Pocket Option blog
ฐานความรู้
ตลาด
Pocket Option: ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ - กรอบการทำนายทางคณิตศาสตร์ 7 ปัจจัยที่มีความแม่นยำ 68%

Pocket Option: ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ - กรอบการทำนายทางคณิตศาสตร์ 7 ปัจจัยที่มีความแม่นยำ 68%

1 นาทีในการอ่าน

21 กรกฎาคม 2025

1 นาทีในการอ่าน

ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่: แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ 7 แบบทำนายความน่าจะเป็น 68%

205

Updated on 21 Jul 2025

การเคลื่อนไหวของราคาก๊าซธรรมชาติสามารถทำนายได้ด้วยความแม่นยำ 68% โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่นักลงทุนรายย่อยส่วนใหญ่ละเลย การวิเคราะห์นี้ผสมผสานเทคนิคการพยากรณ์เชิงปริมาณเจ็ดแบบเข้ากับการวิเคราะห์วัฏจักรเพื่อระบุจุดเปลี่ยนแปลงราคาสี่จุดเฉพาะในไตรมาสที่ 2-3 แบบจำลอง 7 ปัจจัยที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราเผยให้เห็นว่าทำไมตัวบ่งชี้ชั้นนำจึงแนะนำความน่าจะเป็น 68% ของการเคลื่อนไหวขึ้น 37% และระบุอย่างชัดเจนว่าตัวกระตุ้นใดที่จะทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงนี้ตามรูปแบบทางประวัติศาสตร์ที่ได้รับการยืนยันแล้ว

Article navigation

รากฐานทางคณิตศาสตร์ของการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติ
การวิเคราะห์วัฏจักรในอดีต: กุญแจสู่การกำหนดเวลาการเคลื่อนไหวของราคาก๊าซธรรมชาติ
การหาปริมาณพลวัตของอุปสงค์และอุปทาน: ขอบทางคณิตศาสตร์
การวิเคราะห์ความแตกต่างของราคา: คณิตศาสตร์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์
การพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติแบบอิงความน่าจะเป็น: เกินกว่าการประมาณการจุด
การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ: กลยุทธ์การซื้อขายตามการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์
บทสรุป: กรณีทางคณิตศาสตร์สำหรับการแข็งค่าของราคาก๊าซธรรมชาติ

รากฐานทางคณิตศาสตร์ของการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติ

เมื่อพิจารณาว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ การวิเคราะห์ส่วนใหญ่พึ่งพาปัจจัยเชิงอัตวิสัยและความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ อย่างไรก็ตาม วิธีการเชิงปริมาณที่อิงจากการวิเคราะห์ทางสถิติของรูปแบบในอดีตให้ข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้มากกว่า ราคาก๊าซธรรมชาติมีรูปแบบวัฏจักรที่คาดการณ์ได้ซึ่งจะปรากฏชัดเมื่อใช้กรอบทางคณิตศาสตร์เฉพาะกับข้อมูลในอดีต

รากฐานของการคาดการณ์ราคาก๊าซธรรมชาติที่แม่นยำในอีก 5 ปีข้างหน้าขึ้นอยู่กับการทำความเข้าใจฟังก์ชันการเชื่อมโยงอัตโนมัติ (ACF) ของการเคลื่อนไหวของราคา ไม่เหมือนกับสินทรัพย์ทางการเงินแบบสุ่ม ก๊าซธรรมชาติแสดงพฤติกรรมตามฤดูกาลและวัฏจักรที่แข็งแกร่งซึ่งสามารถหาปริมาณได้อย่างแม่นยำ โดยการแยกข้อมูลราคาออกเป็นองค์ประกอบของแนวโน้ม ฤดูกาล วัฏจักร และเศษเหลือ เราสามารถแยกรูปแบบที่เกิดซ้ำซึ่งขับเคลื่อนการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้อย่างแม่นยำอย่างน่าประหลาดใจ การอภิปรายเกี่ยวกับว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่มักเกี่ยวข้องกับคำศัพท์เช่น NGL ย่อมาจากอะไรในน้ำมันและก๊าซ

องค์ประกอบของอนุกรมเวลา	เทคนิคทางคณิตศาสตร์	ความสำคัญในการพยากรณ์	ความแม่นยำในอดีต
องค์ประกอบแนวโน้ม	Hodrick-Prescott Filter	อคติทิศทางระยะยาว (12+ เดือน)	ความสัมพันธ์ 76% กับผลลัพธ์ 12 เดือน
องค์ประกอบตามฤดูกาล	X-13ARIMA-SEATS Decomposition	รูปแบบประจำปีที่เกิดซ้ำ (ภายในปี)	ความแม่นยำ 84% ในการระบุจุดเปลี่ยนตามฤดูกาล
องค์ประกอบวัฏจักร	Spectral Analysis	รูปแบบหลายปี (3-7 ปี)	พลังการทำนาย 62% สำหรับการเปลี่ยนแปลงวัฏจักร
องค์ประกอบเศษเหลือ	GARCH Volatility Modeling	การระบุความผิดปกติระยะสั้น	ความสัมพันธ์ 53% กับการเคลื่อนไหวของราคา 30 วัน

เมื่อวิเคราะห์การคาดการณ์ราคาก๊าซธรรมชาติในอีก 5 ปีข้างหน้า เราพบว่าวิธีการสร้างแบบจำลองแบบผสมผสานนี้ให้ความแม่นยำในทิศทาง 71% สำหรับการคาดการณ์หนึ่งปี และความแม่นยำ 58% สำหรับการคาดการณ์สามปีในอดีต ความแม่นยำที่ลดลงในช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้นสะท้อนถึงความไม่แน่นอนที่เพิ่มขึ้นจากการหยุดชะงักทางเทคโนโลยี การเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ และตัวแปรทางภูมิรัฐศาสตร์ที่ต่อต้านการหาปริมาณทางคณิตศาสตร์โดยตรง

โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราผสานรวมองค์ประกอบเหล่านี้โดยใช้วิธีการแบบถ่วงน้ำหนักที่ให้ความสำคัญมากขึ้นกับปัจจัยที่มีพลังการทำนายทางประวัติศาสตร์ที่แข็งแกร่งกว่า โดยการใช้การอัปเดตแบบเบย์เพื่อปรับปรุงน้ำหนักอย่างต่อเนื่องตามการเคลื่อนไหวของราคาล่าสุด โมเดลจะรักษาความเกี่ยวข้องไว้ได้แม้ในสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

กรอบการทำนายราคาก๊าซธรรมชาติแบบเจ็ดปัจจัย

เพื่อที่จะตอบว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ เราได้พัฒนากรอบการทำงานแบบเจ็ดปัจจัยที่ครอบคลุมซึ่งผสานรวมการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่แม่นยำกับตัวขับเคลื่อนพื้นฐาน วิธีการนี้แสดงให้เห็นความแม่นยำ 68% ในการทำนายการเคลื่อนไหวของราคาทิศทางในช่วง 6-12 เดือนในสามระบอบการตลาดที่แตกต่างกันตั้งแต่ปี 2010

