厄尔尼诺：又把锅甩给_老虎社区_美港股上老虎 - 老虎社区

黑眼圈太重了邓文

厄尔尼诺：又把锅甩给我，你地球都85亿人口了，地球都不肯重负了，

拉尼娜：又成背锅侠了，

厄尔尼诺现象下，哪些资产将受益？

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{"i18n":{"language":"zh_CN"},"detailType":1,"isChannel":false,"data":{"magic":2,"id":567965012119664,"tweetId":"567965012119664","gmtCreate":1779684535273,"gmtModify":1779685768944,"author":{"id":3503176530513854,"idStr":"3503176530513854","authorId":3503176530513854,"authorIdStr":"3503176530513854","name":"黑眼圈太重了邓文","avatar":"https://static.tigerbbs.com/f2ca16674f05ce7610dac8b312ef4f5b","vip":1,"userType":1,"introduction":"","boolIsFan":false,"boolIsHead":false,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[],"wearingBadges":[],"fanSize":1733,"starInvestorFlag":false},"themes":[],"images":[],"coverImages":[],"title":"","html":"<html><head></head><body><p>厄尔尼诺：又把锅甩给我，你地球都85亿人口了，地球都不肯重负了，</p>\n<p>拉尼娜：又成背锅侠了，</p></body></html>","htmlText":"<html><head></head><body><p>厄尔尼诺：又把锅甩给我，你地球都85亿人口了，地球都不肯重负了，</p>\n<p>拉尼娜：又成背锅侠了，</p></body></html>","text":"厄尔尼诺：又把锅甩给我，你地球都85亿人口了，地球都不肯重负了， 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justify;\">最值得注意的不是“厄尔尼诺来了，商品就涨”这么简单。白糖还叠加了自身约6年的价格周期，2026年有周期底部迹象；棕榈油和天然橡胶往往不是立刻见顶，而是在ONI指数达峰后约4个季度、4-5个季度才出现价格高点；棉花则更受需求和库存约束，2023-2024年就出现过价格先于ONI达峰见顶的情况。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，历史区间最大涨幅不能直接外推成2026年的收益率。真正需要盯的是三件事：主产区天气是否转化为实质减产，减产是否进入库存和贸易环节，以及价格反应是否滞后兑现。</p><h2 id=\"id_3474300165\">这轮厄尔尼诺的概率不低，强度还有尾部风险</h2><p style=\"text-align: justify;\">厄尔尼诺的定义并不复杂：当NINO3.4指数3个月滑动平均的绝对值达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，就可判定为一次厄尔尼诺事件。按峰值强度划分，0.5℃至1.3℃以下为弱事件，1.3℃至2.0℃以下为中等事件，2.0℃至2.5℃以下为强事件，2.5℃及以上为超强事件。</p><p style=\"text-align: justify;\">1980年之后，一共出现过13次厄尔尼诺事件，其中中等级别事件6次，超强事件3次。9次中等及以上强度事件的持续时间在7至19个月之间，基本都在北半球冬季达到峰值。</p><p style=\"text-align: justify;\">气候影响的方向也相对清晰：东南亚、澳大利亚更容易出现高温和干旱，森林火灾风险上升；中国更容易出现北旱南涝；南美洲和北美洲南部容易出现雨涝；北美洲中西部及东部更容易出现高温。</p><p style=\"text-align: justify;\">这解释了为什么农产品、火电、煤炭会同时进入观察名单。前者看供给扰动，后者看夏季电力需求。</p><h2 id=\"id_462125273\">白糖不是单纯天气交易，还踩在六年周期上</h2><p style=\"text-align: justify;\">白糖是这次复盘中最特殊的一类资产。全球白糖产地主要集中在巴西、印度、欧盟、泰国和中国五大经济体，约占全球总产量60%。价格本身呈现较明显的6年完整周期特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去三个周期中：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2008年见底后，糖价上行至2011年，再下行至2014年；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014年见底后，上行至2017年，再调整至2020年；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2020年见底后，上行至2023年，随后进入下行阶段，2026年已有见底迹象。