库存周期：库存重建过程中的价格上涨阶段和去库存过程中的价格下跌阶段（见上图）。这才是趋势的本质，而K线图从大周期来看必定是按照这个趋势去发展，体现的是趋势的表象。
通过库存周期来判断趋势，通过K线图来验证趋势。
完整的库存周期分为四个阶段：
被动去库存过程中的价格上涨阶段、主动建库存过程中的价格上涨阶段；
被动建库存过程中的价格下跌阶段、主动去库存过程中的价格下跌阶段。
其中，被动去库阶段和主动建库阶段被称为补库周期或建库周期，而被动建库和主动去库被称为去库周期。
工业品的库存周期又被称为基钦周期，这个周期有两大趋势，一是补库上涨趋势和去库下跌趋势，每个趋势又分为两个阶段，补库上涨趋势分为被动去库上涨和主动建库上涨阶段，去库下跌趋势分为被动建库下跌和主动去库下跌阶段。在每个阶段中，整个产业链从下游到上游不断传导，库存、利润、产能、开工率不断发生变化，如图3-3所示。产业陷入低迷，供需都很薄弱，突然需求开始启动，采购增加，这个时候需求从终端用户向零售商、经销商和厂商传导，存在一定时滞，这个时候需求的增加，带来了现货价格的上涨，而厂商没有扩大生产，经销商也没有主动补库存，这个时候库存是在消耗下降的。所以在被动去库阶段，下游需求增加，中游和上游库存下降，价格开始上涨。
当经销商和厂商发现下游需求起来的时候，会逐渐扩大生产，同时提高产品价格，经销商也会积极建库存，下游需求端预期未来价格会继续上涨，所以会加速采购，需求增加，供需两端发力，价格继续上涨，库存同时累积，这就是库存重建过程中的上涨，此时整个产业链都开始把手中的资金转化为即将升值的库存，因此需求增加，中下游库存开始增加，价格进一步上涨。
当商品价格过高，市场上库存也很高，需求端由于前期备货充足，开始减少采购，需求下降，价格下跌，而传导时滞的存在，导致厂商还在加大生产，经销商也在备货，这个时候库存还在继续累积，这个阶段下游需求下降，上游供给增加，整个产业链库存都在累积，价格下跌，这是被动建库阶段。
当经销商和厂商发现，下游需求不足时，为了及时将手中的货源转化为资金，避免成为接盘侠，就会降价出售，此时，需求端预期后续价格会继续下降，采购延缓，需要多少采购多少，因为后面再采购成本更低，所以这个时候商品价格不断下降，库存不断下降，就是去库存过程中的下跌。
工业品看需求，农产品看供给。
三种形式的蛛网模型：发散型蛛网、收敛型蛛网、封闭型蛛网（这些模型都是啥概念，多反复看看书，研究研究）
傅海棠老师对蛛网模型的观点：他认为农民对于农产品是比较有感情的，农产品价格较低的时候，第一年一般亏不到农民这里，而是贸易商发生亏损，农产品连续第二年低价的时候，农民可能会亏钱，但是农民对农作物是有感情的，当年亏钱了并不会导致农民马上改种其他农作物，而很多农民基于对农作物的感情，会选择再种一年看看，说不定来年价格就好了，结果农产品连续第三年价格较低的时候，农民继续亏钱，这次农民可能就亏怕了，开始改种其他的农产品。
所以如果按照蛛网模型，农产品就会每年都有一波行情，要么是上涨行情，要么是下跌行情，但实际上农产品发生大行情的时候并没有那么频繁，一般是三到四年一波大行情。
最为典型的就是国内的白糖。国内白糖有两种，一种是以甘蔗为原料制成的甘蔗糖，另一种是以甜菜为原料制成的甜菜糖，其中甘蔗糖占了绝大部分。而国内种植的甘蔗主要以宿根蔗为主，由于纬度和气候的原因，国内宿根蔗的生长周期一般是3年，因为随着宿根蔗年份的增加，其糖分会不断下降，所以一般到了第3年都会被砍了重新种植。宿根蔗的3年生长周期导致了国内白糖产量的3年增产和3年减产周期，价格上也是平均3年牛市和3年熊市。
