【导读】本文是商品投资的基础文章，从商品的基本特征到投资方式，从商品期货价格机制到收益分解，从战略资产配置到战术资产配置。文章较长共有14000字，大约需要花费45分钟左右；如有疑问，可以在文尾扫描作者微信进行探讨。
　　
　　1.前言近年来，随着FOF投资的兴起，随着CTA基金的良好表现，商品期货逐渐进入人们的视野。对于中低频投资来说，要获得持续稳定的盈利，多资产多策略是唯一的捷径。无论从资产配置的角度，还是因子配置的角度，商品期货具有无与伦比的美丽。作为一种大类资产，商品期货除了能提供诱人的分散性，还能带来商品风险溢价；在商品内通过挖掘有效因子，选择性做多或者做空，抑或是超配或者低配，可以获得因子风险溢价，典型的如趋势跟踪策略。
　　
　　商品期货投资虽不是什么新东西，但是一提到商品期货，多数投资者仍然有很多疑虑甚至误解，例如不理解商品期货的收益来源，或者认为期货投资风险较高等。这些疑虑和误解，可能会让投资者犹豫不决，严重的话甚至会引致错误决策。本文试图对商品期货进行详细剖析，从基本要素到定价机制，从收益特征到配置价值，一步步揭开商品期货的神秘面纱，为投资者更好的理解和投资商品期货添砖加瓦。
　　
　　本文接下来一共分为5个部分，第1部分梳理商品及商品期货的基本概念；第2部分介绍商品期货价格的形成机制；第3部分关注商品期货收益特征，并对收益进行分解；第4部分讨论商品期货的战略和战术配置价值；最后一部分总结和展望。
　　
　　2.商品和商品期货2.1 大宗商品严格来说，本文所说的商品指的是大宗商品（Commodities），而不是泛指在超市看到的琳琅满目小产品。按照通常定义，大宗商品指的是，可以进入流通领域，但并非零售环节，用于工农业生产与消费使用的大批量买卖的物质商品。根据定义，大宗商品具有如下特征：它是实物产品，看得见摸得着，需要考虑存储和运输。例如原油是一种黑褐色并带有绿色荧光，具有特殊气味的粘稠性油状液体，需要油桶和油罐进行存储；大批量买卖，能够被标准化。例如有色金属铜，被广泛地应用于电气、轻工、机械制造、建筑工业等领域，具有一定的品级和标准，可以大批量生产和消费；商品价格短期由供给和需求主导，长期由边际生产成本决定。短期价格的波动取决于供需之间的缺口，缺口越大波动越大；但拉长了看，商品价格具有均值回归特征。
　　
　　2.2 投资渠道作为一个资产类型，投资大宗商品有诸多益处。Idzorek(2006)认为，商品能够增加收益来源、使组合更加分散以及提供通胀保护功能，是一种重要的资产类型。
　　
　　那么，可以通过哪些渠道投资商品呢？最常见的有三种方式：实物商品、相关股票以及商品期货。
　　
　　实物商品投资，就是直接购买真实的商品，例如买1000吨铜放在那里，等待价格涨上去后再卖掉。实物商品投资对于金银这种体积小并且容易储存的商品，比较容易，但绝大多数商品存储和运输都需要费用，而且很多商品（如农产品）还具有保质期，因此实物商品投资对于普通投资者来说并不是上上策；购买商品相关的股票，主要是商品生产者对应的上市公司，例如可以通过买入江西铜业，间接投资有色金属铜，理论上只要铜价上涨，就会带动对应的股票上涨。Gorton and Rouwenhorst(2006)对此有过讨论，虽然商品类股票和商品价格有很强的联系，但是股票同时会受到经营风险和宏观因素的影响，和股票市场的相关性更强，投资商品类股票不完全等同于投资商品资产；最后，可以通过期货市场投资商品，这也是本文讨论的重点。商品期货是现货的衍生工具，代表对现货未来的预期。它是标准化合约，交易快速方便，成本费用低廉，是投资者投资大宗商品的理想渠道。
　　
　　2.3 商品期货商品期货是实物期货的衍生工具，表示买卖双方约定在未来某个日期以约定的价格交易约定数量的标准化合约。商品期货是一个工具，而不是实物本身，代表了买卖双方的约定；商品期货具有一定的期限，交割日后合约就会作废；期货价格是实物商品在交割日的期望值，投资期货本质上是在赌商品未来价格。
　　
　　以铜期货为例，表1展示了沪铜期货合约基本要素，交易单位显示一张合约代表5吨阴极铜，合约到期日为每月的15日（节假日顺延），交割品级规定了实物交割时铜的基本品质。例如CU2010合约在2020-09-30时的收盘价为50950元/吨，该合约交割日为10月15日，最低保证金比例为5%[1]；买入1手该合约，相当于持有5吨铜现货，合约价值为254750元（5*50950），实际只需要缴纳12737.5元（254750*5%）作为保证金，而不需全额缴纳254750元；如果交割日期货价格仍然为50950元/吨，那么期货买方有权利和义务按照这个价格购买5吨实物铜。