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\"><strong>历史上，厄尔尼诺与白糖上行周期多次共振。2009-2011年区间最大涨幅约78%；2014-2016年约55%；2020-2023年约39%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be1bc53e40aac98748d948c320a7c703\" tg-width=\"1460\" tg-height=\"606\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">背后的供给扰动并不抽象。2009-2010年，巴西甘蔗压榨期遭遇潮湿天气，印度因降水减少导致甘蔗单产下滑，2008/09制糖年印度糖产量同比下滑24%，2009/10制糖年继续降至1800万至1850万吨；泰国中部降雨减少，中国广西甘蔗主产区持续干旱。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年，巴西压榨高峰期降雨增加，影响收榨和出糖率；印度甘蔗主产区高温干旱，2015/16制糖年糖产量同比减少9.18%，降至七年低位，并从糖净出口国转为净进口国；泰国食糖产量同比下降13%。</p><p style=\"text-align: justify;\">但2023-2024年给了一个反例：巴西因降水充沛产量大增，抵消了部分产区的减产压力，糖价也先于ONI指数达峰见顶。这说明白糖的弹性大，但也更依赖主产区之间的产量对冲关系。</p><h2 id=\"id_863657649\">棕榈油和天然橡胶更看滞后效应</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>棕榈油的主产区高度集中，马来西亚和印度尼西亚常年占全球产量约80%。历史样本中，棕榈油价格高点通常滞后于ONI指数达峰约4个季度。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">三次厄尔尼诺事件中，棕榈油期货区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约71%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约48%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约45%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">2009年东南亚降雨锐减，印尼2010年棕榈油产量从预期2450万吨下调至最终2196万吨，马来西亚从预期2050万吨下调至1699万吨，这是价格反应较强的一轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年虽然是超强厄尔尼诺，但棕榈油价格弹性弱于上一轮，原因在于全球豆类油脂供应宽松，欧盟、印度、中国等主要需求方进口量下降，库存累积。2023年同样如此，马来西亚棕榈油产量不降反增，产地库存攀升，月度降雨并未明显偏低，天气冲击没有充分兑现。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>天然橡胶的厄尔尼诺特征更强，且滞后更明显。过去五次事件中，天然橡胶价格高点一般出现在ONI达峰后4-5个季度。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">五轮区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">1997-1998年：约33%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2002-2003年：约118%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约167%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约101%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约54%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">橡胶主产区集中在亚太地区，天然受东南亚干旱影响。2002-2003年，持续干旱不利于胶树生长，造成胶汁干涸，叠加全球经济增长和远期订单超卖，价格大幅上行。2009年，ANRPC成员国天然橡胶产量为891.7万吨，同比下降3.5%。2016年，ANRPC成员国产量为1077万吨，同比下降2.5%。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年这一轮，厄尔尼诺、胶树老龄化、割胶工人短缺共同影响供应；2024年国内外产区还受到高温干旱影响，开割推进不顺。需求端，下游轮胎企业需求稳定，半钢胎出口表现较好，价格弹性由供需两端共同放大。</p><h2 id=\"id_697119258\">棉花的难点在于：天气利多可能被需求压住</h2><p style=\"text-align: justify;\">棉花也会受厄尔尼诺影响，但价格路径更复杂。