绵花期货走势图（棉花期货行情最新行情）

单一模型和融合模型区别

长期以来，期货市场的稳定运行一直是交易所关注的重点，对于期货品种的功能发挥起到重要作用。合约交易持仓量是期货市场运行的重要指标，也是利用期货管理风险的基础指标。为增强对市场趋势的了解，提高运行预判能力，本文基于合约历史运行规律及风控措施参数，开展数据分析，提取历史数据及风控参数作为输入特征，建立基于多个机器学习算法的融合模型，利用网格搜索方式设置更优参数，进行期货合约未来五日交易量、持仓量的预测。实验结果显示，本文构建的算法模型预测交易量平均准确率接近70%、持仓量平均准确率达到83%。同时，本文以案例分析的形式证实了融合模型和网格搜索技术对于预测准确率的提升存在显著效果。

一、项目背景

       期货交易是现货市场的晴雨表，为商品远期定价提供基准，具有护航实体经济稳健运行的重要意义。期货交易价格由不同参与主体共同报价撮合而成。套期保值者利用市场锁定利润管理价格波动风险，投机者尝试判断行情获取利润。当市场交易过热时，期货价格会失真并偏离现货价格，可能给投资者和套保企业带来损失；反之，当缺乏流动性时，期货价格无法准确反映市场参与者的“共识”。因此，稳定的市场参与度是期货交易合理定价的重要基础。预判市场热度对于调节市场情绪，合理利用风控措施稳定行情至关重要。本文将核心问题定义为预测市场热度，即预测品种的交易持仓情况。通常来说，期货市场交易持仓趋势受到多方面因素的影响，如期货标的价格变化，突发舆情事件，政策影响等。多因素影响下，简单的规则算法难以有效预测交易持仓情况。基于此，本文尝试从多个维度提取有效特征，并利用三个独立的机器学习模型捕捉数据之间的不同关系。最后，利用网格搜索 *** 将三个模型的结果进行加权融合输出最终的预测结果。本文组织架构如下：第二章针对历史运行数据开展分析，研究了风控参数、结算价等与交易持仓量的关系；第三章就特征提取及三个单一模型的构建进行了详细介绍；第四章描述了模型融合及权重网格搜索技术；第五章设计实验验证模型有效性并设计 *** 解释模型结果；第六章为模型可解释性研究；第七章为总结与展望。

二、历史运行分析

       机器学习相关问题中，数据分析是整个数据建模的基础，决定了特征提取质量与模型最终效果。数据分析对于深入了解目标问题起到重要作用，并指导模型的迭代构建。本文数据分析涵盖了众多维度，下面挑选四个方面对交易所历史数据简要分析。

（一）主力合约的生命周期（双峰现象）

       回溯历史数据，所有合约在挂牌摘牌整个周期中，都会经历交易持仓量逐渐放大随后下降的过程。其中，有较大比例的主力合约（接近40%）在挂牌摘牌的整个周期会呈现“双峰”现象。“双峰”现象即合约在成为主力之后，交易量与持仓量会经历两个峰值，其中交易量尤为明显。我们以图1、2分别展示玻璃期货1705与棉花期货1801两个合约的交易持仓走势。从图中可以看出，虽然玻璃、棉花分属于非农与农两个类别，但是交易量上都呈现出较为典型的双峰形态。该现象产生原因可能一是当合约成为主力合约之后，交易资金会快速流入，导致交易持仓量快速放大；二是前主力合约进入交割摘牌阶段，主力合约因此达到第二个高峰。双峰现象的周期性规律对于我们掌握品种运行规律及预测交易持仓起到指导性作用。

图1.玻璃1705合约交易持仓走势图

图2.棉花1801合约交易持仓走势图

（二） 品种交易持仓量与价格关系

       为探索交易、持仓量的影响因素，本文着重分析价格波动与交易持仓量之间的关系。交易市场上存在一种“共识”，即认为价格的波动会引起交易持仓量的放大。因此，本文尝试计算价格波动与交易持仓量变化之间的皮尔森相关系数1 ，研究从长期运行维度来看价格波动是否会实质上引起交易量与持仓量的放大。我们定义如下三个指标：