白糖的周期：宿根蔗减产周期>>价格上涨 宿根蔗增产周期>>价格下跌
另外，鸡蛋价格也存在类似的周期，其根本原因在于利润驱使下的补栏与蛋鸡生长周期。在蛋鸡养殖利润较差的情况下，就会导致养殖户的养殖积极性下降，补栏开始降低，从而导致蛋鸡的存栏量下降，存栏量的下降导致鸡蛋的供应减少。在供需的作用下，鸡蛋价格开始上涨，从而使得蛋鸡养殖利润开始变好，在养殖利润较好的情况下，养殖户的养殖积极性就比较高，补栏开始增加，从而导致蛋鸡的存栏开始上升，存栏量上升导致鸡蛋的供应增加，在供需的作用下，鸡蛋价格开始下跌，结果利润再次变差，如下图所示：
此外，需要注意的是，这些周期是在市场经济下自然发生的交替性的周期规律，但有时候会因为国家的一些政策原因，导致周期拉长或者缩短，即政策因素可能会改善或者打破周期规律，所以要时刻关注国家对相关行业领域的政策。例如，对于白糖采取的配额和关税保护措施，使得国内白糖价格高于国际原糖，国内糖的定价权主要在于广西。一旦我国的关税保护措施开始放松，那么国内白糖的价格就容易和国际接轨，而不一定继续遵循宿根蔗的3年生长周期规律。
有些农产品的周期是由天气导致的，天气的周期性变化与地球的转动速度变化有关，因此，每当这类机会出现时，我们需要去把握。
2008年厄尔尼诺现象，2012年拉尼娜现象，2016年厄尔尼诺现象。所以豆粕4年的价格周期都伴随着天气因素，而这种天气因素不是厄尔尼诺现象就是拉尼娜现象，而厄尔尼诺现象或拉尼娜现象，是不以人的意志为转移的，它与地球自转有关，会相对周期性地发生。
厄尔尼诺现象平均大约每4年发生1次，拉尼娜常发生于厄尔尼诺之后，但也不是每次都这样。厄尔尼诺与拉尼娜相互转变需要大约4年的时间。
尼诺SST指数：通过这些指数的变化来预测发生厄尔尼诺和拉尼娜现象的概率。
供需平衡分析：
供需平衡表主要有三大部分：总供应量、总需求量、期末库存，从计算角度来讲，总供应量-总需求量=期末库存，期末库存越高，说明供应过剩越严重，期末库存越小，说明供不应求越严重。
总供应量又可以细分为期初库存、当年产量、进口量几个部分，用公式可以表示为：期初库存+当年产量+进口量=总供应量，其中期初库存就等于上一年末或者月末的期末库存，取决于我们做的是年度供需平衡表还是月度供需平衡表。总需求量又可以细分为消费量和出口量两部分，用公式表示为：消费量+出口量=总需求量。
我们一般用期末库存的高低来反映供求平衡的状态，但单纯看一个期末库存的高低有时候可能会引起误导，例如，当我们发现某个商品的期末库存较高时，并不一定说明供求过剩很严重，也有可能是这个商品每年的消耗量巨大，期末库存相对于年度需求量来说非常小。
所以为了能够更好地评价商品的供需情况，往往采用库存消费比来衡量供求之间的关系，库存消费比越高，说明供求过剩越严重，库存消费比越低，说明供不应求的情况越严重。库存消费比的计算方式是：期末库存除以上一年度或者月度的总需求量。
供需平衡表：年度供需平衡表>>把握大方向 月度供需平衡表>>把握小节奏
利润是任何一个行业的生命线，某个环节处于高利润阶段往往会导致该环节加大供应，短期在高利润的驱使下会导致开工率的上升，长期在高利润的驱使下可能导致产能投放，随着短期开工率的提高以及长期产能的投放，供应端的压力会越来越大，从利润传导到开工率和预期产能投放，从而改变产量，供应端开始发生边际变化，这是第一个效应。