　　
　　表1 沪铜期货合约要素表数据来源：CQR，上期所和股票与债券等金融资产相比，商品期货具有如下不同：第一，它是一个衍生品，不需要全额缴纳资金，只需要缴纳一定保证金即可交易；第二，不像股票和债券具有预期现金流入（股息和利息），商品期货并没有现金流入，因此也难以用贴现法进行估值；第三，同一商品同时会有多个合约进行交易，不能直接获取连续的商品期货收益率数据；第四，商品价格短期主要取决于供需，不同商品之间差异较大，商品之间相关性较低。
　　
　　2.4 商品期货一览标准的商品期货合约在期货交易所交易，最早的交易所可以追溯到1752年日本堂岛大米会所（Bhardwaj et al.(2019)）。目前国外主流的期货交易所包括芝加哥期货交易所（CBOT）、芝加哥商品交易所（CME）、纽约商业交易所（NYMEX）以及伦敦金属交易所（LME）；国内商品期货交易所有3个，包括上海期货交易所（SHFE）、大连商品期货交易所（DCE）和郑州期货交易所（CZCE）。
　　
　　国内商品期货市场日渐成熟，交易品种逐渐丰富，成交和持仓量也节节高升。截止到2020-09-30，三大商品期货交易所共有61只期货在市交易，涵盖了农产品、金属、能源矿产和工业品等多个领域，基本上已经覆盖了经济中重要的大宗商品，具体见表2。
　　
　　表2 商品期货列表数据来源：CQR本文后续的研究，选取了具有代表性并且流动性较好44个商品期货，具体信息见表3所示。在进行实证分析时，如不特别说明，研究起点均是从2000年开始，即2000前上市的品种以2000年为起始点，2000后上市的品种以上市日为起点，研究结束日期为20200930；期货合约数据来自于tushare，沪深300指数、国债指数和商品指数来自wind。
　　
　　表3 商品期货基本信息数据来源：CQR，tushare3.商品期货价格前面说过，对于某个期货合约而言，其价格是商品现货价格在交割日的预期值。和股票债券等资产类型不同，商品期货没有预期现金流入，并且单一合约存续时间有限，因此根本无法用贴现法对商品期货价格进行估计。那么应该怎么估计商品期货的合理价格呢？如何理解期货价格的信息含量呢？这是本节要回答的问题。
　　
　　3.1 期限结构熟悉国债的朋友可能知道，在某一时点上，不同期限资金的收益率与到期期限之间的关系，被称为利率期限结构（Term Structure），反映了不同期限的资金供求关系。商品期货也有类似的概念，由于某一商品在某一个时点上会有多个不同期限的合约，这些合约价格和期限之间的关系，就是商品期货的期限结构。
　　
　　期限结构反映了市场对不同到期合约价格的预期，根据其斜率不同分为两种形态：贴水（Backwardation），期限越长，期货合约价格越低，期限结构斜率为负，那么此时该品种处于贴水状态。如图1左图，焦炭期货在2020-09-30呈现典型的贴水形态；升水（Contango），期限越长，期货合约价格越高，期限结构斜率为正，此时该品种就处于升水状态。如图1右图，原油期货在2020-09-30呈现典型的升水状态。
　　
　　图1 升贴水示意数据来源：CQR，tushare一般用基差（Basis）刻画期货的期限结构斜率。在计算基差时，选择近月合约[2]C_1C_1和次近月合约C_2，两个合约的价格分别为F_1和F_2，离交割日还有D_1和D_2，那么基差计算如下：Arnott et al.(2014)在刻画期货的期限结构时，采用了一个比较另类的基差算法，选择近月合约和次年同期合约，而不是采用最近的两个合约计算。Arnott et al.(2014)认为他们的算法更合理一点，一方面能解决不同期货品种合约设计间隔的差异，另一方面也能减少基差波动从而降低策略换手率，除此之外，还能降低商品价格季节性规律的影响。
　　
　　随着交割日的临近，期货价格会慢慢收敛到现货价格，因此近月合约价格往往也被视为等同于现货价格。直观上，基差可以视为期货价格相对现货价格的折溢价水平；之所以要年化，主要是要保证不同期货品种之间可比。如果基差为正，期货价格低于现货价格，那么期货品种为贴水；相反如果基差为负，期货价格高于现货价格，那么期货品种则为升水。