其中T表示当前日期，N表示时间差，PT表示T日结算价格，VT表示T日交易量，HT表示T日持仓量；相应的，PT-N、VT-N、HT-N分别表示T-N日的对应数值；Pdelta表示以T日与T-N日之间价格波动比例的绝对值，Vdelta表示对应的交易量波动比例实际值，Hdelta表示持仓量波动比例实际值。我们分别计算当N设置为[1-5]日时，Pdelta与Vdelta、Hdelta之间的皮尔森系数。实验中，我们选取了2016-2018年郑商所已上市的所有品种，并对品种下的全部挂牌合约进行汇总。具体情况见下表。

表1.价格波动与交易持仓变化相关系数表

        表1中PD1-HD1表示当N值取1时，Pdelta与Hdelta之间的关联系数；PD1-VD1表示当N值取1时，Pdelta与Vdelta之间的关联系数，以此类推。从表中易知，在不同N的取值下，所有品种的相关系数均为正。因此，交易持仓量的变化与价格波动的绝对值之间确实存在着正向关系。但是，学术界一般认为，当相关系数|r|0.8时，两变量间存在高度相关性；当0.6|r|0.8时，可以认为两变量具备较强相关性；当0.4|r|0.6时，两变量具备中等相关性；当0.2|r|0.4时，可认为两变量相关性较弱。从表中可发现，除少数蓝 *** 域（大于0.4），大多数品种交易持仓量的变化与价格波动幅度的关系均较弱，且间隔日期N的长短对于结论也无较明显影响。整体来看，价格波动对于交易量、持仓量趋势均有一定正向影响。在提取特征时，需要将价格波动相关数据引入模型，但需要设计模型结构捕捉非线性关系提高数据价值。

（三） 品种交易持仓与风控措施参数的长期关系

       除价格波动外，本文同时研究风控参数对于交易持仓量的长期影响。风控参数的设置拟在调节市场热度，平抑行情变化。考虑到保证金、手续费等参数与交易持仓量的变化量纲不同，在分析相关参数与交易持仓量变化波动相关性时，本文决定采用变异系数（Coefficient of Variation）来衡量不同风控参数下交易、持仓量的运行情况。具体计算方式如下。

 变异系数越大，交易持仓相比其平均值波动幅度越大。本文以2016-2018年各品种的相关数据为基础，分别计算不同品种运行的变异系数，并利用皮尔森系数计算风控参数与变异系数之间的关系。本文以保证金与平今仓手续费为代表进行重点分析。具体结果见表2、3。考虑到相关系数的计算要求相关风控参数经历过多次调整，因此表2、3仅保留了所选区间内符合条件的品种进行分析。

表2.保证金与品种长期波动的变异系数

表3.平今仓手续费与品种长期波动的变异系数

        从表2、3可发现，整体来看，保证金及平今仓手续费数值大小与交易持仓波动变异系数的关系为负相关。当保证金或平今仓手续费增大，对应品种的交易持仓量波动比率相对更小，具体数值因品种差异而有较大的变化。观察表格，发现存在部分品种的相关系数为正的情况，可能是因为调整点聚集在单边行情或 *** 动行情下。基于上述分析，我们决定将风控措施参数引入特征序列，作为预测的基础。