另外，由于该环节处于高利润状态，高利润往往对应着产品的高价格，而高价格会抑制需求，随着利润的上涨，商品价格不断走高，对需求的抑制作用就会越来越强，从而导致需求开始变差，需求端开始发生边际变化，这是第二个效应。
当整个产业链某个环节发生利润变化时，会驱动供需两端发生变化，从而使产业链的结构发生相应的转变，产业结构发生转变之后，价格就会寻求新的均衡。因此，对整个行业进行分析，我认为最重要的就是去分析产业利润在产业链上下游的传导，以及在此过程中开工率、预期产能投放的变化。
可见，利润是任何一个行业的生命线，行业研究以利润传导为核心，根据利润在产业链中的传导跟踪产能与开工率的变化，进而推算产业结构供需平衡的变化，同时将各环节的库存作为监控指标。
我们都知道，供求决定价格，而供求相互作用的结果体现在库存数据上。正常情况下，高利润会驱动企业扩大生产，短期提高开工率，长期增加产能投放，从而增加产量，与此同时，需求端在上游高利润的影响下受到影响，需求不断下降，所以理论上库存会不断累积。
库存与企业行为： 存货升值，资金转化为库存>>主动建库；
存货贬值，库存转化为资金>>主动去库
需求并不好： 社会库存减少>>主动去库 ；厂商库存增加>>被动去库
基本面分析常规指标：库存、基差、利润、产能、开工率
上游关注重点：产业集中度、库存、产能、开工率
下游关注重点：现金流情况、库存、产能、开工率
工业品关注重点：宏观经济、货币政策、需求
农产品关注重点：产业、关税政策、供应端
我们在进行基本面分析时，最常使用的一个分析工具就是供需平衡表，供需平衡表当中我们比较关注的一个指标就是库存消费比，因为这个指标最能够反映一个商品的供给和需求的相互作用情况，根据库存消费比可以判断出供给和需求之间的关系。
但是对于一些不太擅长去做供需平衡表的交易者，我们建议退而求其次，选择使用库存来代替库存消费比，严格来说这是不准确的，因为从公式来看，库存消费比=库存／当期消费，直接使用库存来替代库存消费比显然并不准确。
如果某个品种消费相对稳定，那么我们就可以简单地利用库存来替代消费比，因为在消费稳定的情况下，库存消费比的变化和库存的变化是一致的。所以，对于需求弹性较小或者需求相对稳定的品种来说，我们是可以退而求其次，直接利用库存来代替库存消费比去判断供需情况的。
根据工业品和农产品的属性，工业品需求弹性较大，供应相对稳定；而农产品供给弹性较大，需求相对稳定。所以，对于大部分工业品单纯看库存的变化不如参考库存消费比准确，因为过去100万吨的库存和现在100万吨的库存没办法比较，可能过去年消费200万吨，而现在年消费400万吨，需求弹性太大，因此，对于工业品单纯看库存来判断供需容易发生判断失误。
另外，需要注意的一点是，农产品内部也存在不同，有的农产品需求增速较小，而有的农产品需求增速较大，所以同样是农产品，有的农产品只看库存准确性高一些，而有的农产品只看库存准确性低一些。
以油粕为例，过去几年豆油的需求增速比较稳定，基本上每年增速在2%～3%，而随着人们收入不断提升，居民对动物蛋白的需求不断增加，蛋白需求每年以5%～6%的增速增长。相比之下，油脂的需求比豆粕的需求更加稳定一些，所以单纯看库存指标来判断各自供需的话，油脂比豆粕准确一些。
最后，对于工业品来说，一些细小的指标也需要关注，例如预期产能投放、开工率、检修计划、进口利润等；
对于农产品来说，也有一些数据需要跟踪，例如种植意向、种植面积、天气、灾害、收割进度、USDA报告、MPOB（马来西亚棕榈油局）报告等。
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