多视角下的商品投资关注不同品种的差异化配置价值

1、目录历史上商品和宏观环境的关系：不同品种宏观敏感性差异较大 5商品与股票的弹性差异：商品趋势性更强 10几轮商品上涨过程中的驱动因素 123.1 2008 年末至 2011 年初：趋势性上涨 133.2 2011 年初至 2015 年末：趋势性下跌 143.3 2015 年末至 2017 年初：趋势性上涨 153.4 2017 年初至 2020 年初：震荡 163.5 2020 年初至今：趋势性上涨 16因子视角：强趋势行情 CTA 策略易有出色表现 18ETF 标的：关注特殊阶段的配置作用 21风险提示 23图表目录 HYPERLINK l _TOC_250011 图 1：沪深 300 与南

2、华商品指数 5 HYPERLINK l _TOC_250010 图 2：不加入/加入豆粕的风险平价组合表现（ 2015 年 68 月） 9 HYPERLINK l _TOC_250009 图 3：不加入/加入豆粕的风险平价组合表现（ 2020 年 23 月） 9图 4：沪铜与申万有色行业指数表现 11图 5：2020 年 11 月以来铜、有色商品与申万有色行业指数表现 11 HYPERLINK l _TOC_250008 图 6：螺纹钢与申万钢铁指数表现 11 HYPERLINK l _TOC_250007 图 7：南华商品指数历史表现 12 HYPERLINK l _TOC_250006 图

3、 8：布伦特原油与Comex 铜的表现 15 HYPERLINK l _TOC_250005 图 9：主要商品期货 2020 年 4 月以来表现 17 HYPERLINK l _TOC_250004 图 10：CH FRC CTA 指数表现（月度数据） 18 HYPERLINK l _TOC_250003 图 11：2008 年末至 2011 年初商品期货因子ICIR 与南华商品指数表现（指数对应右轴） 20 HYPERLINK l _TOC_250002 图 12：2011 年初至 2015 年末商品期货因子ICIR 与南华商品指数表现（指数对应右轴） 20图 13：美国商品 ETP 规模分

4、布（亿美元） 21图 14：美国商品 ETP 数量分布 21表 1：我国大类资产在共同因素上的暴露 5表 2：Wind 商品大类指数成份品种 6表 3：Wind 商品指数表现 6表 4：商品大类对经济的敏感程度 7表 5：商品品种对经济的敏感程度 7表 6：商品大类对流动性的敏感程度 8表 7：商品大类的抗通胀能力 8表 8：高通胀期月均收益最高的股票行业/大宗商品 9表 9：上市三年以上期货品种最相关一级行业 10表 10：2008 年末至 2011 年初我国主要商品表现 13表 11：2008 年末至 2011 年初全球主要商品表现 13表 12：2011 年初至 2015 年末全球主要商

5、品表现 14表 13：2015 年末至 2017 年初我国主要商品表现 15表 14：2015 年末至 2017 年初全球主要商品表现 16表 15：CH FRC CTA 指数分年度表现与南华商品指数收益、波动 18表 16：商品期货因子定义 19表 17：商品期货因子 2008 年末至 2011 年初表现 19表 18：商品期货因子 2011 年初至 2015 年末表现 20 HYPERLINK l _TOC_250001 表 19：美国规模前十的 ETP 产品 21 HYPERLINK l _TOC_250000 表 20：我国商品 ETF 信息 22历史上商品和宏观环境的关系：不同品种宏

6、观敏感性差异较大在数说资产配置系列第二篇报告重塑资产配置“时钟”：经济预期与宏观流动性中，我们曾探讨经济预期、宏观流动性和大类资产表现的关系，我们对权益、商品、固收资产收益率进行主成分的提取，发现代表最重要的共同因素的第一主成分与实际GDP 同比数据相似程度较高，而第二主成分与利率所代表的宏观流动性更相似，各指数在两个主成分上的暴露情况如下：第一共同因素（经济）沪深 3000.43中证 5000.42黄金0.10商品0.49国债-0.45企业债-0.43第二共同因素（宏观流动性）0.520.52-0.30-0.090.410.44表 1：我国大类资产在共同因素上的暴露资料来源：，研究我们发现在