全球主要产区包括亚太、北美、拉丁美洲和非洲，涉及中国、印度、巴基斯坦、澳大利亚、美国、巴西等。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上三次相关事件中，棉花期货区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约149%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约54%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约30.7%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年是供需共振。西太平洋降雨减少，南亚、东南亚和澳大利亚出现严重干旱，影响棉花种植生产；印度颁布棉花出口禁令；中国纺织服装行业触底回升。彼时全球棉花消费量超过产量15个百分点，库存快速下降，价格弹性被放大。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年则先经历库存压力。2014/15年度全球棉花期末库存高达2353.1万吨，连续五年增长，创1960年以来新高。随后，需求不足带来减产，美国、澳大利亚和中国种植面积减少，厄尔尼诺又冲击新疆、印度、澳大利亚等产区，棉价在2016年3月见底后持续上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年是另一个警示。需求端偏弱，储备棉投放、进口滑准税配额发放带来供应增加，棉纱高库存压低纺纱开工负荷；供给端虽然美国连续遭遇干旱，但巴西大幅丰产，弥补了部分美棉减产风险。结果是，棉花价格先于ONI指数达峰见顶。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这意味着，2026年棉花能否走出强弹性，不只看天气，还要看需求和库存是否配合。</strong></p><h2 id=\"id_1070371170\">火电和动力煤看夏季窗口</h2><p style=\"text-align: justify;\">农产品看减产，火电和动力煤看用电。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去2009-2010、2014-2016、2023-2024三次厄尔尼诺事件中，ONI指数上行至达峰阶段，通常在6-8月，全国火电发电量同比增长，动力煤需求也同步增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">逻辑并不绕：厄尔尼诺推动全球气温上升，中国夏季容易出现北旱南涝，平均气温快速攀升会加大用电量；水电之外，火电出力和动力煤消费随之增加。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此，煤炭和电力并不是农产品减产逻辑的延伸，而是另一条天气传导链：高温——用电——火电——动力煤。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ea16d8b81374de4b4a14ac7caa92f0a\" tg-width=\"1448\" tg-height=\"804\"/></p><h2 id=\"id_1087721896\">交易这条线，关键不是厄尔尼诺本身，而是减产兑现</h2><p style=\"text-align: justify;\">历史复盘给出的名单很清楚：白糖、棕榈油、天然橡胶、棉花，以及煤炭、电力相关公司和行业ETF，都是2026年厄尔尼诺框架下可以跟踪的方向。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/10932e1aa0b8632ac01737faa936d882\" tg-width=\"1842\" tg-height=\"370\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但要避免把“厄尔尼诺”当成一键上涨按钮。2023-2024年已经证明，同样是中等级别厄尔尼诺，白糖和棉花都可能先于ONI指数见顶；棕榈油也可能因为产区降雨没有显著偏低、库存累积而反应有限。</p><p style=\"text-align: justify;\">更现实的跟踪顺序是：先看主产区天气异常，再看产量预期是否下修，随后看库存和贸易流变化，最后才是价格是否进入滞后上行阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">风险也不小。气象变化本身会扰动供给，美元流动性变化会影响大类资产表现；更重要的是，历史测算依赖过去样本，如果市场结构发生剧烈变化，资产表现也会变。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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justify;\">最值得注意的不是“厄尔尼诺来了，商品就涨”这么简单。白糖还叠加了自身约6年的价格周期，2026年有周期底部迹象；棕榈油和天然橡胶往往不是立刻见顶，而是在ONI指数达峰后约4个季度、4-5个季度才出现价格高点；棉花则更受需求和库存约束，2023-2024年就出现过价格先于ONI达峰见顶的情况。