　　
　　商品期货基差有一些规律可循。Gorton et al.(2013)统计了商品期货基差的基本规律，发现所有商品基差平均值为-1.1%。Rouwenhorst and Tang(2012)发现，28个商品中只有10个平均基差为正，表明大多数商品期货平均基差为负，即升水占主导。Bhardwaj et al.(2016)的统计发现，平均来看只有35%的商品处于贴水状态，升水才是常态。Bhardwaj et al.(2019)使用更多商品和更长时间的数据，得到了一样的结论，商品期货处于升水状态的可能性更高。
　　
　　接下来，看看内地商品期货基差的统计规律。表4展示了44个商品期货的每月月末基差的统计指标，所有商品平均基差为-1.39%，总体上处于升水状态；44个商品中有20个基差平均值大于0，其中只有10个基差中位数大于0，表明多数商品长期处于升水状态。图2展示了每月月末处于贴水状态的商品期货占比，可以看到，这一指标长期低于50%，只有少数时间超过50%，平均比例为36.67%，80.72%的时间处于50%以下。表4和图2的数据表明，国内商品期货的基差特征和国外完全一致，升水比贴水更容易发生。
　　
　　表4 商品期货基差统计数据来源：CQR，tushare图2 处于贴水状态的商品比例数据来源：CQR，tushare3.2 期货价格本质上，商品期货期限结构是现货价格在未来不同时点的预期值，基差描述了期限结构整体向上还是向下。为什么有的商品呈升水有的呈贴水？为什么同一期货品种有时呈升水有时呈贴水？有两个理论视角可以帮助理解期货价格：投机套保角度和成本收益角度。
　　
　　3.2.1 套保和投机视角从交易目的来看，期货市场有两类投资者：投机者和套保者。前者以获取收益为第一要务，后者以转移风险为首要目的。两类角色不同的行为特征和交易目的，决定了期货价格。
　　
　　Keynes[3]作为一个经济学大师，在商品领域也有一些理论成就，其中最著名就是Normal Backwardation理论。对于商品生产者，如果当前存货紧缺，那么当前现货价格应该高于期货；如果当前存货充裕，那么当前现货低于期货价格，期货价格低于未来现货价格。在每种情况下，生产者为了转移风险，期货价格均应该低于现货未来价格（预期现货价格），从而给与投机者一定补偿。
　　
　　Hicks也发现，商品期货价格会低于现货未来价格，并对Keys的理论进行了拓展。Keynes的理论只关注了生产者，而没有关注消费者。Hicks认为生产者和消费者均会对冲商品价格风险，即既有多头对冲者，也有空头对冲者，但是生产者面临的价格波动风险更大，因此综合来看期货价格依然应该低于现货未来价格。Hicks对Keynes的假设进行了有效拓展，因此期货的保险理论有时又被称为Keynes-Hicks假设。
　　
　　总结Normal Backwardation背后的逻辑，套保者通过卖空期货转移价格下跌风险，就像购买保险需要付出保费一样，需要给与多头投机者一个补偿，于是期货价格必然低于未来现货价格，期货与未来现货之间的缺口就是持有期货应该获得的风险溢价。
　　
　　Cootner在Normal Backwardation理论的基础上进行了拓展，提出了Net Hedging Pressure理论。首先，市场上的套保者既可以是现货多头持有者（如现货生产商），也可以是现货空头持有者（如现货消费商），这取决于套保者的角色，谁占主导地位并不确定；其次，套保者也不用一直处于对冲状态，会随着库存高低来调整自己的对冲仓位，例如农产品刚丰收时，农产品商人会有较高的对冲仓位，随着农产品的消耗，对冲压力也小很多，对冲仓位自然而然就下降了。因此，Cootner得出结论，无论是多头还是空头，投机者只能在套保者对冲压力较大时才能获得溢价。
　　
　　从实证结果来看，Normal Backwardtion成立与否存在争议，Gorton and Rouwenhorst(2006)发现虽然在单个商品中很难发现Normal Backwardation，但等权重商品期货组合能获得显著为正的超额收益率，表明商品作为一个整体呈现贴水。Erb and Harvey(2005)并不认可这一结论，认为等权重组合的收益并不来自于Normal Backwardation ，而是来自于分散投资和再平衡收益。相比于Normal Backwardation，Net Hedging Pressure更加灵活，大量的实证研支持这个理论[4]，即无论是对冲压力来自净现货多头（Backwardation）还是现货净空头（Contango），都具有风险溢价。