7、与经济预期的关系上，商品与权益类似，体现出方向上的同期一致性，而商品与流动性的关系弱于权益、固收。事实上，20142015 年我国权益资产受流动性的影响更大，该阶段商品与权益的表现产生了明显的背离，但在其他阶段，商品与权益收益同向的频率较高，在 20092014 年上半年、2016 下半年2021 年 4 月期间，沪深 300 与南华商品指数月度收益率方向相同的频率约为 70%：图 1：沪深 300 与南华商品指数资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 1 月 1 日至 2021 年 4 月 30 日但在盈利和估值的切换：宏观环境如何向行业传导中我们提到，在权益资产中不同行业主题由于盈利

8、估值特征的差异，其对不同宏观变量的敏感程度也存在较大的不同：顺周期行业与商品类似，对经济敏感、对流动性不敏感；科技板块对流动性的敏感程度更高。而事实上，虽然大宗商品整体与经济周期关系密切，但不同的品种供需基本面差异大，受宏观环境影响的程度仍有较大差异。目前我国共 64 种商品期货在上期所、大商所、郑商所上市交易，根据 Wind 可分为 10 个大类：煤炭钢矿铁矿、焦炭、螺纹、热卷、焦煤、不锈钢、锰硅、硅铁、线材有色金属铜、铝、镍、锌、锡、铅、国际铜化工沪胶、PTA、甲醇、聚丙烯、纸浆、乙二醇、沥青、塑料、苯乙烯、纯碱、20 号胶、短纤、尿素油脂油料豆粕、豆油、棕榈、菜油、连豆、菜粕、豆二、花生

9、、菜籽贵金属黄金、白银能源原油、动力煤、燃油、LPG、低硫燃料油非金属建材 玻璃、PVC、纤板、胶板软商品郑棉、郑糖、棉纱谷物玉米、粳米、强麦、普麦、粳稻、晚稻、早稻农副产品苹果、鸡蛋、生猪、淀粉、红枣大类名称具体品种表 2：Wind 商品大类指数成份品种资料来源：Wind，研究其中最早的铜、铝、橡胶期货在 1995 年就已上市交易，而生猪、花生期货今年才正式上市交易；农副产品开始上市的时间最晚，其余大类自 2010 年以来已都有相关品种， 9 个大类指数与综合的Wind 商品指数 2010 年以来的表现情况如下：年化收益年化波动最大回撤夏普率商品指数0.22%16.50%55.67%0.01

10、非金属建材-1.04%18.26%66.06%贵金属0.96%19.51%58.59%0.05油脂油料0.50%15.12%46.58%0.03软商品-1.07%15.46%60.06%有色金属0.47%18.60%51.49%0.03煤焦钢矿-1.58%22.86%76.40%能源-1.11%22.38%64.07%化工-4.29%22.86%75.46%谷物3.28%10.56%39.29%0.31资料来源：Wind，申万宏源研究表 3：Wind 商品指数表现不同大类之间的表现存在一定差异，谷物整体的波动、回撤最低，收益最高；而黑色系大宗商品和化工品种波动、回撤最为明显。类似于我们对行业指

11、数的测算，我们根据GDP 同比的变化方向划分经济上行、下行阶段，根据利率、货币净投放和超储率结合的宏观流动性综合指标划分货币宽松、紧缩阶段，根据 CPI 和 PPI 均值划分高通胀、温和通胀阶段，计算不同商品大类/品种的宏观敏感程度。以经济敏感程度为例，我们计算以下指标：1）经济上行和下行阶段商品指数的季度平均收益之差，差越大说明对经济越敏感；2）经济上行阶段商品指数上涨的频率，频率越高说明受益于经济的程度越高；3 ）经济下行阶段商品指数下跌的频率，频率越高说明受经济影响的程度越高。我们对各商品大类/品种计算每个指标并对单个指标进行商品间的排序，排名越靠前则越敏感。经计算，2009 年以来对经

12、济最敏感的主要为黑色系、化工类的品种，其中化工类的与原材料在经济上行、下行阶段的收益差别最大，而谷物类敏感程度最低：商品大类分位数得分经济上行平均收益经济下行平均收益经济上行上涨比例经济下行上涨比例煤焦钢矿化工软商品16.6726.6746.674.16%-3.65%66.67%33.33%6.64%-4.74%66.67%37.04%2.71%-1.35%55.56%25.93%能源46.673.37%-3.16%61.11%37.04%商品指数50.004.64%-2.05%55.56%37.04%有色50.004.87%-2.01%61.11%44.44%油脂油料60.002.39%-1

