教你炒期货117：关于郑棉的若干个问题的思考

产业链简介作为一个普通的交易者，我很难去把一个期货品种研究得非常细致，我也曾考虑过去调研，但问题是我也没种过棉花，不知道该看什么，对于中国棉花的交易者来说，他们是内行看门道，对于没种过棉花的交易者来说，基本上就是去凑热闹。对大部分普通交易者来说，关于棉花产业链，我认为至少要了解以下这些情况：

关于棉花产业链，主要包括以下几个环节：
棉籽——>籽棉——>皮棉——>纱线——>布匹——>服装
1）棉农把棉籽种植出来得到籽棉。
2）加工厂（轧花厂）从棉农手中收购籽棉，将其加工厂皮棉。
3）贸易商收购皮棉，销售给纺纱厂。
4）纺纱厂将皮棉加工成纱线，又卖给织布厂。
5）织布厂将纱线加工成布匹，又卖给服装厂。
6）服装厂将布匹加工成服装，卖给终端消费者。

调研的目的是为了获得一手信息和数据，比如，你去田地里调研，可以从棉农那里得到地租、农资等各项成本，通过不同产区的调研，得到一个农民种植棉花的成本。然后根据籽棉的价格情况来判断棉农的种植收益，根据种植收益来评估棉农的种植意愿等等。像这类的数据，如果不去调研的话，确实不太清楚。但是从我个人主观上来判断，只要棉花直补一直能够维持，国内棉花的种植面积就不会大幅下降，供应就会比较充足。所以，在我们无法确定棉农实际种植收益的情况下，可以通过补贴政策的变化来判断种植意向的变化。因为根据之前的经验，直补的结果往往会导致农产品的库存不断累积，像之前的玉米就是这样的。所以，虽然没有去实际调研，但是我们也可以尝试从其他角度去分析和判断。

另外，除了去田地里调研，可能也会去加工厂调研，这部分其实相对比较透明，无论是籽棉的市场价格，皮棉的市场价格等都是比较透明的，其加工成本也是相对公开化的。当然，如果有资源可以去相关加工厂去调研，和产业内的客户聊一下行业的情况，确实会有一些收获，但如果没有这样的资源，同样不影响我们去了解大概情况。我不喜欢复杂的方法和事物，所以我在研究的时候可能会看很多东西，但是最终作为交易的参考而言，可能会非常简单，因为研究和交易是不同的，研究或许需要面面俱到，否则显得你不专业；但是交易必须交易核心矛盾，而核心矛盾可能只是某一两个点，不需要那么多面。

作为交易而言，我个人比较关注两个成本：第一，生产成本；第二，仓单成本。了解了生产成本，才能知道现在现货和期货是盈利还是亏损；了解了仓单成本，才能知道现在期货升贴水的幅度是多少。成本决定价值，供求决定价格。对于这个商品长期而言，你需要了解它的生产成本，从而知道它的价值是多少；对于某个合约来说，它是有到期日的，你需要了解它的仓单成本，从而知道在特定的时间之内它的价值是多少。供求决定的价格本质上就是围绕着价值波动，我们的交易无法就是交易价格与价值的偏离，这种偏离有短期的偏离，例如低库存+深贴水+低利润做多，这就是做短期的价格与价值的偏离。
[h1]皮棉生产成本估算[/h1]在了解皮棉生产成本之前，我们需要了解几个比较重要的指标：

衣分率：收购籽棉时通过皮辊式或锯齿式试轧机得到的，一般为38%左右。用公式来表示：衣分率=籽棉上纤维重量/籽棉重量=皮棉重量/籽棉重量。
损失率：购进的棉籽由于大锯齿机加工所造成的损耗（破碎），一般不超过1%。
衣亏率：指棉纤维的损耗。轧花衣亏率是轧花厂应出皮棉量与实出皮棉量的差占应出皮棉量的百分率。由于品级的不同，衣亏率也不同，1~2级按1%计算，相当于轧花厂2.6%的衣亏率；3-4按1.5%计算，相当于轧花厂3.9%，5~7级按2%计算，相当于轧花厂5.3%。

