作者 | 赵璕
咨询证号 | Z0002712
01 货币政策是什么？
经济周期（883436）通常被划分为复苏、繁荣、衰退、萧条四个经典阶段，这四个阶段循环往复，反映了宏观经济活动的波动规律。
货币政策的目的是通过利率和供给政策，调整货币供给总量，调节四阶段的货币流动性，从而显著影响各阶段的跨度和幅度。
货币政策，往往具有明显的“逆周期（883436）”的特征，即繁荣阶段，防止经济过热，往往通过加息和减少货币供给来减少流动性，提高借贷成本来降低投资热情；
萧条阶段，往往通过降息或增加货币供给来增加流动性，降低借贷成本和债务成本，鼓励投资；
复苏阶段则可以通过降息提升复苏力度；
而最重要的衰退阶段，则可以通过流动性支持来延迟衰退到来的时点，拉长整个周期（883436）以实现经济“软着陆”。
此类“削峰填谷”的操作思路，在过去被认为是有效且正确的。
这套凯恩斯主义的观点在1929-1933年以来的数次危机中得到了充分验证。但世界不是一成不变的，渐渐地，货币理论的局限性和副作用开始显露
首先，从世纪初开始，美联储越来越注重“预期管理”，使得央行货币政策从“影响现实”更多转向“影响预期”。
这就使得央行的“预备性”决定，就足以影响市场走向，而各国央行在实践中发现只要管理好预期，可能无需付出真金白银的代价即可达到调节目的后，对此类操作更为推崇，且越来越频繁使用，但事实证明，如果毫无节制地仅依靠预期来实现目标，最终会反噬央行的威信。
例如年初日本央行只是表示“可能在适当时机买入日元，抛出美元来维系日元汇率”，尚未真正有所动作，日元就应声上涨；但多次重复这个操作以后，市场就对这样的表态免疫了。
现在，美联储新任主席沃什更倾向回归传统，采用更为保守的方式公布利率，请各位读者先记住这一点，本文后面还会提到这样的改变对市场的深远影响。
另外，货币政策“只能做蛋糕，不能分蛋糕”的特征的负面影响也越来越明显。
央行干预的两个重要假设前提是：经济社会各行各业均处于同一或大致相同的行业周期（883436）；而货币政策对各行各业的影响也是大致相当的。
但实际经济运行并不完全支持这一假设前提：当前的经济越来越呈现“冰火两重天”的K型分化，资金涌向那些看上去有前途的行业而抛弃“老登资产”。
这就使得无论货币政策如何收紧，K型经济中向上的那一笔都能相对容易地获得融资；
而无论货币政策如何宽松，可能都无法惠及处在衰退周期（883436）中迫切需要融资传统行业。
更致命的是，外部冲击（如地缘政治冲突、突发公共卫生事件、技术革命）可能导致周期（883436）缩短、延长或出现“滞胀”等复杂形态。
从而使得不同国家和经济体的周期（883436）并不同步，而各国央行的货币政策却又同时受到美联储的影响，容易陷入两难选择：
如果跟随美联储的货币政策，可能恰好对本国的经济周期（883436）阶段起到完全相反的作用；
而如果采取独立货币政策，则很可能丧失货币的稳定性。
最后就是货币政策的天然局限：滞后性和有限性。
由于货币政策是调节经济周期（883436）的，那么推出正确政策的前提就是对经济周期（883436）所处阶段的判断要准确，而要得出准确结论，离不开各类数据，例如通胀水平、失业率等。
而这恰好是问题所在：数据往往是滞后的，而且数据可能无法反馈真实的情况，从而给央行带来误判。
最典型的例子就是2020年美联储错误认为“通胀是暂时的”，当时美联储认为已经高企的通胀并非真实通胀，而是疫情引发的暂时现象，随着疫情平息，通胀就会“自动消失”，这个严重误判使得美联储错失把火扑灭在刚开始燃烧的阶段，最后被迫激进加息，付出了高昂的代价。
02
K型经济叠加货币政策分析
（一）货币政策对“K”的两腿如何影响？
1.“老登资产”
对于传统行业，供需基本已经均衡，即使也存在波动，但往往也会有相对稳定的预期，用于分析上述产业的各类模型也早已成熟，这使得传统行业的投资也相对稳定和平滑，少有大起大落。
故宽松的货币政策下，传统行业受益往往有限，大宗商品可能会因为货币政策宽松而普涨。
但现实情况往往是：宽松货币政策的“水”流入的非常有限.