13、.45%61.11%40.74%非金属建材76.671.75%-2.11%50.00%40.74%贵金属83.331.85%0.68%55.56%55.56%谷物93.331.12%0.67%55.56%48.15%资料来源：Wind，申万宏源研究表 4：商品大类对经济的敏感程度而在2009 年前已上市的主要商品品种中，化工大类中的橡胶期货对经济最敏感，而豆粕体现出一定的逆周期特点，在经济下行阶段表现反而更好：行业得分经济上行平均收益经济下行平均收益经济上行上涨比例经济下行上涨比例敏感程度最高沪胶指数6.6710.16%-5.79%77.78%29.63%线材指数18.335.44%-2.66

14、%72.22%29.63%沪铜指数23.336.50%-2.65%72.22%37.04%敏感程度最低豆粕指数98.33-0.39%1.15%38.89%48.15%豆二指数85.001.78%-0.75%50.00%48.15%连豆指数81.671.23%0.27%50.00%44.44%资料来源：Wind，申万宏源研究表 5：商品品种对经济的敏感程度在对流动性的敏感程度上，我们看到的结果与权益行业的结果有一定相似之处：以黄金为代表的贵金属及有色对流动性的敏感程度较高，谷物敏感程度低，能源类则体现了一定的反向特征：商品大类分位数得分流动性松平均收益流动性紧平均收益流动性松上涨比例流动性紧上涨

15、比例贵金属10.000.71%-0.25%57.41%39.47%有色30.000.23%0.07%53.70%44.74%油脂油料46.670.15%0.22%48.15%47.37%软商品46.670.03%-0.38%44.44%44.74%化工50.000.09%-0.48%46.30%47.37%非金属建材56.670.34%0.32%46.30%50.00%商品指数70.000.08%0.31%46.30%50.00%煤焦钢矿70.000.43%0.81%48.15%52.63%谷物73.330.07%0.99%50.00%57.89%能源96.67-0.40%0.82%42.59

16、%52.63%资料来源：Wind，申万宏源研究表 6：商品大类对流动性的敏感程度能源类与流动性的反向特征与通胀有一定关系：需求带来提升带来的通胀发生时能源价格上涨，而为抑制需求流动性往往偏紧，因此体现了能源与流动性负相关的特征。抗通胀能力上，贵金属、能源的抗通胀能力较强，虽然两轮通胀前黑色都有一定涨价，但黑色系商品在 20102011 年、2017 年的高通胀阶段并没有体现明显的超额收益，事实上，有较多品种在这两个阶段的表现较为一般：商品大类分位数得分高通胀期平均收益温和通胀期平均收益高通胀期上涨比例温和通胀期上涨比例贵金属26.670.69%0.25%56.76%51.46%能源30.000

17、.02%-0.01%54.05%46.60%化工43.330.07%0.16%45.95%42.72%谷物53.330.40%0.31%54.05%52.43%软商品56.670.06%0.25%40.54%45.63%有色56.670.11%0.50%54.05%52.43%商品指数66.670.00%0.44%51.35%51.46%煤焦钢矿66.67-0.16%0.25%43.24%48.54%非金属建材73.33-0.92%0.26%45.95%49.51%油脂油料76.67-0.34%0.36%48.65%52.43%资料来源：Wind，申万宏源研究表 7：商品大类的抗通胀能力从上面

18、的宏观敏感程度计算中我们看到，不同的商品大类、品种对各宏观指标的敏感程度存在差异：黑色系、化工原料类商品期货对经济更敏感，贵金属、有色对流动性更敏感，贵金属和能源两个大类的抗通胀能力相对强。对比表 4-5 和表 7 我们发现，经济对商品的区分程度强于通胀的区分程度，也就是说，黑色系大宗商品在经济上行阶段有更好的表现，而在实际高通胀期表现一般，这一现象的主要原因是PPI 同比与黑色、原油、有色等商品的同比数据相关，当 PPI同比维持高位时，商品本身可能已进入上涨的后期。如果从历史高通胀期的月均收益角度考虑，权益中的食品饮料表现最好，商品中的贵金属、谷物相对出色：名称高通胀期收益温和通胀期收益高通

