并对缺失值具有一定的容忍度？指数型基金排名铁矿石期货举动环球大宗商品市集的要紧种类，其月差构造吐露出较为显明的时令性特点。月差震动不但反响了市集对远期供需格式的预期，还影响市集列入者期现计谋挑选。于是，深切筹议铁矿石期货月差的酿成机制及其合键驱动成分，对待投资者优化交往计谋具有要紧旨趣。
铁矿石举动具有邦际订价属性的种类，正在环球限制内具有遍及的交往市集，并具备较高的交往量和活动性。因为中邦对铁矿石的进口依存度超出70%，市集对环球供需蜕变的响应越发敏锐。高活动性使得差异到期月份的期货合约对市集对供需预期的反响越发有用和合理，从而擢升了价差长周期运转区间的平静性。，而举动邦际化种类，铁矿石吸引了豪爽投契资金的列入，投契者基于短期市集震动和供需蜕变举办交往，进一步推进期货代价震动，使得月差走势越发生动。
从根本面角度来看，铁矿石的供需阐扬出明显的时令性蜕变，这对月差的震动具有要紧影响。正在外矿供应方面，发运量通俗吐露慢慢上升的时令性趋向，此中一季度的发运量起码，而二季度末和四序度末则是发运量的岑岭期。从本质需要的影响来看，思索到船运周期，1月的到港量通俗是整年最高的，除1月外，整年到港量呈上升趋向，且下半年到港量广大高于上半年。
从需求端来看，铁水产量上半年具体高于下半年，此中，一季度和四序度的产量较低，而二、三季度的产量则较高，铁水高点通俗闪现正在5-6月和9-10月闪现两个需求岑岭，但下半年产量高点通俗低于上半年。
对应供需端的时令性特点，5-9月和9-1月的正套属性较为显明，而1-5月的正套属性则偏弱，且往往闪现反套机遇。
从外矿供应来看，发运量吐露整年慢慢上升的时令性趋向，此中一季度发运起码，而高点通俗闪现正在二季度末和四序度末。
铁矿石正在一季度的发运量通俗较低，合键受到巴西东南部矿区雨季和澳洲热带气旋的影响，同时邦内需求疲软也是要紧来历。每年12月至3月，巴西东南部矿区进入雨季，强降雨会导致矿区道道泥泞，运输受阻，进而影响矿山的临蓐和铁矿石的运输。其它，澳洲热带气旋的众发时令也正在一季度，阴毒气候也许导致口岸封闭和船舶停航，进而影响澳洲矿山的发运量。比方，本年澳大利亚皮尔巴拉地域的合键矿区受到热带气旋“肖恩”影响，发运间断数日，导致环球铁矿石发运量明显降低。同时，一季度邦内需求通俗较弱，钢铁行业需求疲软，矿山也常挑选此时举办筑造检修，进一步压缩了其发运量。
图外4：2021-2024年环球发货量1-12月均值（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
澳洲铁矿石发运量通俗正在第二季度末（6月）和第四序度末（12月）抵达岑岭，合键受到澳洲财务年度考试的影响。澳大利亚的财务年度从每年的7月1日起初，到次年的6月30日完了，此中第二季度末（6月）为财年结算期，第四序度末（12月）为财年中期。为了优化财报阐扬，矿山通俗正在这两个症结时点加大发运量，以擢升出卖和财政目标，从而酿成时令性的发运岑岭。然而，正在这些冲量发运后，矿山通俗会调整筑造检修，确保临蓐方法的平静运转。于是，正在发运岑岭事后的首月（7月和1月）发运量往往会闪现回落。
思索到发运量必要原委必然的运输周期才干影响邦内市集（澳洲约2周，巴西约4周），咱们能够窥察到1月的到港量为整年最高。除去1月外，整年到港量吐露上升趋向，此中上半年到港量低于下半年。对应1月、5月和9月的合约来看，5月的需要端压力最小，9月次之，而1月则面对最大的需要端压力。
图外5：2021-2024年到港量1-12月均值（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
铁水产量同样吐露出显明的时令性蜕变，此中，一、四序度产量相对较低，二、三季度则处于较高水准，通俗正在5-6月和9-10月酿成两个高点，但下半年的峰值往往低于上半年。这一秩序性蜕变合键受到临蓐节律、市集需乞降计谋调控三方面的影响。
从临蓐端来看，春节后钢厂慢慢复产，叠加3-4月的古板临蓐旺季，推进5-6月酿成首个产量岑岭。而9-10月的小岑岭则合键受“金九银十”需求回暖的鼓动，但因为前期一面产能已开释，回升力度通俗较为有限。市集需求方面，具体吐露前高后低的特征。上半年修筑行业集结开工，鼓动需求强劲，而下半年受资金压力、气候蜕变等成分影响，需求动能慢慢削弱。越发是近年来房地产行业“金九银十”的维持力度降低，难以推进产量再立异高。计谋调控亦是症结影响成分。上半年环保计谋相对宽松，为临蓐供应了较好的情况，而四序度往往为完毕年度减排宗旨，限产力度加大。其它，岁终资金面趋紧，也会压迫钢厂临蓐踊跃性，使得下半年产量峰值难以超出上半年。
图外6：2021-2024日均铁水产量1-12月均值（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
前文提到铁矿石根本面存正在显明的时令性特点，但2024年下半年月差却闪现了罕睹的走平形势，这导致市集对月差的体贴慢慢削弱。本文将深切切磋酿成这一蜕变的全部来历。