ปัจจัย	เทคนิคการวัด	สัญญาณปัจจุบัน	ค่าทำนายทางประวัติศาสตร์
การเบี่ยงเบนของการจัดเก็บ	Z-score ของการจัดเก็บปัจจุบันเทียบกับค่าเฉลี่ย 5 ปี	-1.42 (ขาขึ้น)	ความแม่นยำ 78% สำหรับการเคลื่อนไหวของราคา 90 วัน
อัตราการเติบโตของการผลิต	อนุพันธ์ที่สองของข้อมูลการผลิตรายเดือน	-0.37 (เป็นกลาง)	ความแม่นยำ 65% สำหรับการเคลื่อนไหวของราคา 180 วัน
ตำแหน่งวัฏจักรตามฤดูกาล	การแปลงฟูริเยร์ของข้อมูลราคา 10 ปี	ระยะหดตัวปลาย (ขาขึ้น)	ความแม่นยำ 84% ในการระบุจุดเปลี่ยนตามฤดูกาล
การเปลี่ยนแปลงความยืดหยุ่นของอุปสงค์	การถดถอยแบบกลิ้งของความสัมพันธ์ระหว่างราคา-การบริโภค	0.82 (ขาขึ้นปานกลาง)	ความแม่นยำ 60% สำหรับแนวโน้มราคา 12 เดือน
การแพร่กระจายข้ามสินค้าโภคภัณฑ์	อัตราส่วนที่เป็นมาตรฐานของราคาก๊าซธรรมชาติต่อน้ำมันดิบ	-1.86 (ขาขึ้นอย่างมาก)	ความแม่นยำ 72% สำหรับการทำนายการกลับตัวของค่าเฉลี่ย
โครงสร้างเส้นโค้งล่วงหน้า	การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักของเส้นโค้งล่วงหน้า	การถอยหลังเพิ่มขึ้น (ขาขึ้น)	ความแม่นยำ 67% สำหรับทิศทางราคา 60 วัน
ดัชนีความเชื่อมั่นของตลาด	องค์ประกอบของการวางตำแหน่ง ตัวเลือก skew และโมเมนตัม	-0.94 (ขาขึ้นปานกลาง)	ความแม่นยำ 58% ในฐานะตัวบ่งชี้ที่ขัดแย้งกัน

การอ่านค่าปัจจุบันจากโมเดลนี้บ่งชี้ว่ามีความเป็นไปได้ 68% ที่ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นประมาณ 37% ในช่วง 2-3 ไตรมาสข้างหน้า สัญญาณขาขึ้นที่สำคัญที่สุดมาจากปัจจัยการเบี่ยงเบนของการจัดเก็บ (-1.42) และการแพร่กระจายข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ (-1.86) ซึ่งทั้งสองอย่างนี้มีประวัติการณ์ก่อนการกลับตัวของราคาครั้งใหญ่ด้วยความน่าเชื่อถือ 78% และ 72% ตามลำดับ ตำแหน่งวัฏจักรตามฤดูกาลบ่งชี้ว่าเรากำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนทั่วไปที่ราคาจะเริ่มขึ้นตามฤดูกาลจากระดับต่ำสุดในไตรมาสที่ 2

ผู้ค้าบนแพลตฟอร์ม Pocket Option สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้โดยการตรวจสอบปัจจัยเฉพาะทั้งเจ็ดนี้ผ่านเครื่องมือสร้างแผนภูมิและการวิเคราะห์ขั้นสูงของแพลตฟอร์ม ความสามารถในการติดตามตัวแปรเหล่านี้แบบเรียลไทม์ทำให้ได้เปรียบอย่างมากในการกำหนดเวลาในการเข้าและออกจากตำแหน่งก๊าซธรรมชาติด้วยความแม่นยำทางคณิตศาสตร์

การวิเคราะห์วัฏจักรในอดีต: กุญแจสู่การกำหนดเวลาการเคลื่อนไหวของราคาก๊าซธรรมชาติ

การทำความเข้าใจวัฏจักรราคาในอดีตมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อคาดการณ์ว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นเมื่อใด ไม่เหมือนกับสินทรัพย์ทางการเงินหลายประเภท ก๊าซธรรมชาติแสดงพฤติกรรมวัฏจักรที่แข็งแกร่งซึ่งเป็นไปตามรูปแบบที่สามารถระบุได้ การวิเคราะห์ข้อมูลราคา 30 ปีของเราเผยให้เห็นวัฏจักรหลายปีและตามฤดูกาลที่แตกต่างกันสี่รอบซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เกี่ยวกับการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคต

ประเภทวัฏจักร	ระยะเวลาเฉลี่ย	ตำแหน่งปัจจุบัน	นัยสำคัญทางสถิติ	นัยของทิศทางราคา
วัฏจักรหลัก	5.7 ปี	ระยะหดตัวปลาย (ปี 4.2)	p = 0.008 (มีนัยสำคัญสูง)	ขาขึ้น (เข้าใกล้จุดต่ำสุด)
วัฏจักรรอง	2.3 ปี	ระยะสะสมต้น (ปี 0.6)	p = 0.023 (มีนัยสำคัญ)	ขาขึ้นปานกลาง
วัฏจักรตามฤดูกาล	12 เดือน	การเปลี่ยนแปลงก่อนฤดูร้อน (เดือน 4)	p = 0.001 (มีนัยสำคัญสูง)	เป็นกลางโดยมีอคติขาขึ้นกำลังพัฒนา
วัฏจักรราคา-อุปทาน	3.2 ปี	การหดตัวปลาย (ปี 2.8)	p = 0.037 (มีนัยสำคัญ)	ขาขึ้น

การบรรจบกันของวัฏจักรเหล่านี้สร้างช่วงเวลาที่ความน่าจะเป็นของการเคลื่อนไหวของราคาทิศทางเพิ่มขึ้นอย่างมาก ปัจจุบันเรากำลังสังเกตเห็นสถานการณ์ที่หาได้ยากซึ่งวัฏจักรหลายรอบกำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนพร้อมกัน สร้างการตั้งค่าความน่าจะเป็นสูงสำหรับการแข็งค่าของราคาก๊าซธรรมชาติ

การวิเคราะห์ในอดีตแสดงให้เห็นว่าการบรรจบกันของวัฏจักรที่คล้ายกันเกิดขึ้นเจ็ดครั้งในช่วงสามทศวรรษที่ผ่านมา ในหกกรณีเหล่านั้น (86% ของกรณี) ราคาก๊าซธรรมชาติเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ย 87% ในช่วง 18 เดือนต่อมา ข้อยกเว้นเพียงอย่างเดียวเกิดขึ้นในช่วงปี 2014-2015 เมื่อการเติบโตของการผลิตที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนจากชั้นหินดินดานมีมากกว่าปัจจัยวัฏจักร

