定期更新投資與研究框架是一個堅持多年的習慣。近一年，又有一些新的思考，把它加到既有的框架中去。

一、大宗商品資產的特性

1、大宗商品是效用品，是一個波動性資產。

2、期貨市場存在，使得做多做空都可以盈利，只要價格存在波動。

3、與股票、債券不同的是，期貨市場是一個負和博弈的市場。

4、由于科技進步、勞動生產率提高，大宗商品生產成本可以持續回落

2020年NYMEX原油5月合約出現了負價格，我們需要對大宗商品期貨價格進行再理解。大宗商品期貨合約本質上是一個契約安排。因此，在做大宗商品期貨投資時，第一要務是花時間搞清楚合約的每個細節，并且及時關注交易所是否對期貨合約的細則進行了調整。

二、大宗商品價格分析的四個關鍵點

1、最核心的邏輯只有一個：供求，任何其他因素都是通過供求來影響價格。問題在于如何理解供求。

2、供給與需求，在一定價格水平上，意愿供應量與意愿消費量。

這決定了，我們分析大宗商品，本質上一定是基于心理分析的。對于這一點，過去重視的非常不夠。2020年3月中下旬，有投資者銅價看連續跌停，這是基于對意愿消費量的估計，在恐慌時，我們不能說這種估計是錯誤的，因為人類在面臨巨大不確定時，心理的波動會影響行為選擇，而行為選擇會影響經濟運行與資產買賣。長線投資的回撤控制和短線交易，也需要我們去猜測一個重大事件對社會心理、投資者心理的影響。這應該是基本面分析最為核心的部分之一。

3、四個關鍵點：

（1）供應

（2）消費

（3）庫存

（4）貨幣

前三者合并為噸，最后一個稱為元，就是我們需要分析的“元/噸” 。

供應與供給，消費與需求是完全不同的兩個概念。庫存與庫存調整也是完全不同的兩個概念。供給、需求、庫存調整都是與價格、意愿相聯系的。既有“元”的概念，也有“噸”的概念，理解“元”，就需要我們花時間去理解貨幣和信用，理解“噸”，就需要我們理解技術特點、物理限制等等。“元”與信用緊密相關，決定了大宗商品價格必然是與信用周期緊密相連的。這從理論邏輯上，證明了銅與十年期國債收益率的相關性，來自于信用這個共同變量。之前只是認為流動性與大宗商品價格有關，但是并未認識到信用的重要作用。

三、供應、供應預期與供應周期

1、供應的昨天、今天和明天

2、大宗商品供應分析的核心在未來的供應

3、如何去推斷未來的供應預期

（1）農產品看播種面積與單產，當播種面積確定之后，需要盯住單產預期的邊際變化

（2）工業品短期看利潤與產量，中長期看產能投資

4、2016年以來的新變化，供給側改革——高利潤不能刺激出更多供應，而是供應下降導致了高利潤

以上是過去的理解，當前來看，大宗商品價格定價的核心之一還是未來的供給，而不是供應。供給，要更為嚴謹一些。因為想起一件很重要的事情，2010年6月至2011年1月，豆油的庫存和庫存消費比、供應預期并未發生什么變化，但是豆油價格從8000元/噸左右攀升至近11000元/噸。不是因為供應變動了，而是在一個價格上，有豆油存貨的人不想出了。有一種說法是，通脹預期，引發了合意庫存水平的調整，有借鑒意義。在漲價預期中，持有更多庫存，意味著未來更高的收益。當然，供應預期的變動會導致一個價格水平上意愿供給的變動，比如近期鐵礦石價格的波動，主要來自于淡水河谷未來供應預期的調整。2012年CBOT大豆價格的歷史高點，在也是在供應預期不斷調整中實現的。

經濟波動之源：

企業家預期——企業基于預期進行產量決策與產能決策，而企業對需求的預估可能是錯誤的，這帶來了預期與現實的差異，這種差異導致大宗商品供應與消費出現階段性的不匹配。

戰略競爭策略——基于成本優勢擠壓競爭對手的市場份額——典型案例——全球第四大礦山FMG與美國頁巖油

第一點，企業家基于預期做決定，與傳統微觀經濟學的利潤最大化做決定是顯著不同的。之前，提出這一點，主要是參考了索羅斯的不完備信息決策和明斯基提出的基于預期做決定，這導致了并非每一個重大決策都是合乎未來現實的。近兩年，自己的研究領域更多集中在股債配置上，大宗商品市場的觀察作為觸發信號來使用。越發認為，基于預期和基于長期戰略做決策，更為符合現實。這就帶來了一個顯著的問題，即當前的企業家預期未必是符合未來現實的，或者說，可能被證偽。能夠拓展的是，這次疫情沖擊，有媒體報道居民部門房貸和信用卡也出現了一些小問題，看來，居民部門的大額支出，尤其是信用支付，依然是基于未來收入預期和資產價格預期做決策的。

