股债利差走势图(cbot大豆实时行情期货)
股债利差走势图(cbot大豆实时行情期货)
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周末闲来无事，发现一个公式对于测底比较有效，简单逻辑就是股债利差公式：
这一逻辑的体现形式是：沪深300市盈率的倒数*100—10年期国债收益率*100，其实也很好理解，市盈率的倒数大概就是预期年回报率，10年期国债收益率代表无风险利率，那么这个数值越大就表示越值得投资，越小就表示市场泡沫增大。
我简单拉了下数据做了个计算，这个数值在10以内，07年和09年市场火热的极端情况达到过0或者负，然后几次市场低情况是什么样的呢？见下图，横着看不清的，可以看横过来的图二。
在图中我们可以明显看到的五次峰值区域：
2008.11.3和2008.12.25,两次分别冲到4.78和4.67，也就是大盘1664历史底之后；
2014.5.7,次年大牛市前夕这个值达到8.41；
2016.1.28，三次股灾之后，6.34；
2019.1.3，数值6.72，沪深300大底；
2022.3.23，全球疫情暴跌之后，6.639，之后见底。
因为经济发展阶段不一样，结构不一样，见底数值差异较大，没法刻舟求剑比较*值，比如08年只有4-5,16/20年在6-7，14年*8.4。
但我们可以以经济体量已经起来的2016-2019-2020年作为参考，三次见底均是6.6左右。上周收盘是8.54-2.846=5.69（2022.5.6），4月26日收盘是6.057，这两次已经接近底部，但是距离6.6-6.8还有10%-15%的空间。而周五沪深300指数是3908，如果-10%-15%对应3321-3517。
仅作随记笔记，2022.5.8。
假期缩短的一周交易已经进行了一半，在美国的种植压力和乌克兰的出口希望导致又一轮技术性抛售之后，CBOT玉米和小麦价格在周三的交易日继续走低。玉米价格下跌了3％以上，一些小麦合约今天下跌了4％以上。大豆逆市上涨，克服午盘跌势，收盘小幅走高。
美国国家海洋和大气管理局（NOAA）*发布的72小时累积降水图显示，美国中部大部分地区在周四至周日期间至少会出现一些可测量的降水，但在此期间很少有地区的降雨量会超过0.5英寸。该机构的8至14天展望预测，6月8日至6月14日期间，东部玉米带的季节性降雨天气将更多，中西部和平原地区的气温普遍低于正常水平。
CBOT大豆在一些技术性净买盘后，摆脱了玉米和小麦的负面影响，周三收盘小幅上涨。美国农业部上午宣布的对华销售提振了出口乐观情绪，起到了一定的帮助作用。豆油价格也呈现涨势，豆粕价格下跌约0.5％。7月大豆期货上涨至16.9025美元，8月期货上涨至16.25美元。
周三美国中部大豆基差买入价基本持平，但今日伊利诺伊州一家大豆加工企业的基差买入价回落10美分。
美国农业部（USDA）周三公布，民间出口商报告向中国出口销售132,000吨大豆，其中66,000吨为2021/22市场年度交付，其余66,000吨为2022/23年度交付。
美国农业部作物周报显示今年三分之二（66％）的大豆作物已经播种，高于上周的50％，略低于67％的平均市场预期。也落后于2021年83％的增速和此前五年67％的平均增速。现在，39％的大豆已发芽，高于一周前的21％，低于2021年的59％和前五年43％的平均水平。
由于供应紧张和季节性设施维护，4月份美国国内大豆压榨需求较3月份略有下降，但仍高于去年同期水平。用于生产豆粕和豆油的大豆为1.81亿蒲式耳，比前一个月减少了1200万蒲式耳，但比去年同期增加了1100万蒲式耳。大豆油产量为21.43亿磅，比3月份下降5％，但比2021年4月高出8％。
巴西Anec估计，巴西5月份大豆出口量达到3.943亿蒲式耳。这比该机构一周前发布的预期低4.9％。Anec还预计，5月份巴西豆粕出口量为185.4万吨。
美国大豆主产区
美国大豆生长周期
美国大豆播种率
出苗率
美国主产区未来1-7天降水及距平
美国主产区未来8-14天降水及距平
周末闲来无事，发现一个公式对于测底比较有效，简单逻辑就是股债利差公式：
这一逻辑的体现形式是：沪深300市盈率的倒数*100—10年期国债收益率*100，其实也很好理解，市盈率的倒数大概就是预期年回报率，10年期国债收益率代表无风险利率，那么这个数值越大就表示越值得投资，越小就表示市场泡沫增大。
