开新帖，纯资料存档。24/12/29开始。

牟誉之狼

2024年商品期货市场出现了多个品种的阶段性大行情，以下是一些表现突出的品种：   上涨品种  1. 氧化铝期货：2024年氧化铝期货表现强劲，活跃连续合约价格累计上涨44.35%，涨幅居已统计品种首位。其上涨主要受供给端矿石供应受限、进口不稳定以及需求端电解铝产能增加等因素推动。  2. 黄金期货：黄金期货价格持续飙升，创出历史新高。其上涨主要受经济复苏的不确定性、货币政策预期、地缘zhengzhi冲突等因素影响。  3. 集运指数（欧线）期货：受红海危机等因素影响，集装箱（欧线）运价升幅达到220%，推动了货物贸易整体海运成本的上升。  4. 棕榈油期货：马来西亚和印尼棕榈油产量下降，库存低位运行，加上印尼提高毛棕榈油出口专项税等政策因素，推动棕榈油期货价格年度走强。   下跌品种  1. 红枣期货：活跃连续合约价格累计下跌39.23%，跌幅居已统计品种首位。  2. 碳酸锂期货：受供给过剩、需求低迷等因素影响，碳酸锂价格大幅下跌。  3. 玻璃期货：玻璃期货价格在2024年出现大幅下跌，主要受房地产市场需求减少、产能过剩等因素影响。  4. 焦煤期货：由于供需关系恶化和库存增加，焦煤期货表现较弱。   其他表现突出的品种  • 锰硅期货：在上半年末有显著的脉冲式上涨，受政策和供给影响。  • 豆粕期货：价格创下历史新高，主要受全球粮食市场供需变化等因素影响。  2024年商品期货市场整体呈现“跌多涨少”的格局，文华商品指数累计下跌6.14%。

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2023年商品期货市场出现了多个品种的阶段性大行情，以下是一些表现突出的品种：   上涨品种  1. 集运指数（欧线）期货：2023年集运指数（欧线）期货涨幅超过113%，成为年度涨幅最大的期货品种。其上涨主要受地缘zhengzhi冲突、航运市场供需错配等因素影响。  2. 红枣期货：红枣期货年度涨幅达到48%，表现活跃。  3. 氧化铝期货：氧化铝期货年度涨幅为23%，在有色板块中表现突出。  4. 黄金期货：黄金期货主力合约全年累计上涨13.45%，现货黄金价格在12月4日达到2144.68美元/盎司的历史新高。黄金作为避险资产，在地缘zhengzhi不确定性下表现强劲。  5. 豆粕期货：豆粕期货价格创下历史新高，成为2023年表现强劲的农产品期货品种。   下跌品种  1. 碳酸锂期货：碳酸锂期货年度跌幅超过55%，是跌幅最大的期货品种。其下跌主要由于市场供应过剩和需求不足。  2. 沪镍期货：沪镍期货年度跌幅为46%，表现较为疲软。  3. 菜油期货：菜油期货年度跌幅为26%，在油脂板块中表现不佳。  4. 螺纹钢期货：螺纹钢期货全年表现弱势，资金流出较多。  5. 棕榈油期货：棕榈油期货资金流出较多，价格表现疲软。   市场总体表现 2023年大宗商品市场整体呈现弱势震荡态势，文华商品指数全年累计下跌超过5%。市场表现分化明显，部分品种如黄金、豆粕等创下历史新高，而碳酸锂、沪镍等品种则大幅下跌。此外，新上市品种如碳酸锂期货期权、集运指数（欧线）期货等也受到市场高度关注。  这些品种的行情波动反映了2023年全球经济复苏乏力、地缘zhengzhi冲突以及宏观政策调整等多重因素的综合影响。