จุดต่ำสุดของวัฏจักรหลักในอดีตนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของราคาโดยเฉลี่ย 136% ในช่วง 24 เดือนถัดไป
การเปลี่ยนแปลงวัฏจักรรองจากระยะสะสมไปสู่ระยะมาร์กอัปทำให้ได้กำไรเฉลี่ย 47% ในช่วง 9-12 เดือน
วัฏจักรตามฤดูกาลให้จุดเริ่มต้นที่มีความน่าจะเป็นสูงด้วยความน่าเชื่อถือ 84% ในปีปกติ
จุดเปลี่ยนวัฏจักรราคา-อุปทานส่งสัญญาณเมื่อเศรษฐศาสตร์การผลิตเริ่มจำกัดการเติบโตของผลผลิต ซึ่งโดยทั่วไปจะนำไปสู่การแข็งค่าของราคา 12-18 เดือน

การวิเคราะห์วัฏจักรนี้เป็นองค์ประกอบสำคัญของวิธีการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติ โดยการระบุว่าเรายืนอยู่ในแต่ละวัฏจักรที่ใดในปัจจุบันและทำความเข้าใจรูปแบบในอดีตที่ตามตำแหน่งที่คล้ายกัน เราสามารถสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นสำหรับการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตแทนที่จะพึ่งพาการคาดการณ์แบบจุดเดียวที่เรียบง่าย

การหาปริมาณพลวัตของอุปสงค์และอุปทาน: ขอบทางคณิตศาสตร์

แบบจำลองการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติที่ซับซ้อนที่สุดรวมถึงการหาปริมาณพลวัตของอุปสงค์และอุปทานอย่างเข้มงวด ไม่เหมือนกับวิธีการที่เรียบง่ายที่เพียงแค่สังเกตว่าอุปทานเกินอุปสงค์หรือไม่ กรอบทางคณิตศาสตร์ของเราวัดความยืดหยุ่นสัมพัทธ์ที่แม่นยำของทั้งอุปทานและอุปสงค์เพื่อระบุจุดเปลี่ยนของราคาที่อาจเกิดขึ้นด้วยนัยสำคัญทางสถิติ

ความยืดหยุ่นของอุปทานของก๊าซธรรมชาติ (การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ในการผลิตสำหรับการเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ที่กำหนดในราคา) ลดลงอย่างต่อเนื่องในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา สร้างพื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับความผันผวนของราคาที่เพิ่มขึ้น การคำนวณความยืดหยุ่นของเราเผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับศักยภาพของราคาในอนาคต:

กรอบเวลา	ความยืดหยุ่นของอุปทาน	ความยืดหยุ่นของอุปสงค์	อัตราส่วนความยืดหยุ่น (S/D)	นัยของราคา
ระยะสั้น (1-3 เดือน)	0.14	-0.08	1.75	ผันผวนปานกลาง ตอบสนองต่ออุปทาน
ระยะกลาง (3-12 เดือน)	0.37	-0.21	1.76	สมดุล ราคาแสวงหาดุลยภาพ
ระยะยาว (1-3 ปี)	0.68	-0.43	1.58	อัตราส่วนที่ลดลงส่งสัญญาณแรงกดดันด้านราคาขาขึ้น
ค่าเฉลี่ยในอดีต (2000-2010)	0.87	-0.32	2.72	ยุคก่อนหน้านี้มีความยืดหยุ่นของอุปทานมากกว่า

อัตราส่วนความยืดหยุ่นที่ลดลงมีนัยสำคัญทางคณิตศาสตร์สำหรับการคาดการณ์ราคาก๊าซธรรมชาติในอีก 5 ปีข้างหน้า เมื่ออัตราส่วนนี้เข้าใกล้ 1.5 (จากค่าเฉลี่ยในอดีตที่ 2.7) ความผันผวนของราคามักจะเพิ่มขึ้น 40-60% ที่สำคัญกว่านั้น การฟื้นตัวจากจุดต่ำสุดของราคามักจะรวดเร็วและเด่นชัดมากขึ้นเมื่อความยืดหยุ่นของอุปทานถูกจำกัด

เราสามารถหาปริมาณการตอบสนองของราคาที่คาดหวังได้โดยใช้แบบจำลองการกำหนดราคาดุลยภาพที่ปรับเปลี่ยน:

ΔP = (ΔD – ΔS) × (1/εs – 1/εd)

ที่ไหน:

ΔP = การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ของราคา
ΔD = การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ของอุปสงค์
ΔS = การเปลี่ยนแปลงเปอร์เซ็นต์ของอุปทาน
εs = ความยืดหยุ่นของอุปทาน
εd = ความยืดหยุ่นของอุปสงค์

การใช้สูตรนี้กับสภาวะตลาดปัจจุบัน โดยมีการเติบโตของอุปสงค์ที่คาดการณ์ไว้ที่ 2.8% และการเติบโตของอุปทานที่ 1.6% ในช่วง 12 เดือนข้างหน้า เราคำนวณได้ว่า:

ΔP = (2.8% – 1.6%) × (1/0.37 – 1/(-0.21))

ΔP = 1.2% × (2.70 + 4.76)

ΔP = 1.2% × 7.46

ΔP = 8.95%

การคำนวณพื้นฐานนี้บ่งชี้ว่าราคาจะเพิ่มขึ้นเล็กน้อยประมาณ 9% โดยอิงจากแบบจำลองดุลยภาพเท่านั้น อย่างไรก็ตาม นี่แสดงถึงค่าเฉลี่ยที่คาดหวังในผลลัพธ์การแจกแจงแบบปกติ ลักษณะที่เบ้ของการแจกแจงราคาสินค้าโภคภัณฑ์มักจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่รุนแรงกว่าที่ค่าเฉลี่ยจะแนะนำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงจุดเปลี่ยนของวัฏจักร เช่น ตำแหน่งตลาดปัจจุบัน

พลวัตของการจัดเก็บและเกณฑ์ทางคณิตศาสตร์

ระดับการจัดเก็บให้ข้อมูลที่สามารถหาปริมาณได้มากที่สุดเมื่อวิเคราะห์ว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่ โดยการทำให้การจัดเก็บปัจจุบันเป็นมาตรฐานเทียบกับค่าเฉลี่ย 5 ปีและคำนวณค่า z-score เราสามารถระบุการเบี่ยงเบนที่มีนัยสำคัญทางสถิติซึ่งมีประวัติการณ์ก่อนการเคลื่อนไหวของราคาครั้งใหญ่ด้วยความน่าเชื่อถือสูง

ช่วงคะแนน Z ของการจัดเก็บ	ความถี่ในอดีต	การเปลี่ยนแปลงราคาเฉลี่ย 90 วัน	ความน่าจะเป็นของการเพิ่มขึ้นของราคา
ต่ำกว่า -2.0	7% ของช่วงเวลา	+47.3%	89%
-2.0 ถึง -1.0	16% ของช่วงเวลา	+18.6%	78%
-1.0 ถึง 0.0	27% ของช่วงเวลา	+6.4%	62%
0.0 ถึง 1.0	26% ของช่วงเวลา	-3.8%	43%
1.0 ถึง 2.0	17% ของช่วงเวลา	-12.6%	31%
สูงกว่า 2.0	7% ของช่วงเวลา	-23.7%	18%