我简单拉了下数据做了个计算，这个数值在10以内，07年和09年市场火热的极端情况达到过0或者负，然后几次市场低情况是什么样的呢？见下图，横着看不清的，可以看横过来的图二。
在图中我们可以明显看到的五次峰值区域：
2008.11.3和2008.12.25,两次分别冲到4.78和4.67，也就是大盘1664历史底之后；
2014.5.7,次年大牛市前夕这个值达到8.41；
2016.1.28，三次股灾之后，6.34；
2019.1.3，数值6.72，沪深300大底；
2022.3.23，全球疫情暴跌之后，6.639，之后见底。
因为经济发展阶段不一样，结构不一样，见底数值差异较大，没法刻舟求剑比较*值，比如08年只有4-5,16/20年在6-7，14年*8.4。
但我们可以以经济体量已经起来的2016-2019-2020年作为参考，三次见底均是6.6左右。上周收盘是8.54-2.846=5.69（2022.5.6），4月26日收盘是6.057，这两次已经接近底部，但是距离6.6-6.8还有10%-15%的空间。而周五沪深300指数是3908，如果-10%-15%对应3321-3517。
仅作随记笔记，2022.5.8。
经典的股债利差分析，是使用FED模型，将股票收益与长期债权的收益率进行对比分析，其模型公式为：
股债利差=市盈率倒数-十年期国债收益率
股债利差一般会和对应的股指走势进行对比。
以国内沪深300指数为例，其股债利差与股指的走势对比如下图所示：
可以看出，股债利差和沪深300指数呈现出明显的负相关性，两者的负相关系数达-0.79。当股债利差从局部低点或者高点发生转折时，股指运行也会有明显的变化。
结论看起来似乎很完美。
但如果我们仔细研究一下这个模型，会发现这个“完美”其实是有问题的。
首先，根据公示，股债利差由市盈率倒数与国债收益率两部分组成。这两部分与股债利差的相关性分别是0.95和0.18。也就是说，股债利差主要受到市盈率倒数的影响，国债收益率的影响十分有限。
几个指标之间的关系如下图所示：
股指与股债利差有较强的负相关性，而股债利差主要受市盈率倒数的影响，所以股指实际上是和它自己的市盈率倒数呈负相关性。
根据市盈率的定义，市盈率=股价/每股收益，所以市盈率倒数=每股收益/股价。所以股价（或股指）天然就和其市盈率倒数呈负相关性。
因此，股指和股债价差的负相关性，其实是必然的，这个结论对交易决策的指导意义并不大。
总结一下，使用FED模型计算股债利差，由于国债收益率的存在感较弱，因此并不能真正体现出国债和股指之间的互动关系。
那么改进的方向其实就明确了，要调整股债利差的模型。其中市盈率倒数指标，其负相关性天然就极强，所以将其改变。
我们使用股指一段时间内的平均收益率指标进行替代，具体的时间参数可根据实际情况调整。
新的模型变为：股债利差=股指收益率均值-国债收益率均值
下图是调整后的股债利差，其中指数为沪深300指数，收益率使用10日均值，国债收益率仍然使用10年期国债。图片右侧的绿线为历史分布：
作为对比，我们看一下标准FED模型的股债利差走势和分布：
可以看出，两者存在一定的相关性，但也有很明显的区别。另外，从历史分布来看，改进后的股债利率分布形态更“漂亮”一些。
我们顺便看一下中证500指数的股债利差：
对于中证500指数的股债利差来说，标准的模型与改进模型的差异是比较明显的。尤其是历史分布，标准的股债利差是双峰分布，而改进后是单峰分布。
最后，我们看一下股债利差对股指走势的预测效果，使用当日股指利差与未来20日股指涨跌幅做散点分析，首先是沪深300的情况：
可以看出，当股债利差在中间范围的时候，和股指的关系呈现明显的正相关性。但当股债利差处于极低水平的时候，前期股指收益率远低于国债收益率，股指处于超跌的状态，那么未来几日股指上涨的可能性较大，即超跌反弹。反之，当股债利差处于极高水平的时候，未来几日股指下跌的概率较大。
同样，我们看下中证500指数的情况：
可以看出，中证500指数的股债利差与指数走势呈现比较明显的负相关性，预测效果会更好一些。
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