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2022年商品期货市场经历了较为剧烈的波动，多个品种发生了阶段性大行情，以下是一些表现突出的品种：   上涨品种  1. 沪镍期货：沪镍全年涨幅超过52%，成为2022年涨幅最大的期货品种之一。其价格在3月25日最高触及281250元/吨，成为2022年振幅最大的品种。  2. 铁矿石期货：铁矿石期货全年涨幅达到26.9%，表现强劲。  3. 纯碱期货：纯碱期货全年涨幅为25.5%，在化工板块中表现突出。  4. 煤炭期货：煤炭在供需格局偏紧的背景下迎来复苏，年内涨幅高达150%。  5. 棕榈油期货：棕榈油期货全年成交量增长6.61%，表现活跃。   下跌品种  1. 棉花期货：棉花期货全年跌幅达到31.2%，成为跌幅最大的品种。  2. 沪锡期货：沪锡期货全年跌幅为28.4%，在有色金属板块中表现较弱。  3. 红枣期货：红枣期货全年跌幅为28.1%，市场表现不佳。  4. 生猪期货：生猪期货年度振幅达到82.6%，价格波动剧烈。   市场总体表现 2022年大宗商品市场整体呈现前高后低的走势，主要受到以下因素影响：  • 地缘zhengzhi冲突：俄乌冲突爆发后，大宗商品价格在一季度大幅上涨。  • 美联储加息：6-7月美联储激进加息引发市场对经济衰退的担忧，大宗商品价格集体下跌。  • 供需格局变化：部分品种如煤炭、铁矿石等在供应偏紧的情况下价格大幅上涨，而棉花、沪锡等则因需求不足而下跌。  总体来看，2022年大宗商品市场波动剧烈，部分品种价格创下历史新高，而另一些品种则面临较大的下行压力。

老炮

牟誉之狼 发表于 2025-1-29 09:49
2022年商品期货市场经历了较为剧烈的波动，多个品种发生了阶段性大行情，以下是一些表现突出的品种：   上 ...

生猪价格波动幅度巨大，是个好品种

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在电动汽车市场之外，我们预计明年全球对储能系统的锂需求将继续激增，占锂总需求的13%，同比增长45%。总体而言，预计到2025年，以碳酸锂当量（LCE）为基础，全球锂需求将增长至少26%，达到146万吨，高于2024年估计的115万吨。

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总体而言，预计2025年全球锂供应将增长16%，达到158万吨LCE，高于今年估计的136万吨。

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预计明年LCE将出现11.5万吨的过剩，这应该会抑制短期内的价格飙升。尽管由于开采材料在不断增长的供应链中移动的滞后效应，但边际有效库存的建立要低得多。

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根据最新的市场分析和预测，2025年碳酸锂市场整体仍将呈现供大于求的格局，但供需缺口将有所收窄，市场供需关系趋于平衡。以下是具体分析：   1.供应过剩情况有所改善  • 2024年碳酸锂市场供应过剩量约为15万吨碳酸锂当量（LCE），而2025年预计过剩量将减少至8万吨左右。  • 东海期货预计2025年碳酸锂供求关系将处于“小幅短缺5.5万吨LCE”和“小幅过剩4.5万吨LCE”之间波动，较2024年的供过于求格局更加趋于平稳。   2.需求端增长预期向好  • 预计2025年全球新能源汽车和储能等领域对碳酸锂的需求仍保持较高增速。假设全球新能源汽车增速为20%，储能增速为40%，对应的碳酸锂需求量约为136万吨。  • 2025年碳酸锂需求预计同比增长23%，达到140万吨。   3.价格走势与市场预期  • 由于供应过剩压力依然存在，2025年碳酸锂价格整体仍将维持偏弱格局，但价格中枢有望抬升至8万—8.5万元/吨。  • 预计2025年碳酸锂价格将在6万—9万元/吨之间波动，阶段性供需错配可能推动价格短暂冲高。   4.市场拐点预期  • 尽管2025年供需缺口有所收窄，但市场真正反转仍需更长时间。部分机构预计2026年碳酸锂市场可能会迎来供需平衡甚至短缺的局面。   总结 2025年碳酸锂市场仍将面临一定的供应过剩压力，但供需缺口将明显收窄，市场供需关系趋于平衡。价格预计将在震荡中寻底，但阶段性供需错配可能带来价格反弹机会。

