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集体异动。。

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昨天我们跟大家聊了粮食和化工,这两个方向的逻辑已经跟大家聊过蛮多次了,但这两天所有的大宗都走出了非常强的趋势,感觉有必要跟大家再捋一捋整个上游资源品当前市场在演绎的逻辑。

首先跟大家同步一下组合里的煤炭,当前煤炭的逻辑依然是供给侧的,山西安监依旧在持续,到现在还有45座炼焦煤矿停产,影响产能大概在4900万吨/年。山西的停产直接影响到了整体煤炭产量,7月规上工业原煤产量只有3.43亿吨,同比下降10.1%,影响确实蛮大的。

这个影响还是超出了蛮多人的预期,很多人会认为国内煤炭供给弹性是比较大的,一边缺了,另外一边能快速补起来,但当前来看似乎没有那么容易。为了应对产能下降,新疆也在给出应对策略,提高疆煤外运的规模,保障全国供应。

当下供需矛盾直接反映在了煤炭价格上,秦皇岛港5500大卡动力煤一周上涨了50元/吨,达到了968元/吨,这个价格对于煤炭公司来说是很舒服的,又能活得挺好的了。

煤炭的供给侧逻辑依然在持续,后续需要关注的就是山西煤矿的复产节奏。但这里要注意,复产和完全复产是两个概念,现在很多复产矿的产量大多只有之前的30%~70%,完全恢复的时间可能会超出市场预期。

另外今天海关的8月数据也印证了这一点,煤炭进口依然在高位,山西减产的缺口有一部分在靠进口补。同一份数据里原油我们也比较关注,8月进口3790万吨,环比涨6.2%,炼厂开始补原油的库存了。

更重要的是,成品油出口环比涨了29%,海外炼厂开不出来的缺口,国内炼厂正在往外补,昨天跟大家聊的裂解价差,国内炼化是能分到一杯羹的。

化工这边,今天国内商品期货表现非常强,甲醇和乙二醇表现非常强势,油气链同样也是大涨。甲醇上涨有煤炭成本上行的推动,也有持续去库带来的预期推动,整个化工产业的趋势在持续上行。

不过也不是所有的化工品逻辑都很顺,尿素和PVC的库存还比较高。成本端确实有推动,但在高库存的情况下很难顺价,化工贝塔内部的结构还是要区分好。

不过,今天市场关注度最高的是有色,是铜博士。

铜价今天创历史新高,很多人都在讨论。LME铜今天已经摸到14600了,距离1.5万的重要关口只有一步之遥。今天还有人把一个海外交易员7月发的一篇文章挖了出来:铜价距离2万美元,只差一次供应中断。

从全球供应来看,当前铜并没有很紧张,甚至今年精炼铜还是略有过剩的。但当下最重要的变化是,大家都担心懂王要给精炼铜使绊子,所以全球都在把铜往美国搬,这就导致非美地区确实缺铜。

短期是有挤仓的扰动,挤仓后续也会有回归,但拉长来看,铜的供需逻辑是非常确定的。供给端,铜矿没有很强的弹性,过去几年的资本开支已经决定了这一点;需求端则有AI加上电力双轮驱动带来的增量,也是有色里面最有“AI溢价”的品种。

这里我们还想再展开聊一下,其实今年我们已经看到了,AI带来的拉动确实太大了,并且大家的资本开支几乎是不计成本的。它把整个元器件的价格都抬高了非常多,也抬高了汽车和消费电子的成本,确实挤压了这两个行业的需求。

往后看,AI的资本开支对铜同样也有类似的拉动,并且铜在整个AI投资中的成本占比也是比较低的,所以AI行业也能容忍更的铜价但其他行业可不见得。

比如现在卷得不行的空调行业,已经受不了现在的铜价,大家都在想办法做“升级”,铝代铜已经成为一个新趋势,但最终消费者是否买账就不好说了。

目前来看,整个上游资源品有相对更强的贝塔,并且在弱美元的长期背景下,商品的价格中枢是持续抬升的,对于上游资源品需要持续关注。

但接下来各国央行的动作也得注意,如果动作超预期,可能会扭转当前趋势,先关注周五晚上的美国CPI数据吧,这是联储这次议息会议前最关注的数据了。

1、油价今天又突突,布油已经摸到了99,很快就要到100的整数关口。这轮油价已经持续上行,在库存偏低的情况下,后续油价的波动率会起来,这里确实要注意一些意外冲击。如果油价波动比较猛,对全球权益资产来说都会是不小的压力。

2、泰国糖业协会明确表示,受厄尔尼诺干旱冲击,26/27榨季泰国糖产量或同比骤降至少17%。厄尔尼诺的影响最近开始逐步显现了,农产品产量开始明显下行,这也带动了国际粮食价格的上涨。

A股这边粮食ETF表现还是比较强的,不过最终国内公司很难有基本面的兑现,这个方向最好还是当题材来对待。我们现在的头寸也是跟着走,有变化会跟大家同步。

3、经合组织今天发了个报告,称使用AI的学生考试成绩会下降。其实这个已经不是秘密了,因为大家用AI大多都是直接去找答案,减少了中间很多思考过程。但这里也有一些问题,AI确实改变了大家获取知识的方式,但当前的评价体系还没有完全改变,这当中确实存在一定错配。

我们感觉学习和思考是非常重要的,只有积累过,才能有深度思考和洞察。在AI时代到底怎么学习才更高效,大家都在探索。最终我们还是要回到动机上,用AI的目的到底是什么,如果只是为了应付作业,方向肯定就错了。

4、最近在用AI的时候有一个明显的感觉,在GPT-6和Fable 5.1发布后,大家都开始使用中档思考程度来做工作,并不是单纯为了节省token,有时甚至是低档思考程度的效果更好。

这种感觉跟人的状态差不多,很多时候为了解决一个问题,通过经验很快就能得到一个解决方案,但如果进一步去想,反而会把事情搞复杂了。想得越多,越容易钻牛角尖,现在AI似乎也遇到了这样的情况。

投资过程中总说追求模糊的正确,而不是精准的错误,这句话现在放在AI上也同样适用。当然了,现在对于能力还没到顶尖的模型,还是得把档位拉满,效果才更好。


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