3.4 天气因素导致的行情周期
有些农产品的周期是由天气导致的，天气的周期性变化与地球的转动速度变化有关，因此，每当这类机会出现时，我们需要去把握。下面以豆粕为例（见图3-10），来简单介绍一下天气因素导致的行情周期，同时简单介绍一下这种周期产生的原因。
图3-10 豆粕的4年周期行情
关键词：4年周期、认识周期、分析周期、应用周期
霍华德·马克思在《周期》一书中提到周期的三大规律：第一规律：不走直线必走曲线；第二规律：不会相同只会相似；第三规律：少走中间多走极端。他认为，周期毫无疑问是投资中最重要的事情，所以投资者需要学会认识周期、分析周期和应用周期。
大多数交易者都知道糖价周期、猪肉价格周期、蛋价周期，但是还有一些可能被我们忽视的其他周期，例如豆粕的4年周期。从豆粕指数来看，豆粕期货从2000年上市以来，每隔4年就会出现一个价格高点，2004年—2008年—2012年—2016年一直遵循着这个周期，这是我们对豆粕4年周期最粗浅的认识。
接下来，我们需要分析一下豆粕的4年周期。当然，我们很难对过去的每一年都进行复盘，所以这里只是简单地对价格高点发生的那一年的行情进行一个简单的回顾。让我们一起看一下，当年都发生了什么事情，从而导致价格的暴涨暴跌。
当然，正如霍华德·马克思所说的，在周期存续期间发生的这些事件，不应该只被看作一个事件接着一个事件地发生，而应该被看作一个事件引发下一个事件，因果关系远远重于先后顺序，只有这样才能够更好地理解周期。只有更好地理解周期，才能更好地应用周期。记住我们所处周期的位置，它会深刻影响我们的获胜机会。
1. 2004年豆粕行情回顾（见图3-11）
图3-11 2004年豆粕行情回顾
关键词：禽流感、紧缩政策、需求不足、毒大豆事件
1）2004年1季度：强势上涨
2004年1季度国内豆粕价格大涨，主要得益于禽流感得到控制，国家开始从税收和补贴角度来扶持养殖行业，豆粕的需求增加，导致一些观望的企业因为库存不足，开始大量采购豆粕，一时间豆粕需求大增，刺激了价格上涨。再加上CBOT（芝加哥商品交易所）大豆价格上涨，进口成本进一步增加，国内油厂也开始纷纷涨价，所以豆粕价格进一步大涨，1季度豆粕指数直接突破3700点。
2）2004年2季度：强势下跌
2004年2季度国内豆粕大跌，主要因为国家紧缩政策的影响以及对禽流感的低估。尽管国家对家禽养殖进行了扶持，但禽流感对需求造成的影响开始逐步显现，需求端表现不佳，与此同时，国家为了抑制投资过热，采取了宏观调控措施，结果一些企业的资金链比较紧张，开始了大量抛售，从而导致豆粕价格暴跌，走出了一个倒“V”形反转。
3）2004年3季度：震荡下跌
2004年3季度国内豆粕震荡下跌，尽管在南美毒大豆事件的影响下，预期国内大豆供应会有所减少，盘面上一度走出一波反弹行情，但无奈在国家紧缩的宏观调控以及禽流感的影响下，整体需求不容乐观，市场投机做多的热情也不是很强烈，价格略微反弹之后依然出现了震荡下跌。
4）2004年4季度：偏弱震荡
2004年4季度国内豆粕偏弱震荡，由于美国大豆增产，所以价格上涨无力，但由于国外大豆价格下跌，豆农惜售，所以在这种情况下，国内豆粕价格上涨乏力，下跌缺乏空间，一直处于价格低位偏弱震荡状态。2004年之前市场对于天气和灾害的炒作似乎并不明显，尽管大豆锈病有可能导致南美大豆减产，但盘面上并没有发生剧烈的反应。
2. 2008年豆粕行情回顾（见图3-12）
图3-12 2008年豆粕行情回顾
关键词：天气因素、生物柴油、奥运会、金融危机
1）2008年1季度：区间震荡
2008年1季度豆粕先涨后跌，整体处于区间震荡状态。此时我们国家经济整体向好，整体有一定的通胀趋势；年初上涨的部分原因是南方暴雪引发雪灾，交通不便，从而引发物价上涨；国际上对生物柴油的炒作，导致外盘大豆价格上涨，内盘豆粕价格也随之上涨。随着价格逼近3800点，资金的风险偏好开始下降，价格开始高位回落。国家也采取政策打压物价上涨，例如降低关税、抛出储备期货、控制贷款发放等，所以豆粕价格从高位下跌。
2）2008年2季度：强势上涨
2008年2季度豆粕价格又迎来了一次大爆发，最直接的原因是美国大豆主产区在6月份遭受了大洪水，导致大豆重播以及收获时间推迟，进而增加了霜冻的可能性，所以市场预期将严重影响未来的单产。在此期间，USDA（美国农业部有机认证）供需报告不断发相关利好，美国大豆大幅走高，创下了历史新高，而国内豆粕的行情再次被点燃，资金做多的热情非常强烈，期货盘面冲破了4300点。
