中信建投2024年生猪年报
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一、猪价波动归因
短期分析猪价时，我们常常会罗列数条影响供需边际变化的因素；但站在更长期的角度看，我们需要从底层出发，构建影响更全面的价格波动归因体系，从而避免在短期分析中，跟随市场热点，捡了芝麻，丢了西瓜。
说到长期角度，许多读者一定会想到能繁母猪。作为过去研究的核心，在进行猪价波动归因的过程中，它一定是绕不开的话题，我们先讲一讲能繁母猪在不同产业背景下影响猪价的程度区别，再基于此对整体猪价波动进行逻辑上的分解。
（一）为什么能繁母猪不再是驱动猪价波动的核心？
能繁母猪作为逻辑上顺畅、关系上明确的前瞻指标，在2021年之前，都是市场讨论的重要基点。一般，我们会在明确能繁母猪的基点上，再去讨论能繁母猪的结构和效率，实现对供给侧的认知。
图 1：能繁母猪（万头）与猪价（元/公斤）之间的关系在不同时期表现不同
如果我们笼统地把有数据以来的能繁母猪存栏量和猪价做对比并进行数据分析，我们可能会得到能繁母猪存栏对于猪价解释力度很强的结论。但在应用这一结论时，我们需要非常小心，要知道，能繁母猪数据是否有较强的解释力度和所处的时空环境有直接的关系。
如果我们回溯 2007 年到 2015 年这八年（包含两轮典型的“猪周期”）那么能繁母猪对于猪价波动的解释力非常核心，达到 30%~40%。如果我们在分析中加上 2019-2021年能繁母猪和猪价大幅负相关波动的情形，这种解释力度就会再度放大：非洲猪瘟时期，能繁波动对价格的解释力度达到 70~80%，可以说主导了价格的波动。然而，我们需要注意到，类似于 15-18 年以及 2021 年之后，能繁母猪对于猪价的解释力度明显下滑，前瞻性指标的意义被削弱。
这是为何？
首先，如果能繁母猪本身的数量波动本身在减小，其本身对猪价驱动就自然减少；这时候能繁母猪的影响小了，猪价的波动可能也小了。
其次，养殖端影响猪价的其他因素仍然存在，且部分可能被放大。例如，季节性的出栏调整以及短期投机性的养殖，都可能导致猪价的大幅波动，而这些因素变化加大，自然挤占了母猪影响的占比。
最后，无论是从养殖过程、效率变化的角度还是从能繁母猪结构的角度看，单纯的能繁母猪数量变化并不能很准确的指代产能的真实变化，尤其在产业本身出现养殖技术的变化或者是产业结构变化时，其数据的有效性也会大大降低。
在商品研究中，分析师通常会过量使用历史数据去总结规律，但很容易忽略历史规律所形成的具体时空条件。这些时空条件在产业结构变化后改变，对应的“规律”可能就不再适用（计量经济学中称“制度变化”或“Regime change”）。而基于这些已经被削弱的“规律”做推断就比较容易失准。目前，分析中依旧有较多人选择根据能繁母猪数量的波动来判断“周期”的起始，但能繁母猪波动带来的“周期”可能和想象的并不相同。
（二）猪价波动的四个层次
在新的环境下，我们认为驱动猪价波动的因素，从长期到短期，从底层到表层可以大致分为四个方面：
（1）投资兑现情况;
（2）能繁母猪和仔猪所代表的生产(过程)兑现情况;
（3）季节性驱动情况;
（4）投机性和事件性（短期）驱动情况。
2019 年到 2021 年，生猪市场经历了“大投资”时代，而投资带来的基础设施，从2021 年开始持续转变为供给压制。这些天量基础设施的投资在微观层面上将倒逼养殖企业在完全成本下、可变成本上3持续兑现其生产效能，从而形成生产稳定的基础。而众多独立投资的企业同时执行类似策略，导致产业层面上持续压制企业利润。