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宏观分析犹如蚂蚁看大象。对。明显感觉了。宏观想做好的，只有老房那种层次。一般人，做好具体行业α已经要全力以赴了。 宏观如果交易有指导性质，那么第一是宏观大的经济方向，是放水/通胀，收水/通缩，还是类似现在的半死不活，大体还是能看出来。  2，文华商品指数，确认了中期市场方向，的确有资金在跟着文华指数上推或者下砸市场，但回头看，能成为阶段赢家的，还是那些基本面配合最好的。最终还是绕不过对于产业的真实了解。期货市场，本质上经验可以有，但还是没有捷径可以走。

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国内量化交易确实存在偏向短线交易的现象，但这并非全部。以下是详细分析：  ---  ### **1. 国内量化交易的现状**    - **短线交易占比较高**：        - 国内量化策略中，**高频交易**和**日内交易**占比较大，原因包括市场结构、投资者偏好和监管环境。      - 短线策略（如趋势跟踪、统计套利）在国内市场表现较好，吸引了大量资金。    - **长线策略逐渐发展**：        - 随着市场成熟和投资者结构变化，**基本面量化**和**跨期套利**等长线策略也在逐步增加。  ---  ### **2. 偏向短线交易的原因**    | **原因**                | **说明**                                                                 |    |-------------------------|--------------------------------------------------------------------------|    | **市场结构**            | 国内市场散户占比较高，价格波动大，短线策略更容易捕捉机会。               |    | **数据频率优势**        | 国内交易所提供高频数据（如Tick级数据），为短线策略提供了技术支持。       |    | **资金规模限制**        | 短线策略容量较小，适合中小型量化机构；长线策略需要更大资金规模。         |    | **监管环境**            | 国内对高频交易监管较严，但对日内交易限制较少，短线策略更易实施。         |    | **投资者偏好**          | 国内投资者偏好短期收益，短线策略更符合市场需求。                         |  ---  ### **3. 短线与长线策略的对比**    | **策略类型**       | **特点**                                                                 | **适用市场**                                                                 |    |--------------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------|    | **短线策略**       | 持仓时间短（分钟至小时），依赖高频数据和技术分析，收益波动较大。         | 适合波动率高、流动性好的市场（如国内商品期货、股指期货）。                   |    | **长线策略**       | 持仓时间长（数天至数月），依赖基本面数据和宏观经济分析，收益相对稳定。   | 适合成熟市场（如美股、港股）或大宗商品市场（如原油、黄金）。                 |  ---  ### **4. 国内量化策略的分布**    - **高频交易**：        - 主要应用于股指期货和商品期货市场，依赖超低延迟和复杂算法。    - **日内交易**：        - 常见于商品期货和股票市场，利用日内波动获利，通常在收盘前平仓。    - **统计套利**：        - 多用于股票市场和跨品种期货市场，持仓时间从几分钟到几天不等。    - **基本面量化**：        - 主要应用于股票市场和部分商品期货市场，持仓时间较长（数周至数月）。    - **跨期套利**：        - 常见于商品期货市场，持仓时间从几天到数月不等。  ---  ### **5. 未来发展趋势**    - **长线策略占比提升**：        - 随着市场机构化程度提高，基本面量化和跨期套利等长线策略将更受青睐。    - **技术升级**：        - 人工智能和大数据技术的应用将推动量化策略的多样化和复杂化。    - **监管完善**：        - 监管机构对高频交易的限制可能促使部分资金转向长线策略。  ---  ### **6. 结论** 国内量化交易**目前偏向短线交易**，主要受市场结构、数据优势和投资者偏好等因素影响。然而，随着市场成熟和监管完善，**长线策略的占比将逐步提升**。量化机构应根据自身优势和市场需求，灵活选择短线或长线策略。

