1月13日:《試錯交易市場觀察》
今日商品指數與昨日持平,工業品下跌0.06%,農產品上漲0.15%。其中,貴金屬下跌1.43%,飼料板塊下跌1.34%,原油板塊下跌1.07%,煤炭板塊下跌0.25%,建材板塊下跌0.16%,化工板塊上漲0.27%,有色板塊上漲0.27%,軟商板塊上漲0.72%,谷物板塊上漲0.88%,油脂板塊上漲1.08%。

央行本周正式下調金融機構存款準備金率0.5個百分點,釋放長期資金超過8000億元,央行已連續12日未開展逆回購操作,本周凈回籠500億元,短期資金面有所偏緊。 截至2019年底我國外匯儲備規模為3.1萬億美元,同比上漲1.1%。離岸人民幣兌美元匯率突破6.92元,在岸人民幣兌美元匯率也升破6.93元,近期人民幣在結算高峰、貿易形勢轉暖、風險偏好回升等因素助推下上漲,支撐人民幣走強。
前幾日商品經過暴漲暴跌之后,今日商品市場處于修復狀態,震幅有所減小,但板塊之間的分化仍較為嚴重,呈現出多空交織的局面。中東局勢的短暫緩和,受此影響最為直接的原油和貴金屬板塊今日表現弱勢,在當前國際形勢極不穩定的情況下以短線參與為主。相比之下,農產品板塊表現較為強勢,油脂板塊作為領漲的龍頭,今日繼續創出新高水平,展現出了強者恒強的力量,多頭趨勢可繼續跟隨。谷物和軟商板塊也較為強勢,板塊之內的聯動性較好,可作為多頭配置的優選品種關注。近期市場熱點轉換速度加快,即將進入周末,建議投資者做好持倉的資金管理。
資金分析——國際形勢動蕩,行情再現巨震

今日商品凈流入7.38億,流入比例0.57%,總沉淀1310.18億。化工、次主力板塊分別流入2.63億和6.51億。黑色、農產品板塊分別流出0.43億和1.33億。
商品總成交1540.49萬手,回落比例23.54%。黑色、化工、次主力板塊分別回落43.55%、46.91%和28.18%。農產品板塊回升16.32%。

近期受地緣政治緊張情緒影響,使得商品價格巨震,缺乏穩定性。而本周商品資金回流更是加劇了震幅,不利于行情連續性走勢。建議投資者降低隔夜倉位,優先重視風險。
農產品專欄——雞蛋供應寬松 短期謹慎追空
去年雞蛋市場一直在供給增加與消費替代之間博弈,供給邊際影響前低后高,需求邊際影響前高后低。供給端看空邏輯:1)在產蛋雞存欄平穩增長;2)雞苗補欄積極性良好,月度補欄量高于過去 5 年均值;3)雞齡結構改善,產蛋潛力釋放,中大齡蛋雞存欄占比提升。消費端看多邏輯:豬肉溢價效應所產生的動物蛋白替代。
產能方面盈利周期下前期補欄雞苗逐步開產,在產蛋雞存欄穩步增加,截至11月在產蛋雞存欄11.55 億羽,同比增加 8.45%。雞群存欄結構逐步優化,中蛋和大蛋占比持續提升,全群產蛋能力增加,截至11月中蛋和大蛋在產蛋雞存欄占比合計 70.15%,較之年初提升5個百分點。 蛋價:前三季度在生豬高價的拉動下,雞蛋消費端邊際貢獻大于供給端,蛋價創下歷史高點。雞蛋現貨 6 月開始加速上漲,基本與豬價同步,同期雞蛋供應能力也在逐步增加。 9月中旬中秋后,雞蛋現貨小幅回調后反季節性上漲,并創下年內 5.6 元/斤的高點。進入11月豬價高位回落,溢價效應減弱疊加供給增加,雞蛋現貨跟隨調整,當前產區雞蛋價格3.7元/斤,回調幅度近33%。養殖利潤:2019 年是蛋雞養殖豐收的一年,雞蛋現貨高企,飼料成本下降,全年雞蛋利潤處于歷史高位,全年平均達到 2.47 元/千克,年內創下 5.42 元/千克的高點。 補欄:高盈利刺激行業大面積補欄,雞苗訂單全部排滿,12 月隨著蛋價大幅回調,補欄情緒下降。2019 年 1-11 月雞苗補欄量共計 8931 萬羽,同比增加 17.6%,二三季度單月均保持在 8000萬羽以上的高補欄。
2020年雞蛋供需將由緊平衡進入寬松階段,2019 年四季度蛋雞苗訂單已全部排滿,每個月雞苗補欄量仍處于歷史高位,預期 2020 年在產蛋雞存欄量環比將持續正增長,同時雞群產蛋能力恢復至中等偏上水平。盡管生豬價格繼續處于高位,但邊際向上的驅動減弱,雞蛋將回歸自身基本面,預計價格中樞較之去年大幅下降。當前產區雞蛋現貨 3.7 元/斤,預計年后季節性回調至 2.7-2.8 元/斤,上半年難有較大起色,價格中樞約 3 元/斤,5 月可能反彈至 3.5 元/斤附近;下半年中秋行情看到 4 元/斤附近,隨后回調并窄幅震蕩,下半年價格中樞約 3.5 元/斤。2020年盤面邏輯切換到供給因素驅動,中長期以逢高空思路對待。春節降至,面臨豬肉需求增加的情況,短期雞蛋謹慎追空。
品種分析——地緣政治風險消散,隨市隨勢輕倉追隨


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試錯交易自2012年推向市場以來,廣受好評,具有較高的知名度和影響力,已成為行業知名品牌。聯合多方共同推出的SCJY《職業交易能力訓練》課程,以交易實戰為目的,提供了從入門到資深專家的不同階段課程,致力于交易能力的培養與訓練,已幫助眾多客戶改善交易狀況,走上職業交易道路,從人員規模上已成為期貨行業第一培訓品牌。利用人工智能技術研發的K線聚類模型和行情結構的圖像識別模型在期貨行業中處于領先地位,引領該領域的研究潮流。
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4.本策略觀點系研究員依據掌握的資料做出,因條件所限實際結果可能有很大不同。請投資者務必獨立進行交易決策。公司不對交易結果做任何保證;
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