图 2：旧周期时代（2007-2018）、非瘟时代（2018-2021）、后非瘟时代（2021-）猪价波动驱动因素的分解
能繁母猪作为驱动因素需要重新被分解为长期持续的投资兑现（限制能繁母猪的波动）和短期能繁母猪的调整。如果我们关注以企业长期利润为标的的投资，我们需要关注的是长期投资周期的演化；相反，如果我们只关注短期市场价格的波动，具体到数据上，仔猪数据和能繁母猪数据本身实际也包含了投资和生产两个层面的影响，仍然是需要重点关注的。
季节性的驱动包含两层意义，一层是季节性现实的驱动，例如需求的淡旺季、标肥需求的季节性变化以及供给端养殖效率和仔猪成活率的季节性变化；另一层是基于现实养殖端主观操作形成的季节性驱动，例如基于季节性的提前出栏和压栏。在第三部分我们会专门讲述这一主题。
最后一部分是短期冲击带来的波动，分为投机性和事件性。
投机是市场主体的主动动作，是市场的内生因素。投机性的驱动可以有多个表现形式：2021 年上半年表现为抗价的被动压栏；2022 年下半年表现为其他驱动因素支撑下的追涨杀跌；2023 年上半年表现为冻品集中入库等等；在某些时间段和区域内也表现为抄底式的二次育肥。在条件合适的情况下，投机性因素对于猪价的驱动是决定性的，但这类驱动很难持续。
厘清驱动猪价的主要因素，在投资和交易的角度上，我们就更能够抓住主线和风险。如果做产业投资，我们关注的是最底层和长期的投资回报；做二级市场投资，我们可能更关注产能变化带来的盈利预期以及企业的结构性成长机会；做期货长期策略，我们关注生产兑现和季节性的驱动，把短期异动作为风险；做期货短期策略，我们反而借助短期的投机因素，反过来把与之相违背的长期因素作为风险看待。
二、再说周期
（一）猪周期的驱动、条件和时间
猪周期是生猪研究中绕不开的话题。
2007-2018 年的三轮周期，展示了在相对充分竞争的市场条件下形成的典型封闭式蛛网模型。
旧的猪周期核心驱动是养殖群体对于利润波动的高敏感性和羊群效应；
其产生条件是产业以散户（或散户思维）为主体结构（且相对稳定）的市场环境；其周期相对稳定的根本是养殖流程的相对固定。
图 3：旧的猪周期逻辑
而这一切——无论是利润驱动、散户羊群效应还是养殖流程——都在 19-21 年的“大洗牌”后出现了明显的变化：
第一，利润驱动减弱。产业企业对于利润的敏感性仍然存在，但在旧有的“猪周期”理论指导下，以及在过去大量（上杠杆）投资的现实下，企业基于“偏乐观的利润预期”而非利润本身做决策，从而平滑了利润尤其是亏损阶段对于产能去化的冲击。最明显的表现是上市企业“此消彼长”的投资过程，以及面临亏损状态仍继续逆风成长的情况。
第二，羊群效应变为两个“囚徒困境”：
一方面，微观个体的降本要求产能利用率的提升以降低摊销，这间接导致产量高企猪价承压，进一步加剧产业总体的亏损。
另一方面，养殖企业个体以“比同行活得更长、撑到新周期到来的那一天”为目标，而人们总是会高估自己在同侪中的排名4，个体角度的坚持导致了群体受损时间的延长。
第三，养殖流程不再固定。过去能繁母猪一般养殖 6 到 8 胎，一年内淘汰约 1/3，后备母猪也以此比例储备，养殖过程比较稳定。而随着技术变革和传播，加上母猪选育成本相对下降、效率提升，无论是二元轮回体系、还是更加灵活的养殖胎次，都注定了以前 4 年左右的周期的底层条件不再存在，即便仍有生产周期，但也很难是四年一度了。
表 1：猪周期底层条件的改变
（二）三个周期的嵌套
新的时代下，我们必须以更长远的眼光来分析周期，因为企业过去的投资决策，相比“上母猪，用三年”的决策也明显更长了。
