大数据时代，黑色金属产业链闭环的逻辑与思考

▼10月9日

大数据时代，调查数据的可靠性验证成为一项至关重要的任务。 事实上，这也是很多大型机构用户在获得大样本甚至权威机构的调查数据后会尝试做的事情。

事实上，由于黑色金属产业链各环节从上游到下游、从生产到流通再到销售都是连贯的，这在理论上为调查数据的验证提供了便利的条件。 这是因为相关材料经过各个环节时发生的形态和数量的变化是可以追踪的。 每个环节的物料数量实际上是一个闭环，即下游的实际消耗可以从上游的产量和库存推断出来，反之亦然。 当然。 然而，对产业链各环节数据的深入、广泛研究并不是一朝一夕就能完成的。 这也是黑色产业链数据至今尚未形成完整闭环的原因。

但上海钢联长期专注于黑色金属产业链大数据研究。 基于产业链闭环逻辑，在市场和监管的认可和推动下，围绕产业链上下游的研究数据不断拓展和深化。 在一些核心数据研究上正在逐步实现可相互验证的数据闭环。

例如，上海钢联即将推出每日钢厂出库调查数据。 在过去一年的内部测试中，我们发现结合钢厂产能利用率、市场日交易量等数据，可以完全验证甚至预测当前周度钢库存数据发布的变化。

为了便于具体介绍，我们先定义一下库存的含义。 市场上所说的库存通常包括钢厂库存和社会库存。 前者是钢厂产销量之差，不仅反映了当前的供需情况，也反映了钢厂和贸易商的心态和预期，为判断后期价格走势提供了相对可靠的依据； 它是市场资源投入与市场销售量的差值，通常反映地区的供需情况。 它可以表明贸易商和下游终端的心态和预期，为支撑价格涨跌提供相对可靠的参考。

基于上述定义，我们可以对钢材产量、钢厂销售、市场投放、市场交易等数据关系进行进一步的逻辑推演。 也就是说“钢产量”减去“钢厂销量”，剩下的就是“钢厂库存”，也就是钢厂销量投入国内市场的部分减去实际销售给下游用户的部分市场上，剩下的就是“社会库存”。 显然，上述数据指标理论上在逻辑上应该是自洽的。

长期以来，由于缺乏钢厂销售和市场投放的数据研究，上述环节的研究数据无法相互验证。 但当我们实现对钢厂每日销量的监控后，我们可以将其与贸易商每日交易量、钢厂每周调查联系起来，形成一个闭环。 它不仅可以通过变频处理反映价量匹配程度，还可以有效验证甚至预测社会库存未来变化方向。

为了更清楚地说明这种情况，具体历史数据回测结果总结如下：

1、钢厂库存变化可结合每日实际产销量进行核实。