均线分析应用于农产品市场价格波动变化的研究

林 中，戴明华，李 亮，高国赋

（湖南省农业信息与工程研究所，湖南 长沙 410125）



均线分析应用于农产品市场价格波动变化的研究

林 中，戴明华，李 亮，高国赋

（湖南省农业信息与工程研究所，湖南 长沙 410125）

摘 要：阐释了均线的定义和均线分析的作用及特点，论证了均线分析应用于农产品市场价格波动变化的可行性，通过均线图表+均线说明的方式进行了实例验证；针对当前研究中面临的技术局限性问题，从均线类型、市场类型及市场品种的组合应用，周期参数的设置，辅助指标和工具的筛选优化，加权移动平均线的应用及均线的叠加应用5个方面提出了相应的创新思路和方法。

关键词：均线分析；农产品市场；价格；波动；应用；创新

均线分析是现今应用较为普遍的分析方法之一，以图表为主要手段进行市场行为研究，主要用来预测未来市场价格的变化趋势、供求关系的变化规律等。通过技术分析可以测算出买卖双方相对强弱程度、预测价格变动趋势，以便提前采取措施，有效控制风险。

1　均线的定义及特点

均线即移动平均线，是将某一段时间的收盘价之和除以该周期，通过将某一段时间研究的指数或价格的平均值标示在坐标图上所连成的曲线。根据时间周期分为短、中、长期均线。

短期移动平均线起伏较大，震荡行情时该线走势极不规则；中期移动平均线波动幅度较短期移动平均线平滑，且较长期移动平均线敏感度高；长期移动平均线波动幅度较小，但敏感度不高，不能反映较细微的波动。

2　均线分析的特点及基本作用

2.1追踪和研判趋势

移动平均线能够显示股价走势高低，具有趋势预测的性质。均线的参数不同，则显示不同周期的趋势运行情况，其运行方向可以清晰地指出相应周期的趋势运行状态。

2.2助涨、助跌性

短期平均线向上移动速度较快，中长期平均线向上移动速度较慢，短期价格均线在中长期均线的上方时，中长期均线可以看作是短期均线的支撑线，短期价格回跌至中长期平均线附近，自然会产生支撑力量，这是平均线的助涨性；反之为助跌性。

2.3稳定性

周期越长的移动平均线，越能表现稳定的特性，即移动平均线不会轻易向上或向下，必须市场趋势真正明朗后，才会确定延伸的方向。

2.4滞后性

均线有稳定的一面，也有滞后的一面。越短期的移动平均线（即参数较小），敏感性越强、稳定性越差；越长期的移动平均线滞后性越明显，稳定性越强。

由此可见，均线是反映价格运行趋势的重要指标，其运行趋势一旦形成，将在一段时间内继续保持，趋势运行所形成的高点或低点又分别具有阻挡或支撑作用。因此，均线指标所在点位往往是重要的支撑或阻力位。这就为研判市场变化趋势，并作出相应反映提供了有利时机，这也是均线系统的价值体现之一[1]。

3　均线分析应用于农产品价格波动的可行性

目前，均线分析普遍应用于股票、期货市场这类价量流动型市场。而均线+K线+辅助指标+多种判市理论的组合已经成为市场分析和决策的利器。农产品市场同样属于价量流动型市场，农产品市场与股票、期货市场都具有共同的市场规律，即：（1）价格变化反映供求关系，供求关系决定价格变化；（2）市场大、参与者多，市场行为包容消化一切影响价格的任何因素，技术分析和市场行为学与人类心理学存在紧密的关系；（3）价格通常都是沿已经形成的趋势继续演变，价格形态都可以通过特定的图表表示。因此，应用均线分析技术监测和分析农产品价格波动变化在理论上具有可行性，在技术上具有可操作性。

4　均线分析在农产品市场价格波动研究中的应用现状

目前，将均线分析运用于农产品价格波动监测，具有代表性的有浙江工商大学统计与数学学院和中国•寿光农产品物流园共同研发的中国寿光蔬菜指数、中国农科院农业信息研究所（简称中信所）的中国农产品市场监测预警系统、深圳市中农数据有限公司（简称中农数据）和前海农交所联合编制发布的农产品批发价格指数。这3种分析各有侧重，各具特点。

