特朗普政策对商品市场影响 - 减税刺激美国经济和需求，利好商品市场[9] - 加征关税或致输入型通胀上升，推动整体通胀[10] - 反移民政策或使失业率降低、通胀上升，影响利率和商品价格[11] - 能源政策或增加传统能源供应，新能源需求可能下降[12][14] - 地缘政治上，俄乌局势缓解或使商品供应增加，中东风险上升利多商品[15] 中美贸易争端情况 - 2018年经历三轮博弈，美国先行动，中国反制，最终达成协议，中国对美加权平均关税税率为14.7%，涉及商品总额约1201亿美元，占2023年自美总进口额的73.3%[18][20][21][22][23][24] - 2025年贸易博弈预计分四阶段，关税最高或提至60%，涉及规模超3000亿美元，预计2026年达成新协议[26][30][36][37][38] 2018与2025年贸易博弈差异 - 背景从全球一体化变为经济增长乏力[42] - 焦点从商品贸易转向军工和科技[43] - 目标从改善贸易逆差变为国家安全和科技竞争[44] - 速度上2025年持续时间更长，关键阶段更集中激烈[45][46] 特朗普2.0时代影响 - 逆全球化趋势持续，贸易增速低于经济产出增速[50] - 转口、出海优势下降，美国对外总关税预计提高5个百分点、对华平均提升25个百分点[51] - 关税成本转嫁或推高美国通胀，影响商品市场[53] - 大宗商品市场波动增强，全球供应链中断风险增加[54][56] 风险提示 - 贸易政策、地缘政治、海外央行货币政策、中国财政政策可能变化[58][59][60]

宏观与政策 - 政策空窗期，市场提前交易不及预期[2] - 12月制造业PMI为50.1，边际回落0.2，服务业PMI为52.2，边际上升2.2[2] - 央行本周净回笼3422亿，降准降息证伪，DR-007五日均值1.81%，R-007五日均值2.04%[2] 国债期货表现 - TS2503周度上涨0.15%，TF2503周度上涨0.39%，T2503周度上涨0.55%，TL2503周度上涨1.50%[2] - 两年期国债期货TS2503收盘价为103.13，区间涨幅0.15%，日均成交量为43979手[4] - 十年期国债期货T2503收盘价为109.44，区间涨幅0.55%，日均成交量为88786手[4] - 三十年期国债期货TL2503收盘价为120.16，区间涨幅1.50%，日均成交量为110441手[4] 市场情绪与预期 - 市场提前交易政策不及预期，长债端押注紧货币对实体经济负面影响更大[2] - 特朗普贸易战交易在国内升温，股市大幅杀跌助推避险情绪[2] - 债券市场处于严重泡沫水平，适宜止盈观望，不宜激进追多[2] 利率与收益率 - 10年期国债收益率现券收盘收益率为1.52%，CTD远期收益率为1.97%[6] - 10年国开国债利差为0.81，AA+中票与国开利差（1年期）为0.6[6] 跨品种与跨季价差 - 十年减两年价差为1.2，十年减五年价差为0.9，三十年减十年价差为-1.5[12] - 三十年跨季价差为1.5，一年跨季价差为0.3，五年跨季价差为0.6，十年跨季价差为-0.3[12]

摘要 本文是《智者察同 随势而至》2024年秋季策略报告宏观部分的原文。 特朗普胜选，提出的一篮子新政口号可能暂时振奋情绪。四季度美国需求可能仍有韧性，但财政博弈下，企业减税为 首的财政刺激未必顺利实施，较难给予更高的需求想象空间。预计经济韧性与乐观情绪超预期，未来半年美联储降息 两次。特朗普继续全方位打压中国，但与俄罗斯、伊朗可能修复关系。俄乌冲突可能更快降温，中东局势可控。偏差 是此次上台获得马斯克等新贵资本支持，关注关税是否低于预期。 美联储九月降息之后，中国月底政治局会议罕见提前定调经济政策方向，并给予货币财政组合拳刺激。刺激幅度以完 成年度经济目标，保证平稳运行为依据，长周期坚持三中全会确定的新质生产力转型。面对特朗普加征关税带来的恐 慌，或引发更强政策托底，内需不大幅回暖之前，政策均以加温为主。 2024全年境外反复交易硬着陆—软着陆的预期差，四季度预期可能再度从大幅衰退向浅衰退钟摆，对应境外商品反 弹。境内需求在政策助推下边际回暖，保证相关品种从超低位反弹。政策刺激的规模及持续性如果超预期，境内品种 在报告期内存在走强的延续性。境外浅衰退逻辑极致后，或在一季度又向深度衰退摇摆，令境外品种再度承压 ...