重要的是，這種決策，全部都是基于不完全信息的。這徹底顛覆了過去對經濟行為決定的理解。我們需要對理性、非理性進行再理解。基于上述的決策模型，能夠理解產能過剩，資源錯配，資產價格泡沫等等，但是因為未來不可精確提前認知是確定的，所以，以上這些現象不可避免。如果我們做的是波動性資產，或許不應該尋找所謂的正確，而是跟上經濟主體的主流預期。把握主流預期的方式，可以是，跡象，擴散，趨勢外推，證實或者證偽。這或許能夠解釋，投資決策有時不是一蹴而就額，更多是基準情形+動態調整。

研究的范式：

#基于邏輯去推測未來的供應變動（市場會形成預期），供應可能是跟隨性的，也可能是獨立性的。

#通過各種信息渠道確定哪家企業，在什么時間，釋放多少供應。

#市場預期與真實世界的差異是否很大。（期貨遠期價格反映預期，若存在預期差，期貨價格會出現較大波動）

#一個案例：2017年4月至6月，4000萬噸至6000萬噸電弧爐投產，后來政府推遲了產能投放，導致螺紋鋼價格大幅波動。

之前一直認為邏輯對于投資是第一重要的，現在逐漸覺得投資是一個系統工程，沒有誰比誰更重要，而是都一樣重要。信息獲取、邏輯推斷、倉位控制等等，每一個做不好，都會對投資產生負向影響，任何一點出現了重大紕漏，都有可能讓賬戶出現重大虧損。如果在一個品種上，我們沒有信息優勢，最好是放棄這個品種。現在逐漸認識到了一句話的價值，即我們極難長期在自己不具有競爭力的領域持續盈利。尤其是在衍生品這樣一個負和博弈的市場。此外，一個認知是， 信息傳遞是有路徑的，首先獲得信息的人，是博弈占優的，所以，絕對的公平無從談起。

在大宗商品供應決定方面，供應可以跟隨利潤、行業趨勢而決定，也可以是獨立而決定，這可以外推到其他領域。比如特斯拉、京東當年的供應決定，是基于未來會盈利，而不是當期盈虧。這引發了一個思考，初期不盈利的公司，我們看什么，或許，只能是基于對技術本身的理解，對產品和服務未來前景的理解，對于人類是否最終接受某一個產品或服務的理解。就說當前，純電動車，是否會像當年內燃機車代替馬車一樣，徹底替代內燃機車。以ipad pro為首的平板會否把其他超極本都替代。持續思考的問題是，我們到底該如何理解未來，技術的未來，產品的未來，服務的未來，尤其是新生事物的未來。

四、需求、需求預期與需求周期

1、需求的昨天、今天和明天

2、大宗商品需求分析的核心在未來的需求

3、如何去推斷未來的需求預期

（1）基于庫存周期、房地產周期、朱格拉周期、政治周期等規律性認識

（2）基于趨勢進行外推（此種方法無法提前識別趨勢的拐點）

（3）需求的慣性來自于羊群效應

4、2016年以來的新變化，供給側改革使得消費變動幅度低于供應變動幅度

需求相關的周期，背后的驅動因素到底是什么。逐漸傾向于認為是社會心理，人的心理。模仿行為+即時滿足可能是很直接的驅動因素。這讓我們想到了賣方分析師的價值，到底是發現機會，還是引領機會。因為未來并不可知，人們普遍對不確定性抱有厭惡心理。心理持續按摩，把未來的不確定性，通過持續的重復，給予一個確定性判斷，就會減弱不確定性對投資者造成的心理壓力。而當越來越多的人參與類似的行為決定，安全感就隨之而來。當然，這種安全感可能在未來被證實，也可能被證偽。周期是，相似心理的人都做出了相應的行為選擇，直至類似的力量枯竭，周期轉向。周期總是相似的，因為人性是穩定的，但是每次周期持續的時間和擺動的幅度并不精確相同，因為外在約束不會每次都一樣。過去聽到的兩句話，（1）波動率高了，就會下來；（2）橫盤久了，必出大行情。可以從資源配置的角度來理解這兩句話，也可以從社會心理上理解這兩句話。至今，還有一個點，比較迷茫，就是邊際分析、趨勢外推和周期，來分析需求，三者到底是個什么樣的關系。

