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(三)交易方向相反、商品种类相同、商品数量相等、交货月份相同或相近原则

一般情况下企业对套期保值头寸数量应作出限制,以不超过现货商品规模为限。

但对于企业来讲,根据企业实际情况,由于企业套期保值经验不足等原因,建议企业对采购豆粕数量仅做部分套期保值。

(四)考虑成本和预期利润水平原则

在参与套期保值业务时候,企业一定要考虑到生产成本、销售成本以及交易成本,一定要作好对未来利润额度核算。

企业最终决定是否进行套期保值和如何进行套期保值,就是要考虑规避风险带来利益和付出成本之间关系,套期保值者成本有:

(1)交易手续费方面成本。

期货交易要交纳期货交易手续费,如果企业要进行实物交割,还需要考虑交割手续费。

(2)资金占用方面成本。

占用资金是要支付利息,这就构成期货交易资金成本。

期货交易要交纳交易保证金,在我国,保证金水平并不高,一般只是合约价值量5%左右,豆粕保证金收取标准为5%,期货经纪公司收取一般高三个百分点左右。

另外,企业要做好可能出现追加保证金准备。

期货交易结算逐日盯市制度可能会增加套期保值者成本。

现货交易利润或者损失必须等到实物买卖时才进行清算,而期货持仓从入市当天开始就每日结算。

以持有豆粕多单为例,如果价格下跌,期货持仓是亏损,套期保值者必须追加保证金以满足要求。

二.行情分析

(一)豆类市场存在天气升水需求

南美大豆新季种植面积预计小幅增加,但总体种植面积数据增幅较小,后市天气和单产情况才是2017年上半年关注焦点。

根据美国气象机构预测,厄尔尼诺于4、5月份结束,拉尼娜在北半球秋冬季节发生概率提升至50%,南美大豆面临拉尼娜气候影响,市场存在因天气而产生升水上涨行情,而根据最近降雨量显示,南美产区阿根廷降雨量偏少,大豆播种有所延迟,而且巴西和阿根廷总体降雨量偏少,后期面临干旱危险较大,豆类市场存在天气升水需求。

图1:

拉尼娜监测指标  图2:

南美地区未来一两周降雨量占正常比

  数据来源:

NOAA

(二)国内豆粕、菜粕库存持续紧张

时值11月中旬,伴随进口大豆陆续到港,但油厂豆粕库存和供应并未出现明显回升,压榨量有所回升但库存量却低中再降,多数均在执行合同之中,现货供应有限且限量提货;

贸易商也缺货严重。

饲料企业普遍反映到处缺货,发货也基本延迟2-4天,加上部分地区物流受限,整个国内市场供应紧张气氛仍在持续支撑豆粕现货价格及基差。

事实上从10月份以来全球各大豆主产国巨量装船量来看,市场对于中国12月-明年1月乃至明年2月份到船前景无不担忧,尤其是2017年春节假期较往年提前,市场均在讨论中国农历新年前将如何消化这些大豆,虽然普遍预期从12月中旬起中国市场就将展开春节前备货,而目前据此时间点尚有一个月不到,国内终端市场仍然处于四处找货阶段,为何在庞大进口大豆到港压力之下,近期我国市场豆粕供应持续紧张呢?

对于目前我国豆粕现货市场供应总体偏紧主要原因,一是近阶段国内进口大豆到港仍然面临到货不均匀局面,再加上部分港口卸货不畅,造成一部分油厂短暂停机现象,区域性格局较为明显;

二是10月夏下旬以来,美豆盘面持续振荡拉升刺激终端饲料厂商高位锁利积极、提货节奏不断加快,使得油厂豆粕库存缓慢重建;

三是部分地区物流因素,如北方地区雾霾天气对于高速拥塞影响,以及公路限重限载对于货车供应量影响等等。

图3:

2012-2016中国油厂豆粕周度库存水平对比 

此前市场预期,11月期间我国进口大豆集中到港时间为第一周和第三周,而预计从11月下旬开始,多数地区将会出现进口大豆到港量激增现象,并将持续到12月中下旬。

全球大豆贸易都在关注全球对中国12-1月及2月出口装船量前景上。

从下图中可试图推测出对华大豆装船机到港量,其中10月出口装船量约1000万吨,市场普遍认为11月出口装船量将达到950万吨。

部分市场人士认为12月出口装船量将令人失望为550万吨,但其他认为将达到700万吨甚至更多。

市场担忧12月如此之大到港量将怎样影响中国国内豆粕市场。

图4大豆装船量

  (数据来源:

CGD)

而由于中国2017年春节时间提前(1月27日为年三十),这意味着终端节前备货时间也会随之大幅度提前,12月下旬豆粕需求要备两个月库存,1月份甚至要采购2月份部分货源,因而12月下旬-明年1月上旬豆粕需求不会太差,或使得豆粕基差季节性收窄将出现在春节之后。

且国内豆粕期货市场表现强劲,买家入市积极性较高,豆粕成交放量,以及买家提货速度也加快,令豆粕库存量持续下降。

菜粕库存也处于低位,处于季节性下降走势,加拿大菜籽进口杂质限制解除后,进口到港有望增加,今年加拿大油菜籽减产,国内油菜籽也减产,我国菜粕现货紧张局面难以缓解。

图5:

