什么是季节性趋势，什么不是
季节性方法旨在预测价格的未来走势，而不是对源源不断、常常相互矛盾的新闻做出反应。许多力量影响市场，但某些条件和事件年复一年地重复。最明显的例子是年度天气周期，从温暖到寒冷再回到温暖。日历还显示了一系列反复发生的事件，如种植和收获期、供暖和制冷季节、财政截止日期、假期和库存周期，这些事件按照大致可预测的时间表回归。 供需的年度周期性变化产生了价格的季节性变化。程度各不相同，时间是大致的而非精确的。然而，由于条件模式每年以相同顺序重复，价格反应可以以相似的节奏重复。因此，季节性价格变动可以定义为市场变化的自然节奏：在一年中的同一时点，价格倾向于朝同一方向移动。在市场可以被客观分析的情况下，季节性可以被视为一个工作原则。 有两点需要澄清。首先，季节性模式不是日历迷信。其定义基于可观察的、重复的供需周期，而不仅仅是某个日期出现在日历上。其次，季节性模式描述的是一种倾向，而非规则。它总结了市场在一年中特定时间通常的表现，通常是多年数据的平均值或中位数。它并不描述市场明年必须如何表现。将这两点分开，才能使交易者或分析师将季节性用作结构化的预期，而不是被假定为确定的预测。
季节性模式为何持续存在
在受反复出现的年度因素强烈影响的市场中，季节性价格变动可能不仅仅是季节性原因的直接结果。一旦消费者和生产者建立了消费和生产模式，他们往往会依赖该模式，几乎达到依赖的程度，然后维持它。模式意味着一定程度的可预测性，而可预测性会促使在事件发生前进行布局。 当变化被预期时，价格会在变化发生前移动。变化实现后，价格再次调整。如果这些变化本质上是年度性的，那么预期和实现就演变成一个反复出现的周期。这个反复出现的周期是季节性交易方法的基础，该方法旨在预期周期性趋势，在其发展时进入，在其出现时捕捉，并在其实现后退出。 一些分析师更进一步，将季节性描述为几乎自成基准情景，仿佛市场本身有记忆。这种说法并不神秘。它反映了自我强化的行为：生产者围绕已知日期规划产能，消费者按熟悉的日程购买，库存以相同的顺序建立和消耗，而曾经见过该模式的参与者会再次为其布局。这些反应中的每一个都有助于重现最初创造该模式的条件。 这种自我强化也是该机制可能减弱的原因。如果储存、进口、替代品、技术或政策改变了潜在周期，那么由此产生的价格模式可能会消退。因此，季节性方法将持续性视为需要在数据中衡量的东西，而不是假定。
季节性周期的四个元素
任何周期都有四个主要元素：低点、上升部分、高点和下降部分。将其解释为季节性价格模式，这些元素就变成了季节性低点、季节性上涨、季节性高点和季节性下跌。它们共同描述了参与者预期每年重复出现的市场条件。 季节性低点与供应最大和需求最小的时点相关。随着需求增加和供应收紧，季节性上涨随之而来。季节性高点对应需求最大和供应最小。随着需求下降和供应再次增加，季节性下跌随之而来。每个阶段都是对预期供需配置的描述，通过价格来表达。 由于这些元素是从历史数据构建的，它们是平均值而非固定的约定。季节性低点可能表现为几天或几周的区域，其确切日期可能逐年变化。形态比精确的日期更重要。在两个日期范围之间显示出广泛、明确上涨的模式通常比声称标志转折的单一时点更有用于分析。 还值得注意的是，这四个元素是描述性的，而非规定性的。季节性高点并不意味着价格不能进一步上涨；它意味着从历史上看，供需平衡倾向于在那个时间前后发生转变。从价格变化的季节性模式中，分析师可以更好地预期未来的价格行为，但预期仍然是有条件的。该模式告诉你，当年度周期到达这个阶段时，市场通常做了什么，它设定了一个基准，用来比较当年的行为。
从价格数据构建季节性模式
历史上，周或月的高点和低点被用于相对粗略的季节性研究。每日价格数据允许更精细的构建。从每日数据构建的模式不仅可以描绘季节性价格变动的四个主要元素，还可以描绘较大季节性趋势中特别可靠的部分。 构建过程在原则上很简单。收集尽可能多年的历史每日价格。观察值按日历日期对齐，以便在一年中的同一时点比较每年的行为。然后计算平均或中位数路径，并检查该路径周围的一致性：方向相同的频率有多高，偏差有多大。 识别与打断季节性模式的走势同时发生的基本事件可以提高对模式的信心。如果模式的中断与已知事件（如天气冲击、政策变化或供应中断）一致，那么中断就有了解释，潜在的季节性形态可能仍然完好。 在正确构建的季节性模式中，分析师可能会发现反复出现的趋势，方向相同，在特定日期之间，具有高度的可靠性。一组历史上可靠的趋势，结合相似的进入和/或退出日期，降低了统计偏差的可能性，并表明这些趋势可能会持续，并以大致及时的方式影响市场基本条件的重现。仍然需要实际操作中的谨慎：小样本、假期效应、期货合约展期和市场结构变化都可能扭曲模式。
基本面驱动因素及其带来的信心
由基本规律驱动的模式比仅依赖价格历史的模式更能激发信心。困难在于，了解每个市场中的每一个相关基本面是不现实的。因此，季节性分析师利用可以观察到的东西：反复出现的价格行为以及可能解释它的事件。 基本面驱动因素提供了因果故事。年度天气模式影响种植、生长和收获，从而影响农产品的供应。温度周期影响供暖和制冷能源的需求。财政和税收日历影响现金流和持仓。工业市场中的库存和维护计划创造了反复出现的紧张和宽松。当价格模式与这种物理或制度周期一致时，该模式就有理由存在，而不仅仅是巧合。 然而，这种联系并非自动的。供应反应、储存能力、进出口、替代品、技术和政策都可能改变特定基本面事件传导到价格的方式。一个曾经因库存紧张而在收获前上涨的市场，在库存充足、贸易流发生变化或相关政策被改写时，可能会表现不同。因此，基本面联系是支持性证据，而非证明。 使用这种关系的一种实用方法是将季节性模式视为先验预期，将当前基本面背景视为条件。当两者一致时，理由更强。当它们冲突时，模式需要更多谨慎。这使方法保持诚实：不要求季节性独自解释一切，也不仅仅因为某一年偏离就丢弃它。重要的是模式背后的机制是否仍然存在。