19、胀期上涨频率 温和通胀期上涨频率股票行业-食品饮料1.50%2.18%62.16%60.55%商品-贵金属0.69%0.25%56.76%51.46%商品-谷物0.40%0.31%54.05%52.43%股票行业-家用电器0.25%2.45%48.65%66.97%商品-有色0.11%0.50%54.05%52.43%表 8：高通胀期月均收益最高的股票行业/大宗商品资料来源：Wind，研究这一现象一方面来源于过去几年我国权益食品饮料行业整体较为出色的表现，另一方面也来自于PPI 向CPI 传导的时间差，高通胀期上游周期股票和黑色系商品本身的绝对收益并不突出。以上现象也对当前通胀抬升下的投资给予

20、了一定启示：1 ）虽然需求提升带来的通胀往往与上游原材料价格密切相关，但高通胀的维持阶段黑色等商品期货未必有进一步的涨幅，相比于通胀，这类商品对经济更敏感，投资机会主要在经济复苏初期； 2）贵金属和能源的抗通胀能力相对较强，其中以黄金为代表的贵金属在通胀维持高位、流动性未收紧的阶段抗通胀能力最强，但加息后表现将明显减弱；3）权益中弱周期属性的食品饮料等行业具备一定抗通胀能力。计算中我们也发现，以豆粕为首的谷物类特点相对特殊，其对经济、流动性的敏感程度都较弱甚至呈现一定的逆周期特征，抗通胀能力也较好，这也使其成为了较为出色的资产配置组合中的对冲品种。我们以股债风险平价组合为例，我们尝试在其中加入

21、豆粕，加入后组合在 2015、2020 年的快速回撤中的抗跌能力明显提升：图 2：不加入/ 加入豆粕的风险平价组合表现（2015年 68 月）资料来源：Wind，研究数据自 2015 年 6 月 1 日至 2015 年 8 月 31 日图 3：不加入/加入豆粕的风险平价组合表现（2020年 23 月）资料来源：Wind，研究数据自 2020 年 2 月 1 日至 2020 年 3 月 31 日虽然长期以来豆粕的加入降低了生息资产的仓位，因而使得风险平价组合收益小幅降低，但在股债同时下跌的突发事件阶段组合的抗跌能力增强，组合的最大回撤也有所降低。作为股债以外的资产配置组合补充资产，大宗商品常在经

22、济复苏加速、通胀担忧抬升的时期被关注，而以上结果也提示我们，不同的商品品种实际区别较大，仍有各自更适合的宏观环境，也因其宏观敏感性特点而在组合中有不同的贡献。商品与股票的弹性差异：商品趋势性更强商品作为不生息资产，其投资收益主要由供需关系影响下的价格波动产生，与权益类资产的投资回报特点不同。也正是因为收益来源的不同，部分商品虽然有高度相关的股票行业，但在收益波动特征上却有较为明显的差异。我们计算各商品期货上市以来各自最相关的申万一级行业，上市时间 3 年以上、相关性最高的 10 个品种如下：商品品种沪铜最相关一级行业有色金属相关系数0.44计算起始日20081201沪锌有色金属0.412008

23、1201沪胶有色金属0.3620081201原油采掘0.3420180320棉纱化工0.3420170821塑料有色金属0.3320081201螺纹钢铁0.3320090327沪铝有色金属0.3320081201沪镍有色金属0.3120150407沥青采掘0.3020131009表 9：上市三年以上期货品种最相关一级行业资料来源：Wind，研究品种与行业的对应关系基本符合品种属性。我们观察铜与申万有色行业指数的表现，发现在期货 100%保证金（不加杠杆）的情形下，二者长短期收益都较为接近，有色行业指数相对收益变化方向与铜价关联度强，但有色行业指数整体波动频率、幅度更大，在过去半年 A 股的顺周

