1.全球石油价格多维分析
2.原油价格的涨跌怎么分析判断啊？
3.怎么分析原油EIA行情？
分析现货原油行情走势可以从以下三步来看：
第一步，看阳柱阴柱。 阳柱代表趋势方向，阳线一般是红色，表示将继续上涨，阴线一般是绿色，表示将继续下跌。以阳线为例，在经过一段时间的多空拼搏，收盘高于开盘表明多头占据上风，根据牛顿力学定理，在没有外力作用下价格仍将按原有方向与速度运行，因此阳线预示下一阶段仍将继续上涨，最起码能保证下一阶段初期能惯性上冲
第二步，看影线 影线代表转折信号，向一个方向的影线越长，越不利于原油向这个方向变动，即上影线越长，越不利于油价上涨，下影线越长，越不利于油价下跌。以上影线为例，在经过一段时间多空斗争之后，多头终于晚节不保败下阵来，一朝被蛇咬，十年怕井绳，不论K线是阴还是阳，上影线部分已构成下一阶段的上档阻力，油价向下调整的概率居大。
第三步，看实体 实体大小代表内在动力，实体越大，现货原油价格上涨或下跌的趋势越是明显，反之趋势则不明显。以阳线为例，其实体就是收盘高于开盘的那部分，阳线实体越大说明了上涨的动力越足，就如质量越大与速度越快的物体，其惯性冲力也越大的物理学原理，阳线实体越大代表其内在上涨动力也越大，其油价上涨的动力将大于实体小的阳线。
全球石油价格多维分析
分析现货原油走势图可以从以下几个方面来看：
(一)从形态方面：
长期形态比短期形态更重要
短期的走势是在相对较小的区间中运动的，也容易受到各种各样因素的影响而随时变化。所以，投资者把握银价的短期走势难度较大，容易陷入繁多的影响因素中而迷失方向。如果在分析短期油价走势前对长期的走势有一个透彻的认识，做到胸有成竹，那么投资者就可以俯瞰短期走势，抓住主要矛盾，做出正确的分析判断。
如油价在几天时间内出现一个“早晨之星”形态，通常会认为油价即将见底，反转的可能性较大，但也许从长期走势分析，油价仍在长期下降通道运行，阻挡线没有任何被突破的可能性，那么，这时的"早晨之星"就只是一个小幅的反弹，是部分投资者平仓获利，市场消化压力的一个小调整，甚至连做短线的机会都没有。这时的“早晨之星”形态就没有反转的意义了。
(二)从位置方面：
位置比形态更重要
深入研究技术分析会发现，技术分析有无法的法则。但如果这些法则不结合位置形态来分析，那么这些法则就都成了空中楼阁，没有任何的意义。如“头肩底”形态是一个非常经典的底部反转形态，它通常出现在银价的底部区域，但如果在银价的高价区出现一个"头肩底"形态，那么成熟的投资者宁可退出市场观望，也决不会相信此形态。
因为“在高位最可能出现头部，在低部最可能出现底部”是最朴素也是最有效的投资规律。
(三)从市场方面：
市场方向比位置更重要
“油价的高低不重要，银价的趋势才是最重要的”。
也许油价已经达到很高或很低的区域，但只要投资者能够准确判断油价的趋势，就仍然可以买进或者持有。投资者要分析的最重要的，最难的就是分析市场走势方向。
原油价格的涨跌怎么分析判断啊？
传统的数据仓库展现，一般是通过建立数据仓库、设定维度、预先计算，然后向客户端展现多维分析的结果。在本系统中，则取了与之不同的另一种数据仓库构建的思路，即在系统的数据仓库展现中尝试利用多维数据表之间的关联性来实现实时的多维分析功能。
在多维数据结构中，事实表和维度表之间是通过直接或间接的关系联系在一起的。对于某张表中某条记录的选取，可以在其他相关联表之间查询到与之相关联的数据记录，并可以对选取的数据和相关联的数据进行统计分析，得到这些数据的分布、趋势等分析结果，并且可以在设定了多维分析的维度之后，按照维度之间的层次关系对数据从各个不同的组合角度进行分析，形成实时的多维分析。
数据仓库展现的开发内容一般可以分为数据仓库的设计和多维分析的实现两部分。数据仓库的设计包括星型模式的搭建、数据抽取方式的确定、数据转换净化的实现，以及多维数据的存储等内容。多维分析的实现则包括多维分析维度的选取、度量值的定义、维度变换方式、钻取路径的定义、钻取数据显示方式的确定等内容。
本系统在开发过程中，由于原型系统带来的需求不确定性和数据齐备性等因素的制约，如何设计出良好的结构来更好地进行多维数据展现以及取何种形式进行展现是一个重点问题。前文已经讨论过系统中数据仓库的架构模式、多维数据结构的定义等内容，讨论了系统原始数据源中存在的复杂性、数据完整性和数据有效性等方面存在的问题及解决办法。多维分析的设计包括维度之间的关联、事实数据展现的内容和形式、数据钻取等内容。
