回顾2016年大宗商品的表现，表现十分亮眼。虽然在较长的经济周期中，债券、股票和大宗商品会按照一定的顺序而不是同步上涨和下跌，但在2016年的大宗商品市场上，大宗商品和股票的涨跌似乎存在一定程度的联系。

同时，从逻辑上讲，由于大宗商品是工农业相关行业的主要原材料或产成品，其价格变化也会对相关上市公司产生影响。那么我们是否可以选择与大宗商品相关性较强的股票，从而搭乘大宗商品上涨的顺风车，获得相关收益呢？因此，作为商品转股票系列的第一份报告，本报告将重点分析商品与其相关个股板块的相关性，并作为后续选股策略的基石。

商品及相关股票指数走势：

考虑到大宗商品的多样性，我们首先从大宗商品的五个板块入手，将其细化为小类，以此来寻找相关的个股板块及其走势变化。从大宗商品子类别及其对应个股板块的走势来看，大多遵循三个阶段。即第一阶段2010年至2014年呈持续下降趋势； 2014年中期至2015年中期出现价格背离； 2016年，这一趋势又回到了持续上升的趋势。

商品与相关股票指数的相关性：

大多数主要商品类别及其相关股票指数均呈现同时上涨和下跌的正相关关系。

按时间轴纵向比较：大宗商品类别与其股票板块的滚动相关系数近五年呈深V型趋势，2015年中期相关性最低。 2015年相关系数的下降反映了期间大宗商品的持续下跌，而股市的牛市则造成了两者之间的背离。

按商品横向比较：贵金属与对应股票板块的正相关性最高，其次是有色金属，也呈现显着的正相关性。农产品相关系数排名垫底。

具体品种与相关股指相关性分析：

除了对每个板块内的各个产品进行排名外，如果要进一步深入具体产品，我们将2016年所有产品品种及其对应的股票指数按照相关性从高到低分为五级，然后可以选择从上到下联动性强的品种。

回顾2016年，各主要资产类别的表现有喜有忧。股指在经历了2016年初的下跌之后，全年持续震荡，而债市则在经历了大牛市之后，在年底转而下行。大宗商品方面，在2014年、2015年连续两年下跌后触底反弹，2016年迎来一波价格上涨大潮。

虽然在经济周期中，主要资产类别、债券、股票和大宗商品都会按照一定的顺序依次上涨和下跌，而不是同步上涨和下跌，但在2016年的大宗商品市场中，相关大宗商品板块和股票板块的涨跌似乎是一致的。存在一定的相关性，当大宗商品上涨时，相关股票指数也会上涨，反之亦然。那么通过选择与大宗商品相关性较强的股票，权益类资产是否可以乘着大宗商品的上涨，获得相关的超额收益呢？

因此，作为商品转股票系列的第一份报告，本报告将重点分析商品与相关个股板块的相关性，希望能够更直观地了解其联动影响，为后续选股提供依据策略。基石。

1. 大宗商品及相关股票板块

从逻辑上看，大宗商品是工农业相关行业的主要原材料或产成品，其价格变化对相关上市公司有一定影响。同时，考虑到同一板块内具有相同特征的商品品种，由于其属性或供求条件相同，其价格走势通常具有关联性，表现出较强的一致性趋势。

其中，虽然国内大宗商品按其总体特征分为有色金属、黑色建材、能源化工、农产品和贵金属五类，但由于商品种类繁多，部分商品种类属于同一部门还是有很大区别的。因此，本报告将从5大商品板块入手，首先细化到板块内的主要商品指数（子类别），并以此寻找相关股票板块。

结合上面图1的分类，我们具体来看一下：

（1）有色金属：从有色金属板块来看，该板块主要产品类型为铜、铝、锌、铅等，均为工业金属，其性质具有较强的相似性。因此，该板块中Wind有色金属只有一个指数，与其最对应的个股板块是SW工业金属。

