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可利用期货等各种衍生工具实现有效的交易策略
A 人口增长与粮食供应的关系
1798年，英国经济学家马尔萨斯(Thomas Malthus)在其著名的《人口论》中提出：世界人口呈几何级增长，而粮食供应则受耕地限制，只能呈算术级增长。他由此得出结论，粮食供应最终将跟不上人口增长，形成大范围的饥荒。
然而过去219年的历史，证明马尔萨斯的预言并未实现，全球粮食供应的增速整体超越人口增长对粮食需求的增速，经常因供大于求而导致粮价下跌。据联合国人口数据库显示：在马尔萨斯编写出版《人口论》的年代，全球人口为9680万，略低于10亿。而如今全球人口已达73亿，但大多数人的平均生活水平远高于两个世纪前。马尔萨斯1834年去世后，粮农组织于1961年启动了对人口经济问题的深入研究。1968年美国生物学家艾利希(Paul Ehrlich)出版了《人口爆炸》一书，1972年罗马俱乐部(Club of Rome)出版的《成长的极限》一书还运用当时的打孔卡和电子管技术，对马尔萨斯预言的“末日景象”进行了计算机模拟。这两本畅销书都再次预言：如果不采取限制人口增长的措施，必将出现环境灾难和大饥荒。然而他们的预言也再次流产。
马尔萨斯和他的追随者们忽视了人口增长中的两大重要因素——生产力增长和创新。世界在过去半个世纪中，成就了五项似乎互相矛盾的奇迹：一是全球人口从31亿增至73亿，翻了一番还多;二是按卡路里计算的人均粮食供应量增长了30%以上;三是粮食生产的实际成本不断下降;四是由于食物多样性增加，人类对主要的粮食即谷物的依赖度日趋下降;五是期货及期权市场对全球粮食价格的预测和发现。
B 全球谷物生产基本版图
据粮农组织统计数据显示，2016年世界谷物主产国基本格局如下：
透过上表可见：
美国稳居全球粮食出口之最，2016年其粮食出口创汇超过排名第二、第三的中国与巴西之和。美国的耕地面积约占其国土总面积的20%，可凭借产业规模化、机械化、良种选育、食物多样性等优势，使高产富余的粮食出口到世界各地，并得以通过世界最早建立的、最大的农产品期货市场掌控多种谷物定价权。
中国是世界第三大粮食出口国，同时也是世界第一大粮食进口国，城市化进程导致中国耕地面积每年减少40万公顷，到2020年中国有可能成为粮食净进口国。
印度耕地面积排名全球第二，其50%的人口从事农业生产，农业产值仅占GDP的18%，据国际粮食政策研究所发布的2016全球饥饿指数，在118个统计的国家中印度排名97位，被列为“严重饥饿”国家，不过印度同时是世界排名第二的大米出口国和小麦净出口国。
阿根廷有2720万公顷耕地面积，粮食出口占全球粮食出口总量的2.5%，2016年出口创汇380亿美元。
伴随着粮食在各产区、出口国、进口国之间的流动，形成了围绕生产成本和市场供需的粮食价格波动。
C 供给和需求因素
衡量食物消耗水平的基本公式：粮食总消耗量=人均卡路里×人口数。
20世纪90年代以来，人们逐渐用热能摄入指标即卡路里来衡量食物的消耗量。随着社会的发展，不仅人均卡路里摄入量上升，而且由于摄取的食物中蛋白质、植物油、纤维素等不断增加，导致对谷物的依赖度不断下降，人均卡路量消耗量低+人口快速增长=粮食增长潜力最高。总体而言，如今人类的主要粮食即谷物的通胀调整价格只有50年前的一半。
种植面积与单产
南北美洲和澳大利亚由于地广人稀、气候适宜，种植面积成为粮食产量的主要因素。而中国、日本等亚洲国家地少人多，更注意深耕细作，致力于提高单产。但近年来随着转基因等高科技在农业生产上的应用，美国粮食单产大幅提高。
生产成本与政策补贴
1996年美国推出新一轮农业政策，建立了数额大、范围广的补贴政策，每年补贴2亿美元以上，涵盖全部粮食品种，直接拉低了其粮食价格。此外，近年来美元汇率逐步走低，特朗普税收改革新政，都是导致其粮食价格占据比较优势的重要原因。
人口增长与粮食需求
预计到2040年，全球人口将再增长23%即17亿，达到大约90亿，因此需要继续增加全球粮食供应。与此同时，全球许多地区，特别是非洲和亚洲部分欠发达地区，人均卡路里消耗量仍有很大提升空间，这都会对主要的粮食即谷物的价格产生非常重要的影响。
战争与自然灾害
粮农组织等多家机构日前联合发布的《2017年全球粮食危机》报告指出：2015年至2016年间，全球面临严重粮食不安全的人口从8000万猛增至1.08亿，且这一数字仍在持续上升中。主要原因包括武装冲突、当地市场食品价格空前高涨以及厄尔尼诺现象导致的干旱、暴雨等极端天气等。报告认为在10个最严重的人道主义危机中，有9个是由内部冲突所致。
战争与自然灾害成为粮食非正常减产和当地谷物价格暴涨的最直接原因。
各主要经济体的增长潜力
非洲和印度人均卡路里消耗量低于全球平均水平，预示其粮食需求增长潜力最大。如果今后人口持续增长，则需新增大批粮食。但非洲北边是撒哈拉沙漠，中部是雨林，西南部又是一片沙漠，耕地面积非常有限，故粮食进口需求非常显著。