假设现在籽棉市场价格是3.2元/斤，衣分率38%，损失率1%，三级皮棉衣亏率1.5%，购进棉籽成本0.76元/斤，加工费0.4元/斤。如何来计算皮棉生产成本？

1）购进籽棉成本=购买数量x市场价格=1x3.2=3.2元/斤

2）其中棉籽成本=（1－衣分率－损耗率）×购进棉籽单价=（1-0.38-0.01）x0.76=0.4636元/斤

3）生产皮棉成本=（购进籽棉成本-出售棉籽价格）/（衣分率-衣亏率）+加工费=（3.2-0.4636）/（0.38-0.015）+0.4=7.89元/斤

4）单位换算：7.89元/斤=7.89x2000=15780元/吨

如果不考虑衣亏率和加工费，皮棉生产成本为：
5）生产皮棉成本=（购进籽棉成本-出售棉籽价格）/衣分率=（3.2-0.4636）/0.38=7.2元/斤

6）单位换算：7.2元/斤=7.2x2000=14402元/吨

需要注意的是，这里的衣分率我们以38%计算，这个严格来说叫做毛衣分率，不同产区的棉花毛衣分率不太一样，内陆地区的可能低一些，新疆地区的可能高一些。所以有时候也会根据含杂率和回潮率来计算得到一个公定衣分率，棉花标准规定：锯齿棉公定回潮率8.5%，标准含杂率2.5%，皮辊棉公定回潮率8.5%，标准含杂率3%。

公定衣分率=毛衣分率x(1-实际含杂率)/(1-标准含杂率)x(1-实际回潮率)/(1-标准回潮率)

如果需要根据含杂率和回潮率进行调整的话，那么需要重新计算一个公定衣分率代入到上面的计算公式，就是把公式中的0.38换成一个根据实际情况测定的更加合理的一个数值，其他计算方法不变。

所以从上面的计算情况来看，郑棉下跌的空间是比较有限的。只要不发生系统性风险，需求端基本上会保持平稳，郑棉就不太可能发生大幅下跌，因为郑棉在这个价位上面对高库存和巨量仓单能够长时间震荡，有两个重要的原因：第一是成本支撑；第二是需求相对稳定。所以需求决定了郑棉的底部区间，供给决定了郑棉的顶部区间。去年棉花的上涨就是供给端受到冲击，打开了郑棉的顶部区间。但需求并不给力，高库存的问题并没有得到环节，即底部区间并没有得到抬升，所以价格又跌回来了。我个人判断，只要需求端不发生大的意外，即使郑棉库存较高，也不会发生价格重心大幅下跌，而是维持在这里震荡，除非需求端受到了巨大的冲击，需求严重下滑，那么郑棉价格重心有可能会下移。否则现在郑棉就是一个震荡格局，震荡区间的底部由需求决定，受成本支撑；震荡区间的顶部由供给影响，受天气因素影响。
[h1]库存去化的路径[/h1]正如上面所言，棉花目前是一个震荡的格局，底部由需求托住、成本支撑，下跌空间有限；顶部空间由供给决定。所以供给端出问题，棉花必涨；需求端出问题，棉花必跌。总体来说，即使看空，在这个价位上也不能做空，因为下面空间有限；但是盲目看涨，基本面并不支持，在这种情况下去做突破跟随，亏损的可能性特别大，反而是做逢低吸筹的策略更好一些，因为棉花的换月成本比较高，而你的建仓成本很低，在换月的时候有可能会有一定的持仓收益，利用持仓收益来弥补换月损失，当然你也有可能是利用认沽期权的收益来弥补换月损失。

对于棉花来说，高库存的去除有两条可能的路径：一种是价格较低刺激消费的增加，使得库存得以去化；另一种是在需求不变的情况下，供应端产量的减少，使得库存得以去化。这两种去库路径带来的价格变化是截然不同的，第一种是主动去库，价格下跌的过程；第二种是减产去库，价格上涨的过程。我认为第一种情况的可能性不太大，如果是通过需求端来去库的话，你供应端不减产，这个去库过程很缓慢，价格基本上会是一个长期偏弱震荡的格局，直到整个产业链都亏得比较惨，产业内的一些企业实在扛不住退出了，才能实现去库的效果。如果采取这种方式去库，棉花这个产业会出现几个明星的特征：第一，棉价长期低迷；第二，产业内的相关企业最终会因为亏损而纷纷退出；第三，库存开始明显下降；第四，棉价开始大幅上涨。像棉花和白糖这种受政策保护的行业，采取这种模式去库的可能性不太大。因为国家本身对这些行业采取了保护，如果是价格下跌的方式去库存显然与国家的政策目的不相符。