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问量化问题，deepseek的回答比kimi专业很多。以后对于技术方面的问题，用好deepseek。对于资讯数据方面，kimi现在比deepseek好些，继续跟踪。

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根据2025年的市场展望，多晶硅市场整体仍将面临供应过剩的局面，但存在一定的结构性变化和阶段性行情：   供应过剩的总体趋势  • 产能过剩压力持续：2024年我国多晶硅产能和产量均大幅增长，截至2024年11月，产能达到364万吨，同比增长40%，累计生产多晶硅165.4万吨，同比增长23%。尽管2024年硅片产量对应的多晶硅需求量约为110万吨，但多晶硅产量过剩约55万吨，且2025年仍有大量延期和待投产产能，供应过剩的压力依然较大。  • 库存压力依然存在：截至2024年12月底，多晶硅库存累计约40万吨，高库存压力将继续对市场供应形成较大压力。   阶段性供需变化  • 上半年去库与价格企稳：2025年春节后，受终端消费拉动和硅片开工率提升的影响，多晶硅库存有望减少，流通库存将出现去化，价格有望在二季度上涨。此外，多晶硅期货的上市也将发挥一定的蓄水池功能，缓解上游库存压力。  • 下半年供应增加与价格承压：进入三季度，西南地区进入丰水期，电价优势将促使当地多晶硅企业开工率增加，供应量上升，价格将再次承压下行。   市场展望  • 价格走势：2025年多晶硅价格预计将呈现“先扬后抑”的走势，一季度企稳，二季度因库存减少和需求拉动而上涨，三、四季度则因供应增加而承压下行。整体价格波动区间预计在35,000-52,000元/吨。  • 行业调整：尽管市场整体供应过剩，但行业通过自律协议和市场性调整，产能利用率和开工率已有所降低，市场调整初见成效。此外，政策支持和行业自律也将对市场供需平衡产生一定影响。  综上所述，2025年多晶硅市场仍将面临供应过剩的压力，但阶段性供需错配和市场调整将带来一定的价格波动和结构性行情。

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量化交易，尤其是高频交易（HFT）的普及，确实对市场行情连续性产生了显著影响，导致行情出现更多“跳空”或“碎片化”现象。以下是主要原因及分析：  ---  ### 1. **量化交易的特点导致行情连续性下降**    - **高频交易的快速反应**：      - 量化交易，尤其是高频交易，依赖算法对市场信息（如新闻、订单流变化）做出毫秒级反应。这种快速反应可能导致价格在极短时间内大幅波动，破坏了行情的自然连续性。    - **订单簿的快速变化**：      - 高频交易者频繁提交和撤销订单，导致订单簿深度和价格分布快速变化。这种动态变化使得市场价格更容易出现跳跃，而非平滑过渡。    - **流动性碎片化**：      - 量化交易者通常将大单拆分为小单，分散在不同价格水平和时间点执行。这种策略虽然降低了市场冲击成本，但也导致流动性分散，价格变动更加不连续。  ---  ### 2. **市场结构变化的影响**    - **多市场交易**：      - 同一品种可能在多个交易所或平台交易，量化套利策略会在不同市场间快速切换，导致价格在不同市场间出现短暂不一致，进一步破坏行情连续性。    - **算法竞争**：      - 不同量化策略之间的竞争（如趋势跟踪、均值回归、套利等）可能导致价格在短时间内反复波动，缺乏明确方向，形成“震荡”行情。    - **流动性提供者的行为**：      - 量化交易中的做市商策略旨在通过提供流动性获利，但它们会在市场波动加剧时迅速撤单，导致流动性突然消失，价格出现跳空。  ---  ### 3. **市场参与者的行为变化**    - **散户和机构的反应差异**：      - 量化交易主导下，机构投资者和散户之间的信息不对称加剧。散户可能因无法及时反应而被迫在高波动时点交易，进一步加剧价格跳跃。    - **趋势的自我强化**：      - 一些量化策略（如动量策略）会强化短期趋势，但当趋势反转时，算法会集体平仓或反向操作，导致价格快速反转，破坏连续性。  ---  ### 4. **如何应对行情连续性下降**    - **调整交易策略**：      - **降低频率**：转向中低频交易，避免受高频波动干扰。      - **趋势过滤**：使用更长的周期或更大的价格区间过滤信号，减少假突破和噪音干扰。    - **优化订单执行**：      - **算法执行**：使用智能算法拆分订单，减少市场冲击。      - **流动性管理**：选择流动性更好的品种或时段交易，降低跳空风险。    - **加强风险管理**：      - **扩大止损范围**：适应更大的价格波动，避免被短期跳空触发止损。      - **动态仓位调整**：根据市场波动性调整仓位，降低风险暴露。    - **利用技术工具**：      - **订单簿分析**：实时监控订单簿变化，捕捉流动性变化信号。      - **波动率指标**：使用波动率指标（如ATR）评估市场状态，调整策略。  ---  ### 5. **总结** 量化交易主导市场后，行情连续性下降是市场结构变化的自然结果。高频交易、流动性碎片化、算法竞争等因素共同作用，导致价格波动更加跳跃和不连续。应对这一变化，交易者需要调整策略、优化执行、加强风险管理，并利用技术工具适应新的市场环境。