中国寿光蔬菜指数是选择有代表性的蔬菜，采集其成交价格、成交量、成交金额等数据编制的反映寿光蔬菜交易价格变化趋势的指数，在图表中即一条简单直观的日均线；由于没有设置任何指标和参数，从技术分析的角度看，单靠一条简单的价格或指数连线对市场走势分析和评测的指导意义不大。中国农产品市场监测预警系统尽管在价格的图表表现形式上也是采取了简单的价格连线，但由于开发了系统分析预测模型，因此该系统显现出强大的分析和预测功能，均线只是起到一种辅助分析作用。农产品批发价格指数从市场分析的实战角度出发，将均线的周期设置、形态体现和分析功能进行了有效结合[2-4]。

5　均线分析在农产品市场价格波动研究中的应用实证

研究截取农产品批发价格指数中的蔬菜批发价格指数进行实证分析。如图1所示，图中线条即价格指数日均线，通过基期设定、标的蔬菜价格的指数转换后，将相邻的指数点位连接成线，不同周期的均线设定方式相似。日均线是目前在农产品市场价格波动分析中应用最为广泛的图形表达方式，它能直观地体现和描述市场价格的波动状况，如果用于市场分析和预测评判，其参考作用有限。

图1　前海•中国蔬菜批发价格指数日线图

在日均线的基础上加入五日均线后，这对短期（日均线）+短中期（五日线）的均线组合开始初步体现均线分析的作用。从图2中可以明显看到1月下旬～2月中旬的上扬行情以及2月中旬～3月底的下跌行情；其中，日均线和五日线相互作用，即五日线对日均线的压制和支撑，日均线对五日线的缠绕盘整和穿越（上穿/下穿）；同时，两线之间的联动非常紧密，有助于对市场中短期波动变化的分析和研判，体现了均线的助涨和助跌作用。

图2　前海•中国蔬菜批发价格指数两线组合图

由图3可知，将三十日均线也加入后，在前期的缓慢盘跌过程中，日均线和五日线在三十日线处得到支撑，三条均线逐渐粘合，日均线和五日线相继上穿三十日线，市场选择向上的方向，指数从启动点113点到该波上扬行情140点开始高位盘整，形成顶部区域，日均线拐头下穿五日线，数日后五日线也开始掉头向下，形成一波下跌行情。

短期（日均线）+短中期（五日线）+中长期（三十日线）的均线组合基本体现了均线分析技术的作用和特点，能够较全面地表述市场波动状况，分析市场异动，研判市场走向和周期长短。信息员在熟练掌握均线分析技术后，再结合其自身的市场跟踪经验，可以较轻松地承担市场分析师的角色[5]。

图3　前海•中国蔬菜批发价格指数三线组合图

6　均线分析在农产品市场价格波动研究中的技术局限性

农产品市场在价量体现方面与股票、期货市场尽管具有很多共性，但其也存在差异：不同于股票、期货市场，农产品市场没有统一的开市和闭市时间，价格的采集和报送由市场信息员来完成，一般只统计进场量，反映的只是本市场的价格和成交量，从而导致目前只有最高价、最低价、平均价和进场量这4个数据来反映本市场价格波动变化，而不能以当前通行规范的最高价、最低价、开盘价、收盘价和成交量这5大基本数据（也称全息信息要素）来反映市场价格波动状况。

这种差异性带来的主要问题是由于农产品现货市场采用的是非通行规范的价量采集方式，所采集得到的价格和成交量数据，无法与在股票期货市场中广泛运用的技术理论和分析方法进行有效结合，从而难以运用均线+K线的基本组合来体现价量波动，导致一些常规的技术分析方法和理论如波浪理论、形态分析、通道技术等无法充分运用，还有一些通行常用的技术分析指标需要进一步的筛选优化后，才能进行配套组合分析。

