下面，我将从以下四个方面介绍我们借助豆粕(3456,62.00,1.83%)指数量化模型对于豆粕投资机会分析。
首先我们会对豆粕的影响因素进行分析和归纳。从经济学的角度上将豆粕的影响因素一归纳出来，这不仅仅是我们进行基本面分析的一个最重要的依据，也是我们下一步建立量化模型过程中的一个初步的经济理论准备。经济理论认为供需变化是影响豆粕价格最基本的因素，供需变化包括供给变化和需求变化两个方面。因为豆粕是大豆的下游产品，所以大豆的供需情况就是我们需要重点关注的方面，这个方面包括全球大豆产量、全球大豆库销比、全球大豆产量、进口量和库存等等方面。实际情况也确实证明库存价格和全球大豆的供需情况是存在一个较为明显的联系。
这是大连豆(4776,12.00,0.25%)粕指数月度出盘价的对比图，可以看到二者之间存在较为明显的负相关关系，实际上是属于中度负相关的统计学范畴。
养殖业的发展情况直接决定了豆粕需求，这张图表就是豆粕消费比例的分布，94%左右的豆粕都是用于养殖的，这也可以反映养殖业情况的存栏和出栏，这是我们需要重点关注的指标。
当然，在供需变化之外还有别的因素影响豆粕价格，比如宏观经济、CBOT、豆油(8732,118.00,1.37%)价格，我们也会参照分析变化的方法对于这些因素进行一一分析和归纳。这张图表就是我们归纳出的豆粕影响因素列表的一部分。今天由于时间关系就不一一叙述了。
在归纳了豆粕的影响因素以后，我们将会通过影响因素的筛选进行模型的统一检验和模型的预测检验，通过这些步骤建立我们所需的量化模型。
经过多种尝试以后，我们初步得出了一个模型预测公式，其中Y代表了我们希望预测的豆粕指数的月度出盘价，X1-X5是我们预测豆粕指数出盘价的影响因素。我们在建模过程中希望尽量多地包含豆粕的影响因素，但是因为统计学的影响理论和数据库的限制，目前这个模型包括了5个影响变量，但是这5个影响变量已经涉及到了豆粕的供需变化，也会对豆粕的生产成本造成重大影响的大豆价格，这也是符合经济学基本原理的。
在我们对这个模型进行了经济学验证之后又进行了统计验证，经过这四个方面的统计验证，我们发现我们的公式还存在自相关的问题，所以我们又对公式进行了进一步的完善，建立了一个误差系统模型。这是Y的误差修正，通过二者的结合我们可以得出豆粕出盘价的最终预测值。
在对这个模型进行了统计检验和经济学方面的检验以后，我们又对它进行了预测方面的检验，对于一些数据进行了回溯检验。我们发现这个模型在预测收盘价的价格方面还是有一定误差的，但是在预测豆粕的涨跌方向上还是有一些明显的效果。
因为这个模型是通过了经济学和统计方面的验证，也通过了预测方面的验证，所以我们认为这个模型是可以用于实际分析研究的过程中的。根据这个豆粕模型的实际情况，我们在应用的过程中主要遵循两个原则：一是用于豆粕模型辅助基本面进行趋势方向的判断，二是在价格预测上需要借助模型之外的方法，比如技术分析。
在量化模型最终形成以后，我们就形成了这张图表上的投资策略分析体系。我们通过基本面分析和量化模型来决定我们买卖的方向，通过技术分析来决定我们的出入场时机和点位，通过资金管理来决定我们的交易数量和最终风险管理。
这张图表就是我们通过这四个方面最终形成的豆粕投资策略。通过基本面的分析和豆粕的指数模型，我们认为在12月底之前豆粕维持增长向上方向的概率非常大，所以我们建议对于1305合约采取逢低买入的操作策略。通过技术方面的分析，我们认为价格短期目标可以放在3500元左右的位置。通过咨询管理，我们认为仓位最好可以保持在30%左右，这是最为合适的。
以上就是我今天的全部演讲内容，谢谢大家！
方志：你们的分析方式比较与众不同，这一点非常值得肯定。通过量化模型分析豆粕走势这种方法存在几个问题，你们这个公式是综合了很多因素进行分析的，我觉得这里有很多因素存在比较强的自相关问题，你们是如何把这些问题回避掉的？为什么没有考虑豆粕和豆油的因素？你们整体数据来源的准确性能否保证？另外在这种基本面分析的量化工具上对于数据的准确性有非常高的要求，你们能否保证这个公式数据的准确性？还有就是根据技术分析最后给出的投资建议，你们是通过怎样的形式来形成技术分析最后得出这种结论的？分析的整体框架是非常不错的，希望它的逻辑关系能够更加清晰一点，通过这个模型最后检验出这种上涨的概率是多少，然后再给出一个相应的点位，我觉得这样做更可信一点。之前对于点位的预估比对于方向的预估要差得多，你们如何减少在点位预测上的误差？
格林期货：关于这种自相关性，我们的解决方法就是建立一个误差回归模型，通过这个模型对它进行进一步修正，尽可能回避这种自相关的问题。关于为什么在预测公式里没有包含豆油指数，是因为统计学理论和数据库的限制。我们知道因素越多的公式建立起来越复杂，而且通过统计学验证的标准也是越来越高的，所以我们在这个模型建立的过程中会尽可能多地从经济学上来分析那些更基本的因素，并把它包含进去。这可能要通过以后一些非线性的模型来解决。还有就是基数分析，因为我们分析的是月度价格，所以我们在基数图表上先分析的是周线图，我们发现在这个价格回调之前上涨趋势是从2738元到3829元，在这个过程中1/3会回调到3145元，2/3回调位是3101元，最终调到了3122元的位置，我们认为这个地方确实可能展开一种反弹。既然这是一种反弹，之前对它造成支撑的价格位就会反过来形成它的压力。从现在的豆粕走势来看，它已经突破了1/2回调位的压力区间，下一步就会指向1/3的回调位，就是3165元这个关口。但是因为我们分析的是周K线，跟这个环节脱节比较大，我们又从日K线进行了分析。现在最近的上涨趋势是2916元到3829元，我们认为3524元这个位置是有一个比较重要的压制。关于模型的问题，我们后期还会进一步完善，因为一个模型不可能在建立之初就非常精确，我们在以后还会不断进行调整，尽量提高它的准确性。
孟一：请十位评委对格林期货打分。1号评委7.9分；2号评委8.4分；3号评委8.8分；4号评委8.2分；5号评委8.5分；6号评委8分；7号评委8分；8号评委8.2分；9号评委7.6分；8号评委8分；10号评委8分。
格林期货的最后得分是8.15分。
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