我认为，减产去库价格上涨的可能性更大一些。一种可能性是整个产业亏损比较严重，倒逼国家进行相应的政策调整，即取消直补，否则直补一直存在，种植面积依然有扩大的空间，那么国内棉花种植面积还会不断增加，单产也有可能随着种植面积增加而增加，供应还会越来越大，而需求端相对稳定，库存只会越积越高，所以期待政策的调整导致供应端减产；另一种可能就是老天爷帮忙，天气造成的供应端减产，就像棉花每年的天气市炒作一样，需求端去库漫漫长路遥不可及，政府政策迟迟未见调整，只能靠老天爷来发糖了。

比较两种去库模式，第一种去库模式的底部时间会比较长，因为是一个极其缓慢的过程；第二种去库模式的底部时间往往比较短，价格往往在短期之内大幅上涨。再从期现结构的变化来看，如果是第一种去库模式的话，期现结构会从Contango变为Back，最终是现货带动期货上涨的可能性大一些；如果是第二种去库模式的话，期现结构会依然保持Contango结构，最终还是期货引领现货上涨的可能性大一些。

目前，市场上看多棉花的交易者很多，甚至有人采取了长期投资的策略，但是从客观的基本面来看，短期很难看到大行情的机会，唯一可能的就是天气炒作，否则这将是一个长期震荡的过程。只要供需两端没有发生大的变化，那么棉花就是一个震荡市，可以采取以下几个策略：

1）期货：高抛低吸
2）期权：卖出跨式
3）期权+期货：低吸做多+买入认沽
[h1]高仓单的两面性[/h1]郑棉的仓单和有效预报一年比一年高了，高库存和巨量仓单对棉价上涨起到了压制作用。高库存主要是因为供应端直补政策的影响，种植面积和产量不断增加；巨量仓单一方面反映了供应端的问题，另一方面也是因为新疆地区交割库增加，再加上期现套保越来越受到更多企业的青睐，所以供应增加、交割库增加、期现套保的深入共同导致了棉花的巨量仓单。

对于北疆来说，可能在15400左右的价格套保就比较舒服，大部分北疆棉都套保了，而对于南疆来说，可能在15800左右的价格套保的可能性更大一些。从客观角度来讲，巨量仓单确实对盘面造成比较大的压力，面对巨量的仓单，盘面多头接货的意愿并不强烈，所以近月合约是最弱的，尤其是临近交割的时候，近月合约往往是贴水交割，最终棉花的期现结构呈现出"√"型的，现货价格高于近月交割合约，远月主力合约和次主力合约又升水于现货，在现货没有起色的情况下，棉花近月合约往往最终都会出现巨量仓单打贴水的行情，近月合约一般都是贴水交割。

但是，从另一方面来看，盘面主力合约升水于现货，又有大量的注册仓单生成，这么严重的升水锁库现象，导致一部分棉花没有在现货市场上流通，这对现货市场影响是比较大的，起码现货的抛压是减轻了不少。主要是因为现在现货市场没有什么明显的起色，一旦现货市场火爆起来，这么多锁库仓单都会出现解锁的情况，盘面也会随着仓单注销而大幅上升。