　　
　　3.2.2 成本和收益视角套保投机视角只能描述为什么期货价格会高于或低于现货价格，并没有一个精确的公式将两者联系起来。如果从成本和收益的角度出发，可以将期货价格和现货价格直接表达出来，一般将这该理论称为Theory of Storage[5]，由Kaldor于1939年提出。
　　
　　Theory of Storage基于无套利假设，期货价格和当前现货价格之间的差异，可以分解为现货持有成本和收益之间的差异，其中持有成本主要是购买现货的资金成本以及存储现货所需的储存成本，持有现货的收益称为便利收益（Convenience Yield）。假设t时刻现货价格为S_t，到期日为T的期货合约价格为F_{t,T}，那么S_t和F_{t,T}满足[6]：其中，r_t为资金利率，S_t r_t为t至T期间持有现货的资金成本；w_t为持有现货商品需要付出的存储成本；c_t为便利收益，这是持有现货所能获得的好处。
　　
　　便利收益看不见摸不着，可以从库存水平的角度进行理解。当市场整体库存水平较低时，持有充足现货能使生产商避免缺货而生产中断，此时持有现货就变得很有优势，即便利收益较大；相反，市场整体库存水平较高时，生产商可以很容易获得库存补充，没有必要持有大量现货，此时便利收益就很小。
　　
　　按照上面的公式，当现货持有成本超过便利收益时，期货价格应该高于现货价格，此时期货呈现升水形态；相反，当现货持有成本低于便利收益时，期货价格会低于现货价格，此时期货就为贴水状态。举个例子，假设某个商品存货充足，当前现货价格为100元，1年资金成本为5%，储存成本每年为5%，便利收益为0，那么1年期期货价格就应该为110元；如果市场库存极度紧缺，便利收益为15%，那么1年期期货价格就应该为95元。
　　
　　说白了，Theory of Storage将期货价格和现货价格的关系，转换成了持有现货收益和成本之间的关系；持有现货付出的成本和得到的收益，又直接和库存充裕还是紧缺有关。Gorton et al.(2013)使用库存数据，实证检验了上面的关系，主要结论如下。首先，无论是横截面还是时序上，期货收益率均是由于商品存货水平导致的。其次，平均来看基差为-1.1%，表明存货总是十分充足，便利收益没有超过存储成本；但当存货十分紧缺时，便利收益就会非常大，以至于超过存储成本，使得期货呈现贴水的状态。最后，库存和基差呈现负相关关系，库存较低时容易呈现高基差，库存较高时容易呈现低基差；除此之外，库存和基差之间的关系呈现非线性特征，当库存降低时，基差变大速度越来越快，即斜率更陡。
　　
　　4.商品期货收益前面说过，通过期货投资商品是最简便的渠道，其价格和市场参与者有关，也和库存水平直接相连。投资者在期货交易所买入或卖出期货合约，其开仓价格和平仓价格决定了投资者收益；由于期货合约具有一定期限，随着交割日的到来，期货合约波动会增加，流动性也会慢慢枯竭，如果想继续投资该商品，需要平掉当前合约，同时将仓位挪到下一个代表性合约上，这一操作称为展期（Roll）。
　　
　　展期使得商品投资具有了持续性，但同时也带来一个问题，不同时期持有的期货合约不同，应该如何衡量期货投资的真实收益率呢？刀疤连（2018）对这一问题进行了详尽讨论，介绍了6种常见的连续期货价格序列构造方式，并比较了它们的优势和劣势。在此基础上，设计了一个通用的连续期货价格方案——CQR期货品种收益率指数。该指数以流动性为合约选择标准，通过模拟实际展期流程，能精确度量期货持有收益。
　　
　　知己知彼方能百战百胜，在介绍配置价值之前，本节先利用CQR期货收益率指数，对商品期货的收益率特征进行梳理，以更好地理解和利用商品期货。
　　
　　4.1 收益特征表5展示了44个商品期货的月收益率分布。可以看到，44个商品中有24个月均收益大于0，但是月均收益的均值只有0.04%，看起来微不足道；月收益率的离差较大，最小每个月可以接近腰斩（-44%），最大可以实现39.77%的收益，体现了商品期货高波动的特点，这从月收益率标准差也能看出来；偏度平均值为0.23，44个商品中有31个偏度为正，上市超过60个月的品种中有24个偏度为正（一共33个），表明商品整体呈现右偏，这和股票呈现左偏明显不同。
