期货基本分析常见的几种谬误

2018-05-09 - 基本分析

市场中经常与一年同期情况进行比较,通常根据时间点进行分析。但该方法过于简单,不提倡采用。如下列市场评论:“12月猪与生猪报告显示猪肉供应货源充足,农场可上市的活猪将增加10%,计划猪屠宰量增加10%,预计市场价格会下降......”。虽然该分析在某种情况下可能正确,但简单的分析推测容易出现误差。

期货基本分析常见的几种谬误

目光敏锐的读者可能会观察到其中的谬误,仅是供货量增加不一定意味着价格会下降,因为市场可能已消化了上述消息。此外,同期比较法可能还存在一些潜在的问题,第一,因为12月报表显示活猪数量增加10%,这并不意味着供货量随之增加,也许去年活猪的供应数量很低;第二,活猪屠宰与市场猪合约之间的关系可能变化很大,也许去年活猪屠宰量比例可能很高,在这种情况下,市场增加10%活猪屠宰量可能增加不多。

期货基本分析常见的几种谬误

虽然一年同期比较法在某些情况下有助于解释市场运行状况,但不能认为是基本分析的基础方法。

4.根据基本资料判断交易时机

如果是根据问题出现频率排序的话,可能该项要比第一条更重要,基本分析是一种方法,在一定条件下评估一段时期的合理价位,是用来预测某年、某季和某月的价格走向。然而,企图将供求统计数据用于瞬间价格买卖的依据是不可取的,但有些交易者就是根据基本资料选择入场时机。

期货基本分析常见的几种谬误

根据报纸文章、新闻报道和小道消息进行交易便会陷入这个误区中,据此进行交易的投机者常以失败告终。而例外的是那些利用这些消息进行反向思维的交易者,例如有人在牛市信号出台后市场任然没有上涨,便转而做空。

期货基本分析常见的几种谬误

基本分析者也要防止在没有确定价格低估或高估时,便凭直觉认为该部位是正确的交易部位而匆忙入市。市场不会认同分析者个人确定的价格,即使该分析是正确的,最好的入市时间可能在三个星期或三个月之后。简言之,预测入市时间,在采用基本面分析时需要一些技术分析技巧。

期货基本分析常见的几种谬误

5.疏于观察

假设有一天你浏览到报纸的财经版面,注意到一则消息,题为:“政府估算最近发生在中西部的暴风雪将导致10,000头牛被冻死”,这种大量减产的消息难道不是最好的买入机会吗?等一下,你需要仔细算一下有多大的损失,如果在你面前的草坪上有10,000头牛,牛的数量很多,但是,当你认真想一想牛的总头数为一亿头时,损失的数量就不足以对市场造成大的影响。

该例子说明供货情况,而国内消费和出口情况的例子可能大同小异。对每一种情况都应问同一个问题:在消息报道中(即,数量减少和出口销量)相对于总体而言,其重要程度如何?

6.忽略考虑合适的时间

当看到“粮食价格上涨意味着肉价将上涨”的消息时,要认真辨别真假,也就是说继续读下去前要仔细想一想。实际上,这个问题是中性的,因为根据时间来看,多数人回答是真的,因粮食上涨使饲料批发商成本增加,这必将导致鲜肉减产,肉价上涨(生产成本可能是主要的误解),上述结论从长远而言(2年或2年以上)是对的。

但短中期来说(时间确实是期货交易者关心的问题)该影响则可能是相反的。如果谷物的价格上涨对牛的饲养影响很大,将造成产量减少,应尽快以较低的价格出售,促使价格下降。较高的谷物价格有可能使牛达不到市场重量。但这种影响比较小,增加饲养成本意味着供货流量的改变(因为草料牛重量慢),而不会改变长期的总供货量。

