商品市場の周期的な価格変動パターンを分析する手法です。景気循環、在庫サイクル、投資サイクルなど、様々な周期が複合的に作用する商品価格の循環的変動を把握し、市場のリズムを理解して取引戦略に活用します。
循環分析（Cycle Analysis）は、時系列データに含まれる周期的な変動パターンを識別し、その特性を分析する手法です。商品先物市場では、短期から長期まで様々な周期が観察され、これらは在庫サイクル、投資サイクル、景気循環、技術革新サイクルなど、複数の経済的要因によって形成されます。季節性とは異なり、循環の周期は必ずしも固定されておらず、振幅や位相も変動します。
商品市場の循環には独特の特徴があります。農産物では、エルニーニョ- ラニーニャ現象による数年周期の気候サイクルが価格に影響します。エネルギー市場では、設備投資サイクルや在庫投資サイクルが3-5年の周期で現れます。金属市場では、鉱山開発から生産までのリードタイムによる供給サイクルが5-10年の長期循環を形成します。また、投機資金の流出入による短期的な循環も観察され、これらが複合的に作用して複雑な価格変動を生み出します。
実務では、まずフーリエ変換やウェーブレット変換などの周波数分析手法を用いて、データに含まれる周期成分を抽出します。ホドリック- プレスコットフィルターやバンドパスフィルターを適用して、特定の周波数帯域の循環成分を分離します。スペクトル分析により、支配的な周期とその強度を特定します。さらに、位相分析により、現在の循環がどの段階にあるかを判断します。これらの分析結果を基に、循環の転換点を予測し、ポジション構築のタイミングを決定します。
循環分析の最大のメリットは、中長期的な市場の転換点を事前に察知できる可能性があることです。複数の循環を同時に分析することで、市場の複雑な動きをより深く理解できます。また、循環の位相を把握することで、トレンドフォロー戦略と逆張り戦略の使い分けが適切に行えます。ポートフォリオ管理においても、異なる循環を持つ商品を組み合わせることで、リスク分散効果を高められます。
循環分析には重要な制約があります。まず、循環の周期や振幅は一定ではなく、時間とともに変化する可能性があります。構造変化により、過去の循環パターンが将来も継続する保証はありません。また、複数の循環が重なり合う場合、個々の循環を正確に分離することは困難です。データマイニングによる偽の循環を発見するリスクもあり、統計的検定による慎重な検証が必要です。さらに、循環の転換点をリアルタイムで特定することは極めて困難です。
循環分析は、トレンド分析が長期的な方向性を捉えるのに対し、周期的な変動に焦点を当てます。季節性分析が固定された周期（通常1年）を対象とするのに対し、循環分析は様々な長さの周期を扱います。エリオット波動理論などのテクニカル分析手法と比較すると、循環分析はより定量的で統計的根拠に基づいたアプローチを取ります。景気循環分析がマクロ経済全体を対象とするのに対し、商品の循環分析は個別市場の特性に着目します。
実務で循環分析を活用する際は、分析対象とする周期の長さを明確にすることが重要です。短期循環（数週間から数ヶ月）、中期循環（1-3年）、長期循環（3年以上）では、適用する分析手法や取引戦略が異なります。データの長さは、分析したい最長周期の少なくとも3倍以上必要です。複数の分析手法を組み合わせて、結果の頑健性を確認します。例えば、原油市場では在庫循環と投資循環を同時に分析し、両者の位相関係から市場の転換点を予測します。金市場では、ドルサイクルと金利サイクルの相互作用を分析し、長期的な投資戦略を構築します。
移動平均予測
過去の価格データの移動平均を用いて将来価格を予測する手法です。商品先物取引では、単純移動平均、加重移動平均、指数移動平均などを活用し、トレンドの把握、売買シグナルの生成、サポート・レジスタンスレベルの特定に使用されます。
トレンド分析
時系列データから長期的な方向性や傾向を抽出・分析する手法です。商品先物市場では、価格の基調判断、売買タイミングの決定、市場サイクルの把握に活用されます。線形トレンド、非線形トレンド、構造変化を含むトレンドなど、様々な手法で市場の方向性を定量化します。
構造変化検出
時系列データにおける統計的性質の急激な変化（構造変化）を検出する分析手法です。商品先物市場では、需給構造の変化、規制変更、技術革新などによる市場レジームの転換を識別し、モデルの再調整や戦略変更のタイミングを判断するために活用されます。
ボラティリティ予測
将来の価格変動性（ボラティリティ）を予測する時系列分析手法です。商品先物取引では、GARCH系モデル、実現ボラティリティ、インプライドボラティリティなどを用いて、リスク管理、オプション価格評価、ポジションサイジングに不可欠な変動性予測を行います。
多変量時系列
複数の時系列データを同時に分析し、相互関係や因果関係を明らかにする手法です。商品先物市場では、複数商品間の価格連動、先物と現物の関係、マクロ経済指標との関連などを分析し、スプレッド取引やクロスヘッジ戦略の構築に活用されます。
ARIMAモデル
自己回帰和分移動平均モデルで、時系列データの複雑な構造を捉える統計モデルです。商品先物価格の予測において、トレンド、季節性、自己相関を同時に考慮でき、高精度な短中期予測が可能です。モデル選択と診断により、各商品に最適な予測モデルを構築できます。
トレンド外挿
過去のトレンドを将来に延長して予測する手法です。商品先物市場では、線形トレンド、指数トレンド、多項式トレンドなどを用いて、中長期的な価格動向を予測します。シンプルで理解しやすく、基本的な方向性の把握に有効です。
季節性分析
商品価格の季節的変動パターンを分析する手法です。農産物の収穫期、エネルギー需要の季節変動など、商品先物特有の周期的価格変動を統計的に抽出・分析し、季節性を考慮した売買戦略の構築や価格予測に活用されます。