（四） 品种交易持仓行情与风控措施参数的短期关系

       除长期维度外，本文以2016-2018年相关数据为基础，尝试探索风控参数的短期变化对市场运行的影响。经数据分析，从全市场角度来看，保证金及手续费变化对于交易持仓量的短期影响较为随机，没有显著规律。基于此，本文决定根据交易特征将客户分为四个群体，如长线客户、短线客户、大客户及小客户2 。整体来看，保证金对于持仓量影响较明显，而平今仓手续费对于交易量影响更显著。具体见图3、4。图3中四个小图分别代表四个客户群体下保证金调整幅度与持仓量之间的关系。x轴表示保证金调整前后数值变化的大小，y轴表示保证金调整前后五日内持仓量均值的变化幅度。图中每一个点均代表历史上一次真实调整。图4中，x轴代表平今仓手续费调整幅度，y轴表示调整前后五日内交易量均值变化幅度。观察图3可知，当保证金上调时，大客户及长线客户持仓量呈现降低趋势；当保证金下调时，小客户及短线客户的持仓量呈现上涨趋势。观察图4可知，平今仓手续费上调对于短线客户交易量减少的影响较为明显，也符合普遍认知；相应的，下调手续费对于短线及小客户交易量促进有一定作用。

       短期来看，风控措施参数对于不同客户群体的交易持仓有一定影响。因此，本文将风控参数措施的变化值也引入特征向量。

图3.不同客户群体下保证金调整幅度与调整点前后五日持仓量均值变化关系

图4.不同客户群体下平今仓手续费调整幅度与调整点前后五日交易量均值变化关系

三、特征工程与模型构建

       基于上述分析，交易持仓量受到多重因素的影响，不同因素影响程度不一而同。本文尝试利用多模型融合方式捕捉数据之间的不同关系，挖掘深层价值，并对未来交易持仓量进行预测。具体问题定义为：针对任一合约，第T日收盘后，根据当日现行风控措施参数及历史运行数据，预估未来5个交易日的交易量与持仓量。

       数值预测相关问题中，特征选择是模型构建的重要基础，决定了模型效果。本文经过数据分析及实验迭代，最终决定选择包含结算参数、行情特征、客户特征及合约特征等四大类共317维特征。其中，结算参数包含如历史价格波动、合约间价差等多维度特征；行情特征包含了历史交易持仓相关数据特征；客户特征包含不同属性客户的特征数据及不同客户群体的交易特征；合约特征重点提取了合约运行特征及合约阶段，约束预测结果。

表4.数据特征表

        上述317维特征中，7维为合约约束性特征，310维为历史交易相关的时序特征。完成特征提取后，本文开始构建三个机器学习模型。具体细节如下。

（一）整合移动平均自回归（ARIMA）

     在统计与经济相关领域，ARIMA（Autoregressive integrated moving average）模型是一种常用的时间序列预测算法，该模型通常应用于平稳时间序列，或通过差分平稳过程消除均值方程的非平稳性的序列。其中，自回归（AR）是统计上处理时间序列的一种 *** ，衡量序列自身在不同时刻随机变量的相关性，利用变量以往时刻的取值来预测当期时刻的取值，并假设它们为线性关系。该 *** 被广泛的应用于金融序列相关的建模问题中。移动平均模型（MA）是另一种对单一变量进行时间序列建模的 *** 。因本文的问题较为契合ARIMA的常用场景，因此决定利用它捕捉交易持仓量序列的时序关系。

（二）基于支持向量机的回归模型（SVR）

     ARIMA模型是基于捕捉时序相关性直接预测未来交易量持仓量，同时我们希望利用更多的信息量以求获得更好的预测效果。我们决定利用支持向量机来预测未来交易量持仓量的涨跌幅度作为补充。支持向量机（Support Vector Machine）是一种广泛应用于分类与回归问题中的机器学习模型。该 *** 的核心是将低纬度不可分特征使用“核函数”有效的进行非线性处理，映射到高维特征空间。通过寻找高维空间中的超平面对数据进行分类或回归。

（三）序列到序列模型（Seq2Seq）

     Seq2Seq模型，全称为Sequence to Sequence,是由谷歌大脑团队和Yoshua Bengio团队提出的一种广泛运用在翻译、文本自动摘要及一些回归预测问题上的深度神经 *** 。在提出之初，Seq2Seq主要被用来解决自然语言处理相关的问题。但因其强大的时序关系挖掘能力，近年来也被逐渐应用于数值型序列的预测问题中。如图所示，本文所用 *** 通过编码器（Encoder）与解码器（Decoder）两个过程将过往十日的行情特征作为输入序列，将其映射为未来五日的交易量或持仓量序列。编码器利用非线性函数将输入序列组合为隐藏层的隐藏向量，该向量具备表达输入序列信息及潜在关系的能力。解码器将传递来的隐藏向量进行解码，并结合输入的T~T+4日的市场行情特征，逐日预测未来T+1~T+5日的交易持仓情况。