如果有更有前途的新兴行业，货币会更多涌入新兴行业；如果连新兴行业暂未冒头，新发的货币或宁愿在金融系统“空转”，也不愿意流入收益有限的传统行业。
而紧缩的货币政策下，传统行面临的流动性风险和所涉大宗商品价格下行风险却一点也不小，一旦出现流动性问题，投资者往往最先抛弃传统行业中那些预期收益率较低的权益类资产，转而投向能获得无风险收益的固收类资产。
2.“新贵资产”
新兴行业之所以“新”，就在于其产业供需远未达到均衡的状态，往往存在“供不应求”和“有效需求巨大”的预期。
不确定性正是新兴行业的魅力所在，可能一项技术的突破，就让“供不应求”的状态被终止；一种理论的诞生，就让“有效需求”进一步提升。
故宽松的货币政策下，超发的货币往往更多地流进这些“未来产业”，博取预期的超额利润，这往往导致对新兴产业实际融资成本更低，更容易。能够更多享受到宽松货币政策带来的收益。
而紧缩的货币政策下，新兴行业的资金流动性也往往远优于传统行业。
由于货币政策紧缩往往带来实际利率的提升，债券投资往往会取代预期收益较低的传统行业投资；但无论是债券的贷出方还是贷入方，都更倾向于押注可能远超债券收益率的风险资产。
这时，新兴行业无疑是更好的选择。这会进一步加剧紧缩时代的两极分化，让“K”字的两条腿斜率更大。
3.大宗商品的身份不是固定的
值得注意的是，对大宗商品来说，往往不能简单说它“归属”于某一个或某一类行业。
很多大宗商品（例如铜），在传统行业和新兴行业中都被大量使用。这类大宗商品往往在货币政策的效果上显现出复杂的叠加效应。
（二）但更重要的还是周期
投资者往往存在一个误区，认为货币政策或者产业政策可以精确调整产业周期（883436）的时长和幅度。
而实际上，上述政策更像催化剂，顺势而为时能扩大效果，逆势而为时只能延缓或减弱，而非扭转长期趋势。
投资者很容易看到，产业政策支持了我国新能源汽车（885431）、光伏、芯片等行业高速发展，从而产生“政策万能”的错觉；
容易忽视的是，国家在产业政策上，同样对房地产（881153）行业给予了大量支持（降低房贷利率、取消限购等等），然而房地产（881153）行业仍旧在挣扎，相关的螺纹钢、玻璃等大宗商品的价格也仍在跌跌不休。
其核心原因不是政策执行的区别，而是因为新能源汽车（885431）、光伏产业和芯片等行业本身面对的是供不应求的市场——电力需求年年增长和AI产业的崛起让芯片供不应求；房地产（881153）市场则因为中国城市化进程结束而供过于求。
所以，最终起到决定性作用的，仍然是产业周期（883436）本身，或者更直白一点，是经济规律，货币政策可以影响但无法改变经济规律，即使要“逆周期（883436）调节”，效果往往也很难立竿见影。
就好像我国的人口政策，2016年就出台了鼓励生育的政策，但10年后2026年，人口拐点还是如预期而至，而出生率则创了新低。
一胎化生育政策的惯性是如此巨大，即使采取最激进的逆向调节政策（全面开放生育），恐怕无法短期内逆转人口下降的趋势。
因此，我们在分析大宗商品在货币政策中的地位的时候，除了看所涉行业外，还要了解大宗商品所涉行业所处的产业周期（883436），切不可与周期（883436）作对。
（三）边际成本和边际需求是非常重要的信号
投资者交易中的疑惑更多的是：好吧，我已经确定目前经济呈现“K”型结构，大宗商品也随之分化。但问题是“K”字中向上的部分还会涨多久？向下的部分还会跌多久？
很多投资者对2023年的房地产（881153）市场的拐点印象非常深刻，在此之前，房地产（881153）仍然算得上K型经济中向上的那一半；
例如在2020年，无论是普惠小微企业的小微贷、经营贷还是稳健类的信托类产品，都有相当大的一部分变相流入了本该被抑制的房地产（881153）市场。