24、期行情中，铜价与有色行业指数收益接近，有色权益指数比不加杠杆的商品本身波动更明显：图 4：沪铜与申万有色行业指数表现图 5：2020 年 11 月以来铜、有色商品与申万有色行 业指数表现 资料来源：Wind，研究数据自 2008 年 12 月 1 日至 2021 年 4 月 30 日资料来源：Wind，研究数据自 2020 年 11 月 1 日至 2021 年 4 月 30 日以上结果提示我们，在商品的趋势性行情中，对应的权益指数相比商品价格本身可能因为权益市场本身的波动具备更高的弹性，但波动也更大；领先滞后关系上，有色权益指数可能略先于铜期货见顶，整体时间差不大。螺纹钢价与钢铁股的业绩虽然密

25、切相关，但二者的收益相关性弱于铜，主要体现在 2014-2015 年二者表现曾出现较明显的背离。2014 年中钢价在下跌中企稳，钢铁股票领先反应：图 6：螺纹钢与申万钢铁指数表现资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 3 月 27 日至 2021 年 4 月 30 日在近半年的顺周期行情中，螺纹钢表现优于钢铁行业指数。虽然从铜、螺纹钢与权益行业指数的关系上我们看到了不太一样的特点，但我们依然能得到一定启发：商品的趋势性整体强于权益，在不加杠杆的情况下波动低于权益，在商品的趋势性行情中直接投资商品的体验可能更好，通过杠杆可在同等波动下获得更高收益；与商品相关的权益指数同时受商品价格、权益市

26、场情绪等因素影响，部分阶段对政策、商品价格驱动因素的反应可能强于商品本身，短波段机会可能更多。几轮商品上涨过程中的驱动因素2008 年金融危机以后，根据南华商品指数的历史表现情况，大宗商品主要经历了以下几个较明显的阶段：1）2008 年末至 2011 年初：趋势性上涨；2）2011 年初至 2015 年末：趋势性下跌；3）2015 年末至 2016 年末：趋势性上涨；4）2016年末至 2020 年初：震荡；5）2020 年初至今：趋势性上涨。图 7：南华商品指数历史表现资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 1 月 1 日至 2021 年 4 月 30 日从图上来看，指数的趋势性行情延

27、续性较强，除了此轮上涨，此前的两端趋势性上涨涨幅都超过 60%，而趋势性下跌的持续时间较长，跌幅也超过 60%。在过去的几轮行情中，驱动商品表现变化的主要因素不同，细分品种的表现也有较明显的差异，下面我们对几轮行情中的品种表现、催化因素进行简单复盘。2008 年末至 2011 年初：趋势性上涨2008 年末起持续至 2011 年的商品行情主要受经济危机后全球宽松+ 经济复苏的驱动，整个商品市场与权益一起随着经济周期的强动能持续上行。这个阶段我国主要商品期货的表现如下：表 10：2008 年末至 2011 年初我国主要商品表现商品品种沪胶阶段涨幅271.10%沪铜207.31%郑棉166.87%

28、郑糖156.75%TA127.33%棕榈97.81%沪锌85.00%燃油81.46%豆油74.13%菜油64.75%塑料62.80%沪金52.38%玉米49.61%沪铝45.96%豆粕39.31%豆二35.93%连豆34.01%资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 1 月 1 日至 2011 年 1 月 31 日橡胶和铜作为生产中重要的原材料在这个阶段的上涨幅度最大。由于该时段我国期货品种尚不全，我们同时参考全球商品的情况。该阶段标普高盛商品指数的涨幅为 27%（南华商品指数达 84%），而具体品种的分化较明显，在标普高盛的主要商品品种分类中，该阶段表现最好的为铜，涨幅超过 200%，

29、天然气表现最差：商品品种阶段涨幅表现最好铜210.14%棉花199.98%白银144.47%表现最差天然气-73.12%瘦肉猪-13.96%小麦-5.10%表 11：2008 年末至 2011 年初全球主要商品表现资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 1 月 1 日至 2011 年 1 月 31 日此外，我国 2009 年 3 月上市的螺纹钢、线材期货该阶段的表现也较为出色。该阶段的商品趋势性行情由重要的上游原材料主导，说明生产活动的复苏带来的原材料需求提升是该阶段行情的核心动力。2011 年初至 2015 年末：趋势性下跌2011 年，通胀达到高位，经济开始下行，美林时钟进入明显的滞

30、胀阶段，各类资产的表现都较弱。通胀缓和后，货币政策的宽松为权益、债券带来机会，而商品对经济的敏感程度显著强于流动性，经济下行过程中商品的表现仍然较弱。此轮大级别的趋势性下跌依然主要与经济周期挂钩，因此在上一轮上涨中涨幅最高的橡胶、铜等原材料表现都较弱，螺纹钢、线材的跌幅也较大，4 种期货跌幅都超过 50%；上一轮上涨中表现较弱的谷物农产品跌幅相对较小。全球该阶段表现最好/最差的商品品种如下：表 12：2011 年初至 2015 年末全球主要商品表现 商品品种 2008 年末至 2011 年初收益 2011 年初至 2015 年末收益 育肥牛18.52%-0.49%表现最好大豆67.01%-6.