图5.Seq2Seq模型流程图

四、多算法融合模型构建

       期货市场行情瞬息万变，客户群体的交易持仓行为受到众多因素的影响，因此单一模型容易对历史数据产生过拟合现象，并且面对来

02-05棉花价格波动

你指的是国际棉花价格还是国内棉花价格

2002/03年情况

棉花进出口情况：据海关统计，2002国棉花进出口总计17.66万吨，同比增长196.2%，其中一般贸易进口4.23万吨，加工贸易进口13.27万吨，分别占进口总量的24%和75%，从美国进口的棉花为9.05万吨，同比增长 167.69％，占总量51.24％，其次是西非棉和中亚棉的进口。我国的山东省进口量更大，为9.96万吨，其次为广东2.57万吨，2002年我国出口棉花近14.95万吨，同比增长180％，棉花主要出口到东南亚国家，其中出口到台湾地区、东盟及韩国的棉花分别为4.94万吨、4.27万吨、3.12万吨；从新疆出口的棉花为13.96万吨，占93.38％，棉花的进出口数，指棉纺用未梳原棉。综上可见，棉花进出的贸易逆差为2.71万吨（见下图）。

国内棉花价格走势，2002年年初国内棉花市场行情总体处于恢复阶段；其中在7月中旬至8月中旬上升幅度更大、速度最快，并与8月中旬达到全年更高峰。而进入新年度以后(2002年9月—一2003年8月)，新棉价格仅在上市初期出现短暂的下降，之后有逐步上行，因此在新棉大量上市之际，新棉购销行情持续上涨，并在产区出现了人为的资源紧张局面。至2002年底，国内棉花价格仍呈攀涨之势，相比2002年初，l-3级棉价分别上涨了27.8％、37.8%及 42.3％。在进入 2003年后已经显露继续上涨之势。

2002年国内棉花价格的行情走势成因分析如下：

（1）国内棉花产量下降，需求量上升，当年度棉花供需缺口较大，国内棉花供求形势发生较为明显的变化，这是2002年国内棉花价格上涨的最根本的原因。

（2）由于棉花产量减少、需求上升，2002/03年度新棉收购价上涨幅度过大，上涨时间过早，造成新棉收购成本大幅上涨。

(3)棉花销售企业惜售心理较重，人为造成新棉上市高峰时资源相对紧张，致使新棉销售价格坚挺。

（4）由于国内更大产棉区新疆（约占全国产量的31.25％）的棉花产量基本变化不大，加之新疆因运输紧张，棉花运出量有限，加剧了内地棉价的上涨程度。

（5）国际棉价的影响。2002年5月上旬以前，国际棉价表现为小幅走低，在进入新年度以后，国际棉价持续攀涨，其上涨势头较为明显。2002年底国际棉价Cotlook A指数上涨至56.5美分/磅，折合国内港口价11966元/吨，高于同期国内同等级棉价近1000元/吨，拉动了国内棉价的上涨。

综合以上因素，由于供求形势的改变，本年度国内棉价相比去年上涨应是情理之中，但从整个年度来讲，其涨价时间过早；相对下游纺织品的涨价幅度，其涨价幅度过大，并给下游纺织品的出口带来不利影响。由于棉纱涨价，下游坯布因难以消化而利润下降，在2002年7、8月份时国内纺织企业丢失外单现象较多。一些小型织布厂因原料涨价、产品滞销、库存上升而不得不减产或停产。

