预测是一件很容易打脸的事情，但我们仍然坚持。因为我们明白，所有定性判断背后，都需要有定量的分析来做支撑。
通过我们的模型，尽可能地去挖掘影响猪价的因素，并尽量将他们呈现出来。也因此，我们可以从影响的大小、力度上对不同因素加以区分，而非简单地基于单一因素做线性推断，或者通过罗列因子得到得出似是而非地结论。
我们的模型和预测必然存在瑕疵，这些瑕疵甚至可能出现在我们已经明确的局限性之外。但通过持续动态地调整推测数据、迭代模型，我们希望能够提供一个更全面同时兼顾可理解性的预测体系。
我们目前的预测方法和执行方式距离我们的目标仍有一段距离，但这也将是我们做这件事的意义所在。
（二）猪价的预测模型：不断迭代的过程
生猪供给侧相比需求侧有更多的数据供我们使用，且数据之间有明确的逻辑关系，因此能够进行相互的验证，在数据不断更新的过程，也就能够不断地进行调整。
2）中期供给基于仔猪出生和存活情况做线性推断，并结合出栏节奏预期测算；
3）中长期基于能繁母猪数据，同时考虑能繁母猪的生产性能（趋势性和季节性），再加上对于出栏节奏的预期，和前期预测得出的累库、去库环境；
4）更长期的预测需要我们对能繁母猪数据本身再基于利润、投资预期等因素先做出预测，再对出栏量做出预测。
而我们对中远期的出栏节奏进行预期时，我们同时也会参考目前、短期、中期的出栏节奏判断，这样也能帮助我们确定远期的供给环境，最后再根据远期面临的时空情况做节奏判断。
从预期出栏到“实际出栏”的这一步是既主观又客观的，我们需要保证所有的推断都有客观的逻辑和数据支持，同时也要主观把控预测结果，对预测进行调整。
第三阶段，我们在得出预期出栏量后，以供给+季节性的角度来推断生猪价格。这里我们可以利用历史数据进行回归拟合，而这样做的基本假设是消费端在不同历史阶段没有明显的变化，如果以线性方式拟合，还包含了对于价格弹性的静态假设。
（三）2024年猪价预测结果：好于2023，但仍面临巨量供给
总体来看，2024年生猪供给总体依旧处于较高水平，仅略低于2023年。其中，上半年同2023年差距不大，从仔猪对应的数量上看，2024年上半年压力实际上是大于2023年的，不过有两个因素导致了压力的同比缓解：
三季度开始供应同环比均下降的确定性较高，但如果我们预期极高价格，对比2022年，可以看到，即便明年下半年出现同比出栏量的减少，根据目前的模型，其减少的幅度也相当有限。
这里我们也需要注意，上半年的数据基本上是基于仔猪出生情况做出的推断，而下半年的数据则是以能繁和能繁预期做出的推断，也就意味着上半年判断的准确度更高，下半年的出栏情况还有变化的空间。
价格的预期基本同供应量的预期呈反比关系。2023年上半年尤其是一季度的价格，受到了冻品入库等因素的支撑，因此还需要刨除这一因素来做对比。
（四）后记：预测、交易、意义
我们不推荐使用预测结果直接和盘面作比较并进行交易。预测不能也不适合直接用于交易，预测是个人的推断，而期货盘面某种程度上本身就是全市场相对统一的“预测”。此外，预测是有瑕疵的，跟期货市场有波动一样，预测本身也是动态调整的。
顺应趋势需要定力，抓住转折需要勇气，而预测对供需整体环境的判断和交易战略的加持，对交易信心的支撑是非常关键的。