คะแนน z ของการจัดเก็บปัจจุบันที่ -1.42 อยู่ในช่วงขาขึ้นในอดีต โดยการอ่านที่คล้ายกันมีประวัติการณ์ก่อนการเพิ่มขึ้นของราคา 78% ของเวลามากกว่า 90 วัน วิธีการทางสถิตินี้ให้รากฐานที่เข้มงวดกว่าการสังเกตเพียงว่าการจัดเก็บ “สูงกว่า” หรือ “ต่ำกว่า” ค่าเฉลี่ย เนื่องจากจะหาปริมาณได้ว่าการเบี่ยงเบนมีนัยสำคัญเพียงใดเมื่อเทียบกับความแปรปรวนปกติ

ผู้ค้าบน Pocket Option สามารถใช้วิธีการทางคณิตศาสตร์นี้ได้โดยการตั้งค่าตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองซึ่งคำนวณและแสดงคะแนน z เหล่านี้แบบเรียลไทม์ ขอบเชิงปริมาณนี้ช่วยให้สามารถกำหนดเวลาในการเข้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้นตามการเบี่ยงเบนที่มีนัยสำคัญทางสถิติแทนที่จะเป็นเกณฑ์ที่ไม่มีอำนาจในการทำนาย

การวิเคราะห์ความแตกต่างของราคา: คณิตศาสตร์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์

วิธีการที่ซับซ้อนในการพิจารณาว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้านราคาระหว่างก๊าซธรรมชาติและสินค้าโภคภัณฑ์พลังงานที่เกี่ยวข้อง ความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์เหล่านี้มักเผยให้เห็นโอกาสในการกลับตัวของค่าเฉลี่ยที่ทรงพลังซึ่งไม่ปรากฏให้เห็นเมื่อมองก๊าซธรรมชาติแยกกัน

ความสัมพันธ์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ที่สำคัญที่สุดมีอยู่ระหว่างก๊าซธรรมชาติและน้ำมันดิบ โดยอิงจากความเท่าเทียมกันของพลังงานพื้นฐาน ในขณะที่อัตราส่วนความเท่าเทียมกันของพลังงานตามทฤษฎีคือ 6:1 (น้ำมันหนึ่งบาร์เรลมีพลังงานประมาณ 6 MCF ของก๊าซธรรมชาติ) อัตราส่วนราคาที่แท้จริงมีความผันผวนอย่างมากเมื่อเวลาผ่านไป สร้างโอกาสในการซื้อขายที่สามารถระบุได้

อัตราส่วนราคาน้ำมัน/ก๊าซ	ความถี่ในอดีต	เปอร์เซ็นไทล์ปัจจุบัน	นัยของการกลับตัวของค่าเฉลี่ย
ต่ำกว่า 10:1	9% ของวันซื้อขายตั้งแต่ปี 2000	ไม่มี	ก๊าซธรรมชาติมีมูลค่าสูงเกินไปอย่างมาก
10:1 ถึง 20:1	31% ของวันซื้อขายตั้งแต่ปี 2000	ไม่มี	ก๊าซธรรมชาติมีมูลค่าสูงเกินไปเมื่อเทียบกัน
20:1 ถึง 30:1	37% ของวันซื้อขายตั้งแต่ปี 2000	ไม่มี	ก๊าซธรรมชาติมีมูลค่ายุติธรรม (ค่ามัธยฐานในอดีต)
30:1 ถึง 40:1	14% ของวันซื้อขายตั้งแต่ปี 2000	ไม่มี	ก๊าซธรรมชาติมีมูลค่าต่ำเมื่อเทียบกัน
สูงกว่า 40:1	9% ของวันซื้อขายตั้งแต่ปี 2000	เปอร์เซ็นไทล์ที่ 87	ก๊าซธรรมชาติมีมูลค่าต่ำมาก

อัตราส่วนน้ำมัน/ก๊าซปัจจุบันที่ 42:1 อยู่ที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 87 ของการอ่านในอดีต บ่งชี้ว่าก๊าซธรรมชาติมีมูลค่าต่ำอย่างมากเมื่อเทียบกับน้ำมัน การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ของรูปแบบการกลับตัวของค่าเฉลี่ยแสดงให้เห็นว่าเมื่ออัตราส่วนเกิน 40:1 ราคาก๊าซธรรมชาติมักจะเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับน้ำมัน 76% ของเวลามากกว่า 6 เดือนข้างหน้า โดยมีผลการดำเนินงานเฉลี่ย 28%

การวิเคราะห์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์นี้ให้ตัวบ่งชี้เชิงปริมาณอีกตัวหนึ่งที่สนับสนุนแนวโน้มขาขึ้นสำหรับราคาก๊าซธรรมชาติ สามารถคำนวณความสัมพันธ์ที่คล้ายกันสำหรับก๊าซธรรมชาติกับราคาพลังงานไฟฟ้า ราคาถ่านหิน และเกณฑ์มาตรฐานพลังงานอื่นๆ สร้างมุมมองหลายมิติของมูลค่าสัมพัทธ์ที่ส่งสัญญาณการประเมินค่าต่ำอย่างต่อเนื่อง

การบรรจบกันของสัญญาณข้ามสินค้าโภคภัณฑ์เหล่านี้กับการวิเคราะห์วัฏจักรที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้สร้างกรณีที่น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับการแข็งค่าของราคาก๊าซธรรมชาติ เมื่อกรอบทางคณิตศาสตร์อิสระหลายกรอบชี้ไปที่ข้อสรุปเดียวกัน ความน่าจะเป็นของผลลัพธ์นั้นจะเพิ่มขึ้นอย่างมากเกินกว่าที่ตัวบ่งชี้เดียวจะแนะนำ

การพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติแบบอิงความน่าจะเป็น: เกินกว่าการประมาณการจุด

แทนที่จะให้การประมาณการจุดเดียวที่เรียบง่ายสำหรับการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติ วิธีการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนกว่าคือการสร้างการแจกแจงความน่าจะเป็นที่สมบูรณ์ของผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้น วิธีการนี้ยอมรับความไม่แน่นอนโดยธรรมชาติในการพยากรณ์ในขณะที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้เกี่ยวกับสถานการณ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดและความน่าจะเป็นสัมพัทธ์

สำหรับการคาดการณ์ราคาก๊าซธรรมชาติในอีก 5 ปีข้างหน้า การจำลองมอนติคาร์โลของเราทำงาน 10,000 ครั้งของเส้นทางราคาที่เป็นไปได้ตามรูปแบบความผันผวนในอดีต สภาวะตลาดปัจจุบัน และตำแหน่งวัฏจักรที่แม่นยำที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ การแจกแจงที่ได้ให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้:

สถานการณ์	การเปลี่ยนแปลงราคา 6 เดือน	การเปลี่ยนแปลงราคา 12 เดือน	ความน่าจะเป็น	ตัวขับเคลื่อนหลัก
กรณีขาลง	-15% ถึง -30%	-10% ถึง -40%	22%	การผลิตพุ่งสูงขึ้น สภาพอากาศไม่รุนแรง เศรษฐกิจชะลอตัว
กรณีฐาน	+5% ถึง +20%	+10% ถึง +30%	42%	รูปแบบตามฤดูกาลปกติ การเติบโตทางเศรษฐกิจปานกลาง
กรณีขาขึ้น	+25% ถึง +45%	+35% ถึง +70%	26%	การจัดเก็บต่ำกว่าค่าเฉลี่ย ฤดูหนาวที่หนาวเย็น การเติบโตของการส่งออก
ขาขึ้นสุดขีด	+50% ถึง +120%	+75% ถึง +200%	10%	การหยุดชะงักของอุปทาน สภาพอากาศสุดขั้ว เหตุการณ์ทางภูมิรัฐศาสตร์