7　均线分析的进一步创新研究

7.1均线类型、市场类型及市场品种的组合应用

均线分析适用的市场类型和市场品种极为广泛，可以根据市场应用的需求和科研项目的设计进行多种或多重创新均线组合，例如品种指数+不同品系+代表性品种的均线组合、同一品种（系）在不同市场类型的均线组合、不同市场品种的交叉组合等多种多重组合。

7.2周期参数的设置

均线的周期设置一般分为短、中、长3种，在具体的周期设置方面有多种方式，可以按照5、10、20、30、60、120、240日的常规设置周期，也可按斐波那契数列中的3、13、21、34、55、89、144、233进行神奇数字周期设置，比如中农数据就是以五日、十日和三十日作为其短期、中期和长期均线的周期参数设置。具体设置时，要根据市场走势轨迹设置不同的周期来对比分析均线对当期价格产生的不同变化，以最为贴近市场波动状况的周期参数为设置原则。

7.3辅助指标和工具的筛选优化

由于目前农产品市场采集报送的只有最高价、最低价、平均价和进场量这4个市场数据，因此只能在这些数据的基础上筛选和优化股票、期货市场上通行通用的辅助指标，在众多的辅助指标中可以从计算方法和计算公式所采用的数据类型着手，找到适用于农产品市场数据类型的辅助指标，再进行优化筛选。

价格的涨跌幅度和持续周期可以通过已开发的测算工具如百分比线、黄金分割线、波浪尺来筛选优化；根据价格运行的轨迹可以通过划线工具来划分上升/下降通道以及支撑线和压力线等来筛选优化。

7.4加权移动平均线的应用

计算平均值时增加权重系数构成加权平均，权重的增长体现了对应数据的重要性以及对均线的影响程度。之所以加权，是因为在移动平均线的过程中，更注重于对未来价格波动影响最大的收盘价，所以赋予其较大的权值。同时，加权处理后价格曲线将更加平滑，从而可更好地识别趋势。加权方式有以下4种。

7.4.1指定日期加权移动平均线 计算公式为：MA （N）=（C1+C2+……+Ci×2+Cn）/（n+1）。由于在具体价格分析中用于计算平均数的价格数据对于平均值的影响不一定相同，因此加权平均相比算术平均更加灵活，易于设置价格指数对于平均值的影响权重；指定日期加权的依据是日期数据在所有数据中对于未来的影响是最大的，因此加大了该日数据权重。农产品价格中，若价格因素在周期内受某一区间影响最大，可以增加周期内该区间段的价格权重。以长江流域为例，蔬菜生产有较明显的季节性。1月份气温接近0℃，一部分耐寒蔬菜虽可露地越冬生长，但植株生长缓慢，产量显著降低，而形成1～2月的冬淡；7～8月的月平均气温在28℃左右，不仅喜温蔬菜不适宜生长，就是耐热的瓜、豆类也往往生长不良，又形成8～9月的夏淡，其他各月适宜于蔬菜生长，而形成旺季，进入旺季后后的近期蔬菜价格对平均价更有参考意义。

7.4.2线性加权移动平均线 计算公式为MA= （C1×1+C2×2+……+Cn×n）/（1+2+…+n）。线性加权体现的是周期内数据权重的线性增加，农产品价格的趋势受季节、供应量等影响，最近的价格较前面的价格对趋势的影响更大，线性加权的权重呈线性增加，可以用线性加权来表示一组数据中各数据对平均值的影响随时间的递增。

7.4.3梯型加权移动平均线 计算方法（以5日为例）：[（第1日收盘价+第2日收盘价）×1+（第2日收盘价+第3日收盘价）×2+（第3日收盘价+第4日收盘价）×3+（第4日收盘价+第5日收盘价）×4]/ （2×1+2×2+2×3+2×4）即为第五日的阶梯加权移动平均线。梯形加权结合价格指数，相当于先两两计算算术平均，再在此基础上计算线性加权。先算术平均的数值相比之前趋势更加平滑，平均后的数值整体的权重线性增加。

