K线组合分析技术在蔬菜价格波动分析预警中的应用实现

林 中，周 超，戴明华

（湖南省农业信息与工程研究所，湖南 长沙410125）

目前国内在研、应用的农产品市场价格波动监测分析预警类型的平台和相关系统中，比较有代表性的有中国农科院农业信息研究所在建的“中国农产品市场监测预警系统”、南京绿色科技研究院已发布的“全国农产品价格监测预测趋势分析系统”、山东寿光正在应用的“寿光蔬菜指数网”平台等，前两者主要应用ARMA 模型，对监测品种的价格信息进行自动化采集、统计、分析及趋势预测，山东寿光蔬菜价格指数则通过细化菜系，以蔬菜平均价转化为蔬菜指数的方式监测分析市场。

在对价格信息数据的采集、挖掘以及针对市场行情走势进行应用分析方面，三者都有一个共同点（如图1），都主要采用监测品种的平均价为基本分析数据，不考虑价量之间的联动关系，单纯将平均价连线成图后进行目标市场的波动分析、监测预警。这种方式存在三个方面的不足：一是未能充分挖掘利用原本采集的海量市场基本数据；二是不能完全反映和体现市场当天和当期的价量变化及市场波动水平；三是难以体现中长期市场运行趋势以展开对应的市场分析[1]。本研究主要是根据价量流动性波动型市场（如股票、期货、农产品市场）的共性，将一般应用于价量流通性市场的研判方法、分析技术和分析系统经过优化后进一步研发，集成应用于蔬菜市场的波动分析，从K 线分析技术的角度，解决目前主要以市场平均价为基本数据来监测分析市场的短板，实现对市场海量数据的深度挖掘利用，为进一步研究和完善蔬菜价格分析预警技术提供技术实证和研究参考。

图1 2014年监控品种平均价连线而成的价格常规走势图例

1 K 线组合分析法以及蔬菜价格的K 线设置

1.1 K 线的定义及K 线组合分析技术的作用

K 线是记录一段时间内价格的变化情况的图标方式，由开盘价、收盘价、最高价、最低价4个价位组成，是价量流通性市场记录价格变化、反映和分析价格波动的重要方式。

采用K 线组合分析方法，能够全面透彻地观察到市场的真实变化，既可以观测价格的整体走势，也可以了解每日市况的波动情形，从而对分析目标进行具体的走势跟踪、整体的趋势分析和对应的市场评判。

2 K 线组合分析在蔬菜价格波动分析中的创新应用

K 线分析技术作为一种重要的技术分析方法，普遍应用于股票和期货市场，但是因种种原因，目前在蔬菜（农）产品市场波动方面的研究和应用几近空白。

由于蔬菜产品市场与股票和期货市场一样，具有同样的资金、成交量的流动性及价格走势行情的波动性，因此，使得K 线分析技术在蔬菜产品市场的价格、成交量分析和预警研究具备了可操作性。

2.1 K 线组合分析在蔬菜价格波动分析和预警的应用范围

2.1.1 应用于蔬菜价格指数的设计和实现 为总体上体现和把握蔬菜价格的长期运行轨迹，通过设定某个时间点为起始基期，将该时间点的各蔬菜价格的收盘价折合为基期指数，其最高价、最低价、开盘价和收盘价都可以设置为相应的指数点，然后以实体K 线的方式来对应体现，同样也可以设定蔬菜价格的周K 线以体现更为长期的走势，使长期走势一目了然，便于进行技术分析和市场评论。

2.1.2 应用于监控对象价格异动的量价表现、幅度体现、浪型推动和波动周期 针对近几年“姜你军”、“蒜你狠”、“豆你玩”之类的姜、蒜、豆等农产品价格的剧烈波动，研究者大都从资金推动、流通层面和种植面积等方面进行分析评论，在其具体的市场波动体现方面，有可能受市场原始数据缺乏的限制，尚未看到相关研究报道。对此，K 线组合分析能够针对性地分析和表述监控对象价格异动的量价表现、幅度体现、浪型推动和波动周期。

2.1.3 应用于监控品种运行轨迹差异性对比 各蔬菜价格监控品种尽管每年具体的行情走势不尽相同，但是总体的运行轨迹具有一定的相似性，可以通过对同一监控品种不同年度的运行轨迹进行差异性比较，总结其走势特征和波动规律。

2.1.4 应用于对价格波动级别的挖掘、描述和分析 在一波持续性的上扬或下跌的价格运行走势中，其底部和顶部的构筑、平台的整理、波幅的大小、持续的周期一直到整个行情走势的结束，是有迹可循的，尽管一般来说是事后进行研判和分析。因此，本项目的应用性图例有助于对整体走势进行分析和评判。

2.1.5 移动平均线周期确定和参数设置的应用 移动平均线在证劵市场中非常重要，其关键周期的移动平均线对价格的支撑、压制作用相当明显，在蔬菜价格波动分析中显然不能忽视对移动平均线的分析和应用，可以通过对短期、中期和长期均线的具体周期调试和优化后，确定最适宜的各周期均线。