在经济世界中,因-果关系不一定同时并存,有些情况,一个事件会立即诱发价格反应,而另一种情况(如上述例子)几年后可能才会有影响。

7.认为价格不可能低于生产成本

无数事实证明,这一观点是错误的,但仍有人不相信,这里再重复一遍,生产成本不是价格支撑因素,特别是那些无法储存的商品。

一旦生产出商品,市场并不关注生产成本,价格是根据供求关系来决定。如果商品价格降到生产成本价,商品供应仍过剩的话,价格可能继续下降,直到供需均衡。

生产者为什么在成本价以下卖出商品呢?事实是他们没有更多的选择,农产品(000061,股吧)市场竞争相当激烈,有成千上万的卖家,况且,任何个人都无法将生产成本转嫁到市场,相反,生产者必须接受市场决定的价格。总之,能低价售出比卖不出要好。

当然,无利可图可能导致产量减少,这种情况至少要一年后才能有所反映。有时候,价格降到生产成本以下,可能需几年的时间。从这种意义上讲,第七种谬误是第六种的结果—忽略了相关的时间。

一些价格下跌至成本价以下的例子,包括二十世纪七十年代的活牛市场,1976-1979年的白糖市场等。1975-1978年和1981-1986年期间铜市场,1986-1987年玉米和小麦市场,以及二十世纪九十年代初期的白银市场等。

8.不正确的推理

该类谬误最好通过一些实例来解释。首先,不能用饲养牛数量推算潜在牛屠宰量,理由是:饲养牛中不包括草料喂养的牛。如果草料喂养的牛占总屠宰比例不变,上述推理就没什么问题。实际上,该比例在预测期间经常发生变化,因此,仅用饲养牛数预测牛的屠宰量,结果可能不准确。例如,在饲料价格偏高的情况下,草料牛的数量可能增加,甚至可能出现饲养数量减少,但牛的总头数增加的情况。

9.价格比较

当前的价格不能与历史价格进行比较,不同时期的价格要考虑通货膨胀因素。例如,我们可以从过去的统计数据发现,当前的基本面与1965和1972年的情况类似,这并不意味当前的价格与1965和1972年的价格相同。就实际价格来说,由于通货膨胀的影响,现在的名义价格会比过去的高。

应注意的是,从1980年开始,许多商品需求呈现逐步下降的趋势,由于需求数量很难量化,因此通胀调整后的价格可能偏高。总之,预测商品价格要考虑需求变化和通胀因素,否则预测的价格可能不准确。

10.忽略市场预期

一般情况下,市场都侧重于未来(下一季或来年)的预期,特别是在供应面由松转紧,或由紧转松的过渡期。例如1990年小麦行情,在1989-1990年间,冬麦收成率较低,结转库存是15年来的最低水平。因此,这意味着下一年小麦供给将短缺。

基本面似乎偏多,但小麦价格却从1990年开始下降,这种情况不能用基本面数据解释,只能说明预测不准确。市场的1990或1991年冬麦收成符合预期,事实证明冬麦产量较前期增加16%。这是在种植面积少量增加的情况下,年产量却增加了39%,因此结转库存也恢复了正常水平。

上述基本面数据到1990年后期才公布来,但市场在1990年初就做了这方面的预期,因此,为1990年上半年小麦行情提供了有价值的参考数据。

11.忽略季节性变化

一般情况下,商品都会出现季节性变化形态。如果忽略了行情的季节性影响,容易对基本面资料产生误解。例如,活猪屠宰量的预测。通常猪的屠宰量4季度要比3季度增加5%,这可能使产量减少,而不是增加的原因,听起来有点矛盾但实际上是活猪产量有很明显的季节性形态。

因猪的繁殖在春季达到高峰期,冬季最低。小猪需要6个月左右才能达到交易需要的重量,猪的屠宰量在秋天最多,夏天最低,所以在估算猪的屠宰量是一定要考虑季节因素。

再比如棉花的销售。棉花的销售量也具有很高的季节性变化,比如,夏季期间,棉花的销量就会降低大约30%,而到秋季后棉花的销量会增加20%。这样的变化比较大的,如果了解棉花的季节性销售特点,就不会准确预估棉花的销售量数据。

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