2、国际棉花市场

从上图可以看出，1-5月份 Cotlook A指数与纽约棉花期货虽波动幅度不同，但总体趋势均向下，并均在5月上旬达到更低，至此持续向上。

2002年国际棉花价格的行情走势成因分析如下：

(1)据当时预测，2001年度国际棉花总资源供大于求，因此在2002年10月份触底反弹后的国际棉价一时还难以走出低谷，而美棉在国际市场上报价过低，加上工厂需求疲软，从而导致2002年上半年国际棉价仍只能低谷盘整，并于5月上旬达到本年更低。

(2)在进入5月份后，美国等用棉大国的用棉量呈增加趋势，而主产国因不堪棉价过低，在2002年度棉花播种面积均有所减少；且各主产国在棉花播种、生长期气候条件不利，全球棉花产量明显下降，致使国际棉商对其后市看好，进而导致棉价反弹走高。

(3) 进入新年度后，全球棉花产量明显下降，同期全球消费量却增长，库存大幅减少，全球棉花供求形势好转，且当年度资源缺口较大，导致国际棉价持续上升(见下表)。

目前国际棉价复苏固然有美国经济复苏等实际利好因素，但主要原因是本年度全球供求形势的变化所致。另外，2002年中国因产量下降、棉价大幅上升而增加进口，也在一定程度上促进了国际棉价的回升。

2003年/04年情况

2003/2004年度的棉花市场，棉价大起大落，进入2004/2005年度的棉花市场，棉价持续平稳。2004年6月1日中国棉花期货上市交易，尽管目前还不成熟，但仍然给各参与棉花市场的方方面面一个希望的前景。

2003/2004年中国、国际棉价走势图来分析棉花市场的基本情况。2003年国庆日前，中国与国际棉价基本相同，在棉花大幅减产和中国需求旺盛的背景下，进入10月，中国棉价一路攀升，中国329级标准棉花的价格达17500元/吨以上，且有价无市，尤其是高等级棉叫缺，低等级棉中国与国际COTLOOK A指数的棉花价差达1700元/吨以上，高等级棉的价差更高达2000元/吨，局面持续直至年初一季度，严重影响了棉纺织企业的正常生产，在棉纺织企业乃至中国棉纺织行业协会的积极呼吁下，国家宏观调控部门在3月增发了100万吨棉花进口配额，随著进口棉花的大量到港，棉花价格开始下跌，中国外棉差价缩小，棉花价格出现理性回归。

但5月份以后，一些棉花流通企业由於判断中国棉花市场的失误，认为到5、6月份之后棉花仍会出现明显缺口，价格还会上涨，因而选择继续不出手高位价格的棉花，由此失去了避免巨额亏损的良机；与此同时，一些棉纺织企业也同样判断失误，高价购进了许多棉花，加大了成本，不但挤掉了原本很少的利润，甚至造成了亏损。正是由於中国外棉花价格较大的差距，以及国际棉花价格的不断下跌，这一不正常的状态，给中国棉纺织品的出口带来不利影响，许多定单流失；6月，棉纺织企业签订进口的棉大量到港，在进口棉的极大冲击下，中国棉花的采购量急剧下降，导致中国棉花价格逐渐下跌，接著又给产业链的各环节带来严重影响。

与此同时的6月，国家对部分行业实施银根收紧的调控政策，一方面棉纺企业缺少流动资金，另一方面棉花流通企业加快销售棉花，棉花从买方市场变成了卖方市场，价格开始快速、大幅度下降，到6月底，棉价降到2003年10月之前的状态，随后棉花的价格小幅波动并一直处於稳中下降的趋势。

天气帮忙，7、8月份多数棉区棉花长势喜人，棉花将获大丰收已成定局。考虑到全世界棉花产量增加、国家宏观调控等因素，棉纺织企业预测棉价还会走低，因此整个夏季一直尽量减少棉花库存以避免价格下跌带来的损失。进入新的棉花年度，棉价正如预期大幅度平稳下降，此后到年底棉价基本在11000-12000元/吨之间，尽管期间的棉价也有一些波动，但在国家的宏观调控下，在涉棉企业的理性判断下，棉花市场总体比较平稳。