巨量仓单其实是一把双刃剑，它会起到助涨助跌作用，在熊市的情况下，巨量仓单往往是助跌的，无论是橡胶还是棉花，基本上都是一个特点，Contango结构+高库存+巨量仓单，最终都是期货下跌修复基差，这是巨量仓单在熊市条件下的助跌作用。反之，如果现货市场由于某种原因导致现货大涨，再加上大量货源所在期货盘面，就会导致现货价格进一步上涨，现货价格的上涨会带动期货价格的上涨，甚至是大量仓单注销，进而会更加推动盘面价格上涨。只不过现在缺乏能够刺激现货上涨的外在因素，即熊市预期依然没有被打破，所以巨量仓单一直起到的是助跌作用，但是在价格低位的时候，就会有可能出现某种因素来打破这种熊市预期，因为场外看多的多头早已跃跃欲试，万事俱备，只欠东风，所以在商品处于价格历史低位，巨量仓单也不能盲目看空，因为它是一把双刃剑，一方面锁住了大量现货造成现货市场货源紧张，另一方面现货拉涨带动仓单注销可能引发盘面大涨。
[h1]政策多空如何解读[/h1]关于棉花的政策无非是直补、抛储、配额、关税、滑准税等，直补利多供应，增加库存，利空价格，这个上面已经介绍了不多说。主要想说一下抛储和滑准税的问题，这两个政策从表面上来看，也是增加供应，供应端利多则价格上就偏空，这是大多数人的理解方式，但我并不认为抛储和利空就能划等号，也不认为增发滑准税配额就和利空划等号，政策本身并无多空，多空由市场解读说了算。

以抛储而言，我认为在价格低位进行抛储并不能够解读为一种利空，反而可以解读为一种利好，因为国家对棉花本身是一种保护，肯定不会在低价位上去打压棉花，之所以在低位抛储，无非有两种可能：第一，现货市场供应不足，需要国储补充供应，这种情况下抛储客观暗示了现货市场供不应求，本身就是一种利好；第二，储备棉性价比高，下游对储备棉的需求偏好好于对新棉的需求偏好，拍卖成交率容易比较高，成交火爆就会带动现货价格上涨，现货价格上涨也会带动期货价格上涨。很多人以为抛储就是利空，我认为这种解读过于片面，我觉得需要结合当前的价位来看待抛储，如果低价位抛储，你解读为利空，继续进去空的话，这是不理智的。这就像股市里的一句话"低位出利空，有钱往里冲；高位出利好，赚钱赶紧跑"。

再以滑准税为例，今年国家有增发了80万吨的配额滑准税，当进口棉花完税价格大于等于15000元/吨时，按照300元/吨征收从量税；对于进口棉花完税价格低于15000元/吨时，征收从价税，从价税率的计算公式为：

R=9.45/P+2.6%xP-1

P为进口棉花完税价格，单位是元/kg，R为从价税率，当R大于40%时，按照40%进行计算。

表面上看，这也是一个有利于增加进口供应的政策，市场解读多为利空。但是换个角度来理解，可能有不同的答案。首先，过去几年国储棉一直是抛储，国储库存越来越低了，未来可以通过国储库存来平衡市场的手段越来越少了，一旦出现供不应求，国家再很难利用国储去增加供应，这就不得不迫使国家采取其他政策手段，而滑准税就是这样的一种手段。其次，滑准税税率的下调一方面反映了国储库存逐渐不足，另一方面反映了对未来供应的担忧，尤其是去年棉花受灾价格短期暴涨，滑准税下调的背景说明对供应端的担忧，所以也不能单纯解读为利空。再次，有了滑准税也不一定会有大量进口，如果大量进口需要内外棉差较大，如果内外棉差较低甚至倒挂，那这个额度基本上也没人用。内外棉差较大，要么是内棉暴涨把价差拉大，要么是外棉暴跌把价差拉大。在中美贸易趋向缓和的情况下，外棉暴跌的可能性不太大，甚至这80万吨的滑准税配额在一定程度上可能为中美贸易谈判和解，购进美棉铺路的，所以美棉既然不太可能暴跌，而需要内外价差拉大，可能的路径就是内棉上涨。

当然，我的理解不一定对，但我想表达的是，对于政策的解读，并不能够说因为这个政策会导致供应增加，所以它就一定是利空。政策的解读需要配合特定的条件，政策为什么要增加供应？为什么在如此低价格上增加供应？是要毁掉这个产业吗？显然不是！同样的政策在不同的价格条件下，市场的解读可能是不同的。这可能是物极必反的政策拐点，也可能是利空出尽的拐点，因为极低的价格或者深度的贴水已经把这种利空price in了，如果简单地把政策解读为利空，就冲进去做空，存在两个不合理的地方：一是政策解读的不合理性，二是历史低位做空盈亏比的不合理性。