第2章基本概念和计算方法 - 2.9 供给与需求 - 《交易系统与方法（原书第5版）》

2.9　供给与需求

价格是供给和需求的平衡点。为了估计任何产品的未来价格或解释其历史模式，我们有必要论述供给要素和需求要素的相关性，然后，根据通货膨胀的情况、企业技术改进的情况，以及其他计量经济所相关的通用指标进行相应的调整，下面的部分将简要描述前述这些要素。

2.9.1　需求

对产品需求的下降会导致相应价格的上涨，而价格下降的速度总是要依赖于对产品的需求程度，以及在不同的价格水平之下所能提供的替代品数量。

在图2-12a中，D代表对相应产品在某些固定周期的正常需求，随着价格上涨，需求快速下降；D′则代表需求的增加导致了更高的价格水平。

图2-12b显示了1929～1939年市场对马铃薯实际需求的相关性。尽管此范例与图2-12a所示的同样具有理论相关性，但在大多数的情况下，需求曲线并不是一条直线，而生产成本和最小需求则会防止该曲线渐趋为零；相反，其会接近最低的价格水平，这些景象已经在之前有关小麦的频率分布图2-3中被显现出来，即左侧的分布是急剧下降的（降价）。在高规模的情境之下，相对于增长的价格水平，消费者是逐渐降低其购买力的，有时他们甚至以更高的价格进行购买（称为“非弹性需求”），如此则会生成一段“滞后”的时间效应。咖啡就是典型的非弹性商品，因为大多数咖啡饮用者会随行就市地购买，而不是减少其消费。图2-12c显示了一个更有代表性的、涵盖极端情境的需求曲线，其间，100代表了一个生产者的生产成本。需求曲线显示了需求量变化所带来的相应价格变化速度。这里，我们需要注意的是，尽管生产者可能以低于100的价格进行“倾销”，但是，如果缺乏必要的需求，或者相关生产者急于获取收入，那么这些情境都将迫使他们以更加亏本的价格进行销售。

需求弹性

在表示需求和价格之间关系的问题上，需求弹性（E_D ）是关键性的因素，其决定了曲线的形状，而且与价格的上升一样，它体现了需求的相对变化值，其相应的数学公式如下：

这里有一种情境，即市场总是消耗相同数量的产品，且与价格无关，此种现象被称为非弹性，即随着价格上升，需求不变，E_D 曲线所显示的负相关性很小。而一个弹性市场的表现正好相反，即随着需求的增加，价格保持不变，且E_D 曲线所显示的负相关性很大。图2-13显示了各种需求弹性所对应情境下的需求曲线形态。

图　2-12

资料来源：Geoffrey S.Shepherd and G.A.Futrell，Agricultural Price Analysis(Ames：Iowa State University，1969)，53.

图2-13　需求弹性

由图2-13可知：对于多年以来供给不足的产品而言，如果增加相应的供给，那么，消费者需要花费时间去调整其自身的购买习惯，如此需求曲线将逐渐地从相对的无弹性（图2-13b）转移至相对的有弹性（图2-13a）。

2.9.2　供给

经济类方程中的产品供给侧是需求面的正常“对手方”。如图2-14a所示，随着价格上涨，供应商的回应是提供更多的产品，而图2-14b则展示了极端价格情境之下的产品供应数量，即虽然价格处于较低的水平，甚至低于其生产成本，但还是会有一个名义上的供给，因为生产者有高额的固定资产投入，同时，其有可能要应对停工后再开工的种种困难（比如矿业），所以，他们必须要保持相关业务的运行。而如果价格处于较高水平，供给就相对不稳定了，在短期之内，可能存在供不应求的情况，接下来，如果当地库存短缺，市场就会出现新的供应或替代品。例如，如果橙汁的供应短缺，那么南美国家愿意填补这个空白，而一旦石油的供应中断，其他欧佩克国家（OPEC）将增加产量。不过，在大多数的情况下，需求的减少会引起价格的下降。