7.4.4平方系数加权移动平均线 平方系数加权是一个周期内价格分别与平方系数的乘积之和除以该周期总权重。特点是平方系数增长很快，表示相应的各价格指数权重增加很快，农产品价格在季节交替之时，随着新的农产品上市，价格每日变化很大，所以该产品大量上市时，后面数据影响大于前面，采用这种加权平均更符合市场行情。

上述4种加权方式如果加以综合运用，可以在价格影响因素与价格变化趋势的速度之间，进一步研究找出它们之间的对应关系，如线性、幂函数等，通过已有数据可以研究各种价格影响因素与价格变化规律的关系，如气温影响农产品产量，可以找出该影响对价格的影响呈线性还是幂函数等，通过加权平均完善平均线的方法，可以综合考虑影响价格的各种因素，评估影响因素对价格的作用，将影响因素转化成计算平均值的权重系数，从而得到更加合理的均线，在价格预测中可以在此基础上结合均线理论进行更深入的分析研究。

7.5均线的叠加应用

由于农产品市场同样具有其内在的周期性规律和运行轨迹，通过将当前均线走势与历史走势进行叠加对比，可以提前发现市场异动而加以监测；在波动开始加剧时可以通过形态的对比预判测算振幅的大小、持续周期的长短，同时可以通过对市场后续的实际走势来验证当时的判断，从而进一步提高市场分析的准确性[6]。

8　结语

开展均线分析的创新研究，将进一步丰富农产品市场价格监测分析预警的方法和技术手段。笔者研究认为，通过对均线类型、市场类型及市场品种的组合应用，确定均线周期参数，筛选优化辅助指标及工具，辅之以特定状况下的加权移动均线，配合均线叠加功能，进行基于均线分析技术的系统开发，将有助于提高农业信息工作者对农产品市场运行轨迹的预判和综判能力，加强对行情波动的整体分析技术水平。这对提高农业信息工作质量，撰写更为专业性的市场评论，起到积极的促进作用。

参考文献：

[1] 邱立波.均线技术分析[M].北京：中国宇航出版社，2013.

[2] 贾亚童.股指期货引入对现货市场影响的研究[D].济南：山东大学，2010.

[3] 杨晨辉，刘新梅，魏振祥.我国农产品期货与现货市场之间的信息传递效应[J].系统工程，2011，（4）：10-15.

[4] 崔利国.基于混沌神经网络模型的我国蔬菜价格短期预测研究[D].北京：中国农业科学院，2013.

[5] 唐江桥.畜产品价格定量预测方法评析[J].重庆工商大学学报（社会科学版），2011，（1）：48-53.

[6] 林 中，周 超，戴明华.K线组合分析技术在蔬菜价格波动分析技术预警中的应用实现[J].湖南农业科学，2014，（21）：66-69.

（责任编辑：成 平）

Application of Moving Average Analysis to Fluctuation of Market Price of Agricultural Products

LIN Zhong，DAI Minghua，LI Liang，GAO Guo-fu
（Hunan Agricultural Information and Engineering Research Institute, Changsha 410125, PRC）

Abstract：This study explains the definition of the moving average and the function and characteristics of the moving average analysis, demonstrates the feasibility of applying the moving average analysis to the fluctuation of market price of agricultural products, and illustrates the method by its moving average chart and introduction with a given example.Against the technical limitations in the current research, the study puts forward corresponding innovative ideas and methods on 5 aspects such as the moving average type and market type and combination of market variety, cycle parameter setting, screening and optimizing of auxiliary index and tool, the application of weighted moving averages and compound application of moving average.

Key words：moving average analysis; agricultural product market; price; fluctuation; application; innovation

通讯作者：李 亮

作者简介：林 中（1968-），男，湖南长沙市人，助理研究员，主要从事农产品市场信息分析研究。

基金项目：农业部农业信息服务技术重点实验室项目资助（2014-AIST-02）；长沙市科技局民生科技支撑资金专项（k1501015-21）

收稿日期：2015-10-08

DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2015.12.035

中图分类号：F832.51

文献标识码：A

文章编号：1006-060X（2015）12-0120-04