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，历史区间最大涨幅不能直接外推成2026年的收益率。真正需要盯的是三件事：主产区天气是否转化为实质减产，减产是否进入库存和贸易环节，以及价格反应是否滞后兑现。</p><h2 id=\"id_3474300165\">这轮厄尔尼诺的概率不低，强度还有尾部风险</h2><p style=\"text-align: justify;\">厄尔尼诺的定义并不复杂：当NINO3.4指数3个月滑动平均的绝对值达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，就可判定为一次厄尔尼诺事件。按峰值强度划分，0.5℃至1.3℃以下为弱事件，1.3℃至2.0℃以下为中等事件，2.0℃至2.5℃以下为强事件，2.5℃及以上为超强事件。</p><p style=\"text-align: justify;\">1980年之后，一共出现过13次厄尔尼诺事件，其中中等级别事件6次，超强事件3次。9次中等及以上强度事件的持续时间在7至19个月之间，基本都在北半球冬季达到峰值。</p><p style=\"text-align: justify;\">气候影响的方向也相对清晰：东南亚、澳大利亚更容易出现高温和干旱，森林火灾风险上升；中国更容易出现北旱南涝；南美洲和北美洲南部容易出现雨涝；北美洲中西部及东部更容易出现高温。</p><p style=\"text-align: justify;\">这解释了为什么农产品、火电、煤炭会同时进入观察名单。前者看供给扰动，后者看夏季电力需求。</p><h2 id=\"id_462125273\">白糖不是单纯天气交易，还踩在六年周期上</h2><p style=\"text-align: justify;\">白糖是这次复盘中最特殊的一类资产。全球白糖产地主要集中在巴西、印度、欧盟、泰国和中国五大经济体，约占全球总产量60%。价格本身呈现较明显的6年完整周期特征。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去三个周期中：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2008年见底后，糖价上行至2011年，再下行至2014年；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014年见底后，上行至2017年，再调整至2020年；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2020年见底后，上行至2023年，随后进入下行阶段，2026年已有见底迹象。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\"><strong>历史上，厄尔尼诺与白糖上行周期多次共振。2009-2011年区间最大涨幅约78%；2014-2016年约55%；2020-2023年约39%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be1bc53e40aac98748d948c320a7c703\" tg-width=\"1460\" tg-height=\"606\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">背后的供给扰动并不抽象。2009-2010年，巴西甘蔗压榨期遭遇潮湿天气，印度因降水减少导致甘蔗单产下滑，2008/09制糖年印度糖产量同比下滑24%，2009/10制糖年继续降至1800万至1850万吨；泰国中部降雨减少，中国广西甘蔗主产区持续干旱。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年，巴西压榨高峰期降雨增加，影响收榨和出糖率；印度甘蔗主产区高温干旱，2015/16制糖年糖产量同比减少9.18%，降至七年低位，并从糖净出口国转为净进口国；泰国食糖产量同比下降13%。</p><p style=\"text-align: justify;\">但2023-2024年给了一个反例：巴西因降水充沛产量大增，抵消了部分产区的减产压力，糖价也先于ONI指数达峰见顶。这说明白糖的弹性大，但也更依赖主产区之间的产量对冲关系。</p><h2 id=\"id_863657649\">棕榈油和天然橡胶更看滞后效应</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>棕榈油的主产区高度集中，马来西亚和印度尼西亚常年占全球产量约80%。历史样本中，棕榈油价格高点通常滞后于ONI指数达峰约4个季度。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">三次厄尔尼诺事件中，棕榈油期货区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约71%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约48%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约45%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">2009年东南亚降雨锐减，印尼2010年棕榈油产量从预期2450万吨下调至最终2196万吨，马来西亚从预期2050万吨下调至1699万吨，这是价格反应较强的一轮。