要如何准确抓住黄金中长线的行情且能从中获利？我相信这是许多小伙伴关心的话题，接下来我将以如何建立中长线的基本面数据库模型，来分享给各位金十交易的小伙伴。

何谓“宏观经济面”？

就是包含了目前国际四大主经济体美国、中国、欧洲、日本的政经新闻消息，因黄金价格较受美元指数波动影响，所以美国政经消息尤显重要。再来便是这几大经济体每周或每日的经济数据报告，这部份在金十交易的网站中都能留意到，建议留意三颗星以上的数据即可。

而机构的持仓报告也可做为宏观趋势考虑的参考，包含CME芝商所公布的金属类商品持仓报告、CFTC美国期交所的商品类非商业持仓报告、世界各大交易所的贵金属成交报告、黄金ETF的黄金持仓报告，这些都将作为我们判断黄金行情趋势的考虑。近期的话则须留意美国国债的收益率，以及FEDWATCH中对于降息的预期，这些也都关系到金价的走势。

在每个基本面分析数据出来后，我们会发现非常混乱，有些数据直接影响到行情，有些数据则平平淡淡，并未给行情带来任何波动。那要如何整理成一套有效的信息来协助我们对未来的行情做出预判呢？那就要建立一个完整的基本面数据库。

以下将针对这部份来做分享。以黄金交易来说，我将数据库的建立分成三大类：

第一类是所谓的新闻面消息；

第二类则是经济数据消息；

第三类则是投行机构消息。

而依据这些基本面对行情走势的影响，我将其权重分别设置为第一类40%；第二类40%；第三类20%，再来我们便针对这三大类做细项说明。

第一类 新闻面消息

新闻面消息包含了每日全世界的政经新闻、相关会议新闻、官员谈话新闻等，这些都是比较突发性，会立即影响到行情走势。

而在这些新闻发布后，我们先将这些新闻区分为两大区块，第一区块是利多新闻；第二区块是利空新闻，这两个权重值分别设置为第一区块：+100%；第二区块-100%。然后再针对利空以及利多再细分为两个细项，分别是第一行情大幅波动；第二行情稍为波动，这两个细项的权重分别为第一项70%；第二项30%。

这样每条新闻出来后就会有一个总分，我以美联储降息的新闻来举例，假设美联储主席透露将在9月份降息50个基点，这条新闻出来后势必引发黄金行情大涨，那这条新闻就是【利多新闻】，会获得一个数值1；然后这波行情为目前黄金走势带来大幅度的波动，那将再迭加一个70%的权重，数值将会提升到1.7，而新闻面占三大类的40%的权重，最终将获得一个0.68的数值而Key入数据库中。

第二类 经济数据消息

经济数据消息包含了每天亚洲市场、欧洲市场、美洲市场的一些重大数据公布，因我做黄金为主，所以我比较关注的还是美国市场的消息，因为那会直接影响到美元指数，像目前金十数据网站都有提供每天的重要经济数据，大家可以留意3颗星以上的经济数据即可。而在这些经济数据公布后，我一样会把他跟新闻面消息一样，区分为两大区块及两大细项，一样从得出来的数值将其Key入到数据库中。

第三类 投行机构持仓报告

投行机构持仓报告包含CME美国芝商所的金属类商品成交报告、CFTC的商品类非商业持仓报告、CME芝商所的FEDWATCH、全球最大黄金ETF-SPDR的持仓报告、世界各贵金属交易中心的成交报告、黄金协会提供的各国央行黄金持仓报告等。

我以CME美国芝商所的金属类商品成交报告为例来给大家做说明，首先将其分为两类：第一类为净多头权重值为100%；第二类为净空头权重值为-100%。

再来针对其未平仓口数分成三个区块：第一个区块为未平仓合约在30万以下，权重值设定为15%；第二个区块为未平仓合约在30-60万间，权重值设定为30%；第三个区块为未平仓合约超过60万，权重值设定为55%。

我来给大家举个范例，假设今天黄金的成交报告，净空头未平仓口数在45万口，那首先我们会得到一个净空头的数值-1，在迭加上45万口的权重值30%，得到的数值就是 -1.3，而第三类占总权重的20%，那最后Key到数据库的数据便是 -0.26。

那得到这些数据后，怎么去分析预判未来行情的走势？

在长期分析基本面得到数据后，数据库中能得到【正】与【负】两种数值：

?当正面数值与负面数值的比值超过1.5，代表目前大趋势走向为多头行情；

?当正面数值与负面数值的比值于1.2-0.8之间，代表大趋势行情将进入盘整波段；

?而当正面数值与负面数值的比值低于0.5，代表目前大趋势走向为空头行情。

但数据库的建立需要相当长的时间，建议刚开始建立自身的数据库时，可先从三个月前的数据开始建立，后续在一步一步完善。

任何行情的反转，都是消息面讯息的迭加，包含越来越多的利空讯息，或是越来越糟的经济数据等，相信大家都听过一个比喻，在一辆高速行驶的轿车上，如果要他掉头他势必得降低他的速度，然后才回转掉头。行情亦是如此，要反转趋势必会被拉进盘整，而盘整区块的大小则取决于刹车的力道，也就是消息面讯息丢出来的重要性及连续性。

作者 Ace.翔

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