　　
　　表5 单个商品期货收益描述统计量数据来源：CQR，tushare表6计算了商品期货的风险收益指标。从年化收益率的角度来来看，不同品种之间差异较大，高的可以高于10%，低的可以小于-10%，平均年化收益率为-1.43%；超过60个月的商品中，年化收益率最高的是铁矿石（18.22%），最低的是沥青（-15.67%）。从风险的角度来看，年化波动率普遍高于20%，最大回撤普遍超过30%，表明单一商品风险较大。再来看看风险调整后收益，平均夏普和0没有区别（-0.0098），平均卡玛比率为0.11，显示商品多头投资长期来看没有任何吸引力。
　　
　　图3展示了商品期货收益率之间的相关系数，从这个图可以看到，相似商品之间相关系数较大，如焦煤和焦炭；不同板块商品相关性并不高，表明商品之间巨大的差异性。总体来看，不同商品由于各自的特异性，展现出截然不同的走势，单个商品看起来没有多大吸引力，但是作为一个整体可能具有配置价值，这在第5部分会详细讨论。
　　
　　上面的分析表明，单个商品具有收益低、波动大和正偏度的特点，不同商品异质性明显，相关性往往不高，这些特征和Erb and Harvey (2005)、Till(2006)、Bakshi et al.(2019)等的分析一致。
　　
　　表6 商品期货业绩表现数据来源：CQR，tushare图3 商品期货之间的相关系数数据来源：CQR，tushare4.2 收益分解国外数据商在编制商品期货指数时，每个商品往往有3条数据，包括总收益率、超额收益率和价格收益率，这就是商品期货收益的分解，例如 S&P GSCI 和 Bloomberg Commodity Index。期货收益率一般可以分解成三个部分：现货收益（Spot Return）。现货收益反映了实物商品的价格波动情况，短期取决于库存状况（供需），长期受制于边际生产成本。由于现货价格存在地域差异，可得性也不是很好，因此一般采用近月合约价格近似替代现货价格；展期收益（Roll Yield或Carry）。将当前合约挪到下一个合约时，就会发生展期收益。如果下一合约价格低于当前合约（贴水），那么展期收益为正；如果下一个合约价格高于当前合约（升水），展期收益则为负；现金收益（Collateral Yield）。和股票债券等不同，期货投资只需要按照合约价值的一定比例缴纳保证金即可，不用按全额买卖，因此多余的现金可以用来购买短期国债或者货币基金，以获得现金管理收益[7]。
　　
　　Erb and Harvey(2005, 2016)对商品期货收益的各个部分做过详尽的分析，得到了两个非常重要的结论。第一，对于一个商品期货来说，长期收益率主要由展期收益率贡献，现货收益贡献比例非常小，不同商品收益率之间的差异也主要归因于展期收益率的不同。第二，从时间序列上来说，单个商品期货收益率的波动主要是由现货波动导致的，12个商品平均超额收益的标准差为25.16%，现货收益的平均标准差为26.76%，展期收益只有9.14%。总结来看，商品期货的的长期收益率取决于期限结构，风险贡献则主要来自于现货波动。
　　
　　Levine et al.(2018)针对商品组合，得到了Erb and Harvey(2005, 2016)相似的结论。长期来看，等权重商品组合几何年化收益率为3.1%，算术年化收益率为4.6%；从分解来看，carry收益的贡献要高于现货收益（3.8% versus 2.0%），但现货的波动要远高于carry收益（18.2% versus 5.6%)）。
　　
　　5.配置价值经过前面的梳理，我们已经对商品期货的基本概念、定价机制和收益特征有了一个大概的认识。此时可能会有一个疑惑，商品期货投资要比股票复杂（例如需要判断主力合约并不断展期），单个商品的收益风险特征看起来又丝毫没有什么魅力，那商品期货还有配置价值吗？这一部分从战略资产配置和战术资产配置的角度，试图给与肯定的答案。
　　
　　5.1 战略配置5.1.1 清水变浊酒商品现货价格长期具有均值回归特征，商品期货大概率处于升水状态，使得光看单个商品的话，完全食之无味。此时先不要懊恼，如果将目光放在一个充分分散且不断再平衡的商品期货组合，奇妙的事情发生了，商品组合可以实现和股票指数相似的风险收益特征。
　　