2004年的棉价从更高点的17500多元/吨，下降到11000元/吨左右，每吨价差超过6000元/吨，棉价震荡的幅度，对产业链造成的伤害，是历史上从来没有过的；此外2004年中国棉价平均高於国际棉价1300元/吨以上，而2003年仅高300元/吨左右。造成这种局面的原因既有天灾等不可控制因素，也有政策调控不及时、人为抄作等因素，教训是极为深刻的。

04/05年情况

2005年回顾

2005年，棉花向上运行的态势明确，1~5月，加入WTO后，中国纺织品产业的巨大竞争优势充分显露出来，激增的出口量不仅带来对棉花需求的增加，同时也为年中出现的中美、中欧纺织品贸易争端埋下了隐患。

在经过八轮的艰苦谈判，中美之间的纺织品贸易争端终于达成双方可以接受方案。同时，国内棉花生产的减少，国内供需矛盾进一步突出，触发市场将对后市的观点从消极的观望调整到积极的准备，现货价格的上行与期价的上涨配合，棉花期价在年后段再走出淋漓升市。以下我们结合图表进行分析。(图一)

从我们对图一的解释看，年内始终有一条主线在影响甚至是主导着期价的运行：这就是纺织品的对外贸易！

之一阶段：1~5月 从年初的纺织品出口量井喷，短短5个月内，对欧盟，对美国的出口量就已经达到甚至超出2004年全年的规模，市场一派繁荣景象；

第二阶段：5~9月 到4月28日欧盟委员会正式决定对从中国进口的九类纺织品发起“特殊保障”调查，以决定是否对这些纺织品采取“特保”措施和在5月13日：美国商务部宣布，美国纺织品协议执行委员会作出了对来自中国的棉制针织衬衫、棉制裤子、棉及化纤制内衣采取纺织品特别限制措施的决定开始，欧盟和美国不断对中国纺织品做出“特保”限制措施。中国纺织品贸易跌入低谷，市场需求也紧急刹车。棉花价格开始。

第三阶段10~12月 尽管中欧之间在纺织品贸易上的纷争在6月11日得到快速的解决，欧盟终止对部分中国纺织品的特保调查，并就未来进口基数和年增长率达成一致。但中国纺织品的更大出口国美国的态度却非常强硬，双方在经过8轮的马拉松谈判方才终于在11月8日达成一致。与此相对应的是随着谈判格局和分歧要点的逐步澄清，以及谈判的逐步进展，棉花价格也开始从下降的通道中挣脱出来，再次进入上升趋势运行。并维持高位运行。

当前，接近年底，对期价的新影响因素相当有限，期价主要跟随美国棉花期货价格波动和并受到仓单数量影响。

表1 2005年中国纺织品贸易争端大事记

时 间

事 件

1月1日

中国商务部决定从 1月1日起开始提高148项纺织产品的出口关税。

4月4日

美纺织品协议执行委员会 (CITA)宣布对我国三种纺织品(棉制裤子、棉制针织衬衫和棉制及化纤内衣)自主启动特别限制措施调查

4月28日

欧盟委员会正式决定对从中国进口的九类纺织品发起 “特殊保障”调查，

5月13日

美国商务部宣布，美国纺织品协议执行委员会作出了对来自中国的棉制针织衬衫、棉制裤子、棉及化纤制内衣采取纺织品特别限制措施的决定。

5月18日

美国商务部宣布，美国纺织品协议执行委员会作出了对来自中国的化纤制针织衬衫、化纤制裤子、棉及化纤制梭织男衬衫和精梳棉纱采取纺织品特别限制措施的决定。

5月20日

中国宣布再大幅上调 74种纺织品的出口关税。

5月23日

欧盟纺织品委员会同意对由中国进口的 T恤和麻纱启动“紧急特保”程序，要求与中国方面就这两类纺织品的进口问题进行正式磋商。同日美国纺织品协议执行委员会宣布，再次对4类中国纺织品实行进口配额限制。