（2）黑色建材：黑色建材行业根据产品特点主要分为黑色金属和建筑材料两大类。其中，黑色金属类别指数为风煤、焦炭、钢矿。从其包含的商品类别来看，主要是煤炭和钢铁。因此，其对应的股票板块包括西南煤业二期和西南钢铁二期。建材所属的指数是风非金属建材，与其最对应的股票板块是建材指数。

（3）能源和化学工业：能源和化学工业又可以分为两个小类，即能源和化学工业。其中，风能指数主要包含燃料油等能源产品，因此其主要对应的个股板块为油气指数；而Wind Chemical Index则包括聚丙烯等化工产品。 、PTA、橡胶，因此对应SW石化、SW化纤、化学原料指数三个个股板块。

（4）农产品：与其他大类相比，农产品板块商品种类繁多，分类复杂。因此，将特征相对一致的商品品种分为四个小类。然而，如果从相关股票板块的角度来看，你会发现很难找到一个更加一致的股票指数。

其中，粮油油类子类商品多为种子类，因此对应SW种植业；而就风软商品而言，其包含的商品品种中，棉花、糖等主要属于农产品加工品。产品，所以对应SW农产品加工。另外，在农副产品方面，目前国内上市的主要商品是鸡蛋，因此库存板块SW畜禽养殖与之最为接近。

（5）贵金属：贵金属板块品种最为丰富，因此金银商品全品类均可对应贵金属指数。

2、大宗商品及相关股指走势

对商品大类或其子类进行分类并列出相应的股票板块后，下一步就是分析它们之间的关系。但在进行具体计算之前，有必要对相应的指数走势进行比较，以便对它们的变化关系有更直观的感受。

从主要商品子类别与其对应的股票指数走势的关系来看，大部分商品与股票指数的关系呈现三个阶段，即第一阶段是2010年底至2014年初持续下降趋势，第二阶段这是2014年中期到2015年中期的价格背离，以及2016年走势回归一致性并再次上涨的第三阶段。其中，在第二阶段，相关股票板块主要跟随2015年股市牛市出现大幅上涨，这可能是股票偏离大宗走势的主要原因。

（一）有色金属

有色金属板块中，Wind有色指数覆盖的个股板块较为单一，仅有SW工业金属。对比2010年底至2016年底约6年的指数走势可以发现，Wind有色和SW工业金属的总体走势并不总是保持一致的走势，主要经历了三个阶段的变化。

(2)黑色建材

我们以煤炭、焦炭、钢矿石、非金属建材这两个黑色建材细分品类，分别比较其对应股票板块的走势。其中，风煤焦钢矿对应西南煤炭开采II/西南钢铁II，风电非金建材对应西南玻璃制造II。

从两大大宗黑色商品子类别及其对应股票板块走势来看，价格走势关系与有色金属板块大致相同，即遵循一致下行、背离、上行三个阶段。再次回到一致性。但值得注意的是，第三阶段，商品风煤、焦炭、钢矿石涨幅较大，2016年整体呈现看涨走势；但从相关股票指数来看，其涨幅明显小于大宗商品。商品增加。

（三）能源化工

在能源化工大宗商品类别中，又分为能源和化工两个小类。其中，风能对应SW油气指数，风化工对应SW石化/SW化纤/化纤指数。

能源子类别中，风能指数和油气指数的价格变化虽然有所不同，但总体上与彩色和黑色板块的变化类似，即遵循三个阶段的变化。但在化工子品类中，大宗化工品价格一直呈现总体下跌趋势，并没有像其他大宗商品那样出现明显的深V反弹。因此，2014年至2015年风化学与相关股票指数没有明显偏差，但同时也没有一致的趋势。

（四）农产品

农产品板块分为谷物类、油脂类、软商品类、农副产品类四大类。其中，Wind谷物对应SW种植业，Wind油料对应SW种植业，Wind软商品对应SW农产品加工，Wind农副产品对应SW畜禽养殖二。

