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最准确猪价预测(预测的逻辑)

  道是底层逻辑
  法是普遍规律
  一隐一显,互为论证。
  只要是那些重复发生,并且具有固定频率的,就能够建立一个预测模型,在已知与未知之间架起一座桥梁,找到通往未来的路。
  猪周期就是这样,找到底层逻辑,找到普遍规律,找到认识猪周期正确的思维方式,把各种已知掰开揉碎、排列组合的科学应用,就能帮助我们更好的理解猪周期,更好的看清未来,寻求解法、确定打法。
  一 猪周期是猪价预测的基础
  有人说,猪周期已经不存在了,猪周期是不以人的意志为转移的存在,只是他不会以我们预期中的姿态出现。无往不在周期里,寒来暑往是周期,日月盈昃是周期,潮起潮落是周期,否极泰来是周期。
  猪周期的规律性波动,是价格影响相关因素的相互作用、整合对冲后的结果。
  二 猪周期层层嵌套
  猪周期是一个相互影响、循环作用、层层嵌套的因果链条,先发为因、后发为果。
  比如;产能决定产量,产量决定价格,价格引导产能,周而复始循环往复。
  三 猪周期的本质就是波动
  无论是40~48个月的完整猪周期,还是年度内的猪价起伏,都呈现出规律性的波动。比如年度猪价在大多年份,是一个趋势向上的W型波动。
  猪周期的波动本身也呈现出谷底停留时间较长,暴涨冲高后快速回落,顶部停留时间较短的特征。底部停留时间较长是因为定价权惯性,顶部停留时间较短是因为顶部都会受到情绪化的推动,到达不应该到达的高度后,缺乏支撑快速回调。
  四 猪周期存在于整体之中
  猪周期不是独立存在的,受大的经济周期,特别是国内经济周期影响。国内经济周期通常以十年为一个波动(朱格拉周期),我国经济周期的前五年(1~5)触底反弹,后五年(6~10)盛极而衰,导致前五年猪周期是弱周期,上涨力度不足,猪价高峰偏弱,上涨幅度有限。后五年猪周期是强周期,高峰期上涨力度强劲,强势上涨涨幅较大。
  突发事件对猪价的影响也不容忽视。比如说今年七月各项经济指标全面下滑,八月份遭遇自去年三月新冠疫情清零后最大规模的反弹,消费受限,导致整个八月份猪价反弹乏力,持续下滑。
  五 准确研判周期启动点(拐点)是猪价预测的支点
  周期的启动点就是整体能繁母猪(产能)由递增转为递减,或者由递减转为递增的时间节点。
  周期的启动点有市场因素、政策因素、疫病因素等等,但具体是什么因素造成的并不重要,只要是全国范围内大规模"一拥而上"或者"一拥而下"的增减母猪,就可以判定为猪周期的启动点。一拥而上造成产能提高,一拥而下导致产能减少。
  六 猪周期就是猪的生产周期
  把启动点锚定为预测基点,带入猪的生产周期,就能够得到新周期的猪价走势。
  猪周期去产能启动点一年内的生猪出栏数量递增
  猪周期去产能启动点一年内的能繁母猪数量递减
  无论产能减少还是增加一旦启动,在下一个拐点形成之前,会保持递减或者递增的走势。
  七 传染性疾病大范围、大规模的集中爆发,是猪周期启动的重要推手。
  绝大多数猪周期的启动,与传染性疾病的爆发具有因果关系。
  03年的人类非典疫情
  06年的猪高热病疫情
  10年的人类H1N1流感(猪流感)疫情
  14年的猪口蹄疫疫情
  18年的猪非洲猪瘟疫情
  2020年的新冠肺炎疫情
  以及持续造成仔猪死亡率大幅增加的冬季产房腹泻。
  人类疫情的影响,在于抑制猪肉消费,造成猪价大幅下跌养猪业亏损,行业主动去产能。猪疫情的影响,在于疫病造成生猪大范围、大规模的集中死亡,造成的被动去产能。
  八 常态化的疫情,不能对猪周期造成影响
  与疫情的集中大规模爆发,导致生猪存栏快速减少不同,常态化疫情成为养猪业常态,每天都在发生的事件,无法造成波动,也就无法影响猪价走势。
  九 科学使用数据
  随着大数据的广泛应用,行业信息越来越准确及时,数据的统计分析在猪价预测中的作用越来越突出。有人说行业信息我是不相信的,但是我要给你说的是,不能不相信数据,也不能只相信数据,数据本身的精准你可以不相信,但是数据所表达的趋势你一定要相信。
  猪价预测还要了解各种数据对应生猪出栏的释放期。比如说后备母猪增加,对应15个月以后的生猪出栏增加,公猪精液的销售量增加;对应12个月以后的生猪出栏增加;仔猪补铁剂销量的减少,对应7个月以后生猪出栏减少;乳清粉、氧化锌等乳猪料原料用量的减少,对应6个月以后的生猪出栏量减少;肥猪饲料的增加,对应3、4个月以后的生猪出栏量增加;能繁母猪的减少,对应12个月以后的生猪出栏量减少。
  这里我把配怀+生长期由10个月,调整为12个月。
  第一因为生猪出栏体重是逐年增加的,对应的出栏时间也在增加。
  第二因为我国生猪品种是多样性的,外三可以6~7个月出栏,内三则需要8~10个月出栏,加上接近4个月的怀孕期,所以整体把猪的生产周期调整为12个月。
  十 预测的悖论
  人是观念的动物,相信自己的判断,并且为看法下注。一个预测越准,就会有越多的人为此布局下注,当一致性看法超过一定的数量,所形成的一致性操作,就会使结果偏离预期,甚至与预测背离。
  这一条是本文最重要的提示。前面的九条认知,不过是把碎片化的信息,串联成一个整体,为看法打上各种补丁,让预测稳定的接近结果,属于一阶思维,是真实世界的可能性,也就是意料。第十条则是一致性看法造成了结果的偏离,属于二阶思维,也就是意外。它提醒我们,哪怕十拿九稳,八九不离十,也会有意外。未来没有什么确定会发生,因此我们一定不能对预期孤注一掷。
  这是因为整个行业对猪周期的认知更加深入,二阶思维覆盖了一阶思维,一致性预期的一致性反周期操作,把结果推到了偏离预期的轨道。
  以上观点能想到的寻找猪周期答案的已知线索,未知依然藏在黑暗之中,期待与您一起探索,共勉。

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