如果我们说，目前仍然存在周期的话，那么应该是三个“周期”的嵌套：投资周期、生产周期和库存（季节性）周期。
投资周期持续的时间由投资标的决定，这也是我们认为当前市场和2018年以前市场的最大不同。
过去的投资周期，投资的来源主要是行业利润的累积，投资的标的主要是能繁母猪，也因此自然形成了以能繁母猪为驱动的周期性波动。
本轮投资周期，产业是通过引入海量外部资本，通过加杠杆、政策协调等方式将投资安排集中兑现在以固定资产为核心的建设上，同时也大量投入到更长期的育种、扩繁上，也因此需要更多考虑相关资产的价值和使用、折旧周期。
投资周期如果分为“加速（暴利）-减速（盈转亏）-退出（深亏）-出清（亏转盈）”几个阶段，从本轮投资周期的进程来看，目前出现了新增投资速度的下滑，但仍处于前期投资的兑现期，盈利转向亏损。而要进入前期投资的退出期，才能开启新周期。虽然我们目前看到了一些资金流紧张乃至于股权转移的情况，但真正的固定资产的退出要么以使用寿命的完成结束，要么市场极度悲观的情况下，以直接消灭的方式处理这些固定资产。
图 4：“旧周期”与“新周期”的对比（不同周期因素驱动的价格波动，示意图）
投资周期中嵌套生产周期，这里可以用能繁母猪数量来做生产周期位置代理变量。
这里的能繁母猪和 2018 年以前作为投资周期中投资标的的能繁母猪有根本上的不同：能繁母猪的去化和恢复过程会更快，同时波动幅度是在投资周期框定的范围中。
对比许多工业品，我们也能看到大的投资周期和小的库存周期，但不太容易出现“生产周期”，这是因为工业品只要调节即期的开工率就能瞬间调节生产；但养殖产业减少和增加“开工率”都需要一定的时滞，这种时滞也自然是产生周期的原因。
而在三个不同层次的周期中，期货交易最需要关注的是库存周期，也可称之为年内的季节性。在这里，我们关注的是生产过程中，养殖端基于季节性的“库存”调节。
我们可以用体重来侧面表征生猪的“库存”变化，能够很明显看到每一年度两次累库和去库过程，这一过程，对于年内价格波动来说也具有重要意义。在第三部分，我们会进一步阐述季节性中的重要细节。
三、季节性：客观条件和主观行为
就期货交易来说，投资周期并不是关注的重点，因为我们的交易周期仅在12个月以内，甚至市场主要交易的合约到期日都在9个月内。
在长期因素上，投资经理有一个基本的、趋势性的认知就足够了。我们认为，目前市场对于库存周期的认知深度仍有待加强，或者对于季节性的分解没有细化，从而阻碍了对其更全面细致的分析，这是交易中可以寻求机会的部分。
（一）季节性产生的客观条件
几乎所有商品都有供需的季节性，农产品供、需、价、利的季节性尤其明显。
表 2：各种商品季节性对比（本表主要展示生猪的特殊性，具体品种需具体分析）
生猪的季节性，存在于供需两端。
生猪供给侧的季节性主要是气温影响导致的养殖效率波动。对于母猪来说，如今可能受到北方冬季、南方雨季疫病的影响；对于仔猪来说，季节性的成活率波动，尤其是年末相对严重的腹泻问题；对于育肥阶段来说，春秋是相对较好的增重时间段，而夏季一般存在养殖、运输阶段的风险相对更高。
图 5：仔猪成活率季节性（%,供给侧季节性代表）
当然在新的养殖条件下，以及每年不同的具体环境下，养殖端季节性的体现程度不一。不过，总的来说，养殖端的季节性常常被忽略。
相反，生猪需求侧的季节性则更为市场熟知，定性上看是春节前后消费需求的大幅增减、腌腊时期的需求、冬夏季对肥瘦偏好的不同等；定量上可以通过量价、标肥价差、白毛比价等进行呈现。
图 6：淡旺季需求曲线的变化
图 7：肥标价差（元/公斤）
（二）必然产生的主观行为