这疯狂的一幕和现在资金疯狂涌入AI和半导体（881121）产业如出一辙。但所谓的“明斯基时刻”一到，命运是如此的具有戏剧性——几乎所有资金一夜之间消失了。
那么，AI和半导体（881121）产业也会如此吗？拐点来临之前会有哪些信号，这对我们交易大宗（HK1733）商品有何启示？
答案是看边际成本和边际需求
绝大多数严重的经济危机，其核心传导机制和破坏力的放大，都源于债务周期（883436）的破裂。经济学家明斯基将融资状态分为三种：
对冲融资 (Hedge Finance)：借款人现金流足以偿还本金和利息（最安全）。
投机融资 (Speculative Finance)：现金流只够还利息，本金需要借新还旧（风险中等）。
庞氏融资 (Ponzi Finance)：现金流连利息都还不起，必须依靠资产价格不断上涨，通过抵押增值部分来借更多的钱还旧债（极度危险）。
当经济中充斥着大量的“庞氏融资”时，只要利率微幅上升或资产价格微幅下跌，借款人就会被迫抛售资产以偿还债务。
这种抛售导致资产价格进一步下跌，引发更多的保证金追缴和抛售，形成“债务 - 通缩”螺旋。这就是著名的“明斯基时刻”。
借助明斯基的理论，我们想判断K字向上的那条腿能涨到什么程度，大致可以通过行业边际成本增长率与边际需求增长率的关系来判断。
任何行业都存在一个“理论最低成本”的规模，在此规模下，规模效应最大，单位成本最低（在达到这个规模之前，需要用较小的产出分摊研发等固定成本；达到此规模后继续扩大规模的成本也会增加，例如石油生产越扩大规模需要的钻探成本越高）。
但在目前AI大爆发的时代，没有生产者愿意止步于“最佳规模”，宁愿在此之上继续扩产，单位成本也会持续推升，最典型的例子就是目前显卡价格暴涨但是AI算力公司仍在不计成本购入。这是成本端的情况。
再来看需求端，也就是收益端，从经济学基本原理可知，除刚性商品外，有效需求与产品价格存在反向关系。也就是价格越高，需求越少。
但新兴行业不一样，需求增长率往往快速爆发，接下来随着需求改善（即部分需求得到满足）和价格抑制（太贵了买不起）而下降。
当单位成本增长率（上升曲线）与单位需求增长率（下降曲线）相交的时刻，就意味着继续增产导致的成本增加高于了需求的增长，即我们常说的需求不足，但成本高企。这个时候拐点往往就会在不久后出现。
（四）货币政策、竞争对手和需求端的影响
1.货币政策
前文提到，货币政策虽然无法独立决定产品周期（883436），但是却可以决定拐点的到来时间是否提前或推迟。
仍以目前的AI产业链为例，货币政策虽然无法独立决定供应者的边际成本，但是货币政策宽松还是紧缩，却可以通过信贷成本影响供应的单位成本：
当货币政策宽松时，供应端的增产热情会进一步激发，而不用急着变现回本，拐点自然也就推迟了；
当货币政策紧缩时，供应端面临巨大的资金压力，无法长期承受高昂的资金成本，会导致拐点提前。
2.竞争对手
竞争对手破坏预期的盈利模式，这对供应方也是巨大的打击，当竞争对手增加，行业利润率或不如预期。
就AI来说，中国AI企业正是行业成本和利润回归正常的推动者。
3.需求端
和房地产（881153）需求端因为流动性趋紧和价格上涨后预支“六个钱包”导致购买力迅速枯竭不同，AI需求算不上“大额”支出。或很难出现断崖式下跌。
更接近于汽车、家电、智能手机这样的纯消费（883434）类产品，市场规模在迅速填满后增长率快速下跌后趋于稳定，成为新的传统行业。
03
看懂了，如何交易？
（一）不同品种不同策略
1.对于涉及传统行业更多的品种：跟随长期趋势，交易趋势。
例如玻璃、螺纹钢、烧碱、纯碱（884022）等品种，长期趋势通常难以根本逆转，各类消息和供需变化信息，对长期趋势的影响有限，往往更多是情绪性的中短期影响；
故对于此类交易品种，更多考虑围绕长期趋势线的偏离程度来设计交易策略，利用回归原理在趋势背离的时候往回归方向开展交易。