　　例如，Gorton and Rouwenhorst(2006)构造了一个等权重商品期货组合，从1959到2004共计45年里，商品期货组合年化收益率为5.23%，同期标普500指数收益为5.65%，均远远跑赢了债券指数的2.22%；从风险角度来看，商品期货组合的年化波动率为12.10%，低于标普500的14.85%，单位风险获得的收益还要高于股票指数。Gorton and Rouwenhorst(2016)将Gorton and Rouwenhorst(2006)的研究样本进行了拓展，增加了2005年到2014年的数据，得到了原始论文相似的结论：2005年到2014年，等权重商品组合平均年化风险溢价为3.67%，虽然低于原始论文的5.23%，但也没有实质的不同，和原始论文的中位数接近。
　　
　　Idzorek(2006)考虑到不同商品指数成分和权重差异较大，于是将四个常见的商品指数进行了平均，包括包括GSCI、DJAIG、CRB和GRCI，构造了一个等权重商品综合指数。使用1970年到2004年的数据，对比商品和其他资产（美国短期国债、TIPS、美国中长期国债、国际债券、美国股票、国际股票）的表现，商品的年化收益率最高（12.38%），风险和股票相当。Idzorek(2006)也没有搞明白为什么商品组合收益会有这么高的收益，因此称其为商品组合收益的迷思（Commodity return Puzzle）。
　　
　　Erb and Harvey(2005)将商品期货组合的收益称为分散化收益率， 分散带来的组合方差减少以及不断的进行再平衡，能够让清水变为浊酒。Willenbrock(2011)的讨论更加详细和全面，将分散收益讲得非常通透，认为分散收益和组合方差减少无关，而是完全来自于再平衡；要获得分散收益，除了分散资产之外还不够，还需要进行再平衡，也就说分散并不是免费的午餐，分散且再平衡才是免费的午餐。
　　
　　借鉴Gorton and Rouwenhorst(2006)的方法，使用44个商品期货，本文也构造了一个等权重商品期货收益率指数。具体来说，在每个月月末，将当前在市的N个期货品种纳入到指数，每个指数的权重为1/N。等权重指数的几何年化收益率为0.96%，44个商品的平均年化收益率为-0.03%，它们之间的差异，可以近似理解为分散化收益[8]。
　　
　　5.1.2 宏观变量与商品收益在固有的印象中，商品期货是抗通胀的高手，在经济较好时往往炙手可热。接下来，简单看看商品指数和宏观变量之间的关联。
　　
　　Erb and Harvey(2005, 2016)讨论了商品期货和通货膨胀的关系。首先，商品指数和CPI成分之间只有部分重叠，因此通胀只能解释部分商品指数的超额收益，并不是所有商品指数都能对冲通货膨胀。其次，之所以一些商品比另一些更能抵御通胀，是因为展期收益率和未预期通胀之间正相关，平均展期收益能解释未预期通胀贝塔67%的信息。Erb and Harvey(2005, 2016)的最终结论是，商品的通胀保护功能，实际上是展期收益率贡献的，而不是现货收益率。
　　
　　Gorton and Rouwenhorst(2006)认为，商品期货价格直接和现货价格挂钩，通胀反应的就是现货价格；期货价格反映了市场对现货未来的看法，因此也包含了对通胀的预期。因此，商品期货是对付通货膨胀的有用工具。实证数据表明，股票和债券与通胀之间相关性为负，期限越长负相关性越明显；相反，商品和通胀之间相关性为正，一年期限相关性为0.29，五年期限相关性高达0.45。
　　
　　Levine et al.(2018)详细研究了商品期货和经济状态的关系。首先，将通胀分为上升和下降两种状态，商品指数在通胀上升时年化收益率10.1%，通胀下降时年化收益率-1%，因此从数据上来看具有较好通胀对冲功能。进一步分析表明，商品的保护功能，主要是由现货贡献，这和Erb and Harvey(2005, 2016)的分析并不一致。通胀往往被视为一种风险来源，商品由于具有通胀保护功能，因此具有负的通胀风险溢价，这也是它和股票收益差异解释之一。然后，将经济周期分为扩张和两种状态。在经济扩张时，商品指数平均收益率为9.2%，在收缩时商品平均收益率为-7.4%，两个状态的差异主要是由于现货贡献的，而不是carry，表明商品能够获得正的经济周期风险溢价。最后，经济因素是商品期货收益的重要驱动因素，即使处于升水的商品也会在通胀上升和经济扩张时获得显著为正的收益率。