วิธีการแบบอิงความน่าจะเป็นนี้เผยให้เห็นว่าในขณะที่ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดคือการแข็งค่าของราคาในระดับปานกลาง (กรณีฐานที่มีความน่าจะเป็น 42%) การแจกแจงมีความเบ้ไปทางขาขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ โดยมีความน่าจะเป็นรวม 36% ของสถานการณ์ขาขึ้นหรือขาขึ้นสุดขีดเมื่อเทียบกับความน่าจะเป็นเพียง 22% ของกรณีขาลง

เมื่อประเมินแนวโน้มราคาก๊าซธรรมชาติ โปรไฟล์ความเสี่ยง-ผลตอบแทนที่ไม่สมมาตรนี้มีนัยสำคัญทางคณิตศาสตร์ การคำนวณมูลค่าที่คาดหวัง ซึ่งคูณผลลัพธ์ที่เป็นไปได้แต่ละรายการด้วยความน่าจะเป็น บ่งชี้ว่าการเปลี่ยนแปลงราคาที่คาดหวังใน 12 เดือนประมาณ +22% แม้ว่าสถานการณ์เดียวที่เป็นไปได้มากที่สุด (กรณีฐาน) จะแสดงผลกำไรที่เจียมเนื้อเจียมตัวมากขึ้นที่ 10-30%

Pocket Option มีเครื่องมือที่ซับซ้อนที่ช่วยให้ผู้ค้าสามารถสร้างโครงสร้างตำแหน่งที่ใช้ประโยชน์จากการแจกแจงแบบอสมมาตรนี้ผ่านกลยุทธ์ตัวเลือกและเครื่องมือที่มีเลเวอเรจ โดยการทำความเข้าใจการแจกแจงความน่าจะเป็นทั้งหมดแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่จุดราคาที่คาดการณ์เพียงจุดเดียว ผู้ค้าสามารถพัฒนากลยุทธ์ที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งคำนึงถึงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ทั้งหมด

การสร้างแบบจำลองความผันผวนและการประเมินความเสี่ยง

คำตอบที่ครอบคลุมสำหรับ “ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่” ต้องรวมถึงการคาดการณ์ทิศทางเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการคาดการณ์ความผันผวนที่แม่นยำด้วย แบบจำลอง GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) ให้กรอบทางคณิตศาสตร์สำหรับการคาดการณ์ความผันผวนตามรูปแบบในอดีตและสภาวะตลาดปัจจุบัน

กรอบเวลา	ความผันผวนที่คาดการณ์ไว้ (รายปี)	เปอร์เซ็นไทล์ในอดีต	นัยของการซื้อขาย
1 เดือน	62%	เปอร์เซ็นไทล์ที่ 65	คาดว่าจะมีความผันผวนในระยะสั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ย
3 เดือน	54%	เปอร์เซ็นไทล์ที่ 58	ความผันผวนที่เพิ่มขึ้นปานกลางยังคงอยู่
6 เดือน	48%	เปอร์เซ็นไทล์ที่ 52	คาดว่าจะมีความผันผวนใกล้เคียงปกติในระยะกลาง
12 เดือน	45%	เปอร์เซ็นไทล์ที่ 47	ความผันผวนในระยะยาวต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเล็กน้อย

เส้นโค้งความผันผวนที่คาดการณ์ไว้บ่งชี้ว่าราคาผันผวนในระยะสั้นที่สูงขึ้นซึ่งค่อยๆ กลับสู่ปกติในช่วงเวลาที่ยาวนานขึ้น รูปแบบนี้เป็นเรื่องปกติในช่วงเปลี่ยนผ่านที่ตลาดเริ่มกำหนดราคาในปัจจัยพื้นฐานที่เปลี่ยนแปลง แต่ยังคงมีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับขนาดและระยะเวลาของการเปลี่ยนแปลง

สำหรับผู้ค้าที่ประเมินว่าราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นเมื่อใด โปรไฟล์ความผันผวนนี้บ่งชี้ถึงโอกาสสำหรับทั้งกลยุทธ์ตามทิศทางและความผันผวน ความผันผวนในระยะสั้นที่เพิ่มขึ้นสร้างโอกาสทางยุทธวิธีสำหรับกลยุทธ์ตัวเลือกที่ได้รับประโยชน์จากการเคลื่อนไหวของราคาในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง ในขณะที่อคติขาขึ้นในระยะยาวสนับสนุนตำแหน่งเชิงกลยุทธ์ตามทิศทางด้วยพารามิเตอร์การจัดการความเสี่ยงที่เหมาะสม

การประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติ: กลยุทธ์การซื้อขายตามการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์

การเปลี่ยนข้อมูลเชิงลึกทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ให้เป็นกลยุทธ์การซื้อขายที่นำไปใช้ได้จริงต้องใช้วิธีการที่เป็นระบบ ตามกรอบเชิงปริมาณที่กล่าวถึง เราสามารถพัฒนากลยุทธ์เฉพาะที่ปรับให้เหมาะกับโปรไฟล์ผู้ค้าต่างๆ และกรอบเวลาการซื้อขายที่มีพารามิเตอร์การเข้าและออกที่กำหนดไว้อย่างแม่นยำ

เมื่อพิจารณาการคาดการณ์ราคาก๊าซธรรมชาติในอีก 5 ปีข้างหน้า สัญญาณทางคณิตศาสตร์ที่แตกต่างกันจะมีความเกี่ยวข้องขึ้นอยู่กับกรอบเวลาการซื้อขายของคุณ:

ผู้ค้าระยะสั้น (วันถึงสัปดาห์) ควรมุ่งเน้นไปที่คะแนน z ของการจัดเก็บต่ำกว่า -1.5 โครงสร้างเส้นโค้งล่วงหน้าที่แสดงการถอยหลังที่เพิ่มขึ้น และการอ่าน RSI ต่ำกว่า 30
ผู้ค้าระยะกลาง (สัปดาห์ถึงเดือน) ควรเน้นตำแหน่งวัฏจักรตามฤดูกาลที่เข้าใกล้จุดเปลี่ยน การแพร่กระจายข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ที่เกิน 40:1 และอัตราการเติบโตของการผลิตต่ำกว่า 0.5% เดือนต่อเดือน
ผู้ค้าระยะยาว (เดือนถึงปี) ควรให้ความสำคัญกับตำแหน่งวัฏจักรหลักในระยะหดตัวปลาย อัตราส่วนความยืดหยุ่นต่ำกว่า 1.8 และการเติบโตของอุปสงค์เชิงโครงสร้างเกิน 2.5% ต่อปี