#需求的三個部門：居民部門、企業部門和政府部門

（1）居民部門：房地產和汽車等耐用消費品

（2）企業部門：新產能投資、原材料與庫存調整

（3）政府部門：基建投資與轉移支付——比如棚改貨幣化

（4）出口是他國三個部門的需求

企業部門需求是為了滿足居民和政府部門的最終需求，企業部門需求轉化為最終產品的供應

重點是三個部門的信用周期，這是經濟體需求擴張的基礎與核心動力

2009年至2019年，中國經濟增長是信用驅動的，因此，信用周期能夠解釋十年期國債收益率、銅價、螺紋鋼價格大多數時間內的波動。如果未來十年，信用變平了（橋水的研究表明，仿佛信用周期永在），怎么辦，比如信貸和社融增速一年之內波動幅度不到3個百分點。我們必須得對給予以信用周期為基準的投資框架做重大的調整，需要給予“供應”，“收入”更高的權重，更多重視勞動生產率、產能利用率、失業率、市場集中度等指標。約束是時變的，經濟金融理論是時變的，投研框架也是時變的。比如，2018年以來，中國商品房銷售增速的波動范圍已經較2015年至2017年周期大幅縮窄，如果未來5年增速一直在-5%至5%區間運行呢。有一種預感，未來十年的主題是從總量到結構。

經濟波動之源：

居民部門與政府部門的預期差

#居民部門基于未來的收入預期進行信貸行為

#政府部門基于未來的經濟增長進行基建投資

但是，兩個部門可能會高估未來的現實——美國次貸危機

我們總結的一句話：凡是基于漲價預期的加杠桿行為，而非未來的現金流收入，這種行為一般會帶來金融系統的脆弱性。

一度認為這句話加黑的總結頗有價值，但是現在發現這句話應該是一句廢話，因為未來的現金流是難以提前預知的，只能事后證偽或者證實。加杠桿，還是基于對事物本身的深刻洞察比較好。這個東西，跟我們選行業，選公司一樣，還是大量研究過很多事實，歷史的，現在的，然后基于信任做最終決定。但相對確定的是，不會每次群體洞察都是對的，因此，百年一遇的金融危機時常出現。個人理性與集體非理性的沖突或許好把握一些。自然界的約束是不以人類為轉移的，勞動生產率變動的幅度很容易趕不上信用變動的幅度。這引發了短期債務周期和長期債務周期的調整。

需求研究的范式：

#識別需求變動的核心動力

#推斷這一核心動力能夠持續的時間，跟蹤能夠表征這一需求變動的指標體系

#一般低信貸數據會先于真實需求的啟動

#常用的幾個邏輯

（1）成熟經濟體，就業消費循環與居民部門信貸周期；資本開支與企業信貸周期（包括股票、債券與銀行信貸）

（2）發展中經濟體，房地產與居民信用周期；政府信用周期與基建；企業產能投資與企業部門信用周期

#最重要的是，需求的識別要落實到特定的經濟主體與地理空間上，越細致越好

疫情之后，房地產企業開始趕工，在新開工面積變動不大的情況下，螺紋鋼和線材需求非常強勁，這是需求識別要落實到經濟主體和地理空間上的必要之處，再加一個時間范疇。建立跟蹤需求的指標體系，并不容易，主要是統計工作本身難以有效完成，統計口徑時常變動。目前為止，貨幣金融數據、海關數據是相對更為可信的，而其他數據的趨勢相對可信，而絕對水平，需要打個問號，比如固定資產投資的絕對額，2019年做了一次重大的修正。上述分析要點，看似有合理之處，實則多是主觀瞎猜，比如核心動力是啥，這就是對比各種經濟力量，著實不易。這個時候，波普爾的證實證偽哲學，或許更有價值，假設——驗證的思維，糅合到上述描述中。

五、庫存、庫存調整與價格預期

庫存變動的解讀是最難的，即便調研，不同的貿易商價格預期不同，行為選擇不同，只能參考。

總結的一些經驗

1、越漲越沒貨，一跌貨全出來了

2、漲價預期中，一般會引發產業鏈集體庫存向上調整，至于能不能補上貨要看真實需求的相對強度

3、跌價預期中，一般會引起產業鏈庫存集體向下調整，至于能不能把貨甩的出去就很難講

4、庫存調整與價格預期存在自我加強的內生性循環

5、庫存調整伴隨于供應與需求的趨勢性變動，一般缺乏獨立性。因此，分析供應預期與需求預期依然是最核心的。從這個意義上講，庫存變動只是一個加速器。

6、期貨投資中，庫存調整是極為重要的，盡管庫存調整對一年以上的經濟運行影響極為有限。因為，期貨合約的時間跨度是有限的。

有關庫存，之前專題寫過一篇文章，在此，就不贅述了，這一年，在這個領域，尚無更深的理解與思考。庫存調整時價格變動的一個加速器，應該是可以接受的一個總結。可以拓展的領域是把這種思維拓展到權益和債券市場，金融資產，也會類似大宗商品庫存調整的邏輯。概率意義上，部分投資者，越漲越樂觀，越跌越悲觀。體現在股債價格上，就是加速，而一旦行情加速，如果是短線交易，就有必要調整自己的倉位。換句話說，不能讓行情影響自己的判斷，而是基于自己的判斷來應對行情。這一點，其實，做到挺不容易的。

