期货棉花1705行情（2021期货棉花价格查询）

棉花期货价格行情

棉花期货收购价有所下降，现货价格在10.2-10.4/公斤，进一步上涨的预期被压制。10块现货价格对应盘面价格21500，期货现货价格接近。如果现货价格一直维持在10块甚至更低，这个价位的期货盘面应该是顶的。

供应端不缺棉花，海外配额有效，目前国内外棉花价差处于较大位置，从外部进口的可能性很高，棉花负价格持续上涨。需求:向下，替代品和成品库存上升至近六年高位。再加上现在的海外配额，棉花企业对新棉花的高价有抵触情绪。需求极度疲软、供需失衡的格局在不断变化。之后，如果籽棉维持不了现在的价格或者不涨，顶幅明显，在20000-22000之间。

拓展资料:棉花行情

1.从时间周期来看，棉花可能会持续上涨，直到2022年1月初。从空间结构上看，棉花顶部可能出现在20675，可能会增加4000点。如果棉花走出上涨行情，对新赛股份有利。

2.中国棉花市场仍存在较大缺口，纺织行业棉花需求持续，新疆棉农补贴有望延续。2020年喀什巴楚县籽棉规模开盘价将在6.1元/斤，更高上涨至8.6元/斤，之后逐步回落至6.4-6.6元/斤区间。所以2021年土地承包费也增加了，农民种粮成本也增加了。市场分析人士认为，2021年棉花价格应该不会下跌，而是会小幅上涨。

3.中国在新冠肺炎的疫情防控取得了巨大成就，生产经营活动进一步恢复，纺织品产销持续稳步提升，企业订单充足，开工率高，成品销售顺畅，纱线利润高，这是近10年来少有的，棉花需求持续旺盛。据悉，棉花是我国种植业中产业链最长的大田经济作物，商品率在95%以上，但棉花产业仍存在诸多不足。40年前，中国一个省的一种农产品产量只占全国的2.5%，而现在却占到了全球产量的20%，接近第二大生产国印度，比第三大生产国美国高出20%。这个省是新疆自治区，这个产品是棉花。作为世界上更大的棉花消费国和第二大棉花生产国，新疆一直是我国主要的棉花生产地。新疆棉花产量520万吨，约占国内产量的87%，国内消费量的67%。

4.棉花是世界上最重要的农作物之一，产量大，生产成本低，使得棉花产品更加便宜。棉纤维可以制成各种面料，从轻薄透明的阻隔纱到厚实的帆布和平绒，适用于 *** 各种服装、家具布和工业用布。棉织物牢固耐磨，可高温水洗熨烫。棉织物吸湿除湿快，穿着舒适。如果需要保暖，可以通过拉毛整理将面料表面拉毛。通过其他整理工艺，棉织物还可以防污、防水、防霉；提高织物的抗皱性，使棉织物少熨烫甚至不熨烫；减少织物在洗涤过程中的收缩，使收缩率不超过1%。

棉花期货实时行情价格

棉花主力CFm，325.00(1.66%)，19880.00。今开：19690.00，昨收：19555.00，更高：20250.00，更低：19650.00。

拓展资料：

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。

（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。

棉花期货最新实时行情金投网

棉花期货最新实时行情金投网：

交易单位：公定重量5吨。

棉花价值高，价格波动较大且频繁

郑州商品交易所规定的棉花期货交易手续费为6元/手，具体交易手续费因期货公司不同而异。

1、交易单位：公定重量5吨。

设计依据：一是与同类农产品相比，棉花价值高。国内棉花　价格一般在15000元/吨左右，交易单位5吨，其合约价值约为每手75000元左右，与国内其它农产品期货合约价值基本相当；二是我国期货市场上中小投资者居多，合约价值太高，会影响参与棉花期货交易的广泛性。棉花国标中使用公定重量（净重按标准含杂率折算后得出准　重，准重再按标准回潮率折算出公定重量）作为计算重量的标准，　现货流通中也采用公定重量作为计价依据。因此，棉花期货合约采用公定重量作为计量标准。