在油脂、油脂、软商品子类中，商品指数与对应股票板块指数的变化关系与有色、黑色板块基本相同。即2014年至2015年中期走势存在一定偏差，其余时间段大趋势基本一致。保持一致。就粮食商品指数而言，其价格走势与2015年之前其他品种价格走势略有不同，即在此期间，其价格指数受到需求支撑，达到较高点，而其他品种并无下跌趋势。品种；但在那之后的2015年，出现了急剧下滑。

农副产品方面，回顾其指数相对有限的时间段，大宗和库存板块走势略有不同，即Wind农副产品自2015年初以来高位回落，而相应的畜禽养殖板块则跟随整体库存走势。市场走出了先涨后跌的走势。

(5) 贵金属

贵金属板块，由于只有黄金和白银两个品种，因此将两个品种的期货活跃合约价格与贵金属指数进行比较，即SHFE黄金/SHFE白银对应的贵金属指数。从整体价格走势来看，金银大宗商品价格与相应指数板块价格的关系变化也与有色、黑色板块一致。但2016年贵金属的反弹幅度较为有限。

3、商品与相关股票指数的相关性

在第二部分的走势比较中，直观地看，不同年份之间，商品类别和股票板块指数的价格走势是一致的还是发散的；而对于不同的品类，商品品类与其对应的股票板块走势之间的关系也不同。不太一样。但考虑到趋势比较并没有量化指标来衡量大宗与股票权益的相关性。因此，为了使各商品类别与其对应库存之间的相关性具有可比性，本节我们计算年度相关系数和滚动相关系数。

3.1 2014-2016年商品类别与库存板块相关系数

纵观近三年，大宗商品与股票的相关系数大多大于零，呈现同涨同跌的正相关关系，但不同品种之间、不同年份之间相关性存在差异。其中，从纵向看，大宗商品与股票的相关系数在2016年平均为三年中最大。横向比较后可以发现，贵金属和有色板块相关度较高，农产品板块相关度最低。主要原因是贵金属和有色板块的商品品种相对相似且集中，而农产品板块的品种相对杂乱，难以找到更多相关产品。准确对应股权板块。

2014年：如果横向比较2014年各商品类别与其对应股票板块的相关系数，并按商品五大类排序，可以得到：贵金属>有色金属>黑色建材>能源化工>农产品。其中，贵金属与有色板块与个股的正相关性相对最强；而能源与农产品和股票的关联性相对较弱，农产品中的谷物与其股票板块的相关性为负。

2015年：从2015年的相关系数来看，大部分主要商品指数与股票的相关系数较2014年都有明显上升，说明2015年商品与股票的联动性有所加强。通过横向比较，我们可以得到排名贵金属≈能源化工>黑色建材>有色金属>农产品。对比2014年的变化，能化与个股的正向联动性明显增强，而有色金属与个股的联动性明显减弱。

2016年：2016年以来，大部分大宗商品价格上涨，贵金属与有色板块、股票的联动性再次加强。其中，有色板块相关系数达到0.43，贵金属板块相关系数超过0.50，正相关性较强。从各个商品类别的具体顺序来看，我们可以得到贵金属>有色金属>黑色金属≈能源化工>农产品。

3.2 商品类别与股票板块之间的滚动相关系数

为了进一步观察不同商品类别与股票板块联动关系的动态变化，本部分主要根据商品类别计算与相关股票指数的一年滚动相关系数，即一年滚动相关系数相关性。

按时间线纵向比较

总体来看，近五年来，各商品类别与其权益板块的滚动相关系数均呈现深V趋势。即2015年5月左右，大宗板块与股票板块的相关性达到最低，平均相关系数仅低于0.1。 ，很难体现出正相关关系。同时，结合第二部分的趋势图，2015年中期相关系数的下降反映了这一时期大宗商品的持续下跌和股市的看涨，从而导致两种趋势在2015年中期出现了背离。这个时期。随后到了2016年，随着大宗商品价格的一波上涨，大宗商品与股市的相关性再次增强，涨跌并存的情况再次出现。但从数值上看，虽然2016年正相关有所回升，但仍弱于2011-2013年。