图2-14　供给-价格的相关性

供给弹性

供给弹性E_S 反映的是供给侧变化和价格变化之间的相关性，其相应公式如下：

由上式可知，供给弹性是需求弹性的对手方，其在同一时间之内的价格和数量运行方向是一致的，所以，它是一个正数。

图2-15　随供给侧之变化而移动的均衡点位

2.9.3　均衡

对产品的需求和相应的供给会交叉在一个平衡点上。任何产品或任意一个证券的当期价格都代表着该产品在相关时刻相对的供需平衡点，这是于任何时刻对价格进行技术评估的基础，其代表了所有基本信息的交叉网络。图2-15显示了一条常数需求曲线D，以及一条由左侧S点向右移至S′点的供给曲线。

如图2-15所示，需求线D和原来的供给曲线S在均衡价格P上交叉；在供给增加之后，供给曲线移向S′，平衡点P′则代表了一个更低的价格，其所伴随的是需求不变，但供给却在不断地扩大。因为供给和需求各自有不同的弹性，因此，其最直观的镜像就是通过曲线表示出来，同时，在市场行情当中，平衡点会随着各类因子的变化而移向任何一个方向。

在开发交易策略的过程之中，所谓供需均衡问题将是一个重要的概念。虽然供需平衡不能被计算出来，但是实际上，均衡所代表的是买方和卖方之间的一种平衡，即每个人都愿意以此情境之下的价格水平进行交易（尽管此价格并不完全尽如人意）。当买卖的紧迫性被移除之后，均衡价格与较低的波动率和较低的成交量相关，而当供求价格之间的相关性处于不平衡的状态时，相应的波动率就会升高。如果读者对一个实际的均衡问题，或价格与价值之间的相关性感兴趣，那么，你可以参看本书第18章18.4节所相关的价格分布体系的内容。

2.9.4　蜘蛛网图

在横盘的行情之下，供给曲线和需求曲线的交叉点是很容易转换到价格图表之上的；同时，在价格调整期间内，价格波动的幅度（称为噪声）取决于相应的价格水平、市场参与者行为以及由其他因素所引起的各种潜在的不稳定性。而关于价格模式如何影响供给曲线和需求曲线之间变化的论述却少之又少，那么，这里有一个蜘蛛网图，其清晰地阐述了一个与行为学相关的表现形式。

图2-16a显示了一个静态（对称）的供需曲线形态，其中，虚线代表的是“蜘蛛网”，其展示了相对于供求因素重要性的感知度如果发生变化，那么，这种变化能够使价格对蜘蛛网中的箭头所指的方向产生影响，进而生成如图2-16b所示的横向波动的行情。同时，如果蜘蛛网接近供给曲线和需求曲线的交叉点，那么，横盘行情所对应的价格运行模式相关的波动率就会降低，而如果蜘蛛网远离交叉点，那么，相应的价格运行模式将变得更加“反复无常”。^[1]

图2-16　静态供给/需求蜘蛛网图

大多数供给曲线/需求曲线的相关性不是静态的，其可由斜角交叉线来予以表述，在图2-17a中，蜘蛛网在靠近交叉点之处开始运行，然后向外移动，而每一次移动都形成一个长度不同的网络线，且渐渐地远离均衡点。而图2-17b则显示了相应的价格运行模式从均衡点转移至递增的波动点，而在蛛网箭头的反转之处，呈递减态势的波动点又会逐步地趋向均衡点。

图2-17　动态供给/需求蜘蛛网图

2.9.5　模型的构建

我们可以创建相应的模型，用以解释或预测价格的变化，其中，大多数的模型主要是用于解析，而不是进行预测。对于解析性模型而言，其主要是分析于同时并发事件所相关的数据组，也就是说，该种模式主要是寻找多种因素之间的相关性及其在同一时刻对价格的影响。在一天或几天之后，当相关价格要应对多种其他因子之时，解析性模型还可以寻找相应要素彼此之间存在的因果关系或滞后性。我们可以在特定的时刻使用解析性模型来确定正常的价格水平。虽然此模型不具备预测功能，但是，源自正态或预期之价格体系而生成的实际市场的行情变化还是可以提供一个交易机会的。