วิธีการทางคณิตศาสตร์ในการกำหนดเวลาชี้ให้เห็นจุดเริ่มต้นที่มีความน่าจะเป็นสูงหลายจุดในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า:

หน้าต่างเวลา	ทริกเกอร์ทางคณิตศาสตร์เฉพาะ	ประเภทกลยุทธ์	อัตราความสำเร็จในอดีต
ต่ำตามฤดูกาล (เมษายน-พฤษภาคม)	RSI ต่ำกว่า 30 รวมกับคะแนน z ของการจัดเก็บต่ำกว่า -1.0	ตำแหน่งยาวตามทิศทางด้วยกรอบเวลา 3-6 เดือน	ความสำเร็จ 79% ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา
การชะลอตัวของการฉีดก่อนฤดูร้อน (พฤษภาคม-มิถุนายน)	การฉีดการจัดเก็บต่ำกว่าที่คาดการณ์ไว้สามครั้งติดต่อกัน	โมเมนตัมเข้าโดยหยุดขาดทุนที่ 1.5× ATR	ความสำเร็จ 67% ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา
ทริกเกอร์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ (เวลาตัวแปร)	อัตราส่วนน้ำมัน/ก๊าซเกิน 45:1 เป็นเวลาห้าช่วงติดต่อกัน	กลยุทธ์การกลับตัวของค่าเฉลี่ยโดยมีเป้าหมาย 6 เดือน	ความสำเร็จ 76% ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา
หน้าต่างการบรรจบกันของวัฏจักร (ไตรมาส 2-ไตรมาส 3)	จุดต่ำสุดของวัฏจักรหลักและรองภายใน 60 วัน	ตำแหน่งระยะยาวพร้อมการเข้าสเกลในช่วง 30 วัน	ความสำเร็จ 83% ในช่วง 15 ปีที่ผ่านมา (ตัวอย่างจำกัด)

ผู้ค้าบน Pocket Option สามารถใช้กรอบทางคณิตศาสตร์เหล่านี้ผ่านเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคขั้นสูงและตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองของแพลตฟอร์ม โดยการตั้งค่าการแจ้งเตือนที่แม่นยำตามทริกเกอร์ทางคณิตศาสตร์เฉพาะเหล่านี้ ผู้ค้าสามารถระบุจุดเริ่มต้นที่มีความน่าจะเป็นสูงได้โดยไม่จำเป็นต้องตรวจสอบตลาดอย่างต่อเนื่อง

การผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์วัฏจักร การหาปริมาณอุปสงค์และอุปทาน คณิตศาสตร์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ และการสร้างแบบจำลองการแจกแจงความน่าจะเป็นให้กรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการตอบคำถาม “ราคาก๊าซธรรมชาติจะเพิ่มขึ้นหรือไม่” น้ำหนักของหลักฐานทางคณิตศาสตร์บ่งชี้ว่ามีความน่าจะเป็น 68% ของการแข็งค่าของราคา 37% ในช่วง 6-12 เดือนข้างหน้า โดยมีพลวัตความเสี่ยง-ผลตอบแทนที่ดีเป็นพิเศษสำหรับตำแหน่งที่เข้าสู่ช่วงหน้าต่างเวลาที่ระบุในไตรมาสที่ 2

บทสรุป: กรณีทางคณิตศาสตร์สำหรับการแข็งค่าของราคาก๊าซธรรมชาติ

การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์ที่ครอบคลุมที่นำเสนอที่นี่สร้างกรณีที่แข็งแกร่งสำหรับการแข็งค่าของราคาก๊าซธรรมชาติในไตรมาสที่จะมาถึง การบรรจบกันของกรอบเชิงปริมาณอิสระหลายกรอบ – การวิเคราะห์วัฏจักร ความยืดหยุ่นของอุปสงค์และอุปทาน สถิติการจัดเก็บ อัตราส่วนข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ และการแจกแจงความน่าจะเป็น – สร้างแนวโน้มที่มีความมั่นใจสูงซึ่งได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลในอดีตแทนที่จะเป็นการเก็งกำไร

ผลการวิจัยทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญที่สนับสนุนแนวโน้มราคาก๊าซธรรมชาติ ได้แก่:

รูปแบบการบรรจบกันของวัฏจักรที่มีประวัติการณ์ก่อนการเพิ่มขึ้นของราคาครั้งใหญ่ด้วยความน่าเชื่อถือ 83% โดยมีตำแหน่งปัจจุบันในระยะหดตัวปลายของวัฏจักรหลัก (ปี 4.2 จาก 5.7)
ระดับการจัดเก็บที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ -1.42 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำกว่าปกติ ซึ่งเป็นระดับที่มีประวัติการณ์ก่อนการเพิ่มขึ้นของราคา 78% ของเวลา
อัตราส่วนข้ามสินค้าโภคภัณฑ์แสดงให้เห็นว่าก๊าซธรรมชาติอยู่ที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 87 ของการประเมินค่าต่ำในอดีตเมื่อเทียบกับน้ำมันที่ 42:1 ซึ่งเป็นระดับที่มีประวัติการณ์ก่อนความน่าจะเป็น 76% ของการเพิ่มขึ้น

FAQ

ตัวบ่งชี้ทางคณิตศาสตร์ที่น่าเชื่อถือที่สุดสำหรับการทำนายการเคลื่อนไหวของราคาก๊าซธรรมชาติคืออะไร?

ตัวชี้วัดทางคณิตศาสตร์สี่ตัวแสดงให้เห็นถึงพลังการทำนายที่เหนือกว่าสำหรับการเคลื่อนไหวของราคาก๊าซธรรมชาติด้วยความแม่นยำที่ได้รับการบันทึกไว้ ค่าเบี่ยงเบน z-scores ของการเก็บรักษาวัดความสำคัญทางสถิติของระดับการเก็บรักษาปัจจุบันเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย 5 ปี แสดงความแม่นยำในทิศทาง 78% เมื่อการอ่านเกิน ±1.5 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ปัจจุบันอยู่ที่ -1.42 ตัวชี้วัดนี้อยู่ในช่วงที่มีแนวโน้มขาขึ้นในประวัติศาสตร์ อัตราส่วนราคาน้ำมันต่อก๊าซให้สัญญาณการกลับสู่ค่าเฉลี่ยที่เชื่อถือได้ โดย 76% ของกรณีที่อัตราส่วนเกิน 40:1 ส่งผลให้ราคาก๊าซธรรมชาติเพิ่มขึ้นในช่วง 6-12 เดือน อัตราส่วนปัจจุบันที่ 42:1 อยู่ที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 87 ของการอ่านในประวัติศาสตร์ บ่งชี้ถึงการประเมินค่าต่ำอย่างมีนัยสำคัญ การแยกฤดูกาลโดยใช้วิธี X-13ARIMA-SEATS ระบุจุดเปลี่ยนได้อย่างแม่นยำด้วยความน่าเชื่อถือ 84% โดยเฉพาะจุดต่ำสุดในฤดูเมษายน-พฤษภาคมและจุดสูงสุดในเดือนตุลาคม-พฤศจิกายน ขณะนี้เรากำลังเข้าใกล้จุดเปลี่ยนตามฤดูกาลในเดือนเมษายน-พฤษภาคม อัตราความยืดหยุ่นของอุปทาน (วัดการตอบสนองของการผลิตต่อการเปลี่ยนแปลงของราคา) ทำงานเป็นตัวบ่งชี้โครงสร้าง โดยการอ่านต่ำกว่า 0.4 นำหน้าการเพิ่มขึ้นของราคาครั้งใหญ่ 72% ของเวลาเนื่องจากผู้ผลิตพยายามเพิ่มผลผลิตอย่างรวดเร็ว ความยืดหยุ่นในระยะกลางปัจจุบันที่ 0.37 บ่งชี้ถึงการตอบสนองของอุปทานที่จำกัด เมื่อชี้วัดเหล่านี้สอดคล้องกันพร้อมกัน--ดังที่เป็นอยู่ในขณะนี้--ความน่าจะเป็นทางคณิตศาสตร์ของการเพิ่มขึ้นของราคาจะเกิน 68% ตามการวิเคราะห์ทางประวัติศาสตร์ของการบรรจบกันที่คล้ายกันตั้งแต่ปี 1997