上面一小节我们呈现的都是不以人的思维而转移的“客观”的季节性规律。因此他们也是长期有效的。而在这些客观季节性的驱动下，会产生一些同样长期有效的养殖端的主观行为。
首先我们要说的就是主导年内库存周期的养殖压栏、集中出栏过程。从体重的季节性上看，我们一年实际上有两次的累库和去库过程：春节节前的去库–春季累库–春夏去库–秋季累库。
图 8：出栏体重（公斤）
图 9：冻品库容率（%）
我们可以很容易的从上一小节的客观条件推导出为什么养殖端会有这样的去库和累库模式。例如：春节节前的去库，基本上是因为春节本身的旺盛需求，以及对于春节节后需求回落的担忧；春秋的累库都有适合养殖的条件，但秋季累库更有主动性，尤其是基于对冬春消费的预期；春夏的去库明显受到标肥价差不利的驱动以及夏季本身养殖风险的增加等10。
另外冻品入库也一般会基于上半年消费淡季入库，对应在年中之后逐步出库。
无论是出栏节奏还是冻品出入库，这些主观行为，是基于客观条件的理性选择，因此具有一定的必然性。
（三）主观行为因条件不同而程度有所差异
在不同的供需条件下，其实季节性的表现，尤其是价格的表现是不相同的。我们可以用过去（2007-2018）三轮周期的价格来展示不同供给环境下，季节性在价格上的不同表达。
图10：上行年份价格（元/公斤）趋势
图11：见顶年份价格（元/公斤）趋势
图 12：下行年份价格（元/公斤）趋势
图 13：见底年份价格（元/公斤）趋势
由于主观的出栏节奏调整和冻品决策都受到价格以及价格预期的影响，从而产生不同幅度的调整。举例来说，当价格水平提高时，出栏体重自然因边际收益提升而提升，而一旦底层供给（偏紧）的矛盾和季节性的压栏增重结合，就容易导致更大规模的压栏（例如2019年、2022年）。因此，我们在分析季节性时，既需要厘清逻辑底层，明确客观季节性条件，又需要站在具体的时空背景下，推断养殖端主观调整的幅度，甚至在部分情况下，养殖端的决策也会造成季节性的扭曲，此处不再赘述。
表 3：年度（正常）季节性总表
四、复盘：自 2021 年生猪期货上市以来
生猪期货上市以来，每一年的猪价都走出了独特的形态：
2021 年，供给已经恢复，但市场仍然处于对高猪价的留念中，猪价下跌过程中持续的被动压栏导致最后的崩塌，也同样导致了两阶段、一定幅度的产能去化；
2022 年，受益于 2021 年的产能集中去化，市场能够阶段性地从低谷中重振，阶段性创造利润，但过度的压栏，外加疫情的扰动，导致猪价大涨后在年末快速回落；
2023 年，面对持续的产能兑现，在大部分时间段，猪价在完全成本下、现金成本上运行，市场也呈现缓慢的结构性产能去化，但同时也需要注意，目前仍在本轮投资周期下释放产能的阶段。
图 14：期现波动回顾（2021-2023，元/吨）
（一）从这三年中，市场学到了什么？
在过去的三年中，我们认为市场逐步找到了驱动价格的主线，要想借助市场“犯错”赚钱更加困难，从市场对于非洲猪瘟和收储的反映可一窥其变化。
市场对非洲猪瘟的交易正在从“风声鹤唳”的状态，逐步转向更理性更平淡的看待。从 21 年到 23 年的春季非瘟行情来看，每一次的驱动都在减弱。尤其是 2021 年，春季非洲猪瘟驱动了期价短期逆势上行，但其影响最终被供给的提升冲淡，市场对于猪瘟的敏感系数因此明显下降。
从过去的几轮猪瘟来看，其区域性的特征非常明显，华中、华北和东北地区的感受比较突出，而这种感受因为市场信息的快速传播而被放大，从局部凸显为主体。