5.3.2.1 维度表关联性分析
数据源表结构中包括一张事实表和数张维度表。针对这些维度表可以设计用于多维分析的维度，分别为油品、交易市场、交易类型、价格单位和价格日期维度。维度数据和中间事实表之间存在直接关联，维度数据之间通过中间事实表而产生简洁的关联关系。从而可以在既有事实数据的基础上，对维度之间的关联关系进行可视化展现。
图5.29中显示了4个维度的内容数据，并列出了各维度中所具有的字段取值，这些字段通过事实表产生关联。在选择了Crude Oil油品之后，其他3个维度中的字段取值背景出现变化。白色背景表示在事实表中存在与Crude Oil相关联的交易市场，分别为Cushing,OK和Europe Brent，这表明事实表中存在有Crude Oil在这两个市场中的价格数据，没有在其他市场上的价格数据。
图5.29 多维分析维度列表
在默认情况下，维度列表显示了全部可能的维度取值。而在选择了某一维度之后，比如选择产品名称中的Crude Oil值，则在其他维度中高亮显示与此维度选中值通过油价数据关联起来的维度值。通过维度之间的关联显示，可以分析出源数据中隐藏的一些分布模式。在本示例中就可以看出系统中具有Crude Oil在Cushing,OK和Europe Brent两个市场的Spot Price FOB价格，而价格时间则从1986年到2008年都存在，油价的单位名称只存在Dollar per Barrel一种形式。多维分析的维度关联性分析，还允许在一次分析基础之上继续缩小选择值的范围。
5.3.2.2 维度表和事实表的关联性分析及展现
在实时多维分析中，除了可以进行维度表之间的关联性分析，也可将维度表和事实表关联起来进行分析。在此类分析中，除了可以在界面左侧展示维度表之间的关联之外，还可以在界面主体部分显示出事实表数据以及以事实表数据为基础的一些统计分析。图5.30中展现的是全球石油价格不同交易类型的对析，反映出对各石油品种在现货交易、期货交易等方式下的价格对比情况，分析的结果可以随左侧维度选择的变化实时变动。
图5.30 交易价格比较分析
对于事实表的展现，除了按照默认的维度顺序进行统计分析，维度之间的顺序也可以直接通过在界面中拖动维度的位置来完成维度的变换，实现多维分析旋转功能，在此不再赘述。
5.3.2.3 事实表数据钻取
多维分析另外一个很重要的内容就是数据钻取。在实时多维分析中，数据钻取的功能可以更为丰富。出于分析的目的，我们预先定义了钻取路径：
市场→价格类型→价格年份→产品名称。
这样就可以按照这样的路径对油价进行钻取分析。第一次默认按照市场名称来统计历史油价，在选择了一个市场之后就向下钻取两层，就可以得到按照价格年份来统计的历史油价。这里的钻取分析可以和维度关联性分析结合起来使用，从而更灵活地实现数据钻取（图5.31，图5.32）。
图5.31 数据钻取分析一
图5.32 数据钻取分析二
5.3.2.4 价格趋势分析
价格趋势分析可以作为价格预测的一种补充，它的功能展现过去时间的不同油品、不同交易类型及价格单位等相关信息，以此来直观表达油品的未来走向与趋势。这一块已经有了单独的模型程序模块来完成（图5.33）。
图5.33 多维价格趋势分析
通过在数据仓库展现中利用实时多维分析中的维度表关联性以及维度表和事实表之间的关联性，可以更好地拓展多维分析的功能。而对多维分析的需求确定可以考虑取原型法来进行，利用数据仓库的实时多维展现来发现数据的内涵和数据之间的关联性，逐步帮助确定需要分析的维度、度量值、展现方式等内容，并反向影响到数据源表结构的设计。
怎么分析原油EIA行情？
判断这个是技术分析范围了吧，一般结合消息面和技术面来看。消息一般看EIA数据和非农数据，还有Opec的；技术分析就是看K线的形态了，这个比较复杂了。你做了多久了？如果是新手最好是找个专业的人教你比较好，半吊子慢慢弄风险比较大
现货原油行情分析需要综合基本面和技术面两个方面。一般而言，基本面主要关注的是供需关系，毕竟原油作为一种商品现货，其价格主要是受到供需关系影响的。
供需关系就需要从原油库存以及原油的开两方面进行分析。比如美国的EIA原油库存数据每周都会引发一波原油行情的波动，如若原油库存数据增加，说明市场上原油的需求量在减少，原油价格会出现下跌走势；反之必然。而原油开情况跟开国的政局因素挂钩，比如中东如若大规模战争爆发，那么原油的开必然会减少，对于原油价格将会有推升作用。