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年虽然是超强厄尔尼诺，但棕榈油价格弹性弱于上一轮，原因在于全球豆类油脂供应宽松，欧盟、印度、中国等主要需求方进口量下降，库存累积。2023年同样如此，马来西亚棕榈油产量不降反增，产地库存攀升，月度降雨并未明显偏低，天气冲击没有充分兑现。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>天然橡胶的厄尔尼诺特征更强，且滞后更明显。过去五次事件中，天然橡胶价格高点一般出现在ONI达峰后4-5个季度。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">五轮区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">1997-1998年：约33%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2002-2003年：约118%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约167%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约101%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约54%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">橡胶主产区集中在亚太地区，天然受东南亚干旱影响。2002-2003年，持续干旱不利于胶树生长，造成胶汁干涸，叠加全球经济增长和远期订单超卖，价格大幅上行。2009年，ANRPC成员国天然橡胶产量为891.7万吨，同比下降3.5%。2016年，ANRPC成员国产量为1077万吨，同比下降2.5%。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年这一轮，厄尔尼诺、胶树老龄化、割胶工人短缺共同影响供应；2024年国内外产区还受到高温干旱影响，开割推进不顺。需求端，下游轮胎企业需求稳定，半钢胎出口表现较好，价格弹性由供需两端共同放大。</p><h2 id=\"id_697119258\">棉花的难点在于：天气利多可能被需求压住</h2><p style=\"text-align: justify;\">棉花也会受厄尔尼诺影响，但价格路径更复杂。全球主要产区包括亚太、北美、拉丁美洲和非洲，涉及中国、印度、巴基斯坦、澳大利亚、美国、巴西等。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上三次相关事件中，棉花期货区间最大涨幅分别为：</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年：约149%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年：约54%；</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年：约30.7%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">2009-2010年是供需共振。西太平洋降雨减少，南亚、东南亚和澳大利亚出现严重干旱，影响棉花种植生产；印度颁布棉花出口禁令；中国纺织服装行业触底回升。彼时全球棉花消费量超过产量15个百分点，库存快速下降，价格弹性被放大。</p><p style=\"text-align: justify;\">2014-2016年则先经历库存压力。2014/15年度全球棉花期末库存高达2353.1万吨，连续五年增长，创1960年以来新高。随后，需求不足带来减产，美国、澳大利亚和中国种植面积减少，厄尔尼诺又冲击新疆、印度、澳大利亚等产区，棉价在2016年3月见底后持续上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">2023-2024年是另一个警示。需求端偏弱，储备棉投放、进口滑准税配额发放带来供应增加，棉纱高库存压低纺纱开工负荷；供给端虽然美国连续遭遇干旱，但巴西大幅丰产，弥补了部分美棉减产风险。结果是，棉花价格先于ONI指数达峰见顶。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这意味着，2026年棉花能否走出强弹性，不只看天气，还要看需求和库存是否配合。</strong></p><h2 id=\"id_1070371170\">火电和动力煤看夏季窗口</h2><p style=\"text-align: justify;\">农产品看减产，火电和动力煤看用电。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去2009-2010、2014-2016、2023-2024三次厄尔尼诺事件中，ONI指数上行至达峰阶段，通常在6-8月，全国火电发电量同比增长，动力煤需求也同步增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">逻辑并不绕：厄尔尼诺推动全球气温上升，中国夏季容易出现北旱南涝，平均气温快速攀升会加大用电量；水电之外，火电出力和动力煤消费随之增加。