31、08%可可15.90%-6.71%天然气-73.12%-81.38%表现最差镍126.88%-69.54%咖啡87.52%-68.47%资料来源：Wind，研究数据自 2011 年 2 月 1 日至 2015 年 11 月 30 日天然气表现仍然较差，而该阶段原油也出现了较明显的下跌，主要集中在 2014年中至 2015 年初，相比于铜的连续下跌，原油的下跌时段更集中：图 8：布伦特原油与 Comex 铜的表现资料来源：Wind，研究数据自 2011 年 2 月 1 日至 2015 年 11 月 30 日原油该阶段的下跌同样与经济周期关联，但铜作为制造业的重要原材料，对中国经济周期的敏感程度更

32、高，加上前期涨幅较大，从 2011 年初开始就缓慢随着中国的经济下滑+ 高通胀环境下跌；而原油与全球经济周期关系更紧密，随着 2014 年中全球需求下降，加上原油产量上升，较大的供需差带来原油价格的下跌。2015 年末至 2017 年初：趋势性上涨经历了较长时间“供大于求”下的下跌，2015 年末过剩产能基本出清。2016年全球经济开始缓慢复苏，而我国开始实行供给侧改革，钢铁、煤炭等供给大幅收缩，而经济复苏带来需求的提升，供给小于需求的情况下商品市场迎来新的上涨。此轮上涨由黑色系主导，多个黑色系品种涨幅超过 100%，而 3 个谷物、农副产品品种下跌：商品品种阶段涨幅焦炭162.69%焦煤13

33、2.81%涨幅超过 100%热卷铁矿117.02%115.03%沪胶112.17%螺纹106.83%玉米-16.33%下跌品种淀粉-16.31%早稻-3.44%表 13：2015 年末至 2017 年初我国主要商品表现资料来源：Wind，研究数据自 2015 年 12 月 1 日至 2017 年 1 月 31 日而该阶段全球其他商品品种的表现与黑色系品种有较大的差别，表现最好的为与制造业关系相对紧密的工业金属：商品品种阶段涨幅锌79.39%表现最好铅41.48%糖31.53%可可-36.23%表现最差小麦-22.53%育肥牛-15.17%表 14：2015 年末至 2017 年初全球主要商品表

34、现资料来源：Wind，研究数据自 2015 年 12 月 1 日至 2017 年 1 月 31 日整体而言，该阶段中国经济在增速换挡中呈现一定程度的复苏，作为制造业大国，上游钢铁、煤炭需求快速提升，加上供给侧改革，黑色商品成为该阶段上涨的主力，与 2008 年后全球经济同步复苏的上涨动力有所差异。3.4 2017 年初至 2020 年初：震荡2017 年初在上游黑色商品价格的带动下，PPI 升至高位，正如第一部分看到的，此时商品整体进入震荡阶段。高通胀、经济复苏不及预期加上货币政策收紧，经济周期再次进入类似滞胀的状态，以黑色系为首的商品的上涨趋势结束。但由于供给侧改革、环保限产的措施持续，供给

35、整体未出现过剩，商品价格处于震荡状态。在这一轮震荡行情中，商品体现出较强的政策/事件敏感性：1）2018 年 2-3 月，中美贸易摩擦加剧，美国提出对进口铝、钢铁提升关税，铁矿石、螺纹钢、铝等相关品种该阶段跌幅较大，农产品受到的影响小，油料等经济作物小幅上涨；2 ）2018年四季度美股波动大幅上升，原油价格随之出现明显波动；3）2020 年 3 月疫情影响下全球市场出现短暂的流动性冲击，加上疫情影响下原油供给明显高于需求，原油市场大幅下跌。3.5 2020 年初至今：趋势性上涨2020 年 4 月以来，全球进入“经济复苏+ 流动性宽松”的大环境，各国家、地区的经济复苏节奏的差异成为推动商品价格