　　
　　Bhardwaj et al.(2019)使用更长历史和更多商品数据，得到了Levine et al.(2018)一致的结论。首先，统计经济扩张和萧条两种状态下商品的表现，结果表明商品是一个顺周期的资产，在经济扩张时收益率为9%，在经济萧条时收益率为-5.4%。然后，统计通胀周期中商品表现，发现商品收益率在通胀较高时要高于通胀较低时（11.4% vs 0.6%）。
　　
　　5.1.3 加入到传统组合既然商品期货组合长期风险溢价为正，并且在不同的经济环境中和股债具有不同的特征，因此将其加入到传统组合，或许能提升传统组合表现。已有的研究确实也支持这一结论。
　　
　　Anson(1998)的分析表明，GSCI和J.P. Morgan商品指数能给股票债券组合带来分散性，将其加入到组合中能有效提升有效前沿。Idzorek(2006)将资产类型进行了扩充，对比加入和不加入商品资产的有效前沿，得到了Anson(1998)一样的结论。Levine et al.(2018)在传统60/40股债组合的基础上，加入小比例的商品资产，构建了54/36/10的股债商组合，更加分散的组合虽然收益没有提升，但风险降低夏普更高。
　　
　　接下来，看看国内商品指数是否具有相似的作用。
　　
　　图4展示了沪深300指数、中债国债以及南华商品指数走势，从中可以看到，三个指数差异较大，反映了背后不同的风险溢价，其中股票收益最高波动也最大，国债波动明显小于商品指数，但是收益却高于商品指数。或许是时间太短，商品指数并没有表现出类股票的特征，其年化收益率为2.17%，远远低于沪深300指数的9.32%。初步来看，商品指数形同鸡肋，要才华没才华，要相貌没相貌。
　　
　　图4 股债商走势数据来源：CQR，wind从图4还可以看到，在2008年全球金融危机和2015年大股灾中，商品指数并没有扮演回撤保护的功能，跟着股市同跌更像是在火上浇油。表7计算了三个资产之间的相关系数，国债和其他两个资产相关性均为-0.26，表明国债是理想的分散标的；沪深300指数和南华商品指数相关性为0.37，不高也不低。
　　
　　表7 股债商相关系数数据来源：CQR，wind进一步，看看商品是否能提升传统组合的表现。如图5所示，绿线为股票和债券两类资产的有效前沿，黄色区域为股债商三类资产的可行域。从图5可以看到，三个资产中商品的性价比最低，由于商品和其他两个资产之间较低的相关性，有效前沿确实有一定的左移，但提升幅度和空间非常有限，尤其是在目标波动或目标收益较高时，商品对原有股债组合改进十分有限。
　　
　　图5 有效前沿数据来源：CQR，wind5.2 战术配置5.2.1 商品Smart Beta商品期货对传统组合的贡献，并不全部是和谐的声音。例如，Boal and Wiederhold(2020)对商品期货进行了反思，认为商品期货通胀保护和分散作用两个功能并没有想象那么美好。对于通胀保护，由于CPI里面商品构成只是一部分，其他因素比如劳动成本等比重越来越大，因此商品的通胀保护作用越来越弱。对于分散作用，商品和其他资产类型长期相关性确实不高，将其加入传统组合确实也能带来风险减少，但是收益一般也会降低，夏普不一定会升高，也就是说波动的降低并不划算。
　　
　　提升商品期货吸引力的方法之一，就是设计具有因子暴露的商品指数，即商品期货Smart Beta指数。Dunsby and Nelson(2010)将商品期货指数分为3代：第一代被动指数，以S&P GSCI和DJAIG为代表，这类指数往往以产量等指标进行加权，持有流动性较好的近月合约。这类指数主要存在两个问题：第一，权重过于集中在少数板块；第二，指数成分主要投资于短期合约，不停展期带来较高的成本；第二代期限管理指数，以UBS CMCI和JPMCCI为代表，这类指数不再呆板地持有近月合约，根据期限结构动态选择合约，以增加展期收益（贴水时）或者减少展期损失（升水时）；第三代主动管理指数，以SummerHaven Dynamic Commodity Index指数为代表，这类指数主要在商品选择和权重计算环节打主意，通过某些因子筛选品种，或者计算权重，以获得因子风险溢价。
　　
　　上面三代商品指数中，相较第一代为传统指数，第二代和第三代更加灵活和主动，因此从表现上来看更加亮眼。