豆粕现货周度成交(单位:

吨) 图6:

菜粕现货成交情况(单位:

吨)

天下粮仓

(三)畜禽在春节出栏前处于饲料消费高位  

根据农业部数据,我国生猪养殖利润依然维持高位,截至11月中旬全国自繁自养头均盈利水平达到600元/头,较去年同期盈利水平上涨一倍多,猪粮比达到9以上,生猪养殖利润维持高位,有利于生猪存栏将回升,农业部数据显示我国生猪存栏缓慢上升,我国养殖行业规模化程度提高,有利于豆粕饲料消费。

元旦春节前养殖行业处于高峰,我国下游饲料需求将进入旺季,虽然水产处于消费淡季,但畜禽特别是生猪行业在春节出栏前处于饲料消费高位,对豆粕饲料需求有支撑。

图7:

我国生猪存栏量(单位:

万头)  图8:

我国猪粮比

数据来源:

Wind

(四)豆粕利多、利空因素对比

 

2016/2017年度美国大豆产量预计为43.62亿蒲式耳,单产达到创历史记录52.5蒲式耳/英亩,但美豆丰产对市场盘面打压很弱,丰产利空逐步被市场消化。

2016/2017年度南美大豆种植面积小幅增加,但在2016年四季度和2017年一季度可能面临拉尼娜气候影响,市场存在干旱天气影响单产可能。

中国生猪养殖利润高企,规模养殖化程度加剧,元旦、春节前养殖利润高位为豆粕、菜粕提供支撑,国内豆粕、菜粕现货成交活跃、库存紧张,豆粕现货价格持续在3200元之上,在美豆丰产寻找低点后,国内豆粕和菜粕小幅回升,豆粕主连有望到2850-2900元一带反弹,2017年上半年豆粕趋势上升可能性较大。

套期保值方案

1、合约选择——5月豆粕

大连商品期货交易所豆粕期货市场成交与持仓状况合约

收盘价(元/吨)

成交量(手)

持仓量

豆粕1701

3026

24124

13984

豆粕1705

2803

豆粕1709

2816

142886

556488

注:

上述数据以2016年12月30日为基准(1手=10吨)

首先,大连商品交易所豆粕合约目前持仓格局:

5月合约113万多手,为目前豆粕各月份合约持仓最大月份。

从市场流动性和进出难易程度考虑,适宜选择5月合约,而且,5月合约到期时间长,周旋余地和操作空间大,仓单变现能力和使用周期都有优势。

另一方面是期货1705目前期价偏弱,低于期货1701约223点,在未来走势中,较低买入价格更好实现套期保值。

通过以上两点分析,我认为期货1705更加适合套保要求,有利于进行买入套期保值交易。

2、建仓时机

预计后市豆粕将继续上涨,为了规避豆粕期价波动风险,建议介入合约是期货1705。

可考虑在2800至3000区间内建仓200手(1手=10吨),建仓均价2900左右。

3、整个套期保值过程资金量需求情况

以一手豆粕2900元保证金计算(按11%收取),200手需要要580000元;

建议预留资金20万元,为防止保证金追加。

4、整个套期保值过程效果分析

基差走弱时,买入套期保值可以得到完全保护,并存在净盈利可能性。

例:

如果1月份贵公司买入现货时,现货价格涨至3900元/吨,而此时,5月合约平仓价格为2920元/吨,此时套期保值效果分析如下:

基差走弱现货市场

期货市场

基差

2017年1月份

豆粕价格3800元/吨

买进200手5月份豆粕合约,价格2810元/吨

990元/吨

2017年2月份

买进2000吨,价格3900元/吨

卖出200手5月份豆粕合约,价格2920元/吨

980元/吨

结果亏损100元/吨

盈利110元/吨

净盈利2000*100-2000*110=20000元

实际买入价格

3900-110=3790元/吨

根据以上分析,如果基差走弱,贵公司不仅可锁定采购成本,并且可实现部分盈利,将采购成本降至更低。

基差走强时,买入套保可部分实现保值效目标。

如果贵公司1月份买入现货时,现货价格涨至3800元/吨,而5月合约平仓价格为3575元/吨,此时,套期保值效果分析如下:

卖出200手5月份豆粕合约,价格2900元/吨

1000元/吨

盈利90元/吨

净亏损2000*100-2000*90=20000元

3900-90=3810元/吨

虽然贵公司没有实现3800元/吨采购价格目标,但通过套期保值,贵公司规避了大部分价格上涨风险,实际采购成本较现货价格仍下降了90元/吨。

一、注意事项

1、以上方案是以目前主力合约5月豆粕制定套期保值方案,随着时间延续,有可能5月豆粕不是主力合约,那么我们要通过下一个主力合约进行套期保值,以保证我们操作顺利执行;

2、进行套期保值操作时,也要考虑到期现货市场不确定性及突发性因素影响,也要进行严格止损,控制套期保值成本;

3、以上方案是根据以5月豆粕收盘价为基础趋势分析,进行操作时,也要随时了解基本面变动情况,进行灵活操作。

4、由于影响套期保值效果主要因素是基差变动情况,因此在实际操作过程中,应关注基差走势,买入套保平仓时应选择基差缩小时。

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