外汇市场 - 美元兑人民币离岸在岸价差回正，贬值预期强化[2] - 美元兑人民币收盘价为7.2985，区间涨幅为0.56%[5] - 美元指数收盘价为107.84，区间涨幅为1.77%[19] 货币政策 - 美联储12月降息25bps，市场预计2025年可能降息次数仅为2次共计50bps[3] - 欧央行降息25bps，并可能在明年1月继续降息[3] - 中国LPR定价未有降息，政治局会议定调货币转向适度宽松[3] 市场预期 - 人民币方面，美联储鹰派降息推动人民币再度被动贬值突破7.3关口，后续收回[27] - 美元指数高位震荡格局不变，较难进一步上升至新高[27] 经济数据 - 中国CPI与美国核心CPI、欧元区调和CPI、日本核心CPI对比[14] - 中国外贸顺差同比（12月修匀）[13] 新兴市场 - 美元指数再度强势，新兴市场货币尚跟随贬值[30] - 美元兑马来西亚林吉特、澳大利亚澳元、巴西雷亚尔、阿根廷比索走势[31][32][33]

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货币政策与市场反应 - 货币政策转向适度宽松，结束14年稳健基调[1] - 市场对标2009年宽松政策，预期大级别上行[1] - 货币宽松叠加超常规逆周期调节，引发市场想象空间[1] 内外环境对比 - 2009年内外需共振，当前内外对冲为主[2] - 当前宽松基调主要为对冲外部风险，而非形成共振[2] - 外需回落，中美脱钩加速，贸易战加剧外部压力[2] 政策路径与预期 - 内需刺激始发于外需端确定性压力[2] - 政策需预先或及时化解外部压力传递到内部的风险[2] - 消费端政策重点倾斜，供给端政策效果有限且滞后[1] 短期与长期策略 - 短期政策加码对冲需求下行，追求有效性[3] - 长期高质量转型修复中低端产业转移压力[3] - 政策资源可能重点投放于科技创新[3] 市场预期与验证 - 春节与两会之间为最早验证窗口[1] - 需求边际回暖高度确认[1] - 境内商品转向乐观的幅度与空间具备[4] 政策跟进与需求波动 - 两会定调可能倾向预留调整空间[4] - 需求端政策可能在1-2月开始陆续发力[4] - 消费端持续提振下，境内商品将有更强趋势性[4]

宏观经济与政策 - 美国11月非农新增就业22.7万，失业率上升至4.2%[1] - 中国11月PMI上行至50.3%，景气度连续上行[1] - 市场对中央经济工作会议预期较高，定价赤字率在4.5%-5.5%，刺激政策将转向消费侧[1] 汇率与外汇市场 - 美元兑人民币加速贬值，离岸价一度突破7.32，传言2025年可能允许的极端价位为7.5[1][2] - 美元兑人民币收盘价为7.2582，区间涨幅0.18%[3] - 美元指数震荡回落至105.97，区间跌幅1.41%[11] - 欧元兑人民币收盘价为7.6985，区间涨幅1.92%[3] - 日元兑人民币收盘价为4.8257，区间涨幅2.77%[3] 地缘政治与市场预期 - 俄乌与中东地缘风险降温，后续谈判与零星冲突持续拉锯[1] - 市场修正特朗普上台解决所有矛盾的极端乐观逻辑，美国可能率先开启化债逻辑，明年需求下行压力加大[1] - 欧洲地缘问题由升温转向降温，若拐点确认，美元可能进入波段下行趋势[1]