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此，煤炭和电力并不是农产品减产逻辑的延伸，而是另一条天气传导链：高温——用电——火电——动力煤。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ea16d8b81374de4b4a14ac7caa92f0a\" tg-width=\"1448\" tg-height=\"804\"/></p><h2 id=\"id_1087721896\">交易这条线，关键不是厄尔尼诺本身，而是减产兑现</h2><p style=\"text-align: justify;\">历史复盘给出的名单很清楚：白糖、棕榈油、天然橡胶、棉花，以及煤炭、电力相关公司和行业ETF，都是2026年厄尔尼诺框架下可以跟踪的方向。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/10932e1aa0b8632ac01737faa936d882\" tg-width=\"1842\" tg-height=\"370\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">但要避免把“厄尔尼诺”当成一键上涨按钮。2023-2024年已经证明，同样是中等级别厄尔尼诺，白糖和棉花都可能先于ONI指数见顶；棕榈油也可能因为产区降雨没有显著偏低、库存累积而反应有限。</p><p style=\"text-align: justify;\">更现实的跟踪顺序是：先看主产区天气异常，再看产量预期是否下修，随后看库存和贸易流变化，最后才是价格是否进入滞后上行阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">风险也不小。气象变化本身会扰动供给，美元流动性变化会影响大类资产表现；更重要的是，历史测算依赖过去样本，如果市场结构发生剧烈变化，资产表现也会变。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/1fc1f5e2fa377c378fa230c10e0849a2","relate_stocks":{},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3772975","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2637324832","content_text":"国盛证券表示，2026年厄尔尼诺概率高达82%以上，强度存在超强尾部风险。白糖踩在六年周期底部、棕榈油和天然橡胶滞后ONI达峰4-5个季度才现价格高点、棉花受需求库存制约、火电动力煤迎来夏季用电窗口——但2023年的反例已证明，天气利多不等于价格利多，减产能否穿透库存和贸易环节，才是真正的胜负手。2026年的天气变量，已经不只是气象新闻。国家气候中心4月监测预计，2026年5月进入厄尔尼诺状态，并在夏秋季形成一次中等及以上强度的厄尔尼诺事件，至少持续至今年年底。NOAA 5月预测也给出较高概率：2026年5月至7月发生厄尔尼诺的可能性在82%以上，持续到北半球冬季的概率为96%，11月发展成超强级别的概率超过30%。国盛证券分析师徐文辉等在5月20日的报告中指出：“2026年的厄尔尼诺事件将对白糖、棕榈油、橡胶、棉花等农作物主产区造成气候扰动，或将推动上述农作物减产并进而推动价格提升。”同一条气候链条还会传导到国内夏季用电：北旱南涝、气温上行，可能推高火电发电量和动力煤需求。最值得注意的不是“厄尔尼诺来了，商品就涨”这么简单。白糖还叠加了自身约6年的价格周期，2026年有周期底部迹象；棕榈油和天然橡胶往往不是立刻见顶，而是在ONI指数达峰后约4个季度、4-5个季度才出现价格高点；棉花则更受需求和库存约束，2023-2024年就出现过价格先于ONI达峰见顶的情况。所以，历史区间最大涨幅不能直接外推成2026年的收益率。真正需要盯的是三件事：主产区天气是否转化为实质减产，减产是否进入库存和贸易环节，以及价格反应是否滞后兑现。这轮厄尔尼诺的概率不低，强度还有尾部风险厄尔尼诺的定义并不复杂：当NINO3.4指数3个月滑动平均的绝对值达到或超过0.5℃，且持续至少5个月，就可判定为一次厄尔尼诺事件。按峰值强度划分，0.5℃至1.3℃以下为弱事件，1.3℃至2.0℃以下为中等事件，2.0℃至2.5℃以下为强事件，2.5℃及以上为超强事件。1980年之后，一共出现过13次厄尔尼诺事件，其中中等级别事件6次，超强事件3次。9次中等及以上强度事件的持续时间在7至19个月之间，基本都在北半球冬季达到峰值。气候影响的方向也相对清晰：东南亚、澳大利亚更容易出现高温和干旱，森林火灾风险上升；中国更容易出现北旱南涝；南美洲和北美洲南部容易出现雨涝；北美洲中西部及东部更容易出现高温。这解释了为什么农产品、火电、煤炭会同时进入观察名单。前者看供给扰动，后者看夏季电力需求。白糖不是单纯天气交易，还踩在六年周期上白糖是这次复盘中最特殊的一类资产。全球白糖产地主要集中在巴西、印度、欧盟、泰国和中国五大经济体，约占全球总产量60%。价格本身呈现较明显的6年完整周期特征。过去三个周期中：2008年见底后，糖价上行至2011年，再下行至2014年；2014年见底后，上行至2017年，再调整至2020年；2020年见底后，上行至2023年，随后进入下行阶段，2026年已有见底迹象。历史上，厄尔尼诺与白糖上行周期多次共振。