我们不否认非洲猪瘟的影响，甚至认为市场某些时候对于非洲猪瘟的反映并不充分，但整体来看，无论是集中度提升带来的，还是本身技术、设施、管理上加持的，对非洲猪瘟的防控能力在整体提升；同时，由于原种猪丰富、扩繁能力充裕、后备母猪充足、繁育周期收缩，从非洲猪瘟损失中恢复就更迅速。换句话说，目前的环境带毒本身都比较严重，但在管控和恢复两方面的支撑下，猪瘟总影响在减弱。
图 15：收储政策和市场波动
市场过去非常关注收储政策，这也是从前非瘟时代的分析中沿用而来，但实际上政策本身的作用有限。
随着政策发布条件的明确，收储政策实际上成为了对利润水平、价格水平的自然反映。从 21 年到最近的一次收储，市场对于政策的反映越来越平和。
（二）在过去的一年中，市场又犯了什么错？
持续的升水挤出是过去一年多数合约到了临近交割月两个月左右的趋势，这意味着市场预期持续存在且均没有最终兑现。回顾今年市场的供给侧表现，除了三季度有环比的回落之外，其余时间均处于高位兑现当中，市场对于全年供应总量有所低估，同时对于需求的支撑过于看重，导致了最后预期不达的结果。
图 16：2023 年各合约基差收敛情况
（三）未来的一年中，过去的经验是否还受用？
那么未来一年，我们是否仍然可以利用过去的经验呢？
二次育肥、冻品存储都曾使用过过去一年的经验，但现实告诉我们，在不同的供需环境中，前一年的思路可以参考，但状态不会平移。
我们认为，在分析当中仍然需要我们第一部分到第三部分所讲述的底层的、稳定的逻辑，不能因为2023年的预期不达，就对2024年产生全面的悲观情绪。反之，我们需要看到 2024 年市场独特的供给状态，并基于此来展开相对独立的判断。
五、推断：2024 年供给侧
现在，我们将根据我们的猪价预测模型，从数据输入到价格预测分成三个步骤进行讨论：
第一步基于产能的推断；
第二步讨论明年出栏节奏的预期；
第三步通过对供给的判断来推测猪价，同时需要考虑到推测得出的猪价和出栏节奏之间是否自洽。
第三步我们在文章的第六部分呈现，接下来我们主要讨论供给节奏的判断明年的供给情况。
图 17：预测逻辑示意图
（一）基于生产过程的推断
我们将按照如下符合一般生产过程的逻辑，对 2024 年的供应情况进行推断：
1）中短期供给基于仔猪出生和存活情况做线性推断，并结合出栏节奏预期测算；
2）中长期基于能繁母猪数据，同时考虑能繁母猪的生产性能（趋势性和季节性），再加上对于出栏节奏的预期，和前期预测得出的累库、去库环境；
3）更长期的预测需要我们基于利润对投资预期、能繁母猪数据等先做出预测，再对出栏量做出预测。
1. 仔猪相关数据及推断
图 18：仔猪生产情况（指数，以 2022 年 1 月为基期，仅呈现环比数据，可能存在和同比数据的差异需注意）
上图为我们跟踪的仔猪生产指数和仔猪饲料生产指数，其中仔猪生产指数可以近似看作仔猪的生产情况，仔猪饲料生产指数则可以侧面作为印证，不过需要考虑到仔猪饲料的需求和猪价有一定的正比关系。
以相对粗略的逻辑来看，2022 年 7 月到 2023 年 6 月的仔猪基本对应了 2023 年的出栏，而 2023 年 7 月到 2024 年 6 月的仔猪基本对应 2024 年的出栏。目前我们的数据中有 2023 年 7 月到 2023 年 11 月的仔猪生产情况，也就基本能确定 2024 年 1 月到 5 月的育肥猪生产情况。
按照这样的对应关系，我们可以得出初步的结论：2023 年生猪供应缓步向上（除年中稍有环比回落外），2024 年上半年延续 2023 年产能兑现带来的高供应，但出现了环比向下的趋势。2. 母猪相关数据及推断
图 21：能繁母猪存栏情况