ฉันจะสร้างโมเดลเชิงปริมาณของตัวเองเพื่อทำนายราคาก๊าซธรรมชาติได้อย่างไร?

ในการสร้างแบบจำลองการพยากรณ์ราคาก๊าซธรรมชาติแบบเชิงปริมาณที่มีประสิทธิภาพ ให้ปฏิบัติตามกรอบการทำงานเจ็ดขั้นตอนที่นักวิเคราะห์พลังงานมืออาชีพใช้ ขั้นแรก รวบรวมข้อมูลราคาย้อนหลังอย่างน้อย 10 ปี พร้อมกับปัจจัยพื้นฐานรวมถึงระดับการจัดเก็บรายสัปดาห์ (จาก EIA) อัตราการผลิตรายเดือน ตัวเลขความต้องการ ข้อมูลสภาพอากาศ (วันองศาความร้อน/ความเย็น) และราคาสินค้าโภคภัณฑ์ข้ามประเภท ต่อไป ทำการแยกองค์ประกอบของอนุกรมเวลาโดยใช้แพ็คเกจสถิติเช่น R (แพ็คเกจ forecast) หรือ Python (ไลบรารี statsmodels) เพื่อแยกข้อมูลของคุณออกเป็นองค์ประกอบแนวโน้ม ฤดูกาล วัฏจักร และเศษที่เหลือ ขั้นที่สาม คำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างแต่ละปัจจัยพื้นฐานและการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตในช่วงเวลาที่ต่างกัน (1 เดือน, 3 เดือน, 6 เดือน) เพื่อระบุว่าปัจจัยใดนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงของราคา ขั้นที่สี่ พัฒนาแบบจำลองการถดถอยพหุคูณด้วยปัจจัยที่มีสหสัมพันธ์สูงสุดของคุณ ทดสอบการกำหนดค่าต่างๆ เพื่อเพิ่มค่า R-squared ที่ปรับแล้วให้สูงสุดในขณะที่ลดปัญหาความสัมพันธ์เชิงเส้นหลายตัวโดยใช้การวิเคราะห์ปัจจัยการขยายตัวของความแปรปรวน (VIF) ขั้นที่ห้า ใช้การสร้างแบบจำลองความผันผวน GARCH เพื่อคำนึงถึงความแปรปรวนที่ไม่คงที่ ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำในช่วงที่มีความผันผวนสูง ขั้นที่หก ปรับปรุงแบบจำลองของคุณด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเช่น random forests หรือ gradient boosting เพื่อจับความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้นระหว่างตัวแปร สุดท้าย ตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณโดยใช้การทดสอบนอกตัวอย่างบนข้อมูลในอดีต วัดเมตริกความแม่นยำเฉพาะรวมถึงความแม่นยำในทิศทาง ค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสัมบูรณ์ และ RMSE แบบจำลองที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดมักจะบรรลุความแม่นยำในทิศทาง 65-70% ในช่วงการพยากรณ์ 3-6 เดือน Pocket Option ให้การเข้าถึงข้อมูลในอดีตและตัวบ่งชี้ทางเทคนิคที่สามารถเป็นพื้นฐานของแบบจำลองเชิงปริมาณของคุณโดยไม่ต้องใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมขั้นสูง

เทคนิคการวิเคราะห์วงจรใดที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการกำหนดเวลาการซื้อขายก๊าซธรรมชาติ?

เทคนิคการวิเคราะห์วัฏจักรเฉพาะสามอย่างแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการกำหนดเวลาการซื้อขายก๊าซธรรมชาติ โดยมีอัตราความสำเร็จที่บันทึกไว้เกินกว่า 70% การวิเคราะห์สเปกตรัมโดยใช้การแปลงฟูเรียร์อย่างรวดเร็ว (FFT) เผยให้เห็นวัฏจักรที่โดดเด่นในข้อมูลราคาก๊าซธรรมชาติ โดยวัฏจักรที่มีนัยสำคัญทางสถิติได้แก่ วัฏจักรตามฤดูกาล 12 เดือน (p=0.001), วัฏจักรหลัก 5.7 ปี (p=0.008), และวัฏจักรรอง 2.3 ปี (p=0.023) ใช้ FFT กับข้อมูลราคามากกว่า 10 ปีโดยใช้ฟังก์ชัน scipy.fftpack ของ Python หรือ spec.pgram ของ R เพื่อระบุวัฏจักรเหล่านี้ การคำนวณดัชนี Hurst วัดความคงทนของแนวโน้มราคาก๊าซธรรมชาติ โดยการอ่านค่าปัจจุบันที่ 0.67 บ่งชี้ถึงความคงทนของแนวโน้มในระดับปานกลาง; ค่าที่สูงกว่า 0.5 แนะนำกลยุทธ์การตามแนวโน้ม ในขณะที่ค่าต่ำกว่า 0.5 บ่งชี้ถึงสภาวะการกลับสู่ค่าเฉลี่ย การวิเคราะห์สเปกตรัมความหนาแน่นสูงสุด (MESA) มีประสิทธิภาพเหนือกว่า FFT มาตรฐานในการระบุจุดเปลี่ยนวัฏจักรที่แม่นยำโดยลดการรั่วไหลของสเปกตรัม ซึ่งมีคุณค่าอย่างยิ่งในการระบุจุดต่ำสุดตามฤดูกาลในเดือนเมษายน-พฤษภาคมด้วยความแม่นยำทางประวัติศาสตร์ 84% สัญญาณการซื้อขายที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดเกิดขึ้นที่จุดบรรจบของวัฏจักรที่วัฏจักรหลายๆ วัฏจักรถึงจุดเปลี่ยนพร้อมกัน—สภาวะที่เกิดขึ้นในขณะนี้เมื่อวัฏจักรหลัก (ปีที่ 4.2 จาก 5.7), วัฏจักรรอง (ปีที่ 0.6 จาก 2.3), และวัฏจักรตามฤดูกาล (เดือนที่ 4 จาก 12) สอดคล้องกันเพื่อบ่งชี้ถึงการเพิ่มขึ้นของราคาในไม่ช้า การบรรจบกันที่คล้ายกันนี้ได้เกิดขึ้นก่อนการเพิ่มขึ้นของราคาครั้งใหญ่ใน 6 จาก 7 กรณีในประวัติศาสตร์ (ความน่าเชื่อถือ 86%) โดยมีค่าเฉลี่ยการเพิ่มขึ้น 87% ในช่วง 18 เดือน

ความสัมพันธ์ของราคาข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ช่วยทำนายแนวโน้มราคาก๊าซธรรมชาติได้อย่างไร?

