【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，更具体涉及一种基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法。
技术介绍
1、传统大宗商品价格预测分为两大分类，基本面策略和技术面策略。基本面策略为分析该品种的基本面供需情况，分析当前价格是处于底部区域还是顶部区域，并主观判断价格变化方向，等待价格回归。该策略缺陷是过于依赖主观判断，当主观判断出现偏差时，将会出现严重错误。技术面策略则根据价格交易盘面的各种技术指标如移动平均线、macd、kdj、rsi、cci等组合，判断价格变化方向。该策略缺陷是价格表现的技术指标可能被资金所操控，而在短期内无法反应真实的供需基本面情况，从而导致误判价格变化方向。
技术实现思路
1、本专利技术需要解决的技术问题是提供一种基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，以解决
技术介绍
中的问题，以大数据分析的开工指数分析行业产能利用率变化拐点作为预测未来价格上涨、下跌依据。
2、为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案如下。
3、基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，包括以下步骤：
4、a.根据追踪行业产能利用率变化趋势来确定开工指数的拐点；
5、b.以宏观大数据产业指数的拐点的变化方向作为价格变化的方向，当产能利用率向下拐点出现时，预测价格将下行，当产能利用率向上拐点出现时，预测价格将上行。
6、进一步优化技术方案，所述拐点是通过分析行业产能利用率上升或者下降趋势中，为开工同比数据与当前上升或下降趋势相反的单
7、进一步优化技术方案，所述步骤b中，根据拐点对价格下行的预测方法是以市场需求变化的方向为基准，当市场需求下降时，反馈到行业产能利用率会产生剧烈变化，反映到开工指数上就是出现当前趋势反向数据第一次出现超出95％置信区间数据点，即数据拐点也会随之下降，需求减少，价格降低。
8、进一步优化技术方案，所述步骤b中，根据拐点对价格上行的预测方法是以市场需求变化的方向为基准，当市场需求上升时，反馈到行业产能利用率会产生剧烈变化，反映到开工指数上就是出现当前趋势反向数据第一次出现超出95％置信区间数据点，即数据拐点也会随之上升，需求增加，价格上升。
9、由于采用了以上技术方案，本专利技术所取得技术进步如下。
10、本专利技术提供的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，相比基于基本面分析的价格预测策略更多以主观判断行业供需关系、价格高估低估不同，并且存在滞后性，该策略完全基于大数据对行业产能利用率变化的的实时量化分析，通过对行业指数进行实时追踪，以行业指数拐点代表的行业产能利用率方向性变化作为价格预测依据，客观实时并可量化，背后反映的是整个市场的供需关系变化趋势。
11、相比技术面分析的价格预测策略更多以价格的各种技术指标来进行交易，脱离基本面判断，技术面指标可能因为更大的资金的操控而失真。而基于大数据对行业产能利用率变化的量化分析，以行业基本面变化为基础，本质上和宏观趋势一致，不会被短期价格的技术指标变化所左右。
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1.基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：所述拐点是通过分析行业产能利用率上升或者下降趋势中，为开工同比数据与当前上升或下降趋势相反的单日开工同比变化为反趋势数据点，确定单日反趋势开工同比变化落在95％置信区间之外，并具有长尾效应的数据点，则定义为产能利用率的拐点；或者是确定连续三日开工同比数据变化总和为反趋势落且落在95％置信区间之外的数值，并具有长尾效应的数据区间，也定义为产能利用率的拐点。
3.根据权利要求1所述的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：所述步骤B中，根据拐点对价格下行的预测方法是以市场需求变化的方向为基准，当市场需求下降时，反馈到行业产能利用率会产生剧烈变化，反映到开工指数上就是出现当前趋势反向数据第一次出现超出95％置信区间数据点，即数据拐点也会随之下降，需求减少，价格降低。
4.根据权利要求1所述的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：所述步骤B中，根据拐点对价格
...【技术特征摘要】
1.基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测方法，其特征在于：所述拐点是通过分析行业产能利用率上升或者下降趋势中，为开工同比数据与当前上升或下降趋势相反的单日开工同比变化为反趋势数据点，确定单日反趋势开工同比变化落在95％置信区间之外，并具有长尾效应的数据点，则定义为产能利用率的拐点；或者是确定连续三日开工同比数据变化总和为反趋势落且落在95％置信区间之外的数值，并具有长尾效应的数据区间，也定义为产能利用率的拐点。
3.根据权利要求1所述的基于宏观大数据产业指数的大宗商品价格预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏醒，黄玺，魏立恭，胡先超，
申请(专利权)人：鸿霆科技海南有限公司，
类型：发明
国别省市：
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