36、变化的主要因素。2020 年 412 月，中国率先从疫情中复苏，成为年度唯一实现经济正增长的国家，这一阶段商品期货中焦炭、铁矿石涨幅最高，受益于全球流动性的宽松，金、银表现也较好。2021 年 14月，商品趋势延续的主要因素是疫苗落地后全球制造业的复苏大幅推升需求，苯乙烯、纯碱等化工品种表现出色；而发展中国家供给相对较紧、国内“碳中和”推进下供给偏紧预期不断强化，螺纹钢、煤炭等品种也依然有一定上涨。主要品种 2020 年 4 月至 2021 年 4 月的表现如下：图 9：主要商品期货 2020 年 4 月以来表现资料来源：Wind，研究数据自 2020 年 4 月 1 日至 2021 年 4

37、月 30 日黄金虽在 2020 年中有一定上涨，但相比其他商品波动较小；黑色系商品和化工原材料上涨的时滞体现了不同的驱动力：黑色系商品在 2020 年末上涨较快，主要由中国经济的快速复苏推动，而化工原材料上涨在 2021 年初较为明显，一方面与全球复苏节奏更相关，另一方面化工原材料在制造业的应用更广泛，其需求与黑色商品需求间存在一定时滞。而原油作为最重要的基础原料，在全球经济周期趋于同向的阶段体现出极强的趋势性。在 2008 年、2014 年全球性的经济衰退中，原油价格都曾有 50%以上的深度持续下跌，而在 2009 年全球趋同的复苏周期中原油也有明显回升，涨幅高于各地区复苏时间不一致的区间。

38、当前全球处于疫情冲击下原油深度下跌后的共同复苏周期，全球需求提升、减产仍在持续，加上原油历史上的抗通胀属性，原油今年的表现仍然值得关注。因子视角：强趋势行情 CTA 策略易有出色表现从前面的分析中我们看到，商品期货的趋势性整体较强，弹性可能弱于相关股票，但在强趋势中投资体验更好。事实上，商品投资的 CTA 策略最常使用的也是趋势跟踪相关的因子、策略，以把握商品的趋势行情。我们根据CHFRC 管理期货型私募基金指数观察策略的历史表现情况：图 10：CHFRC CTA 指数表现（月度数据）资料来源：Wind，研究年度南华商品指数收益南华商品指数波动9.42%CTA 指数收益56.83%2014-1

39、6.54%2015-14.52%13.35%14.27%201651.34%18.76%5.87%20177.85%16.93%1.99%2018-5.83%11.33%3.96%201915.58%9.34%10.68%20207.41%16.29%29.75%2021 年 1-5 月14.21%20.48%3.60%资料来源：Wind，申万宏源研究表 15：CHFRC CTA 指数分年度表现与南华商品指数收益、波动可以看到，CTA 策略在商品趋势下跌的 2014-2015 年及趋势上涨的 2020 年表现更为出色，在以震荡为主的 20172019 年表现相对较弱，在趋势上涨的 2016 年

40、表现也一般。策略在高波动时期未必有出色表现，但在趋势行情中相对容易有较好的表现。下面我们以简单的动量、成交、展期因子为例，通过因子在不同行情中的表现讨论商品期货在投资上的特点。因子构建方式如下：T 日所有合约成交量相比 T-K 日所有合约成交K 取值：5、10、20、30、60、90量的变化率T 日所有合约成交额相比 T-K 日所有合约成交K 取值：5、10、20、30、60、90额的变化率下标 n 为近月合约，f 为远月合约，close 为收盘价，T 为合约距离到期的时间备注K 取值：5、10、20、30、60、90定义T 日相比 T-K 日主力合约收盘价的涨幅因子动量成交量变化率成交额变化

41、率展期表 16：商品期货因子定义资料来源：Wind，研究对于每个因子，我们采用周度调仓形式构建多头/空头组合，在 T 日等权做多/做空因子值最高/最低的 5 个可交易期货的主力合约计算组合收益，同时计算因子值与次日期货收益率的ICIR 以观察因子效果。2008 年末至 2011 年初的趋势上涨区间中，南华商品指数上涨 84%，短期动量、成交额因子多头收益较高，而长期动量、展期因子 ICIR 较高：因子名称项目5因子参数K1020306090动量做多前五收益105.24%86.28%81.81%68.40%70.60%95.25%ICIR-0.04-0.04-0.00-0.01-0.030.02

