商品价格包括现货价格和期货价格。现货价格一定程度上反映市场供需的均衡点，即买卖双方愿意成交的价格，期货价格可以理解为对未来附带预期的现货价格。构建商品价格研判体系有助于期货交易者避免盲目性，同样有助于现货贸易企业构建贸易体系做到买卖有依据。对于期货新人来说，逐步了解商品价格研究体系的过程也是一个循序渐进的学习过程。

本文从点、线、面、体四位一体对于商品价格分析体系进行简述。

我们将商品价格的影响因素称之为“点”，比如产能、产量、库存、需求等。这个点并不是孤立的，而是从全产业链的角度去研究。以豆粕为例，其产业链包括油料端（大豆、菜籽、棕榈果、花生、葵花籽等）、油脂端（豆油、菜籽油、棕榈油、花生油、葵花油等）、蛋白端（豆粕、菜粕、棕榈粕、花生粕、葵花粕等）、下游产业（餐饮、小包装油、生物柴油、食品加工、生猪、肉鸡、鸡蛋、水产等），这些品种都需要去细致了解。

以豆类为例，供给端需要重点关注大豆产量影响因素，包括播种面积、天气、政策等。我国大豆进口依赖度比较高，进口情况也尤为重要，包括进口到港情况、进口利润、榨利、关税、汇率等。大豆进口到国内以后，需要跟踪开机情况及库存变化。另外，政策端的影响也较为显著，比如大豆及豆油轮储、进出口贸易政策、地缘政治等因素。

需求端则要从蛋白及油脂两个方面综合考虑，对于油厂来说，蛋白和油脂互为副产品，产品一端需求强烈带来的高榨利可能对于需求弱的一方形成利空。蛋白端需求包括生猪、水产、禽类等需求，以及下游订单情况。油脂端则需要考虑食用消费、生物柴油及原油情况。豆类具有一定的季节性影响，包括节日及市场情绪的影响。

此外，豆菜粕及其他杂粕之间的价差与替代关系，菜油、豆油、棕榈油及葵油等替代关系，进出口政策等方面均会影响菜粕及菜油的需求。

我们将数据库称之为“线”，通过数据进行说明论证价格影响因素的点，研判其影响方向与强弱程度。数据搜集主要体现在全面性、及时性、真实性、价值性这四个方面。数据来源包括公开数据、付费资讯、调研数据等，拿到原始数据以后，需要做成图表以便直观分析。接下来就要考虑怎么去用数据研判市场。

我们将分析方法称之为“面”。例如很多散户、个体户及中小型现货商用的最多的产业心态分析方法，即通过了解市场心态分析后市价格走势的方法，但这种分析方法很容易出现区域分化的情况，比如北方普遍看涨的同时，南方普遍看跌，然而南北价格大方向一般是一致的，使得这种方法具有一定局限性。

商品季节性分析方法，包括通过整理历史价格涨跌数据配合供需淡旺季进行分析，得出哪些时间段该商品价格容易上涨、哪些时间段容易下跌，但历史并不总是重演。

宏观分析方法、天气分析方法、基差库存利润三要素分析方法、地缘摩擦、政策类、公共卫生事件等分析方法虽然均在一定程度上对价格进行研判，但都有其局限性。虽然商品价格分析方法很多，但经常出现方向相反的结论，但是依然需要了解并掌握这些分析方法，因为由“面”才能上升为“体”。

我们将立体的分析逻辑称之为“体”，暂包括三个定性分析、一个定量分析。

第一个是供需平衡表法，也是市场最常用的分析方法。需要搜集包括替代品在内的供给数据（供给总量是随着该商品与其替代品价差的变动而阶梯性变化的）与需求数据，综合研判当前及未来市场是供不应求还是供过于求，进而来研判价格趋势。

第二个是矛盾分析方法，从市场的主要矛盾及次要矛盾入手，主要矛盾影响价格趋势，次要矛盾影响价格节奏。主要矛盾的影响因素可以趋弱转化为次要矛盾，次要矛盾在一定时期也会加强转化为主要矛盾。从战略层面要去抓影响市场趋势的主要矛盾，从战术层面则是要兼顾市场的次要矛盾。

第三个是估值驱动分析方法，即从商品利多利空驱动来分析其当前估值的合理性。比如推动该商品维持高位的利多因素是否还在，驱动强度是否能够维持当前估值。如果前期利多驱动不在或者强度减弱，那么行情可能会反转或者重心下移。

此外，关于商品的定价，包括前面估值驱动里面的估值也涉及到定价问题，商品定价从期现货价差、替代品升贴水、地域升贴水、品质升贴水、技术等方面综合考虑其定价区间，受篇幅限制不再赘述。