　　
　　Rallis et al.(2013)在S&P-GSCI和DJ-UBSCI两个传统指数的基础上，利用商品期限、动量和期限结构等信息，讨论了商品指数的增强效果。以合约选择模块为例，传统的展期方法，就是在固定时间从近月合约移到下一个合约，这一个方法没有考虑商品的期限结构，而且近月合约会随着交割日的临近波动加剧。Rallis et al.(2013)分别选择离交割日还有T个月的合约（T等于3、6、9和12），替代原来的近月合约，并且各个商品的权重保持不变。测试结果表明，选择离交割日越远的合约，指数增强效果越好，波动率也越低。例如当S&P-GSCI 指数用T=3月合约时，年化收益率为8.66%，年化波动率为19.11%；当T=12时，年化收益率为8.83%，年化波动率为15.35%；原始指数年化收益率3.68%，年化波动率为21.26%。除了合约选择之外，同时结合动量和期限结构两个指标来调整权重，两个指数年化收益平均也能增强2.65%。
　　
　　回到国内，中证指数也有编制商品Smart Beta指数，例如商品期货动量策略指数，选择过去3个月表现最强的7个商品构建动量多头组合，以实现强者恒强。图6展示了动量策略指数和南华商品指数的表现，可以看到商品动量策略指数确实更有优势，在年化波动率和最大回撤相似的情况下，前者年化收益率5.88%，后者年化收益率2.66%，加入动量信息后的商品指数变得更加生猛。
　　
　　图6 商品动量指数 vs 南华商品指数数据来源：CQR，wind5.2.2 多空都做不像股票和债券，商品期货不仅可以做多，还可以轻易做空，商品Smart Beta进行指数增强虽然很香，在做空面前还是畏手畏脚。如果将做空考虑进来，哆啦A梦的工具箱就更加丰富了，时序上可以捣鼓趋势跟踪策略，横截面上可以摆布商品多空策略。
　　
　　趋势跟踪策略，又被称为时间序列动量，从单个商品历史表现角度，如果过去一段时间处于上升趋势，则做多；如果过去一段时间处于下跌趋势，则做空。在构造趋势跟踪组合时，主要包括投资范围、信号规则、加权方式和杠杆管理等几步。长期来看，趋势跟踪表现特别优秀，尤其是在股票市场大跌时，具有很好的对冲功效，因此也被称为Crisis Alpha。更多趋势跟踪的构建细节和业绩表现，可以见刀疤连(2019, 2020)。
　　
　　商品横截面多空模型，和股票多空模型类似，采用某些有逻辑的因子，对样本空间的商品进行排序打分，选择得分最高的一篮子商品构造多头组合，同时选择得分最低的一篮子商品构造空头组合。横截面多空模型的核心是寻找有理有据的因子，Miffre(2016)的文献梳理提供了不少启发，基本上将常见的因子类型一网打净。以动量和基差因子为例，Erb and Harvey(2005)分别构造了两个策略：每个月，做多前12个月收益最高的4个商品，做空前12个月最低4个品种；每个月，做多展期收益最高的6个品种，做空展期收益最低的6个品种。两个多空策略，均能实现高于商品指数的收益和夏普。
　　
　　不像纯商品指数和商品指数增强，多空都做的商品策略吸收了更多信息，操作起来更加主动和灵活。图7和表8展示了国内商品因子指数的表现[9]，包括动量因子和期限结构因子，表9展示了它们之间的相关性。可以看到，相比于被动的南华商品指数走势平平，动量和期限结构的表现简直惊为天人，最大回撤远远低于被动指数；动量和期限结构相关系数为0.46，属于中等水平，两者和南华商品指数相关性很低；将动量和期限结构等权重混合，收益率介于两者之间，但波动率和最大回撤明显降低，致使夏普高达1.11。
　　
　　图7 商品因子组合表现数据来源：CQR，wind表8 商品因子组合业绩指标数据来源：CQR，wind表9 商品因子相关系数数据来源：CQR，wind6.结论和展望随着国内资产管理行业的蓬勃发展，对资产和策略的探究不断拓展，无论是深度还是广度都不断被刷新界限，在这样的背景下，商品被越来越多的投资者盯上。不像传统的股票和债券，商品似乎戴上了一层神秘面纱，让刚开始接触的投资者望而却步。
　　
　　本文是商品投资的基础文章，从商品的基本特征到投资方式，从商品期货价格机制到收益分解，从战略资产配置到战术资产配置，试图帮助投资者理解商品及其价值，为投资者打开商品的大门。就像媒婆一样，千言万语只能是个引子，要做好商品投资还有大量的路要走，路漫漫其修远兮！