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量化交易，尤其是高频交易（HFT）的普及，确实对市场行情连续性产生了显著影响，导致行情出现更多“跳空”或“碎片化”现象。以下是主要原因及分析：  ---  ### 1. **量化交易的特点导致行情连续性下降**    - **高频交易的快速反应**：      - 量化交易，尤其是高频交易，依赖算法对市场信息（如新闻、订单流变化）做出毫秒级反应。这种快速反应可能导致价格在极短时间内大幅波动，破坏了行情的自然连续性。    - **订单簿的快速变化**：      - 高频交易者频繁提交和撤销订单，导致订单簿深度和价格分布快速变化。这种动态变化使得市场价格更容易出现跳跃，而非平滑过渡。    - **流动性碎片化**：      - 量化交易者通常将大单拆分为小单，分散在不同价格水平和时间点执行。这种策略虽然降低了市场冲击成本，但也导致流动性分散，价格变动更加不连续。  ---  ### 2. **市场结构变化的影响**    - **多市场交易**：      - 同一品种可能在多个交易所或平台交易，量化套利策略会在不同市场间快速切换，导致价格在不同市场间出现短暂不一致，进一步破坏行情连续性。    - **算法竞争**：      - 不同量化策略之间的竞争（如趋势跟踪、均值回归、套利等）可能导致价格在短时间内反复波动，缺乏明确方向，形成“震荡”行情。    - **流动性提供者的行为**：      - 量化交易中的做市商策略旨在通过提供流动性获利，但它们会在市场波动加剧时迅速撤单，导致流动性突然消失，价格出现跳空。  ---  ### 3. **市场参与者的行为变化**    - **散户和机构的反应差异**：      - 量化交易主导下，机构投资者和散户之间的信息不对称加剧。散户可能因无法及时反应而被迫在高波动时点交易，进一步加剧价格跳跃。    - **趋势的自我强化**：      - 一些量化策略（如动量策略）会强化短期趋势，但当趋势反转时，算法会集体平仓或反向操作，导致价格快速反转，破坏连续性。  ---  ### 4. **如何应对行情连续性下降**    - **调整交易策略**：      - **降低频率**：转向中低频交易，避免受高频波动干扰。      - **趋势过滤**：使用更长的周期或更大的价格区间过滤信号，减少假突破和噪音干扰。    - **优化订单执行**：      - **算法执行**：使用智能算法拆分订单，减少市场冲击。      - **流动性管理**：选择流动性更好的品种或时段交易，降低跳空风险。    - **加强风险管理**：      - **扩大止损范围**：适应更大的价格波动，避免被短期跳空触发止损。      - **动态仓位调整**：根据市场波动性调整仓位，降低风险暴露。    - **利用技术工具**：      - **订单簿分析**：实时监控订单簿变化，捕捉流动性变化信号。      - **波动率指标**：使用波动率指标（如ATR）评估市场状态，调整策略。  ---  ### 5. **总结** 量化交易主导市场后，行情连续性下降是市场结构变化的自然结果。高频交易、流动性碎片化、算法竞争等因素共同作用，导致价格波动更加跳跃和不连续。应对这一变化，交易者需要调整策略、优化执行、加强风险管理，并利用技术工具适应新的市场环境。

