本次專題將圍繞下表展開。縱坐標為大宗商品名稱(涵蓋了大部分版塊,價格從1960年跟蹤至今),橫坐標為厄爾尼諾領先性(單位為月)。所呈現的數據為變動相關性,紅色代表正相關,藍色代表負相關。
圖1:厄爾尼諾與大宗商品價格的相關性、領先性呈現
A.厄爾尼諾現象是太平洋(601099,股吧)赤道海域水溫異常升高引起的一種異常氣候現象,通常形成於太平洋東部赤道海域。在出現厄爾尼諾現象的年份裡,來自太平洋的暖空氣會向東運動到大西洋(600558,股吧),導致大西洋的表層水溫升高,從而影響到大西洋颶風的形成。
關鍵詞:海水溫度。
B.美國國家海洋和大氣管理局會在每個月的第一個周四公布NINO3.4指數,用以表徵當前海水溫度偏離基值的幅度。單位以℃表示,基值每5年更新一次。
C.對NINO3.4進行相對變動處理,得到圖2。
圖2:NINO3.4(原始數據、相對變動)
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·銀河期貨
D.將NINO相對變動與各商品的同比變動進行比較(如圖3),並計算出領先0至24個月的相關性數據,生成圖1。
圖3:NINO相對變動與商品相對變動
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·世界銀行·Win.d·銀河期貨
E.若用相關性(絕對值)來衡量影響,可以發現厄爾尼諾對椰油、棕櫚油、天然橡膠和美國冬麥(負相關)的相關性具有顯著性。即對厄爾尼諾的研究投入,在以上商品的收益產出將顯著高於其他商品。其中,棕櫚油和天然橡膠為國內期貨上市品種。
圖4:厄爾尼諾與大宗商品相關性(絕對值)研究
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·世界銀行·Win.d·銀河期貨
F.若以領先性來衡量影響,可以發現厄爾尼諾對商品表現出「近端負相關、遠端正相關」的疊加。在單一品種的價格模型設計中,若出現兩個相關性波峰,可以使用近端和遠端的疊加,進行擬合。
圖5:厄爾尼諾與大宗商品領先性研究
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·世界銀行·Win.d·銀河期貨
G.實戰1:NINO棕櫚油指數,相關性+40.1%
圖6:NINO棕櫚油指數
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·世界銀行·Win.d·銀河期貨
H.實戰2:NINO天然橡膠指數,相關性+37.2%,如圖7;
I.實戰3:原信貸指數(N+10)與天然橡膠的相關性為+41.5%,在引入NINO指數進行修正後,相關性提升至+51.7%,如圖8。如果相關性與勝率呈正比,則策略勝率提升+50.9%。
圖7:NINO天然橡膠指數
圖8:NINO與信貸指數(天然橡膠)
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·世界銀行·中國人民銀行·上海期貨交易所·Win.d·銀河期貨
J.本文試圖以量化的方式,解釋為何厄爾尼諾研究僅在天然橡膠、棕櫚油等少數領域受到重視,而在其他商品並不多見。需要特別注意的是,以上研究均基於同比變動。而同比變動(研究)與環比變動(投資)的區別不言而喻。這就意味著在考察基本面變動的同時,要同時參考去年同期的價格水平。
補充內容:新型厄爾尼諾現象?
新型厄爾尼諾現象,太平洋中部赤道海域近年來以準周期的形式出現一種新型厄爾尼諾現象,在其形成的年份裡,北大西洋形成了比正常年份更多的颶風。研究人員目前尚不清楚為何會出現這種新型厄爾尼諾現象,只是推測它可能是普通厄爾尼諾現象對大氣變暖作出的反應。
圖9:NINO3.4(相對變動,3年周期)
圖10:NINO3.4(相對變動,11年周期)
圖11:NINO3.4(相對變動,25年周期)
資料來源:美國國家海洋和大氣管理局·銀河期貨
新理論的核心觀點是厄爾尼諾現象變得更加頻繁和捉摸不透。專業的事情應交給專業的氣象研究學家,既然NINO指數能夠提供領先性,那麼我們只要關注當下數據即可。