2、最小变动价位：5元/吨。

棉花价值高，价格波动较大且频繁。最小变动价位定为5元/吨，每手合约的变动价位为25元，在一个变动价位下的每手盈亏25元，与一个最小变动价位每手进出12元的手续费相对应。

3、每日价格波动幅度限制：±4%。

由于棉花价格极易波动，参照纽约期货交易所棉花期货合约每日价格波动幅度限制原则，设计的每日价格波动限制为±4%，与一般月份7%的保证金相适应，既保证棉花期货价格有一定的波动空间，又有利于控制风险。

4、合约交割月份：1月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月。

根据棉花生产、流通和消费的特点确定棉花期货合约的交割月份。正常情况下，棉花在8、9月份采摘（棉花生产年度为每年9月1日到次年8月31日），9月份有零星新棉上市，10月份可形成新棉仓单，便于交割，也符合农产品交割惯例。

5、交割品级：符合《中华人民共和国棉花（细绒棉）国家标准》（GB 1103-1999）规定，使用锯齿机加工，品质在四级以上（含四级），长度在28毫米以上（含28毫米），马克隆值为A级、B级，经过标准打包的锯齿细绒白棉。确定锯齿细绒白棉为交割棉花的主要原因，一是皮辊机轧出的棉花杂质含量高；二是除长绒棉仍使用皮辊机加工外，绝大多数的细绒棉均使用锯齿机加工。

1999年7月2日，国家质量技术监督局发布的新的棉花（细绒棉）国家标准（GB1103-1999），并于1999年9月1日起开始实施。新国标规定，328B为细绒棉标准级，因此棉花期货合约以国产328B为基准交割品。

中国标准化协会纤维分会棉花专业委员会1998/99年度原棉品质调查结果显示：品级三级以上（含三级）占78.1%，三级棉的平均长度在28.58毫米。五级棉花的马克隆值为A、B级的棉花占77%以上，三级及以上品级的棉花成熟度要明显好于五级，因此其马克隆值为A、B级的棉花所占比例更高。随着近几年棉花种植技术的改进，新技术和新品种的引入，我国棉花整体品质不断提高，尤其是新疆棉品质提高明显，我国优质棉花产量占总产量的比例比前几年要高得多。

以上分析结果可知，品级在三级以上（含三级），长度28毫米以上（含28毫米），马克隆值为A、B级的棉花完全可以满足期货交割的需求。

尽管如此，在交割品级上还增加了四级棉允许交割：①借鉴美国经验，用于期货交割的棉花检验要比现货市场严格；②纽约期货交易所以427棉花为基准交割品，五级棉花可以用于期货交割；③允许四级棉花交割是为了避免特殊年景时，三级以上棉花比重下降，可供交割量减少而出现逼仓事件。因此，四级棉花是交割数量的“安全阀”。

品级在四级以下、马克隆值为C级的棉花也有一定的产量和市场份额，但为了适应棉花种植业结构调整的需要，体现优质优价原则，增强期货合约交割品的确定性，规定品级四级以下（不含四级），长度28毫米以下（不含28毫米），马克隆值为C级的棉花不能用于期货交割。

6、最后交易日、交割日分别为交割月份的第10个和第12个交易日。

棉花是严格按国标打包交易的，在检验中，交易者无法确切了解包内商品的质量，容易出现质量纠纷。针对这一特点，实行集中交割方式，明确规定最后交易日和交割日的日期，是为了更方便投资者，并有利于风险控制和市场管理。

7、交割地点：交易所指定交割仓库。

实物交割在交易所指定的内地交割仓库进行，主要方式是就仓交割，也可选用期货转现货方式，可在任何地点交割。

8、交易手续费：6元/手。(含风险准备金)

郑州商品交易所规定的棉花期货交易手续费为6元/手，具体交易手续费因期货公司不同而异。

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

网站首页：期货手续费网-加1分开户（微信：527209157）

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