Skill+WorkBuddy：价格预测让未来走势有迹可循（六）

华泰期货价格预测Skill应用框架

核心观点

价格预测Skill将品种研究框架、产业链因素与人工智能模型结合，提供周度和月度价格路径、预测区间、模型因子、产业链图谱和近期验证结果，帮助用户理解价格预测的完整判断链。

价格预测Skill应用框架

Skill覆盖现货价格指标，提供周度（未来4周）和月度（未来12个月）模型，包含点预测和15%、85%预测区间。用户可查询模型变量、变量走势、贡献度、产业链图谱和近期验证结果。

场景一：看路径

周度与月度价格路径

用户可查看周度和月度预测路径，区分近期变化与中期价格中枢。例如，碳酸锂周度预测显示短期震荡，月度预测显示中期下移；电解铜周度和月度预测均显示温和上行。

预测时点与数据更新

用户需关注模型生成时间、最新现货数据时间和下次更新时间，避免基于不同数据截点进行比较。

不同预测周期的方向判断

不同时间窗口可能给出相同或相反的判断。例如，碳酸锂短期震荡、中期下移；电解铜周度和月度均上行。Skill的价值在于提供不同时间窗口的判断，而非统一结论。

场景二：找驱动

周度与月度模型因素差异

碳酸锂周度模型使用氢氧化锂价格和锂矿成本，月度模型使用氢氧化锂价格、产量和进口量。周度模型更关注近期成本和相关产品，月度模型纳入更多供应变量。

从模型变量到产业维度

Skill提供产业链图谱，按供应、需求、成本等类别展开相关因素，并附带影响方向、滞后时间等信息。例如，锂辉石原料成本、碳酸锂进口量、磷酸铁锂产量等。

价格驱动因素跟踪

将预测结果转化为持续验证的问题，例如氢氧化锂价格走势、成本支撑、供应压力、需求增量等。

场景三：验结果

预测与真实的偏离评估

Skill提供近期验证结果，显示模型与真实价格的偏差。例如，碳酸锂周度模型偏差约1.52%，月度模型偏差约10.93%。

跨品种模型表现对比

不同品种的模型表现差异。例如，电解铜周度模型偏差约0.32%，月度模型偏差约0.53%，均低于碳酸锂。

将跟踪看板定时推送到微信

定期查看模型更新、预测区间、模型偏差等，及时了解变化。

场景四：看情景

专家情景推演

Skill提供专家对未来关键变量的判断和理由。例如，氢氧化锂价格、产量和进口量的假设及依据。

结论

通过“看路径、找驱动、验结果、看情景”的顺序，用户可全面理解价格预测路径、驱动因素、预测表现和情景假设，为不同决策周期提供参考。

常见问题

1. 查询期货品种时返回现货价格，需核对完整指标名称。
2. 模型未返回有效预测值可能因数据更新、计算等待或因子缺失。
3. 周度预测适合短期安排，月度预测适合中期预算。
4. 15%线和85%线呈现预测区间，远期不确定性增加。