根據市場趨勢分值圖顯示，銅、原油、鎳、螺紋鋼、棉花和大豆維持在強勢多頭趨勢，黃金繼續處于空頭趨勢。整體商品市場的趨勢強度得分為3.55分，趨勢強度較上一周期更加強勢。

CTA斜率圖則是對趨勢分值圖作為補充，根據上圖我們發現股指期貨的趨勢強度有所增強，同時當前商品期貨市場的趨勢強度也在增強，有利于中長周期的CTA策略。

根據市場趨勢穩定圖顯示，黃金、原油、棉花、玉米和大豆的穩定性較強，銅、鎳、橡膠的趨勢穩定型有所下降，整體市場的穩定性相較上一周期有所好轉。

受通脹預期影響，期貨市場多數品種的多頭趨勢明朗，且穩定性增強，但仍需注意后市風險。

趨勢分值圖

我們對趨勢進行打分，1-5分（也包括-1到-5分），正數為多頭趨勢，負數為空頭趨勢，對應為趨勢轉折的5個步驟（以多頭為例，空頭以此類推）：

1. 破線（收盤價 > EMA20）

2. 拐頭（滿足1的條件下，今SMA20 > 昨SMA20）

3. 交叉（滿足2的條件下，SMA20 > SMA60）

4. 排列（滿足3的條件下，SMA60 > SMA120）

5. 乖離（滿足4的條件下，乖離率大于閥值）

均線斜率圖

通過計算20日移動均線的斜率我們可以對趨勢分值進行補充，來判斷當前趨勢是否強勢

趨勢穩定圖

經驗模態分解（Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD）是一種依據數據自身特征來進行信號分解的方法，適用于非平穩和非線性信號的分析。對于金融時間序列，我們可以通過經驗模態分解將其分為波動部分和趨勢部分。波動部分表示股價的隨機游走和市場平衡的特性；信號部分代表人為的決定性行為，顯示了市場的趨勢性，或者說非平衡特性。換句話說，當波動/趨勢能量比值較大時，價格的隨機性較強，市場多呈現出震蕩形態；而此能量比值較小時，市場趨勢較為顯著。在市場趨勢比較強烈的時候，可以順勢建倉進行盈利。

因此在評價期貨趨勢穩定性上，我們采用信噪比的方式來展現，具體算法為波動部分的標準差與金融時間序列的標準差之比，信噪比越低就代表著，趨勢強度越穩定。