从多维度关注宏观与产业发生的交集，比如，货运量、用电量等，这些数据或信息既能从不同角度辅助我们判断宏观经济的变化趋势，又能与产业方面的数据相互印证，有利于我们作出更客观的分析和判断。
宏观因素是影响企业生产经营及其效果的外部因素。包括经济、政治、社会各方面的因素，以及自然环境条件等。在系统性风险面前，宏观因素和逻辑往往形成市场的情绪主导。例如，在某个阶段，标的价格按情绪和预期先作出反应，导致很多市场参与者开始极为重视宏观因素，这反而会使得产业基本面的现实被忽视。
宏观因素经常主导市场情绪
举个例子，受海外疫情和国际原油价格大跌的影响，3月聚烯烃期货价格大幅下挫。在这个过程中，产业自身的供需情况变化不大，但聚烯烃的生产利润却大幅压缩。问题主要是市场情绪悲观，认为煤化工产能会被挤出市场。
实际上，仔细分析可以发现，煤化工产能在今年是很难被挤出市场的，主要有四个理由：一是聚烯烃期货价格大跌，现货价格却很稳定，说明期货盘面的预期更悲观，而现货代表的是现实情况并没有太差；二是需要聚烯烃价格跌至煤化工装置的现金成本以下，仅单吨亏损200—300元企业是不会直接舍弃现金流的，因为之前企业有单吨3000元的利润；三是煤制烯烃路线装置的产能占比低，油头为了20%不到的产能牺牲掉自己50%的利润是不划算的，缺失利益驱动；四是时间不够，如果要挤出产能，那么聚烯烃价格至少要在煤化工成本以下维持近半年时间，而那时海外疫情很可能已经好转了。因此，当时是偏宏观的因素和逻辑主导了市场，但在绝对价格的定性分析中，与产业的确定性逻辑有一定冲突。从后面的事实来看，产业的现实修复了市场过度表达的情绪和预期。
上述例子并非在说宏观逻辑和产业逻辑之间存在矛盾，而是宏观面的客观因素被主观情绪放大了，导致在这一阶段市场出现了非理性定价和非理性交易行为。这是在系统性风险出现时市场参与者存在的共性，虽然在结果没有出现前我们无法判断自己当下行为的对错，但就分析方法来说是有纠偏空间的。
定性判断往往优于定量分析
当然，我们也不能忽视宏观因素对市场的影响。从大趋势上看，宏观面可以对市场作出很好的定性分析，但由于尺度关系，这一层面的逻辑更多关注在大类资产的概括性表现上，而并非在某一个产业链中。就比如，宏观面推出了一系列的货币、财政刺激政策，释放更多信贷，放宽直接融资门槛，大放水刺激消费和基建。虽然从逻辑上看宏观面是利好远月商品的，因为需求可能会改善，但不能说政策刺激基建，螺纹钢价格就一定会上涨，因为具体到产品价格时，宏观因素是无法对产品进行定价的。
笔者认为，产业的供需、成本、预期才是最核心的定价因素。那么宏观基本面和产业基本面是如何有效结合的呢？从研究或交易者的第一视角来看，先是关注价格，价格的形成机制中涵盖了所有我们需要关注的因素，包括宏观因素。即我们要了解宏观因素是如何影响标的价格的——在初期阶段，宏观因素主要影响市场情绪和预期，进而因为市场参与者的预期变化，导致了商品价格的变动；在中后期阶段，宏观基本面恶化或好转，逐步在产业中体现出来，比如，企业订单、利润、库存之类，这些因素成为可观测到的、可量化的显性指标。
从研究框架上看，宏观因素对商品价格的影响主要在初期阶段，而并非在中后期，因为中后期宏观因素的影响已经在产业的实质上有所体现，等于又回到了常规情况下的分析模式。然而，在初期阶段，市场情绪和预期的变化确实是很难衡量和预测的。此时，一方面需要从宏观分析的角度来寻找一些信号；另一方面需要在产业研究的框架中找到确定性。
由于宏观面可观测的数据周期偏长，所以进行过多的预测并不利于我们当下的判断，此时定性判断往往优于定量分析，比如，宏观大环境究竟是在转好还是在转坏，这是能持续跟踪的。同时，可以从多维度关注宏观与产业发生的交集，比如，货运量、用电量等，这些数据或信息既能从不同角度辅助我们判断宏观经济的变化趋势，又能和产业方面的数据相互印证，有利于我们作出更客观的分析和判断。
在研究的过程中，因为主观上的差异，我们对影响市场各种因素的重视程度不一样，这很正常，没有什么对错之分。不过，要注意的是，逻辑和认识不能出现太大偏差，比如，宏观面对市场的影响，如果独立起来分析，而不把它纳入到产业研究的框架中，就无法用于商品价格的定量分析。
（作者单位：中州期货）
本文源自期货日报