牟誉之狼

量化交易主导期货市场后，市场结构、价格行为和流动性都发生了显著变化。为了在这种环境中保持竞争力，交易者需要调整策略、优化工具并加强风险管理。以下是一些具体的应对方法：  ---  ### 1. **理解量化交易的影响**    - **市场特征变化**：      - 价格波动更频繁、更短期。      - 流动性分布不均，可能出现瞬间枯竭。      - 行情连续性下降，跳空和碎片化现象增多。    - **量化策略类型**：      - 高频交易、套利、趋势跟踪、做市等策略对市场的影响不同，需针对性应对。  ---  ### 2. **调整交易策略**    - **降低交易频率**：      - 量化交易在毫秒级时间尺度上竞争，散户和普通投资者难以与之抗衡。转向中低频交易（如日线或小时线），减少高频噪音干扰。    - **趋势跟踪与均值回归结合**：      - 量化策略可能强化短期趋势，但也会导致价格快速反转。结合趋势跟踪和均值回归策略，捕捉趋势的同时防范反转风险。    - **多时间框架分析**：      - 在多个时间框架（如日线、小时线、分钟线）上确认信号，提高交易的可靠性。    - **利用量化策略的规律**：      - 量化策略通常具有规律性（如开盘后的流动性冲击、收盘前的平仓行为），可以针对性设计策略。  ---  ### 3. **优化订单执行**    - **使用算法执行工具**：      - 采用智能算法拆分大单，减少市场冲击成本。      - 使用冰山订单、隐藏订单等工具，避免暴露交易意图。    - **选择高流动性品种和时段**：      - 在高流动性品种（如股指期货、国债期货）和时段交易，降低滑点和跳空风险。    - **监控订单簿**：      - 实时观察订单簿深度和买卖盘变化，捕捉流动性变化信号。  ---  ### 4. **加强风险管理**    - **扩大止损范围**：      - 量化交易可能导致价格短期剧烈波动，需设置更宽的止损范围，避免被噪音触发。    - **动态仓位管理**：      - 根据市场波动性调整仓位，波动性高时降低仓位，波动性低时增加仓位。    - **分散投资**：      - 在多个品种或市场分散投资，降低单一品种或市场的风险。  ---  ### 5. **利用技术工具和数据**    - **量化分析工具**：      - 使用Python、R等编程语言或量化平台（如QuantConnect、米筐）开发自定义策略。    - **高频数据**：      - 获取和分析Tick数据、订单簿数据，捕捉市场微观结构变化。    - **机器学习与AI**：      - 利用机器学习模型预测价格走势或识别市场模式。  ---  ### 6. **关注市场情绪和基本面**    - **情绪指标**：      - 使用VIX指数、投机情绪指数等工具评估市场情绪，避免在极端情绪下交易。    - **基本面分析**：      - 量化交易主要依赖技术面，基本面分析可以帮助识别长期趋势和潜在机会。  ---  ### 7. **持续学习和适应**    - **复盘与优化**：      - 定期复盘交易记录，分析成功和失败的原因，优化策略。    - **关注市场变化**：      - 量化交易策略和市场结构不断演变，需持续学习新知识，适应新环境。  ---  ### 8. **心理与纪律**    - **保持耐心**：      - 量化市场波动快，需避免频繁交易，等待高概率机会。    - **严格执行计划**：      - 制定明确的交易计划并严格执行，避免情绪化决策。  ---  ### 总结 量化主导下的期货市场对传统交易者提出了更高要求，但也提供了新的机会。通过调整策略、优化执行、加强风险管理、利用技术工具和保持学习，交易者可以在量化市场中找到自己的竞争优势。关键在于适应市场变化，保持灵活性和纪律性。

