尔康.我国大豆期货套期保值比率及策略的有效性检验[J].宏观经济研究.2012(05)[2]王孝松，谢申祥.国际农产品价格如何影响了中国农产品价格[J].经济研究.2012(03)[3]高昂，范雯娟，陈皓.我国大豆期货价格变动因素的多元回归分析[J].中国物价.2008(06)[4]李天忠，丁涛.我国农产品期货价格对现货价格先行性的实证研究[J].金融理论与实践.2006(10)[5]韩莎.大商所大豆期货价格形成机制研究[D].四川农业大学2009(一)国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析1b.因变量:VAR00001VAR模型.标标准估差a.预测变量:(常量),VAR00002。b.因变量:VAR00001Anovaba.预测变量:(常量),VAR00002。b.因变量:VAR00001数模型B误差2291.441.465123VAR0001.366.448a.因变量:VAR000011回残差总计R方版FtR方Sig.Sig.R模型189-170.65948测值差a.因变量:VAR00001(二)国内大豆期货价格和CPI指数回归分析-1.168N模输入的移去的型变量变量方法11VAR000.输入b.因变量:VAR00001标准估模型1RR方R方-.115差a.预测变量:(常量),VAR00002。b.因变量:VAR00001Anovab1回归残差总计189FSig..072.795aa.预测变量:(常量),VAR00002。b.因变量:VAR00001非标准化系数系数VARB-