六、信用貨幣內生性與經濟主體的預期

1、信用貨幣來自于信貸，來自于經濟主體的貸款，即商業銀行的資產創造

2、居民部門信貸具有典型的模仿、跟隨，可以理解為羊群效應。

3、政府部門信貸可能是政治周期、對沖經濟下行壓力或者某種戰略性的安排

4、企業部門信貸可能主要是產能投放與已有產能的正常運行

當經濟主體的某一項需求持續釋放時，多伴隨著這一類經濟主體的信用周期擴張；當某一類投資者加杠桿投資一種資產時，若商業銀行參與其中，往往帶來信貸投放增加與資產價格上漲的內生性循環。

以上是對2015年中國股市、2002年至2007年美國房地產市場，2016年中國債券市場觀察后的一些理解。這又是一個很難把握的主觀預期循環，樂觀，擴表，驅動資產價格，更為樂觀。很難識別，這個循環何時啟動，也很難預知這個循環何時結束。但有一點或許是重要的，即我們需要監控商業銀行、非銀金融機構的資產負債表變動。這個不僅僅對于做大宗商品有用，對于做權益和債券也是有用的， 如果跟蹤的比較緊密，知道很多企業在2020年一季度發了債、貸了款，購買了2萬億的結構性存款，沒有進實體，大概率能夠推斷出央行將有所動作。

#企業預期樂觀，企業加杠桿，帶來供應，即期或遠期

#居民與政府預期樂觀，居民與政府加杠桿，帶來需求擴張

一般地

（1）貨幣增速提高，需求擴張，若供應短期跟不上，會導致供需格局趨向于偏緊

（2）當流動性寬松，投資者用流動性疊加情緒，對商品的供需缺口進行估值

（3）央行對商業銀行的基礎貨幣投放，銀行對居民、非金融企業和政府的信貸投放，關鍵在于各自的投放力度，以及是主動還是被動。

看來過去對貨幣的定義是不嚴謹的。M1增速的提高，可以理解為經濟主體更為活躍一些。信用增速提高的描述，就更能讓人接受一些。企業增加產能投放，未必是依靠信貸，也可以依靠股權融資。美國這次股市的調整，也展示了一個現實，借債用來股票回購，數萬億美元是這么做的。這提示我們一個重要的點，即我們分析宏觀經濟，也需要工作關注典型行業典型公司資產負債表的變動。流動性寬松是一個極難定義的概念，供需缺口本身就是一個對未來主觀的推斷。這樣的表述，價值有限。商業銀行的主動投放，還是被動，更是難以識別。這些思考集中在2017年前后，最近一年，已經很少用文字描述式的框架，而更多是基于數據構造的經濟指標體系，即做到概念變量——到指標變量——再到數據變量。凡是不能數據化的概念變量，逐漸從投研框架中踢出去。

七、大宗商品期貨投資的要素

一個可以參考的框架

驅動因素+安全邊際

1、驅動因素

（1）供應預期變動

（2）需求預期變動

（3）庫存調整

（4）情緒與供需缺口估值

2、安全邊際

（1）期貨與現貨的升貼水/各種比價與價差關系

（2）庫存水平

（3）產業鏈利潤水平與分布

（4）潛在供應能力

（5）潛在需求空間/政策空間——政府逆周期調節的能力

之前一直認為安全邊際比驅動因素重要，但是2020年NYMEX原油5月的合約的負價格，讓我們認識到驅動因素至少比安全邊際一樣重要，或者更為重要一些。大宗商品投資是一個很細致的活，要購買大量的數據庫，還要輔助于必要的調研。之前認為框架很重要，現在更傾向于認為輸入框架中的經濟變量的質量更為重要。這也是自己很少重倉大宗商品期貨的主要原因了，沒有信息、數據的優勢，就不是這個市場第一層級的玩家。框架+輸入框架中的變量+使用框架的投資者，是一個有機整體。重要的是，框架還是內生于知識結構的，真正熟練掌握，并不容易。

本文中，有關“需求”這個詞語的表述和用法是不嚴謹的，有關“貨幣”，“流動性”，“信用”的表述和用法也是不嚴謹的，有關“存貨”，“庫存”，“庫存調整”的用法也是不嚴謹的，有關“預期”的理解和表述也難以落實到數據變量上，此外，還有很多文字的表述和用法均不嚴謹。特此說明。文字描述的框架，僅僅是一個參考，它更多是一種思考上的啟發，而不是現實可用的工具。以上描述，如果能用數學語言和計算機語言表述出來，那么，其可用性就大大增強了。