从母猪数据来看，2023 年整体处于产能去化的过程中，9 月后能繁的去化有所加速。不过需要注意的是，母猪数据，尤其是早期的产能去化阶段，并不能直接带来 4 个月后仔猪出生的减少，以及后续的育肥出栏的减少，此时主要做的母猪的结构调整。但持续 4 个月以上，以及出现阶段性的集中去化，这必然会反映的仔猪的生产上。因此我们看到仔猪出生的明显下行基本上还是要到 10 月左右（对应 5 到 6 月母猪），而集中去化阶段（10 到 11 月）的母猪预计驱动明年上半年的仔猪生产收缩，对应明年下半年的供应阶段下行。
但需要注意的是，2023 年的能繁母猪环比下行是幅度有限的，同时需要对冲能繁效率的持续提升。可以肯定的是，2024 年的整体环境从生产兑现的角度看是优于 2024 年的，但从大的投资周期来看，依旧是受限和承压的。
3. 2024 年上半年母猪变化预期及推断
2024 年年底市场如何取决于 2024 年上半年母猪如何变化。而 2024 年上半年的母猪变化，我们认为主要取决于节前生猪价格、节后仔猪价格能否站上成本线，这背后也会反映和影响远期利润预期，同时要考虑行业短期现金流水平。整体上看，我们预期 2024 年一季度，市场依旧承受较大的供应压力，因此能繁母猪有望延续一段时间的去化，不过随着节后补仔猪需求的提升，仔猪价格有望回到成本线上方，从而降低能繁去化动力。
（二）对出栏节奏的判断
图 19：对出栏节奏的修正
上图当中，蓝色曲线是我们通过前文逻辑推测出的基础产量，也就是我们之前分析的主要结论，但这和市场实际的出栏会有明显的差距；红色实线是实际的出栏情况，而红色虚线则是我们基于出栏节奏对基础产量兑现时间做出的调整，我们认为调整后的出栏预期会更加符合现实。
首先，针对春节，我们提前出栏，2023 年底到 2024 年初本身受到疫情等因素扰动，压栏力量有限，但 2024 年淡季预期下，提前出栏的动力存在，因此我们认为春节前后依旧存在明显出栏集中和下降。
针对春夏季节，我们以相对稳定的出栏速度，面对持续的压力。
在夏秋季节，因底层供给的驱动，有可能出现价格的明显波动，从而驱动市场逐步进行压栏和出栏节奏的减缓。
从三季度到年末应该有一个压栏的总体趋势，以应对新一年的年末需求的集中。
因此，我们认为明年的供给量变化趋势总体向下，但同时需要关注价格波动中压栏节奏和程度的具体展现，这决定了生猪价格的波动幅度。
六、估值：综合预期
根据上面对于养殖端出栏的预期，我们基本能够划定对应年度价格的波动形式，相反，对于估值的预期则面临更大的挑战。
如果我们假设其他条件没有大的变化，那么量价情况可以如下面两幅图所示。
图 20：量价对比图（出栏量，万头）
图 21：量价对比图（月度价格，元/吨）
从方向上看，明年生猪价格有望形成前低后高的趋势，但年末仍需要考虑压栏情况。因为一旦后市某一阶段价格走高，带动市场预期上行，很可能导致集中压栏重演 2022年的走势。
估值方面，我们首先看上半年的对比情况。从出栏预期看，上半年同 2023 年差距不大，从仔猪对应的数量上看，2024 年上半年压力实际上是大于 2023 年的，不过有两个因素导致了压力的同比缓解：
一个是 2023 年上半年承接了 2022 年冬季踩踏行情导致的高体重大库存，使得上半年本该进行累库操作的时间段仍需要持续释放出栏压力；
另一方面是 2024 年动物疫病风险爆发较早，持续性强，侧面减轻了市场累库动力，从而有望减轻春节后市场集中供应压力。
不过，也需要注意到，2023 年上半年出现了冻品密集入库支撑价格的情况，需要谨慎观察 2024 年是否会有类似的情况。