货币政策在交易中可以作为一个控制趋势节奏的变量来使用，根据前文的逻辑，如果相对宽松，下跌趋势持续时间往往会缩短，走势可能会更平稳，上涨趋势持续时间可能会延长；
反之下跌趋势持续时间往往会更长，走势可能会更陡峭，上涨趋势持续的时间可能缩短。
2.涉及新兴产业更多的品种：做好供需分析，交易预期。
例如碳酸锂、多晶硅等品种，处于尚未形成均衡模式的阶段，供需两头随时都可能发生较大变化从而主导价格波动，价格也容易大起大落。
故对于此类交易品种，首先要充分理解和判断供需事件的影响力大小，再对预期充分判断后跟随趋势交易，不轻易判断顶部和底部，坚持右侧交易，将供需变化导致的趋势变化预期作为主要交易的标的物。
货币政策在交易中对此类品种的影响相对有限，一般来说不会抑制此类品种的独立行情（资金充裕的时候和资金紧张的时候，往往都不会影响此类明星品种的独立行情）；主要用于市场总体资金面判断工具使用。
通常来说，宽松的货币政策更容易助涨，而紧缩的货币政策可能更容易助跌。
3.在传统行业和新兴行业中都具有一席之地的品种：看哪头主导该品种，交易变化。
例如铜、铝、白银等品种，即在传统行业中举足轻重，又在新兴行业中占有一席之地，集两类产业于一身的属性，增加了交易的复杂性。但抽丝剥茧，交易原则也是有迹可循的：
一是要分清大小，传统行业和新兴产业哪个占大头，抓大放小
二是要关注变化，特别是新兴行业那一头的供需变化和技术发展趋势，可能一个技术革新，这个品种就被大规模替代了然后被打入地狱；也可能成为替代其他品种的幸运儿进入天堂。
三是要增强判断，对供需格局、技术线路、盈利模式的变化是否证实、是否符合预期做好判断验证，而不能人云亦云，跟风交易。这是最难的，需要非常专业的判断能力。
货币政策在此类产品的交易中，应用更为复杂，要综合品种具体特点、金融属性来使用，这里不过多赘述。
（二）处理好毛刺
1.传统行业
对传统行业来说，短期的供需失衡仅仅是毛刺，是可预期，可计算和可管理的，所以往往被称为“结构性失衡”，及在某个特定时间，某个区域的短期失衡；
而长期来看，这种失衡会消失，就像疫情初期口罩供不应求，但实质上供应能力并不缺乏很快就会让这种供不应求的情况消失一样。
今年美国和伊朗的军事冲突，对能化行业的影响有多大，占比有多高，最终如何影响原油及产业链产品的供需、价格，理论上用各类模型计算出来是相对容易的。
例如国外多家机构就纷纷预测，某些条件下，原油价格会到140美元/桶，某些条件下，会到200美元/桶。
且如果战争结束，原油长期价格将以什么样的趋势回落，各机构都有相对成熟的模型和公式，也有相当多的历史数据可供参考（例如过去历年中东战争的油价波动）。
投资者在处理这些短期波动的时候，很容易按照这些预期和规律开展交易，交易的一致性和共振效应会比较强。倾向长期趋势的交易者甚至可以通过仓位管理直接忽略上述毛刺。
而对货币政策而言，短期的货币政策本身可能就是毛刺的一种：例如在降息周期（883436）中的一次加息，对长期趋势而言没有太大影响。
2.新兴行业
新兴行业对于短期的供需失衡的分析则是完全是另一回事。
对新兴行业来说，短期的供需失衡背后可能不仅仅是结构性失衡，而有一定的概率是实质性的供需结构改变。
甚至可能就是那个“量变到质变”的关键节点。这样的失衡往往是难以预期、计算和管理的。
对新兴行业来说，发生类似“毛刺现象”的中短期行情，投资者最需要做的即是研判中短期行情系供需结构重大改变的真伪性。
是真实的技术革命还是包裹着技术革命外衣的炒作噱头；是需求爆发真实出现还是仅仅是媒体的炒作臆测；是成熟工艺替代带来成本降低还是需要进一步验证的生产技术。
投资者在处理新兴行业相关的短期行情时，或需要更多借助深入调研的手段确认毛刺的性质，不宜盲目跟风而成为情绪交易的牺牲品。