且玩且珍惜

牟誉之狼 发表于 2025-1-29 14:57
根据最新的市场分析和预测，2025年碳酸锂市场整体仍将呈现供大于求的格局，但供需缺口将有所收窄，市场供需 ...

谢谢狼哥的信息分享

牟誉之狼

针对散户席位的反向交易，仍将是25年必选项目。起码在这条路确认无法走通之前，会继续用下去。新品种，从上市到第一次接近交割回归现实，有很大的空窗期，它可以顺向操纵，也可能反向操纵，所以交易注定数量不大。继续把散户席位纳入交易框架。同时，需要比散户更懂产业基本面。采用kimi和deepseek等工具进行交易筛选，

牟誉之狼

文华大盘指数，是个好工具。但不能单纯依靠它去设计交易。过去几个月的经验看，短期的确可以对老的全品种出现驱动作用，但绝大多数品种。根本没有持续性，也就根本不符合自己对于交易标的品的要求。而想持续，最终还是必须从产业自身基本面入手。基本面+大盘+主力情况+技术走势，这才大体可以组成一个完整交易闭环。 单纯看大盘指数，纯市场短期情绪驱动，完全不行。

牟誉之狼

美国对各国增加进口关税对航运价格的影响较为复杂，既有利空因素，也有可能出现短期利多的情况，具体如下：   利空影响  • 贸易量减少：关税增加导致进口商品成本上升，部分企业会减少从美国进口商品，从而使得航运需求下降。例如，美国对钢铁或铝产品加征关税，可能导致铁矿石和铝土矿的需求下降，进而减少这些原材料的海运量。  • 运力调整与过剩：为应对贸易量减少，航运公司可能会减少相关航线的船舶投放，导致运力过剩。例如，在贸易保护zhu义环境下，航运公司可能会推迟新船订单，或者将船舶调配到其他需求相对稳定或增长的航线，这可能加剧其他航线的竞争，进而影响整体海运价格体系。  • 长期需求萎缩：从长期来看，贸易保护zhu义政策可能促使一些企业调整供应链，寻找国内替代品或改变采购模式，进一步导致航运需求持续萎缩，使海运价格长期处于低位。  • 市场不确定性增加：关税政策的不确定性增加了航运公司投资和运营的风险，航运公司在船舶订购、航线拓展等方面会更加谨慎，这种不确定性也会反映在海运价格上，使价格波动更加复杂。   短期利多因素  • 提前出货：为了避免被加征关税，货主可能会提前集zhong出货，这会在短期内带来市场出货潮，推高运费。例如，美国新zf加征关税预期下，美国采购商囤货的效应引发的“抢出口”因素，曾使美线集运市场在短期内出现阶段性上涨行情。  • 新航线需求：部分进口商可能会转向其他国家或地区寻找替代供应商，从而开辟新的航线，这些新航线的运力需求上升，可能会在一定程度上支撑航运价格。

牟誉之狼

回头考虑过去10年的交易，有正确的预判，才有利润。被动跟着盘面跑，从来没有好结果。交易，必须打伏击，而不是天天被迫遭遇战。 自己从来没有在基本面交易之外，赚到过钱。所以，长期跟踪产业基本面，不断做出假设预判，然后根据市场发展看看是否存在机会。没有预判，就没有好的回报利润，25年交易时也必须做好这点。不怕预判多不合理，最怕的还是偷懒，被动跟着盘面跑，那就一定会被量化机器人们整死。