对待近月合约来说，因为客岁根本面谬误(24年上半年港库逆时令性大幅累库)，现货疲软导致基差走弱并对近月合约上方形成压制。
图外7：铁矿厂库 VS 港库 VS 基差（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
对待远月合约，因为铁矿代价正在矿山本钱线之上，代价缺乏以不准铁矿新增产能投产，铁矿远期根本面偏弱，对远月有所利空。但与此同时，因为弱实际限定了近月设念力，资金操作时更偏向于集结于组织远月，对远月有所利众。
正在近月合约上方有压制，远月虽受资金喜爱但改日根本面有弱化偏向的布景下，24年下半年月差具体闪现走平的环境。
一季度铁矿具体发运处于低位阶段，且澳洲受气候影响发运显明裁汰。其它，本年铁水复产斜率较客岁更为峻峭（且史籍数据显示，上半年铁水高点通俗高于下半年），正在港库去库的布景下，铁矿近强远弱的格式进一步确立。同期，市集外传粗钢压减计谋，因为其合键影响远月合约，进一步推进正套空间的伸张。
本文将进一步使用量化本领，切磋哪些因子对月差转折具有更强的讲明力。思索到月差为日度数据，且周度数据对模子的拟合度谬误，本文将聚焦于日度因子。
本文对讲明变量举办了模范化（StandardScaler），以避免因变量量纲差异而影响模子机能。其它，本文运用VIF（方差膨胀因子，Variance Inflation Factor）用于权衡回归模子中自变量之间的众重共线性程，并剔除VIF过高的变量以裁汰冗余讯息。末了，数据集根据80%操练集，20%测试集 举办划分，以评估模子的泛化才能。值得防备的是，本文仅保存了01-05、05-09、09-01合约诀别举动主力和次主力的数据，以便更切确地举办数据阐述。以01-05为例，本文仅保存了01合约举动主力，05合约举动次主力的月差数据。
为了追求各因子对月差的影响，本文采用XGBoost（Extreme Gradient Boosting）回归模子举办筑模。XGBoost举动一种基于梯度擢升树（GBT）的算法，具有以下上风：
1)统治非线性合连：比拟古板线性回归，XGBoost能更好地捉拿变量之间的繁复合连。
2)特点要紧性阐述：XGBoost自带的特点要紧性预备功效，能够量化各因子对宗旨变量的影响水平。
3)鲁棒性强：XGBoost能统治特点间的众重共线性，并对缺失值具有必然的容忍度。
模子的拟合结果采用决意系数（R²） 举办权衡，R²反响领略释变量对宗旨变量的讲明才能，预备公式如下：
XGBoost回归模子操练完毕后，本文正在测试集上对模子举办了测试，取得的R²值为94%，评释模子对近远月价差的拟合结果较好。
图外12：预测值 VS 可靠值散点图（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
为了进一步讲明模子的决定进程，咱们采用SHAP（Shapley Additive Explanations） 本领预备各因子对月差转折的边际进献。SHAP通过预备每个变量对预测结果的影响值，揭示变量的要紧性和功用目标。
图外13：差异因子对主力-次主力价差的边际进献（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
2.高凹凸品价差（赤色）对预测是正向影响，低凹凸品价差（蓝色）对预测是反向影响
3.高前20主力净持仓(赤色)对预测是正向影响，低前20主力净持仓（蓝色）对预测是反向影响
4.高重淀资金(赤色)对预测是正向影响，消重淀资金（蓝色）对预测是反向影响
其它，本文诀别对01-05月差、05-09月差以及09-01月差举办阐述。体验证，模子对05-09月差拟合度凡是，但对01-05月差以及09-01月差均阐扬出了较强的拟合性。具体来看，对待01-05及05-09月差基差的讲明力度最强，而资金对09-01月差的讲明力度则阐扬最强。
图外15：差异因子对01-05月差的边际进献（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外16：SHAP整体讲明图(01-05月差)（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外17：差异因子对05-09月差的边际进献（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外18：SHAP整体讲明图(05-09月差)（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外19：差异因子对09-01月差的边际进献（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外20：SHAP整体讲明图(09-01月差)（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