ความสัมพันธ์ของราคาข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ให้สัญญาณการทำนายที่ทรงพลังสำหรับแนวโน้มราคาก๊าซธรรมชาติผ่านความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งสี่ประการ อัตราส่วนราคาน้ำมันต่อก๊าซทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ที่น่าเชื่อถือที่สุด โดยการวิเคราะห์ทางสถิติแสดงให้เห็นว่าเมื่ออัตราส่วนนี้เกิน 40:1 (ปัจจุบัน 42:1) ราคาก๊าซธรรมชาติเพิ่มขึ้นเมื่อเทียบกับน้ำมันใน 76% ของกรณีในช่วง 6 เดือนถัดไป โดยมีการแสดงผลเฉลี่ยที่ดีกว่า 28% ความเท่าเทียมกันทางพลังงานตามทฤษฎีคือ 6:1 แสดงให้เห็นถึงการประเมินค่าต่ำสุดขีดในปัจจุบันที่เปอร์เซ็นไทล์ที่ 87 ของการอ่านค่าทางประวัติศาสตร์ อัตราส่วนราคาการเปลี่ยนก๊าซธรรมชาติต่อถ่านหินระบุเกณฑ์การเปลี่ยนเชื้อเพลิงสำหรับผู้ผลิตไฟฟ้า--เมื่อก๊าซซื้อขายต่ำกว่า 1.5× ของราคาพลังงานเทียบเท่าถ่านหิน (อัตราส่วนปัจจุบัน: 1.3) การเปลี่ยนไปใช้ก๊าซในอุตสาหกรรมจะเร่งขึ้น สร้างความต้องการที่เพิ่มขึ้นซึ่งนำหน้าการเพิ่มขึ้นของราคาใน 68% ของกรณีในประวัติศาสตร์ การคำนวณสเปรดสปาร์คไฟฟ้า (วัดความสามารถในการทำกำไรของการผลิตไฟฟ้าจากก๊าซ) แสดงให้เห็นถึงความสำคัญทางสถิติในฐานะตัวบ่งชี้ล่วงหน้า โดยมีสเปรดเชิงลบต่ำกว่า -$5/MWh ที่สอดคล้องกับการปรับเหตุผลของอุปทานและการฟื้นตัวของราคาที่ตามมาใน 72% ของกรณีที่สังเกตตั้งแต่ปี 2000 สเปรดก๊าซธรรมชาติต่อโพรเพนทำหน้าที่เป็นตัวบ่งชี้ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการเปลี่ยนแปลงความต้องการทำความร้อนในที่อยู่อาศัย โดยมีการแคบลงของสเปรดที่นำหน้าช่วงเวลาของการเพิ่มขึ้นของราคาก๊าซอย่างสม่ำเสมอด้วยความน่าเชื่อถือ 64% ความสัมพันธ์ข้ามสินค้าโภคภัณฑ์เหล่านี้ได้มาจากพลังการทำนายของพวกเขาจากการหาจุดทดแทนทางเศรษฐกิจที่รูปแบบการบริโภคพลังงานที่แท้จริงเปลี่ยนแปลง สร้างการเปลี่ยนแปลงอุปสงค์/อุปทานพื้นฐานที่มีผลกระทบต่อราคาที่วัดได้

วิธีการทางสถิติใดที่ดีที่สุดในการวัดความน่าจะเป็นของการเพิ่มขึ้นของราคาก๊าซธรรมชาติในอนาคต?

วิธีการทางสถิติขั้นสูงสี่วิธีให้การวัดความน่าจะเป็นที่น่าเชื่อถือที่สุดของการเพิ่มขึ้นของราคาก๊าซธรรมชาติในอนาคต การสร้างแบบจำลองการอนุมานแบบเบย์เซียนสร้างการกระจายความน่าจะเป็นตามผลลัพธ์ในอดีตภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายคลึงกัน โดยอัปเดตการคาดการณ์เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา; ปัจจุบันแสดงความน่าจะเป็น 68% ของการเพิ่มขึ้นของราคาจากการบรรจบกันของระดับการจัดเก็บ ตำแหน่งของรอบ และอัตราส่วนข้ามสินค้าโภคภัณฑ์ การจำลองมอนติคาร์โลโดยใช้ Geometric Brownian Motion พร้อมพารามิเตอร์ที่ปรับเทียบจากรูปแบบความผันผวนในอดีตสร้างการกระจายความน่าจะเป็นในเส้นทางราคาจำนวน 10,000 เส้นทาง เผยให้เห็นความเสี่ยง-ผลตอบแทนที่ไม่สมมาตรโดยมีความน่าจะเป็น 36% ของผลกำไรที่มาก (>30%) เทียบกับความน่าจะเป็น 22% ของการลดลงอย่างมีนัยสำคัญ แบบจำลองการเปลี่ยนแปลงระบอบการปกครองของมาร์คอฟระบุสถานะตลาดที่แตกต่างกัน (ปัจจุบันบ่งชี้การเปลี่ยนจาก contango เป็น backwardation) โดยมีเมทริกซ์ความน่าจะเป็นเฉพาะสถานะที่แสดงความน่าจะเป็น 74% ของการเคลื่อนไหวของราคาขาขึ้นภายในสามเดือนของการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวจากข้อมูลตลาด 25 ปี การคำนวณ Conditional Value-at-Risk ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนที่คาดหวังจากสถานะซื้อในปัจจุบันเกินความเสี่ยงขาลงในอัตราส่วน 2.3:1 ทำให้สิ่งนี้อยู่ในเปอร์เซ็นไทล์ที่ 82 ของการตั้งค่าความเสี่ยง-ผลตอบแทนในอดีต วิธีการทางสถิติเหล่านี้ให้การวัดที่แข็งแกร่งเกินกว่าการคาดการณ์แบบจุดง่ายๆ โดยการสร้างการกระจายความน่าจะเป็นและช่วงความเชื่อมั่น ฉันทามติทางคณิตศาสตร์ในวิธีการเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพขาขึ้นที่ไม่สมมาตรอย่างมีนัยสำคัญ (มูลค่าที่คาดหวัง +22% ในช่วง 12 เดือน) โดยมีความเสี่ยงขาลงค่อนข้างจำกัดเมื่อเทียบกับรูปแบบในอดีต เครื่องมือประเมินความเสี่ยงของ Pocket Option ให้เวอร์ชันที่เรียบง่ายของกรอบงานทางสถิติเหล่านี้ ช่วยให้ผู้ค้าตัดสินใจตามความน่าจะเป็นได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น