供给与生产 - 铁水日均产量为233万吨，粗钢日均产量为265万吨，螺纹周产量为222万吨，热卷周产量为317万吨[1] - 10月中国生铁日均产量约227万吨，同比高1.4%，环比上升1.8%；粗钢日均产量约264万吨，同比高2.9%，环比上升2.7%[9] - 2024年粗钢产量预计在10亿吨左右，同比低约2000万吨[9] 需求与消费 - 五大钢材表观消费量为875万吨，其中螺纹表观消费量为228万吨，热卷表观消费量为317万吨[1] - 建筑用钢需求逐渐转淡，工业用钢保持高位，汽车、家电产量保持高位，造船用钢上升明显[15] - 螺纹表观消费量逐渐回落，投机需求较为谨慎[41] 库存与成本 - 五大钢材总库存为1160万吨，其中螺纹总库存为443万吨，热卷总库存为306万吨[1] - 唐山钢坯完全成本价为3096元，铁矿价格低位调整，双焦价格连续提降，废钢价格走弱[1] - 铁矿库存保持高位，港口库存预计延续高位略降，厂内库存延续上升[21] 市场预期与政策 - 全年1万亿元超长期特别国债已全部安排完毕，正在加快推进实施[1] - 宏观环境有转暖可能，稳增长政策提振市场情绪，但基本面压力上升，供给回升后保持高位，需求预期转差[1] - 长期来看，宏观环境关注中国稳增长加码情况，持续关注外部压力，下游消费进入淡季后，市场投机情绪预计逐渐转弱[1] 价格与合约 - 螺纹RB2501预计稳定在3300左右，RB2505低位回升；热卷HC2505相对RB2505的升水预计会回到150左右[3] - 铁矿I2501保持至800左右，预计短期维持在800左右调整；焦炭J2501下跌到1800以下，预计短期偏弱[3] - 焦煤JM2501下跌至1200之下，预计短期偏弱调整，远月升水扩大至70左右[27]

量化模型与构建方式 模型名称：卖出宽跨式期权组合策略模型 - **模型构建思路**：通过对标的期货进行基本面分析，评估其趋势性或波动性，然后匹配对应的期权组合策略，最终预测策略的收益及风险[1][4] - **模型具体构建过程**： 1. **基本面分析**：对甲醇期货的供需、库存、价格波动等进行分析，判断其价格区间震荡的可能性[5] 2. **期权组合策略**：选择卖出宽跨式期权组合，由一个低执行价看跌期权和一个高执行价看涨期权组成，适用于标的资产价格预期波动较低的情形[4] 3. **统计学模型**：假设在风险中性条件下，期货价格的运动过程为： $$ \frac{dS_t}{S_t} = \mu dt + \sigma dB_t $$ 其中，$S_t$是t时刻的期货价格，$\mu$是无风险利率，$\sigma$为标的的波动率，$dB_t = \mathcal{E}\sqrt{dt}$（$\mathcal{E}$服从标准正态分布）[7][8] 4. **伊藤定理处理**：使用伊藤定理处理$d(\ln S)$： $$ d(\ln S) = (\mu - \frac{\sigma^2}{2}) dt + \sigma dB $$ 对上述方程积分后取指数，得： $$ S_T = S_t \exp \left( (\mu - \frac{\sigma^2}{2})(T - t) + \sigma \mathcal{E} \sqrt{T - t} \right) $$ 这样就得到了任意两个时间节点下期货价格间的关系[9][10] 5. **蒙特卡洛模拟**：利用编程技术的蒙特卡洛模拟法，设定时间单位为一个交易日、模拟路径个数为1000，生成未来一段时间内N个时间节点，M条路径的模拟价格数值[11][12] 6. **输出结果**：计算每条路径在卖出宽跨式组合的损益结构下的损益情况并进行统计，生成收益率、胜率以及收益率*胜率三个矩阵[13][14][16][18] - **模型评价**：该模型通过基本面分析和统计学模型相结合，能够较为准确地预测期权组合策略的收益及风险，具有较高的实用性和可复制性[1][4][19] 模型的回测效果 - **MA501卖出宽跨年化收益率矩阵（预测值）**： - C2600-P2550组合的年化收益率为23.00%[15] - **MA501卖出宽跨胜率矩阵（预测值）**： - C2600-P2550组合的胜率为66.70%[17] - **MA501卖出宽跨胜率*收益率矩阵（预测值）**： - C2600-P2550组合的胜率*收益率为16.30%[18]