本文将中心阐述对铁矿石月差具体影响最为明显的两个焦点因子——铁矿主力基差和凹凸品价差的功用机制。
高基差通俗反响出供需偏紧，意味着现货根本面较强，这种近端强势格式更偏向于推进月差伸张。图21真切展现了这一趋向，即基差区间越大，主力-次主力合约的均值也对应抬高。从市集构造来看，铁矿永远撑持back构造，正在此布景下当基差大于月差时，适合组织正套计谋；反之当基差小于月差时，则更适合实践反套操作。于是，高基差情况往往对正套计谋更为有利。从代价收敛机制阐述，正在期货市集中，跟着合约邻近交割，期货代价会慢慢向现货代价收敛。当基差超出月差时，意味着现货对近月合约的升水幅度大于近月合约对远月合约的升水幅度。因为近月合约代价更切近现货代价，其正在到期时的收敛进程将鼓动远月合约代价同步向现货代价回归。正在正套操作中，买入的近月合约具有更大的代价上涨空间，而卖出的远月合约涨幅相对有限，从而为正套组合成立红利机遇。
图外21：差异限制的基差对应的近远月价差均值（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
凹凸品价差的伸张通俗评释钢厂更偏向于运用高品位铁矿，以擢升临蓐效用并消重燃料本钱（如焦比）。这一形势往往闪现正在钢厂需求繁盛、利润空间较好的阶段，评释目下根本面较为强劲。对待铁矿石期货而言，近月合约的订价更受现货市集供需驱动，而远月合约则更众反响市集对改日供需和宏观情况的预期。当钢厂利润仍旧正在较好水准时，短期需求相对平静以至加强，从而维持近月合约代价；而远月合约则也许受到市集对改日利润缩短、需求回落的预期影响，涨幅相对受限。于是，正在凹凸品价差伸张的布景下，正套空间也往往更大。
本文将‘铁矿重淀资金’、‘铁矿主连前20净持仓’、‘铁矿主力基差’、‘铁矿外里盘价差’、‘华东螺纹高炉利润’及‘凹凸品价差’举动自变量，输入操练好的XGBoost模子，以预测最新的月差代价。模子预测与目下价差根本一律，评释目下月差订价相对合理。
目下05合约邻近到期，换月至09合约后，市集将慢慢转向交割逻辑，估计盘面贴水将有所修复，短期内05-09价差仍具备伸张的动力。跟着05合约交割合约属性的凸显，其代价震动将更受仓单本钱及现货升贴水的影响。
对待09-01月差而言，其合键维持成分仍正在于时令性上风。通俗环境下，9月份铁水产量处于较高水准，而1月份受冬季限产及需求淡季影响，铁水产量和钢材需求均相对偏弱。其它，因为矿山正在12月份往往存正在冲量形势，导致1月到港量抵达整年高位，进一步施压01合约。从因子阐述来看，重淀资金对09-01月差的扩张起到了症结功用。然而，目前玄色系市集资金具体列入度偏低，重淀资金难以明显添加，资金驱动缺乏使得09-01月差的走扩空间受限。与此同时，固然9月累库压力相对1月较小，但平均外推断9月口岸库存也许抵达近年同期的时令性最高位，于是需亲切体贴基差蜕变对月差构造的影响。假设市集进入累库周期，现货代价承压，基差延续收窄，或将进一步限定正套空间的伸张。具体来看，09-01月差的走扩幅度或将弱于05-09合约。
图外22：铁矿重淀资金 VS 铁矿09-01月差（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外23：差异限制的重淀资金对应09-01月差均值（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
图外24：45港进口矿库存(含预测值)（数据来历：钢联、Wind、盛达筹议院）
本文深切切磋了铁矿石期货市集月差正套的焦点逻辑，并通过量化阐述揭示了影响月差震动的症结成分。筹议挖掘，铁矿石根本面吐露出显明的时令性震动，需要端的时令性蜕变导致差异月份发运压力的差别，而需求端的临蓐周期、市集需求蜕变以及计谋调控等成分则进一步加剧了月差的时令性特点。
正在量化阐述一面，本文采用XGBoost回归模子，并贯串SHAP本领评估了各因子对月差转折的边际进献。结果显示，基差及凹凸品价差是影响月差的焦点变量。此中，基差对01-05和05-09价差的讲明力度最强，而09-01价差则更众受到资金的影响。
其它，本文进一步切磋了2024年下半年正套计谋失效的来历，以及2025岁首月差空间伸张的逻辑。正套计谋的失效合键源于根本面预期谬误，即口岸库存吐露逆时令性大幅累库，叠加现货市集疲软，导致基差走弱，对近月合约代价酿成压制。而2025岁首月差的扩张则合键受到发运节律蜕变的影响，推进口岸库存去化，叠加压减音尘的扰动，从而使月差有所扩张。
末了，本文对05-09价差及09-01价差举办了预计。跟着05合约邻近交割，交割逻辑慢慢主导市集，盘面贴水估计将取得修复，05-09月差仍具备扩张空间。对待09-01月差，尽量09合约的根本面相对强于01合约，但玄色列入度偏低下重淀资金难以明显添加，资金驱动缺乏使得09-01月差的走扩空间受限。同时，9月口岸库存估计处于时令性高位，若现货代价承压导致基差收窄，将进一步减弱正套动能。具体而言，09-01月差的扩张幅度或低于05-09合约。