而对货币政策而言，投资者需要关注货币政策在宽松时对新兴产业投资的助推效应，它或使得产业泡沫更多更大，更要关注货币政策转向叠加情绪转向带来的突然反转。
（三）还需要适应哪些变化？
1.不要低估传统行业被替代的风险
通常情况下，投资者认为传统行业往往具有“需求不会凭空消失”的特点，比如手机行业、汽车行业、家电行业，哪怕需求慢慢萎缩，但却是真实存在的，不会一夜之间凭空消失，胜在一个“稳”字；
生猪、鸡蛋这样的农产品（850200）需求从中长期看更是稳固；而新兴行业可能是“一阵风”或者“五分钟热度”的故事。
但现实的情况却是：传统行业一旦被抛弃，速度是惊人的，以房地产（881153）为例，需求下降的速度可能超过了所有人的想象。
所以，投资者千万不能轻视那些可能颠覆传统行业的新兴产业，结合真实现货市场的供需，如果确认某个传统行业可能被替代，相关的产业链供需预期必须要重新评估。
2.货币政策从“强预期管理”向“数据依赖（Data-Dependent）”的转变
本文开头提及，美联储新任主席沃什更倾向回归传统，采用更为保守的方式公布利率。
美联储“预期管理”曾是后危机时代和疫情期间货币政策的核心支柱，但沃什的新政将减少过度承诺带来的束缚，这种从“强预期管理”向“数据依赖”的转变，将使得波动率显著上升，定价分歧与“噪音”增加（在强预期管理下，市场共识容易形成。而在“数据依赖”模式下则相反）并使得期限溢价回归。
此时的交易者，需要改变交易策略：必须从“跟随联储”到“交易数据”，更多关注经济基本面，而不是揣测央行意图；
关注数据敏感度，对高频数据（通胀、就业、PMI）保持敏感，而不是单纯依赖央行目标；可能需要更灵活的战术资产配置。
美联储减少预期管理，本质上是将“不确定性”重新交还给市场。
短期看： 这会增加市场的摩擦成本和波动率，让交易变得更难做，因为“躺赢”的时代结束了。
长期看： 这有助于市场回归基本面定价，减少因政策扭曲产生的资产泡沫，使金融体系更具韧性。
对于投资者而言，这意味着“宏观择时”的难度加大，而“微观交易”和“风险控制”的重要性显著提升。
市场不再相信央行会无条件托底，每一个决策都需要基于扎实的数据分析而非对政策的盲目信仰。
3.分清楚需求增长到底是“增量”还是“存量”
对投资者而言，哪怕是新兴行业的需求增长，也会区分增量还是存量。不同的属性，价格趋势、周期（883436）和涨跌幅完全不同。
如果是属于增量需求，那么此类需求爆发的可能性会很高，并同时引发对所涉传统行业的替代效应。
最典型的例子就是智能手机大爆发创造的需求，以及爆发后对传统通信设备（881129）（非智能手机、固定电话、台式电脑）的替代。
此类增量需求，往往会导致新兴行业所涉及的大宗商品需求持续增长，直到达到市场饱和，成为新的“传统行业”。
有些需求则是具有强烈替代效应的需求，它可能短期内无法改变产业总需求，但是通过存量博弈改变了结构占比。
最典型的就是新能源汽车（885431）的兴起：由于汽车作为传统交通工具，市场已经非常成熟，总量往往仅仅随着人口增加可预期的缓慢增长。
新能源汽车（885431）的兴起，必然会挤占传统汽车的份额；中国出口汽车的增加，必然会导致欧盟、日本汽车产出的减少。
这样的增长，遇到的阻力将大得多，当边际阻力达到成本边际，可能扩张就会随之结束。
就大宗商品而言，新能源汽车（885431）所需的铜、镍、碳酸锂等品种需求会增加，但是相应的，传统的燃油需求就会有所下降。
大宗商品的供需出现的是结构化的变化，有品种增加，也有品种减少；还有品种可能不会有太大变化（例如生产轮胎的天然橡胶）。
所以，即时对于新兴产业所涉大宗商品的分析，思路也不尽相同。投资者需要更多，更专业的进行供需分析，才能真正发现趋势和方向。
04
不教您走捷径，但陪您走更远
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