3）2008年3季度：震荡下跌
2008年3季度豆粕价格开启了下跌之路，一方面国内豆粕价格走高，技术上形成了双顶的形态，另一方面全球金融危机爆发，原油暴跌，从147美元／桶跌到35美元／桶，全球都蔓延在悲观的情绪当中，各种商品价格基本上都大幅下跌，市场开始走出来宏观行情，豆粕在经历天气炒作之后，也跟着全球大宗市场开始回调。
4）2008年4季度：强势下跌
2008年4季度豆粕价格继续大幅下跌，主要还是受全球性金融危机的影响，整个市场弥漫着悲观的气氛，市场的投机信心严重不足，做多的热情受到了打压，与此同时，国内外大豆价格连续破位下跌。覆巢之下安有完卵，豆粕价格连续出现一字跌停，价格加速下跌。
3. 2012年豆粕行情回顾（见图3-13）
图3-13 2012年豆粕行情回顾
关键词：天气因素、北美大旱、宏观向下、“洗船”频发
1）2012年1季度：强势上涨
2012年1季度豆粕大涨，最根本的原因是南美大豆遭遇了干旱，市场预期南美大豆减产，外盘美国大豆价格也因此而不断上涨，再加上国内猪禽养殖需求旺盛，对饲料的需求比较稳定，在此背景下，需求端无忧，供应端由于南美干旱预期减产，所以现货价格不断上涨，期货盘面也是一路温和上涨，价格重心不断上移，逼近3500点大关。
2）2012年2季度：震荡回调
2012年2季度豆粕价格震荡回调，一方面是由于南美进口大豆开始到港，而国内港口库存处于较高位置，供应端压力较大，另一方面全球宏观形势比较差，国际上欧债危机爆发，一些国家进行大选加剧了全球的不稳定性，国内螺纹钢价格也是一路向下。因为悲观的宏观预期以及进口大豆到港带来的库存压力，盘面开始从高位进行回调。
3）2012年3季度：再次大涨
2012年3季度豆粕价格再次暴涨，根本原因在于拉尼娜导致美国遭遇了56年来罕见的大旱，年初的南美干旱，再加上北美罕见的大旱，市场对全球大豆产量减产的预期更加强烈，外盘价格不断上涨，内盘豆粕价格也因此创下了年内新高，期货突破了4200点。较高的豆粕价格带来了丰厚的榨利，导致许多油厂高价点豆，为后期豆粕的下跌埋下了隐患。
4）2012年4季度：大幅回调
2012年4季度豆粕开始了下跌之路，在高榨利的驱使下，许多企业高价点豆，市场预期进口到港大豆增加，供应端压力不断显现，而需求端开始逐渐降温，所以资金的热情开始消退，由于之前进口大豆点价成本过高，再加上国内豆粕价格迅速下跌，从而导致许多压榨企业不堪重负，“洗船”现象频频发生。另外，USDA报告也对减产预期进行修复，所以4季度整个豆粕价格从高位不断回落。
4. 2016年豆粕行情回顾（见图3-14）
图3-14 2016年豆粕行情回顾
关键词：天气因素、超限新规、到港延误、环保整顿
1）2016年1季度：震荡下跌
2016年1季度豆粕价格整体处于震荡下跌状态，之所以震荡下跌，最主要的原因是终端养殖业产能缩减，当时生猪存栏量同比大幅下跌，存栏量处于低位，饲料需求低迷，成交量较少，所以现货价格不断下跌，再加上进口大豆数量的回升，从供应端进一步给豆粕价格施压，所以整个1季度，豆粕价格一路向下。
2）2016年2季度：强势上涨
2016年2季度豆粕迎来了彻底的大爆发，最根本的原因是受到厄尔尼诺天气炒作，南美大豆预期减产，再加上USDA5月和6月报告也是利多支撑，所以美国大豆价格不断上涨，在此背景下，压榨企业开始涨价，豆粕价格不断上涨，现货价格一度涨到3400元／吨，有的地区都超过了3500元／吨。
3）2016年3季度：大幅回调
2016年3季度豆粕从高位开始回调，国内南方地区迎来了暴雨，一些地区受灾严重，水产养殖以及猪禽饲料需求都受到较大影响，豆粕现货价格见顶回落。此外，USDA报告开始逐渐出现利空，外盘价格相对偏弱，所以在内部需求不佳以及外盘偏弱的情况下，国内豆粕开启了大幅回调下跌之路。
4）2016年4季度：再次上涨
2016年4季度豆粕价格开启了回调之后的二次上涨。由于运营货车超载超限新规的实行，导致物流成本上升，再加上进口大豆到港延误和南方广东地区环保整顿油厂，从而导致供应端再次偏紧，豆粕货源变得紧张，因此豆粕价格再次开始上涨，不过此次上涨的力度远远小于二季度。