2009-2011年区间最大涨幅约78%；2014-2016年约55%；2020-2023年约39%。背后的供给扰动并不抽象。2009-2010年，巴西甘蔗压榨期遭遇潮湿天气，印度因降水减少导致甘蔗单产下滑，2008/09制糖年印度糖产量同比下滑24%，2009/10制糖年继续降至1800万至1850万吨；泰国中部降雨减少，中国广西甘蔗主产区持续干旱。2014-2016年，巴西压榨高峰期降雨增加，影响收榨和出糖率；印度甘蔗主产区高温干旱，2015/16制糖年糖产量同比减少9.18%，降至七年低位，并从糖净出口国转为净进口国；泰国食糖产量同比下降13%。但2023-2024年给了一个反例：巴西因降水充沛产量大增，抵消了部分产区的减产压力，糖价也先于ONI指数达峰见顶。这说明白糖的弹性大，但也更依赖主产区之间的产量对冲关系。棕榈油和天然橡胶更看滞后效应棕榈油的主产区高度集中，马来西亚和印度尼西亚常年占全球产量约80%。历史样本中，棕榈油价格高点通常滞后于ONI指数达峰约4个季度。三次厄尔尼诺事件中，棕榈油期货区间最大涨幅分别为：2009-2010年：约71%；2014-2016年：约48%；2023-2024年：约45%。2009年东南亚降雨锐减，印尼2010年棕榈油产量从预期2450万吨下调至最终2196万吨，马来西亚从预期2050万吨下调至1699万吨，这是价格反应较强的一轮。2014-2016年虽然是超强厄尔尼诺，但棕榈油价格弹性弱于上一轮，原因在于全球豆类油脂供应宽松，欧盟、印度、中国等主要需求方进口量下降，库存累积。2023年同样如此，马来西亚棕榈油产量不降反增，产地库存攀升，月度降雨并未明显偏低，天气冲击没有充分兑现。天然橡胶的厄尔尼诺特征更强，且滞后更明显。过去五次事件中，天然橡胶价格高点一般出现在ONI达峰后4-5个季度。五轮区间最大涨幅分别为：1997-1998年：约33%；2002-2003年：约118%；2009-2010年：约167%；2014-2016年：约101%；2023-2024年：约54%。橡胶主产区集中在亚太地区，天然受东南亚干旱影响。2002-2003年，持续干旱不利于胶树生长，造成胶汁干涸，叠加全球经济增长和远期订单超卖，价格大幅上行。2009年，ANRPC成员国天然橡胶产量为891.7万吨，同比下降3.5%。2016年，ANRPC成员国产量为1077万吨，同比下降2.5%。2023-2024年这一轮，厄尔尼诺、胶树老龄化、割胶工人短缺共同影响供应；2024年国内外产区还受到高温干旱影响，开割推进不顺。需求端，下游轮胎企业需求稳定，半钢胎出口表现较好，价格弹性由供需两端共同放大。棉花的难点在于：天气利多可能被需求压住棉花也会受厄尔尼诺影响，但价格路径更复杂。全球主要产区包括亚太、北美、拉丁美洲和非洲，涉及中国、印度、巴基斯坦、澳大利亚、美国、巴西等。历史上三次相关事件中，棉花期货区间最大涨幅分别为：2009-2010年：约149%；2014-2016年：约54%；2023-2024年：约30.7%。2009-2010年是供需共振。西太平洋降雨减少，南亚、东南亚和澳大利亚出现严重干旱，影响棉花种植生产；印度颁布棉花出口禁令；中国纺织服装行业触底回升。彼时全球棉花消费量超过产量15个百分点，库存快速下降，价格弹性被放大。2014-2016年则先经历库存压力。2014/15年度全球棉花期末库存高达2353.1万吨，连续五年增长，创1960年以来新高。随后，需求不足带来减产，美国、澳大利亚和中国种植面积减少，厄尔尼诺又冲击新疆、印度、澳大利亚等产区，棉价在2016年3月见底后持续上涨。2023-2024年是另一个警示。需求端偏弱，储备棉投放、进口滑准税配额发放带来供应增加，棉纱高库存压低纺纱开工负荷；供给端虽然美国连续遭遇干旱，但巴西大幅丰产，弥补了部分美棉减产风险。结果是，棉花价格先于ONI指数达峰见顶。这意味着，2026年棉花能否走出强弹性，不只看天气，还要看需求和库存是否配合。火电和动力煤看夏季窗口农产品看减产，火电和动力煤看用电。过去2009-2010、2014-2016、2023-2024三次厄尔尼诺事件中，ONI指数上行至达峰阶段，通常在6-8月，全国火电发电量同比增长，动力煤需求也同步增长。逻辑并不绕：厄尔尼诺推动全球气温上升，中国夏季容易出现北旱南涝，平均气温快速攀升会加大用电量；水电之外，火电出力和动力煤消费随之增加。因此，煤炭和电力并不是农产品减产逻辑的延伸，而是另一条天气传导链：高温——用电——火电——动力煤。交易这条线，关键不是厄尔尼诺本身，而是减产兑现历史复盘给出的名单很清楚：白糖、棕榈油、天然橡胶、棉花，以及煤炭、电力相关公司和行业ETF，都是2026年厄尔尼诺框架下可以跟踪的方向。但要避免把“厄尔尼诺”当成一键上涨按钮。2023-2024年已经证明，同样是中等级别厄尔尼诺，白糖和棉花都可能先于ONI指数见顶；棕榈油也可能因为产区降雨没有显著偏低、库存累积而反应有限。更现实的跟踪顺序是：先看主产区天气异常，再看产量预期是否下修，随后看库存和贸易流变化，最后才是价格是否进入滞后上行阶段。风险也不小。气象变化本身会扰动供给，美元流动性变化会影响大类资产表现；更重要的是，历史测算依赖过去样本，如果市场结构发生剧烈变化，资产表现也会变。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":18,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":78,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/567965012119664"}