42、成交量做多前五收益85.22%75.36%81.77%96.05%84.45%104.17%ICIR-0.03-0.03-0.05-0.03-0.04-0.00成交额做多前五收益95.66%101.25%98.24%78.34%86.52%92.26%ICIR-0.01-0.02-0.02-0.03-0.010.02展期做多前五收益85.64%ICIR0.16表 17：商品期货因子 2008 年末至 2011 年初表现资料来源：Wind，研究在 2011 年初至 2015 年末的趋势下跌行情中，动量、成交量/额变化率的空头端都有较为出色的表现：因子名称项目因子参数 K51020306090动量

43、做空后五收益85.58%108.02%159.08%176.05%126.98%51.41%ICIR-0.10-0.03-0.02-0.03-0.04-0.05成交量做空后五收益97.17%114.87%87.21%102.27%116.96%114.86%ICIR-0.03-0.02-0.000.00-0.01-0.02成交额做空后五收益87.64%122.31%100.18%97.65%111.70%124.69%ICIR-0.04-0.02-0.010.00-0.01-0.03展期做空后五收益148.09%ICIR0.11表 18：商品期货因子 2011 年初至 2015 年末表现资料来

44、源：Wind，研究而从ICIR 来看，趋势相关因子的 ICIR 都不高，说明因子单调性相对较差，但在强趋势行情中，因子信号最强的品种依然能有不错的收益。拉长时间来看，展期因子往往在趋势中的调整行情上有较快的反应：上涨/下跌趋势中发生调整时，展期因子ICIR 往往有所提升：图 11：2008 年末至 2011 年初商品期货因子 ICIR 与南华商品指数表现（指数对应右轴）图 12：2011 年初至 2015 年末商品期货因子 ICIR 与南华商品指数表现（指数对应右轴）资料来源：Wind，研究数据自 2009 年 1 月 1 日至 2011 年 1 月 31 日资料来源：Wind，研究数据自 2

45、011 年 2 月 1 日至 2015 年 11 月 30 日从展期因子的定义来看，展期收益较高的品种远月和近月合约的价差较大，调整行情中传统趋势因子往往反应不及时，但期限结构依然能带来不错的收益。在震荡区间中，各商品期货因子的表现相对都较弱，多空端绝对收益能力都较为一般，商品的强趋势特性进一步体现。近年来，展期因子 ICIR 不高，但在去年以来的趋势行情中多头端收益依然出色。整体而言，商品期货的强趋势特征使得 CTA 策略在趋势行情中更易有出色表现，简单的动量、成交、展期因子中展期因子收益、ICIR 相对更稳定，且能在趋势中出现调整时有所反应，但在震荡行情中各因子表现都较为一般。对于多资产投

46、资者来说，CTA 策略是传统股债策略以外较好的补充品种，且在商品强趋势行情中多数时间能获得不错的收益。但在震荡行情过程中，策略可能在较长时间段内遇到有效因子少、胜率低的情况，投资者可根据其他资产的性价比决定配置仓位。ETF 标的：关注特殊阶段的配置作用作为股债以外的重要补充资产，场内的商品ETP 产品相比于CTA 策略产品可交易性更强，对于希望直接参与商品机会的投资者来说工具属性更强。目前全球商品 ETP 共约 2000 亿美元，截至 3 月末美国产品规模 1324.5 亿美元，按细分品种的规模和数量分布如下：图 13：美国商品 ETP 规模分布（亿美元）图 14：美国商品 ETP 数量分布资料来源：ETF，研究截至 2021 年 3 月 31 日资料来源：ETF，研究截至 2021 年 3 月 31 日贵金属产品在规模上有明显的优势，而分类别的数量分布相对较为均衡。规模前十的产品具体如下：代码名称分类规模（亿美元）成立日期费率GLDIAU SLVSPDR Gold TrustiShares Gold Trust贵金属577.502004/11/180.40%贵金属282.182005/1/280.25%iShares Silver Trust贵金属144.922006/4/280.50%PD