6月10日

中欧纺织品问题磋商，双方达成一致。

6月17日

中美就纺织品问题举行了之一轮正式磋商。

7月8日

中美双方技术级官员举行了第二轮磋商。但未签署任何实质性协议。

8月1日

美国纺织品协议执行委员会又受理了美有关纺织行业组织对中国输美裙子、睡衣、泳衣、女式梭织衬衫、袜子 5种纺织品的设限申请。

8月16日

中美双方在美国旧金山举行了第三轮关于纺织品问题的磋商，但结果让人失望。

8月30日

中美第四轮纺织品谈判持续两天半，没有取得实质性进展。

9月1日

美国纺织品协议执行委员会宣布对中国出口美国的胸衣和其他合成纤维织物两种纺织品做出设限决定，同时再次推迟决定是否对针织布等 4种纺织品设限。

9月16日

中美在美国举行第五轮磋商。此轮磋商取得积极进展，但双方仍存在一些分歧。双方同意尽快举行下一轮磋商。

9月30日

美纺织品协议执行委员会宣布，再次推迟对针织布等 4种中国输美纺织品做出是否设限的决定至11月30日。

10月5日

美纺织品协议执行委员会宣布同意考虑业界提出的对中国输美棉制衬衫等 9种正在受限纺织品的“重复设限”申请和其他4种纺织品的新设限申请。中方坚决反对。

10月13日

中美第六轮纺织品磋商在北京结束，双方没有达成任何协议

10月30日

中美第七轮纺织品磋商结束，双方观点趋向一致。

11月8日

经过 8轮磋商，中美纺织品贸易终于达成一致方案。

资料来源：新华社

从表1可见，中美两国围绕纺织品贸易所反复出现的交锋是重中之重。由于纺织品产业在两国之间的产业地位完全不同，且美方的相对优势地位，我们认为，纺织品贸易争端仍将是两国间不能避免的话题。

在2005年，国内棉花现货价格总体维持向上运行格局。截止12月2日，代表328B级棉花现货价格水平的中棉328B指数(CC INDEX328B)14168，较年初上涨2900元/吨。中棉527B指数12658，上涨2320元/吨。而中棉229B指数14656，上涨2767元/吨。价格上行的态势明确。我们结合图表进行分析。

图四 中国棉花现货价格

中国棉花现货价格

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数据来源：成都倍特

从中国棉花各品级价格指数的运行看，年内价格运行态势分为三个阶段。

阶段一：1月~5月上涨期。由于加入WTO，纺织品出口量急剧增加，对棉花的需求增加，棉花价格从偏低位置连续上涨。中棉328B从11300上涨到13500，中棉527B从10400上涨到11700。

阶段二：5月~9月高位震荡期。由于中欧、中美纺织品贸易争端相继发生，纺织企业对后市的看法转淡，相应减少对棉花的采购。棉价转入高位震荡阶段。同时。由于总体出口规模依旧庞大，现货价格运行态势依旧稳定，没有跟随期价出现剧烈波动。中棉328B波动区间13600~13200，中棉527B波动区间11400~12000。

需要特别注意的是：从中棉527B 的实际波动看，由于前期与328B级棉花的价格差异放大到2000元/吨的高位，导致纺织品企业追求替代价值。该阶段对低等级棉花的需求加大，实际促使527B指数仍是维持小幅上扬态势。

阶段三：9月~11月价格再次上涨。由于中国棉花主产区在秋季遭遇强降水，使产量受到严重损失，加上中美纺织品贸易争端的基本解决，使棉花在来年的供需格局基本清晰，供不足需的矛盾也相应突出。新棉收购价的率先启动，拉动现货价格再次上涨。中棉328B从13300上涨到14300，中棉527B从11900上涨到12700。

以上资料来源于:国花棉花网,新浪期货频道,期货日报,中国棉纺织报告,中国棉花网.