按产品类别横向比较

当然，不同商品类别与对应股票指数之间的相关性也不同。所有品种中，贵金属与对应股票板块的正相关性依然最高。 2013年相关系数达到0.6以上，正相关性较强；有色板块紧随其后，也呈现出显着的正相关性。农产品板块相关系数依然垫底。四大类与对应股指的相关系数最高仅为0.3，出现在2013年。2016年相关性虽较2015年有所回升，但仍仅维持在0.3。 0.2左右。

4、具体品种与股指相关性分析

在从大宗到权益的选股思路中，在了解了商品类别与相关个股板块之间的关系后，还需要将相关性落实到具体品种上。具体来说，需要在关联性强的商品类别中选择关联性最强的产品；或者考虑到商品和股票很难准确对应，关联性较弱的品类也会出现相关性。较高的品种。简单概括就是按照商品类别VS股票板块->商品品种VS股票板块，最终找到联动性强的品种。

4.1 各商品类别具体品种分析

（1）有色品种：铜、铝、锌、铅中，各品种与其对应股指的相关性变化大致相同，也与主要商品类别中的深V走势类似。但四个品种中，铜与其股指的相关性波动最大，2011年至2013年以及2016年相关系数最高；锌紧随其后。此外，铝在四个品种中相关性相对较小。

因此，综上所述，在大宗商品与股票联动性较强的近几年（以2016年为例），有色品种从大到小的相关性顺序大致为铜≈锌>铅>铝。

（2）黑色品种：黑色板块品种中，煤炭、焦炭、钢矿石子类（焦煤、焦炭、动力煤、铁矿石、螺纹钢、热轧卷）各品种相关系数变化情况）与其对应的股票指数基本相同。非金属建材子类别中，玻璃的相关系数自2013年以来一直呈下降趋势，相关性明显低于煤炭、焦炭、钢矿石子类别。造成这一现象的主要原因可能是与玻璃制造相关的上市公司主营业务较为分散，玻璃仅占其主营业务的一小部分。因此，玻璃品种与股指的联动性相对有限。

如果按照2016年排序，黑色品种的相关性从大到小大致为焦煤≈焦炭≈动力煤>热轧卷板≈螺纹钢≈铁矿石>>玻璃。

（3）能源化工品种：能源化工板块品种中，虽然从整个时间轴来看各品种与个股的相关系数排列发生了变化，但总体来看，化工子类中的各品种（聚丙烯、PTA、橡胶和沥青）与其相应股票行业的相关性高于能源子类别（燃料）。

如果按照2016年相关系数排序，能源化工产品相关性从大到小顺序大致为沥青>PTA>橡胶>聚丙烯>燃料。其中，沥青虽然上市时间较短，但从上市以来的表现来看，沥青与对应股票板块的相关性是所有能源化工产品中最高的。

（4）农产品品种：在所有农产品品种中，从相关系数的绝对值来看，各品种与其对应的股票指数之间的相关系数较低。如果观察相关性的变化，可以发现农产品与其相关股票指数的相关性波动幅度大于其他大类。其中，以油脂品种为例，2013年和2015年相关性两次显着下降，2015年均呈负相关。

如果按照2016年的相关系数从大到小排序，大致如下：食糖>菜油≈菜粕≈大豆≈豆油≈豆粕>棉花≈鸡蛋>强麦≈玉米≈玉米淀粉≈棕榈油。

（4）贵金属品种：从黄金来看，对应的SW Gold II板块相关系数走势呈V型，2015年相关性最低，几乎没有相关性；而2016年，相关性再次上升。

4.2 所有商品品种及库存联动排序

因此，如果我们想要选择连锁性较高的品种，可以按照两个维度进行排序和总结：

总结1：如果我们看2016年的各个主要板块，各个板块的具体产品与各自相关个股板块的相关性排序如下：

总结2：根据2016年相关性，将所有商品品种与其对应股票指数的相关性从高到低分为五层，如下图所示，从上往下选择联动性较强的品种到底部。其中，Tier1相关性最高，可以认为具有较强的正相关性；而Tier5相关性最低，基本可以认为没有相关性。

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