遴选最佳预测模型的方法可以影响其自身的声誉。一种分析方法是选择相关的因子，且预先指定各因子间的相关性，然后进行数据测试，进而验证相应的前提假设。很多模型的精炼过程包括填充数据、使用回归分析或大规模的测试，这些方法适用于广泛地选择变量以及权重因子，并从中找到最恰当的拟合度。前述这些后验性的模型不太可能成功预测未来的价格水平，甚至之后所进行的调整都有可能失去相应的风险预测功能。

构成一个模型的因素可能很多，且很难获取。图2-18显示了可可行业各因素之间的相互关联，虽然这个图表在描述市场内各要素方面进行了比较综合的考量，但是它没有强调自20世纪70年代中期以来，全球的影响力已经成为价格运行主要的动力源泉——较之一些“正常”的基本因素，美元价值的变化以及利率的波动对许多商品的价格有着更大的影响，而且高负债的公司会发现，其股票价格的波动并不完全是相关收入的增加或减少所造成的，而主要是由利率的变化所导致的。

图2-18　影响可可豆价格的因子

资料来源：F.H.Weymar，The Dynamics of the World Cocoa Market(Cambridge：MIT Press，1968)，2.Used by permission of The MIT Press.

对价格运行的解析模型必须由供给和需求的主要因素来构建，下边是估算秋季马铃薯价格的一个范例^[2] ，相应公式如下：

式中　P——农民所接受的秋季马铃薯价格的平均值；

PPI——生产者价格指数；

S——明显的国内自由供应量［产量-（出口量+移作他用的数量）］；

D——交付供应的估计值；

a、b和c——回归分析方程所确定的常数。

上述这个模型暗示了消费必须是恒量的（比如无弹性需求）；在预期的交付供应之数量当中，其只是含蓄地涵盖了需求的因素，同时，出口量和移作他用的数量只占总产量的一小部分，而关于相应指标是否使用了价格增压或平减系数的问题，生产者物价指数以相对的形式给出了答案。

为了就上述问题进行深入的解析，魏玛（Weymar）给出了一个一般性的方程^[3] ，其中包括三个行为方程、一个标识方程。

（1）消费方程：

（2）产量方程：

（3）库存方程：

（4）负责供应的存储方程：

其中，C是消费；P是价格；P^L 是滞后价格；H是产量（收获）；I是库存；P′是未来某一时点的预期价格；e是相应的误差项。

上述的前两个方程表明：在传统的宏观经济理论中，需求量和供给量依赖于当前的和/或滞后的价格水平，而生产和消费也因之依赖于以往的价格。第三个方程，即库存水平是指，以往遗留的库存量与新增产量之和减去当期的消费量。最后一个方程是负责供应的存储水平，其表明当人们预期价格将大幅提高时，他们会愿意保有更大量的库存。第三个方程所相关的库存函数本身是由两个独立的相关性组成，即制造商的库存和投机者的库存。同时，如果对相应价格的预期发生了变化，那么，每组方程都会因之而生成不同的反应结果。

2.9.6　变化因子

尽管生产者物价指数（PPI）总被认为是通货膨胀的一部分，并在预测价格之时被广泛地使用，然而，美元的价值至今还是没有作为一个输入项而被应用于价格的分析当中。随着在大多数国家中金本位制地位不断地下降，相关货币的价值一直在不停地波动，且已经起到了更多的、非常重要的作用。一种货币的价值是基于其经济健康程度，而其经济的发展又是以相应产出、通货膨胀率以及其他因素来进行衡量的。