南北美洲人口增长略低于全球平均水平，但保持正增长。中国、西欧和日本人口增长正在放缓，甚至还出现下降。德国、美国等发达国家人均卡路里消耗量较高，预示着人口趋于负增长和老龄化。
美国、西欧、中国、日本、巴西的粮食消耗量增长低于全球平均水平。全球谷物从主产区向消费增长区流动，形成价格的基本走势。
D 金融因素
气候变化影响谷物期、现货价格
谷物在主产区播种以后，气候变化就成为预测谷物价格未来走势的主要因素，反过来也会对现货价格产生影响。如果气象预报未来有灾害发生，贸易商和期货多头就会加仓并待价而沽，从而抬高现货价格;反之就会加快减仓提前抛售，从而压低现货价格。今年6月中旬到7月中旬，美国西部天气持续高温，导致玉米、小麦、大豆三种谷物价格不断攀升，并在7月上中旬达到峰值。而在3至6月初天气较为温和时，这三种谷物的9月期货合约就出现了因天气状况良好导致丰产预期带来的价格下跌。图1显示了气候变化对谷物市场价格的冲击。
虽然3月到6月初期间，小麦期货价格的下跌值并非谷物之最，但由于6月至7月的高温天气对小麦价格的影响最大，故9月份小麦累计期货价格上涨幅度从6月23日的2%升高到6月28日的15%。图1也显示9月份玉米、大豆期货价格与小麦同步上涨，尽管高温天气对玉米和大豆期货价格的影响较小。
上述三种谷物在7月初的价格变化走势显示：小麦期货的差异走势很可能回归到与玉米和大豆期货正常关系的水平，或者可能出现更低的价格。因为当小麦7月11日的累计价格增长高达+15%幅度时，玉米和大豆的价格变化几乎为零。据此很容易想象，谷物期货的价差在9月的交割日到来之前就会下降，并逐渐向现货交易价回归。
图1 高温天气对谷物市场价格的显著冲击
谷物价格异动引发各类套利交易
各类投资者广泛参与的期现货交易，由于交易理念的差异和信息不对称，经常引发非理性的价格波动。如在相互关联的期现货之间、近远期合约之间、不同国家和地区的市场之间、关联品种之间，一旦出现非理性的价格偏离，立即就会有各路套利资金涌入接单。例如厄尔尼诺灾变引起南美农作物减产粮食价格暴涨，投资者就会在美洲市场卖出，同时在价格相对偏低的欧洲市场买入同类谷物期货合约。再如作为主食的大米如果突发病虫害大面积减产涨价，套利资金就会高位卖出大米合约，同时低位买入可替代大米的小麦合约。套利交易会导致非理性的价格偏离很快向合理区间回归。
谷物ETF降低期货合约的波动幅度
除了谷物期货，还有各品种的交易所交易基金，即ETF，其价格走势也与期货合约密切相关。如TEUC玉米、小麦、大豆ETF分别反映着玉米、小麦、大豆期货的价格波动情况，图2为美国4月至7月期间玉米和小麦在交易所的累计价格变动情况，这两种谷物的ETF价格在7月都出现了上涨，尽管小麦的价格开始上涨的时间比较早，而且比玉米的波动性更大。
图2 玉米和小麦ETF在交易所的累计价格变动情况
谷物ETF与谷物期货合约之间的关系，取决于其与期货之间的价格走势的密切契合。ETF不具有看涨或看跌倾向，通常会以反映近期期货合约价格波动为目标。ETF市场交易的广泛开展，其结果通常就是导致标的谷物期货合约的波动性趋于下降和平稳。
今年3月1日以来，小麦ETF价格的总波动幅度为10%。相比小麦期货，其波动幅度较小但仍有足够的空间，表明谷物交易所之间的利差交易有利可图。在预期在这两种合约恢复到均值的基础上，投资者可以通过卖出小麦ETF同时买进玉米期货的策略来赚取二者间价差。
谷物期权交易锁定市场风险的最小值范围
期权交易可以在预期获取收益期望值的同时，将损失锁定在可以承受的最小值范围。如买进小麦看涨期权可以在小麦期货价格上涨时获得期望的收益;同时在小麦期货价格不涨反跌时预先锁定最大损失即放弃小额的权利金。同样买进小麦看跌期权可以在小麦期货价格下跌时获得期望的收益;同时在小麦期货价格不跌反涨时预先锁定最大损失即放弃小额的权利金。
玉米期货的期权价格模型显示在图3中。期权市场价格与玉米期权抛物线(LLP)定价模型预测的价格之间的价格差异太小，不足以运用期权交易。但期货合约到期日的期权与标的期货合约之间的回归价格表明，期权市场对12月合约到期日玉米期货价格的预测，明显高于目前的7月10日玉米期货合约定价。玉米价格不像小麦那样容易波动，由于市场波动性的差异，预计玉米期权中性交易应该比小麦的期权中性交易表现更好。
在7月10日，由于期权市场预计价格将在目前的水平上下波动，平均价格或中端价格接近于潜在的期货价格。通过利用小麦较低盈亏价格和玉米较高盈亏价格之间价差的交易，为期权交易者带来可观的利润。
基于2017年12月到期的期货合约交易，包括了对玉米、小麦、大豆和活牛等非中性价差，其每一项交易都是参照期权的上、下盈亏平衡价格的，因为这些是期权市场根据预期的潜在期货价格波动所考虑的合理价格区间。
图3 2017年12月玉米看涨期权梯级报价
在谷物市场中，有许多方法可以减轻或避免恶劣天气、自然灾害、武装冲突等各类风险，也可以利用因风险引发的巨大价差获利。仔细研究各种谷物的价格变化情况以及它们之间的关系，就有望利用期货等各种衍生工具，获取有用的交易线索，实现有效的交易策略。
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