5. 关于4年周期的分析
在2004年之前，天气的炒作并不明显，但我们可以发现，从2004年之后，但凡豆粕大涨的年份，都会有天气配合。2008年2季度美国大豆主产区遭遇了洪水，2012年1季度南美干旱导致大豆减产，3季度北美遭遇56年不遇大旱导致大豆减产，2016年2季度受厄尔尼诺影响南美大豆减产。尽管每次发生大涨行情时，各个事件会依次发生，但事件各不相同，唯一相同的就是天气因素，所以关于豆粕的这种价格周期的背后，我们认为是天气炒作在作祟。
巧合的是，厄尔尼诺现象平均大约每4年发生1次，拉尼娜常发生于厄尔尼诺之后，但也不是每次都这样。厄尔尼诺与拉尼娜相互转变需要大约4年的时间。所以无论是平均4年发生1次的厄尔尼诺现象，还是平均4年与厄尔尼诺现象相互转变的拉尼娜现象，都与豆粕的每4年出现1次价格高点相吻合。
2008年厄尔尼诺现象，2012年拉尼娜现象，2016年厄尔尼诺现象。所以豆粕4年的价格周期都伴随着天气因素，而这种天气因素不是厄尔尼诺现象就是拉尼娜现象，而厄尔尼诺现象或拉尼娜现象，是不以人的意志为转移的，它与地球自转有关，会相对周期性地发生。
所以，按照这种规律来看，2008年厄尔尼诺现象→2012年拉尼娜现象→2016年厄尔尼诺现象→2020年拉尼娜现象？所以2019年厄尔尼诺现象有可能转正常，在9月份结束，2020年春天开始爆发拉尼娜现象，此时正值南美大豆生长时期，高温干旱天气可能会导致南美大豆减产。2020年有可能上半年异常燥热，而冬季异常寒冷。
既然厄尔尼诺和拉尼娜现象对农产品的影响这么大，那怎么才能判断是否发生厄尔尼诺或者拉尼娜现象呢？其实，这个很简单，虽然我们并不是气象学家，但对于气象学界的常用工具，我们会用就可以了。
为了监测热带太平洋地区海面水温的变化，气象学界构造了各种指数，通过这些指数的变化来预测发生厄尔尼诺和拉尼娜现象的概率，其中最为著名的就是NINO SST INDEX（尼诺SST指数）。
它把赤道附近的热带太平洋地区根据相应的经纬度（S代表南纬，N代表北纬，E代表东经，W代表西经）进行划分，一共分成了4个区域：
● Nino 1+2（0-10S，90W-80W）
● Nino 3（5N-5S，150W-90W）
● Nino 4（5N-5S，160E-150W）
● Nino 3.4（5N-5S，170W-120W）
各个划分的区域如图3-15所示，Nino 1+2这个区域是Nino SST指数当中最小的区域，也是最靠东的区域，它与南美海岸线对应，这个指数往往被当地居民认为最先可能发生厄尔尼诺现象，但问题是这个指数是所有Nino SST指数当中方差最大的一个。
图3-15 Nino SST指数
Nino 3这个区域过去曾是监测和预测厄尔尼诺现象的重要区域，但是后来研究人员发现海洋大气相互作用的关键区域位于西部，所以Nino 3.4在定义厄尔尼诺和拉尼娜现象时备受青睐。
Nino 3.4这个区域发生异常时需要格外注意，它通常使用5个月的移动平均值，当Nino 3.4 SST超过0.4℃并持续6个月或更长时间时，就被定义为厄尔尼诺现象，反之，当Nino 3.4 SST低于-0.4℃并持续6个月或更长时间时，就被定义为拉尼娜现象。
Nino 4指数用于捕获赤道太平洋地区中部的SST异常，这个区域的方差往往比其他Nino区域要小。
在上述指数当中，我们观察得比较多的是Nino 1+2、Nino 3、Nino 3.4、Nino 4这4个区域的异常情况。我们可以在Tropical Tidbits这个网站上进行观察，这个网站有各种气象分析工具。
我们可以选择Ocean Analysis来看一下SST Anomaly Time Series，默认就是Nino 3.4区域的时间序列，还可以切换到Nino 1+2、Nino 3、Nino 4等几个区域的时间序列，从而来判断厄尔尼诺与拉尼娜现象的变化和发展情况。
(1) 傅海棠，国内知名期货投资者，利用大蒜电子盘交易以5万元本金获利600万元，然后通过棉花期货赚得1.2亿元，在2016年一举获利逾10亿元，随后又在苹果、铁矿石等品种上获利数亿元，信奉天道交易思想，以基本面分析为主，通过主动调研获取相关基本面信息和数据，被称为中国期货界的“北丐”。