期货走势图怎么看

投资者可以通过期货市场软件、期货市场网页、期货交易所和大型期货网站查看国内期货市场的市场走势。通过开盘价、收盘价、最新价、更高价、更低价和结算价等常见的交易数据，多看看日图、周图和月图等长期市场，以便做出更准确的判断。

拓展资料：

期货，与现货完全不同，现货是实实在在可以交易的货（商品），期货主要不是货，而是以某种大众产品如棉花、大豆、石油等及金融资产如股票、债券等为标的标准化可交易合约。因此，这个标的物可以是某种商品（例如黄金、原油、农产品），也可以是金融工具。交收期货的日子可以是一星期之后，一个月之后，三个月之后，甚至一年之后。买卖期货的合同或协议叫做期货合约。买卖期货的场所叫做期货市场。投资者可以对期货进行投资或投机。中国期货市场产生的背景是粮食流通体制的改革。随着国家取消农产品的统购统销政策、放开大多数农产品价格，市场对农产品生产、流通和消费的调节作用越来越大，农产品价格的大起大落和现货价格的不公开以及失真现象、农业生产的忽上忽下和粮食企业缺乏保值机制等问题引起了领导和学者的关注。

能不能建立一种机制，既洞困可以提供指导未来生产经营活动的价格信号，又可以防范价格波动造成市场风险成为大家关注的重点。期货市场及行业的金融创新和改革已在监管制度改革、产品扩容和业务创新等多个方面齐头并进：在监管制度改革方面，主要为推进期货市场手续费、套保、套利、保证金及限仓等改革，提升市场效率;在产品创新方面，贴晌胡近“三农”需求，开发更多面向农业和农民的证券期货产品，开发国债期货、股票期权等金融产品;在业务创新方宴颤拦面，相关部门支持期货公司业务创新，推动开展境外经纪业务试点和客户资产管理试点，推动专业化的期货投资基金试点，支持符合条件的期货公司发行上市。

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2021年棉花期货走势图

今开:19360 昨结:19560更高:19360 更低:19360

1、从2021-09-10 至 2021-12-09期间，棉花主力基差更大值为2851.00，最小值为-1068.33。

2、主力基差 = 现货价格 - 主力期货价格 = 主现期差。棉花期货即以棉花作为标的物的期货交易品种，是在郑州商品交易所上市交易的农产品期货合约。

拓展资料

(一)棉花的生长特性棉花原产于热带、亚热带地区，是一种多年生、短日照作物。经长期人工选择和培育，逐渐北移到温带，演变为一年生作物。春季(或初夏)播种，当年现蕾、开花、结实，完成生育周期，到冬季严寒来临时，生命终止。棉花喜热、好光、耐旱、忌渍，适宜于在疏松深厚土壤中种植，在其生长发育过程中，只要有充足的温度、光照、水肥条件等，就象多年生植物一样，可不断地长枝、长叶、现蕾、开花、结铃，持续生长发育，具有无限生长性和较强的再生能力。在棉花的一生中，温度对它的生长发育、产量及产品质量的形成影响很大。除温度外，棉花对光照非常敏感，比较耐干旱，怕水涝。棉花生长历经春、夏、秋、冬四个季节，春分到立冬16个节气(从四月中下旬至十一月中旬左右)，一生可以划分为播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期5个阶段。相对于其他农产品来讲，棉花生长期较长，受自然因素的影响较大。

(二)棉花的分类棉花为锦葵目棉属，棉属有四个栽培棉种组成，即亚洲棉、非洲棉、陆地棉(又叫细绒棉)、海岛棉(又叫长绒棉)，我国不是棉花原产地，棉种是由国外引进的。我国植棉大约有2000年的历史。但到20世纪50年代末，陆地棉成为我国的主要品种。其次是长绒棉，长绒棉纤维较长，在我国新疆地区有一定产量。

(三)棉纤维品质构成棉纤维是由受精胚珠的表皮细胞经伸长、加厚而成的种子纤维，不同于一般的韧皮纤维。棉纤维以纤维素为主，占干重的93-95%，其余为纤维的伴生物。由于棉纤维具有许多优良经济性状，使之成为最主要的纺织工业原料。

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