如果我们用小麦作为范例来显示上述这些变化的影响因子，那会取得一个很好的启示效果。作为主要的外向型出口市场，美国的小麦价格反映了整个世界小麦的价值，而且，由美国所报出的价格也是其他国家所愿意接受的。不过，小麦是可替代的，换句话说，某个对小麦有需求的国家，它可以从任何有货源的、价格又最低的国家来购买，进而保证其相关价格具有竞争性。

并不像前一部分关于可可价格变化所显示的那样——相关要素的分析非常复杂。这里，我们只会观察通货膨胀率和汇率的变化对小麦价格所带来的影响，图2-19显示了每月小麦的现货价格、PPI指数以及美元指数（DX）；美元指数DX显示了美元的相对价值，因此，DX的下降表明美元在走软；PPI和DX被指数化是从1985年开始的，当年的基期价值为100。

图2-19　1985～2010年10月的小麦价格、PPI指数和美元指数（DX）

如图2-19所示，PPI指数经历了1.0到1.8接近翻倍似的增长，而美元的价值却折损了一半，贬至0.51；同时，小麦价格从100涨到169，增长了69%（现货价格从3.56美元到7.13美元）。如果我们只从大局着眼，即只看宏观因素，而不看价格的季节性变化，那么，在这过去的25年间，小麦价格的上涨完全可以用PPI指数或DX指数进行相应的解析。事实上，两指数之间也是密切相关的，因为通货膨胀率（PPI指数）对货币价值有一个负相关的影响。

通过小麦价格除以PPI或用小麦价格乘以DX的指数价值，那么，如图2-20所示，小麦价格在一段相当长的时间之内保持不变。通过以上的观察，我们可以得出这样的结论，即小麦价格上涨的原因是由通货膨胀所导致的，由美元的贬值所造成的，或者是由这两种因素竞合作用所引发的。

图2-20　小麦价格因应PPI指数和美元指数的变化而做的调整

如果我们想观察一下小麦价格的季节性变化或相应的供求关系，以及导致小麦价格降低75%或上升100%的相关因子，那么，我们首先需要剔除通货膨胀率的影响，相对于金融交易而言，如果以小麦买单等值的金额卖出美元指数期货（DX），且美元下跌会导致小麦价格上升，那么，对冲仓位在价值上的变化会接近于零。

很明显，在小麦的例子中，其价格受到了通货膨胀率的影响，这可能是因为大多数小麦交易策略的成功与否取决于通货膨胀的走势，而不是取决于小麦所相关的因素。然而，如果我们打算从季节性的变化上获取收益，那么，当5月小麦大丰收时，其价格可能会因美元升值而下跌。因此，如果我们没有对冲美元这种潜在的升值或贬值的影响因子，那就会失去把握战略主动权的机遇。对此，我们将在第10章进行相关的例证。

2.9.7　经济报告

经济报告几乎每天都会被发布。根据国家的经济状况，投资者关注的焦点将从一个报告转移到另一个报告。自2008年以来，对于经济复苏的最终解决方案而言，人们所关注的焦点已经转移至就业领域、衡量经济是否复苏的GDP指标，以及不太重要的不动产信息、消费者信心指数，还有各种生产数据。另外，世界大型企业联合会每个月都发布领先经济指数（LEI），试图预测下半年的经济方向，其是基于以下指标而形成的，即