量化模型与构建方式 1. 模型名称：基于统计学模型的期货价格模拟 - **模型构建思路**：假设期货价格的运动过程符合风险中性条件下的随机游走模型，通过伊藤定理推导出期货价格在任意两个时间节点间的关系，并利用蒙特卡洛模拟法生成未来价格路径[7][8][9] - **模型具体构建过程**： 1. 假设期货价格的运动过程为： $$ \frac{dS_t}{S_t} = \mu dt + \sigma dB_t $$ 其中，$S_t$为$t$时刻的期货价格，$\mu$为无风险利率，$\sigma$为标的波动率，$dB_t = \epsilon \sqrt{dt}$，$\epsilon$服从标准正态分布[7] 2. 使用伊藤定理处理$ln(S)$，得到： $$ d(lnS) = (\mu - \frac{\sigma^2}{2})dt + \sigma dB $$ 进一步推导出期货价格在任意两个时间节点间的关系： $$ S_T = S_t \cdot exp\left((\mu - \frac{\sigma^2}{2})(T-t) + \sigma \epsilon \sqrt{T-t}\right) $$[8][9] 3. 利用蒙特卡洛模拟法： - 将当前时间点到期权到期日之间的时间分割为多个时间段 - 随机生成$\epsilon$，重复模拟价格路径 - 设定时间单位为一个交易日，模拟路径个数为1000，最终生成未来价格路径矩阵[10] - **模型评价**：通过蒙特卡洛模拟法，能够较为全面地捕捉期货价格的波动特征，适用于复杂的期权组合策略分析[9][10] 2. 模型名称：卖出宽跨式期权组合策略模型 - **模型构建思路**：通过对标的资产的基本面分析，判断其波动性水平，选择适配的期权组合策略，并利用统计学模型评估策略的收益与风险[1][3][11] - **模型具体构建过程**： 1. 选择卖出宽跨式期权组合策略，该策略由一个低执行价看跌期权和一个高执行价看涨期权组成，方向均为卖出[3] 2. 适用场景：标的资产价格预期波动较低的情形[3] 3. 结合基本面分析，选择甲醇作为研究对象，因其波动率处于历史低位，且基本面中性[3][5][6] 4. 利用统计学模型模拟期货价格路径，计算每条路径下的损益情况，生成收益率、胜率及收益率*胜率矩阵[11] - **模型评价**：该模型通过结合基本面分析与统计学方法，能够较为精准地评估期权组合策略的收益与风险，具有较强的实用性和可复制性[11] --- 模型的回测效果 1. 基于统计学模型的期货价格模拟 - **年化收益率矩阵（预测值）**：C2600-P2550组合的年化收益率为23.00%，在所有组合中表现最佳[13] - **胜率矩阵（预测值）**：C2600-P2550组合的胜率为66.70%，在高收益组合中表现较优[14] - **胜率*收益率矩阵（预测值）**：C2600-P2550组合的胜率*收益率为16.30%，为综合盈利能力最强的组合[16] 2. 卖出宽跨式期权组合策略模型 - **年化收益率矩阵（预测值）**：收益率随行权价格的上下边界变化而变化，C2600-P2550组合的年化收益率最高为23.00%[13] - **胜率矩阵（预测值）**：胜率随行权价格的上下边界变化而变化，C2600-P2550组合的胜率为66.70%[14] - **胜率*收益率矩阵（预测值）**：C2600-P2550组合的胜率*收益率为16.30%，为综合盈利能力最强的组合[16] --- 量化因子与构建方式 1. 因子名称：波动率因子 - **因子构建思路**：通过分析标的资产的历史波动率水平，判断其在当前市场中的相对位置，作为期权组合策略选择的依据[5][6] - **因子具体构建过程**： 1. 计算甲醇主连合约的历史波动率 2. 横向比较甲醇近一年波动率在全部品种中的排名，发现其处于历史分位低点，排名约70%[5] - **因子评价**：波动率因子能够有效反映标的资产的波动特征，为期权组合策略的选择提供了重要依据[5][6] 2. 因子名称：持仓量因子 - **因子构建思路**：通过分析标的资产的持仓量变化，判断市场参与者的活跃程度及其对价格波动的影响[6] - **因子具体构建过程**： 1. 统计甲醇全部合约的综合持仓量 2. 发现其在今年下半年始终处于历史性低位[6] - **因子评价**：持仓量因子能够从市场参与者的角度反映标的资产的活跃程度，为期权策略的适配性分析提供了支持[6] --- 因子的回测效果 1. 波动率因子 - **年化收益率矩阵（预测值）**：波动率因子支持的C2600-P2550组合年化收益率为23.00%[13] - **胜率矩阵（预测值）**：波动率因子支持的C2600-P2550组合胜率为66.70%[14] - **胜率*收益率矩阵（预测值）**：波动率因子支持的C2600-P2550组合胜率*收益率为16.30%[16] 2. 持仓量因子 - **年化收益率矩阵（预测值）**：持仓量因子支持的C2600-P2550组合年化收益率为23.00%[13] - **胜率矩阵（预测值）**：持仓量因子支持的C2600-P2550组合胜率为66.70%[14] - **胜率*收益率矩阵（预测值）**：持仓量因子支持的C2600-P2550组合胜率*收益率为16.30%[16]