2.1.6 K 线分析技术中辅助工具的应用 在K 线分析技术的实际运用中，研究认为辅助工具的应用和开发非常重要，如划线工具、幅度尺、黄金比例线和百分比线等，这些辅助工具的开发和运用对行情的展开分析将带来很大的便捷[2-4]。

2.2 蔬菜价格波动预警应用

在蔬菜价格波动预警中，K 线分析技术可以应用于三个方面：一是波动级别与预警级别的对应关系和设置；二是预警信号的设计和参数设置；三是分析预警模型的研究开发。

在如何对进入异动周期的品种进行跟踪预警的研究方面，笔者认为基于K 线分析和移动平均线技术的蔬菜价格分析技术，在蔬菜价格的预警技术研究和开发方面，具有较好的辅助分析作用。在借鉴其他分析预警模型的基础上，可以对分析预警模型作更深入的研究和开发[5-6]。

3 基于K 线分析法的蔬菜价格波动分析预警的技术实现

3.1 蔬菜价格波动分析预警系统的研发

以长沙市马王堆蔬菜批发大市场为研究应用对象，将2010～2012年的市场原始数据导入系统数据库，通过计算机数据挖掘技术、J2EE 企业级开发技术等技术手段研发，形成一套具有多种应用功能的蔬菜价格波动分析预警系统。该系统除具备通行的数据管理、查询、价格上报、日报生成等应用功能外，通过设定监控品种波动震幅的参数，系统还能自动生成相应的预警提示信号；系统根据蔬菜价格的K 线设置方法进行数据处理后，能够转换为反映当期价格波动状况的连续性K 线，自动生成为体现监控品种运行轨迹的K 线走势图（图2）。

3.2 K 线组合分析技术的市场应用

在具体的蔬菜市场价格分析方面，通过对蔬菜价格的数据处理与技术转换，系统实现了将监控品种当日的最高价、最低价、开盘价和收盘价4个价位技术集成在一条K 线上，在完整表达当日以及多种周期的具体价格状况的同时，结合报表、预警及移动平均线等实用功能的设置，运用K 线组合分析技术，能极大地丰富蔬菜价格行情波动的相关信息，提高分析水平。

在引入成交量、移动平均线等辅助分析指标后，以K 线表达为基础，能够生成K 线与均线相结合的中长期走势图（图3、图4），既可以反映长达两年的市场行情和趋势变化，也可以详实表达一段持续数月的中短期市场行情走势。目前国内尚无其他的分析预警系统能够达到这样灵活多变的周期设置和对应市场价格变化的体现方式。

通过K 线表达+均线辅助的图表设置方式，在对具体的市场行情进行市场分析和趋势研判时，可以通过对K 线组合的综合研判，组合运用以下基本的市场分析方法：波段上升和下跌的走势变化、阶段高位和低位的区间盘整状况、平台的支撑和破位形态、均线的压力和支撑关系、均线的拐头向上和向下演变、底部和顶部的形态特征、价格与成交量的联动、上年度同一品种同周期的市场走势对比等，如何综合运用这些分析方法，来监控具体品种的价格走势，将有待进一步研究。

反观目前通行的蔬菜市场行情分析方式，基本采用对监控品种经过简单的价格上升、下降变化的描述，再机械式地进行同比、环比等周期对比，这只是一种模板式的市场分析和表达方式，而通过K 线组合的分析方法和技术应用，市场分析语言更为丰富，市场表述更贴切，也更切合市场上价格的具体波动。

图3 青椒价格走势图例

图4 西红柿价格走势图例

4 结 语

K 线的组合分析技术一直以来是价量流动性波动型市场中参与各方重要的判市手段和分析工具，在国内的农产品期货市场中也得到了普遍的应用。为了将K 线的组合分析技术更好地对接应用到蔬菜价格波动的分析和预警中去，需要在以下几方面进一步改进和提升：一是改良目前蔬菜价格的信息采集和报送方式。目前的采价方式和取价结果并不能真正体现市场，他没有考虑到量价关系，因为价格和成交量是波动的，也是联动的，成交量的大小会影响成交价格的高低。应在现有的价格信息采集方式的基础上优化改进信息采集内容，在报表中以开盘价、最高价、最低价、收盘价和市场当日成交量的方式上报。二是加强数据共享，研发省级蔬菜（农）产品产销价格信息数据库。建议由省级相关监管部门牵头，联合专业性和技术性较强的涉农院所，研发省级蔬菜（农）产品产销价格信息数据库。三是研发省级蔬菜价格分析预警系统。在建设好省级蔬菜产品产销价格信息数据库的基础上，研发集信息采集、报送、分析预警、发布等功能于一体的省级蔬菜价格分析预警系统，使之能够更贴近市场。四是编制发布省级蔬菜产品的多种价格指数。推出该价格指数，可成为各市场参与方、监管部门、消费者评判价格波动的重要参考依据。

[1]周 超，林 中.K线分析法及其在蔬菜价格预警系统中的应用[J].湖南农业科学，2013，（11）：105-107.

[2]徐 磊，张 峭.2009年以来中国蔬菜价格上涨分析[J].中国食物与营养，2012，（1）：39-44.

[3 李干琼，许世卫.蔬菜市场价格短期波动影响因素分析——基于VAR模型的实证研究[J].中国食物与营养，2013，（3）：45-49.

[4]李干琼，许世卫.鲜活农产品市场价格波动规律研究——基于H-P滤波法的周期性分析[J].农业展望，2013，（1）：30-34.

[5]李干琼，许世卫.农产品市场价格超短期预测研究——基于西红柿日批发价格的现代时间序列法建模[J].华中农业大学学报，2010，（6）：40-45.

[6]许世卫.农业信息智能分析关键技术与应用[J].中国科技论坛，2010，（9）：128-135.