·制造业的周平均工作时间；

·平均每周首次申领失业保险人数；

·制造商收到的消费品与原材料的新订单；

·卖方履行的供应商交割指数；

·制造商收到的非国防资本商品的新订单；

·新增私人住房所获取的建筑许可；

·500只普通股票的价格；

·货币供应量，M2；

·10年期美国国债与联邦基金收益率之间的点差；

·消费者预期指数。

上述这些指标看起来合情合理，但是，它们各自所占的权重是不清楚的。有人说，据说股市的行情走势在其中扮演着相对重要的角色。

那么，上述这样或那样的一些指标可被用于交易吗？它们及时吗？或者，在相关数据公布之前，它们所做的预期会对市场行情产生影响吗？其实，在很多报告当中，相关的分析都要预估出一些指标数据——如果我们预期失业率将上升，那么，相关的股票则倾向于在报告公布之前售出；或者，如果经济学家预期美联储会降低利率，那么，根据此种预期，我们要在相关信息公布之前对收益率曲线进行相应的调整，这就是预期和实际报告之间因之而产生的差异，即先将信息推移至市场，其次才是实际的数字公布。例如，如果国内生产总值预计将从3.5%上升至4.0%，而实际数据却是3.6%，那么，市场就会做出“做空”的反应；不过，之后又会反弹，因为上涨3.6%仍然是一个好的数据。总之，尽管大的、超出预期的变化会推动相应的市场行情，但是，较小变化的累积效应对市场行情的影响也可能是巨大的。

鲁杰罗（Ruggiero）已经将上述的指标意义进行了量化，其所关注的是预期收益率的运行方向，这是大部分金融市场价格波动的关键所在，而相应解析如下。^[4]

1.利率

其中，收益率（yield）是三个月期的美国国库券利率，而R是利率R的20日平均值；同时，利率与上述各影响因子的关系如下。

（1）R＜0.2或IYO＜0，且第t期收益率yield_t ＞第t-3个月期的收益率yield_t-3 利率上升；

（2）R＞0.3或IYO＞0.5，且第t期收益率yield_t ＜第t-3个月期的收益率yield_t-3 利率下降。

2.货币供给

对于广义的定期货币M2，我们使用了月度数据和三个月美国国库券的收益率指标，同时以m代表当前的月份，其与利率之相互关系的公式如下。

（1）（M2_m -M2_m-1 ）＞（M2_m -M2_m-6 ），且第t期收益率yield_t ＞第t-11个月期的收益率yield_t-11 利率上升；

（2）（M2_m -M2_m-1 ）＜（M2_m -M2_m-6 ），且第t期收益率yield_t ＜第t-11个月期的收益率yield_t-11 利率下降。

3.消费者信心指数

这里，我们使用密歇根大学的消费者信心调查指标（CS）来量化其与利率的相关性，且以m代表信息公布的月份，而相应公式如下。

（1）CS_m ＞CS_m-12 且CS_m ＞CS_m-11 ，同时，第t期收益率yield_t ＞第t-4个月期的收益率yield_t-4 利率上升；

（2）CS_m ＜CS_m-12 且CS_m ＜CS_m-11 ，同时，第t期收益率yield_t ＜第t-4个月期的收益率yield_t-4 率₁ 利率下降。

4.申请失业救济人数

这里，我们使用每个月第一个周五所发布的月度失业率指标（UC）来量化其与利率之间的相关性，相应关系式如下。

（1）第m期的失业金申请人数UC_m ＜11个月之前的申请人数UC_m-11 ，且UC_m ＞UC_m-14 利率上升；

（2）UC_m ＞UC_m-11 且UC_m ＜UC_m-14 利率下降。

其实，对价格运行大势的判断是非常重要的，同时，一个精准的预期可以大大提高相应的交易效果。另外，以系统的方法对基本数据的应用要与其他的计算方法保持高度的一致。

[1] Curtis McKallip，Jr.，“Fundamentals Behind Technical Analysis，”Technical Analysis of Stocks & Commodities(November 1989).

[2] J.D.Schwager，“A Trader’s Guide to Analyzing the Potato Futures Market，”1981 Commodity Yearbook(New York：Commodity Research Bureau，1981).

[3] F.H.Weymar，The Dynamics of the World Cocoa Market(Cambridge：MIT Press，1968).

[4] Murray A.Ruggiero，Jr.，“Fundamentals Pave Way to Predicting Interest Rates，”Futures(September 1996).