首先农产品价格周期是不可避免的，即使农业经济发展到更高水平，但技术水平及规模化程度提升后，有利于延长农产品价格周期，并削减价格周期波动幅度。上个世纪50-70年代，美国生猪周期跟当前中国生猪周期大体相似，5年左右一个周期，而且波谷和波峰幅度巨大，随着养殖技术水平提升，规模化集中后，养殖大数据应用，美国生猪周期延长到10年左右一个周期，而且下跌时候，一般不会深度亏损，上涨时候下游企业也能承受其涨价幅度。

    互联网快速发展，有利于减少了信息传递成本，削减了信息不对冲的影响，但我国农业从业人员整体素质偏低，加上农业信息从业人员素质参齐不齐，信息传递中很容易形成严重跟风行为，导致小周期的异常波动。大数据的应用进一步有利于数据的归集，并输出应用，减少了市场的环节中的过度投机，跟随行为。

    农产品价格周期呈现一定的周期性特点，核心在于价格在不同环节的流动，农产品价格高，可能导致了替代需求增加，而种植利润好，种植户跟风种植，导致下一个周期的供应增加，价格下跌。最终形成了：价格高-替代多，需求少=反映出种植利润高，导致了种植扩张-产量增加，供应过剩=价格下跌，种植利润少=下一个周期种植减少，供应下降，价格上涨。

    农产品的价格周期一般可以用经济学原理推到，大数据的应用可以进一步细化了供需关系，并能做出相应的策略，减轻供需矛盾的严重性，延长价格周期，削减周期波谷和波峰的幅度。