二三季度有望成为供应压力的转折点；三季度开始供应同环比均下降的确定性较高，但如果我们预期极高价格，对比 2022 年，可以看到，即便明年下半年出现同比出栏量的减少，根据目前的模型，其减少的幅度也相当有限，很难达到此前的高度。
这里我们也需要注意，上半年的数据基本上是基于仔猪出生情况做出的推断，而下半年的数据则是以能繁和能繁预期做出的推断，也就意味着上半年判断的准确度更高，下半年的出栏情况还有变化的空间。
在本文中，我们没有太多提到需求侧的问题，主要是需求侧本身比较难预期，只能进行适当程度的跟踪，同时作为基础食品需求，其本身有一定程度的需求稳定性，在量价对比的过程中，其实隐含了需求同往年相似的假设。
如果我们要进一步分析需求，我们最好把逻辑分为长期需求趋势和具体经济状况下的需求表现：
周期的形成本身同需求侧基本得到满足后产生了富余有关，因此，本质上看，其实从 2008 年以后，生猪市场规模就逐步接近天花板并在 2014 年左右达到高峰。而随着人口老龄化、消费结构转变以及消费场景的多样化，2020 年之后，生猪市场的实质需求呈现长期缓慢下降的趋势。但这类长期需求变化，很难在两个月之间的比较中呈现比较明显的差别，但在年度级别上可以稍作考虑。
具体的经济环境也会影响消费者决策，尤其是在用工需求比较大的建筑施工、加工制造、零售等行业，其用工需求以及对应民众的收入情况可能直接影响消费意愿。在经济环境比较紧张的时间段，可能产生较长的储蓄周期，从而导致季节性消费驱动比较短暂，进而出现逢节必跌的景象。
七、策略：这是最好的时代
（一）养殖企业
对于养殖企业来说，目前24期货市场无疑对 2024 年给出了非常慷慨的利润预期。在饲料成本有望下行的背景下，中远月期货盘面价格均在成本线上。
对于外购仔猪企业来说，根据市场预期补栏，同时在远月合约中进行套期保值是比较合适的策略。某种程度上来说，只要保持期现匹配，同时能够将猪的养殖效率和死亡率保证在一定水平，几乎可以确定能够获取期货市场给出的利润。
在整体投资兑现周期的压制下，期货市场持续给出这样的养殖利润，对企业来说，“这就是最好的时代”。我们非常推荐外购仔猪企业主动利用期货，主动出击把握生产利润。
对于自繁自养企业来说，目前生产过剩的主要表现就是母猪存栏的相对稳定，因此，相比外购仔猪企业，可能就不得不承受母猪端在部分时间段的亏损，但即便如此，中远月的合约相比成本来说，仍然具备明显的升水。多数自繁自养企业有生产连续性的内在要求，这个时候，我们不能很大幅度地调整每个月出栏的数量，但却可以以此来选择性地确定套保的数量和价格。
对于二次育肥、压栏等操作主体来说，期货市场的存在时常给予天然的短期“无风险”套利机会。当然，这是在忽略基差、养殖等风险的条件下。当期货近月合约价差、基差比较明显时，可以据此对应进行养殖节奏的调整：例如当近月合约相对现货价格有明显的升水时（价差收益显著超过边际育肥成本），可以把当前就要卖掉的生猪延养或者二育到近月合约所对应的时间段，同时选择在期货市场上套保；又比如，当近月呈现Back 结构时，可以提前出栏，同时在近月中稍远的合约上买入，如果后市价格上行，那么也能获得上行的收益，而如果后市价格超预期回落，期货上确实可能承受价格下跌中超预期的部分，不过我们已经提前卖猪，现货预期内下跌的部分不用承受损失，而相反，如果不提前卖猪，这时候会承担预期内外价格回落的所有损失。类似这样期现结合的可能性还有很多，需要企业在实际应用中不断探索。
天量投资进入了空间有限的市场，投资收益率必然也会因此下降甚至阶段为负，这个时候，期货市场给出了正收益，对于所有养殖企业来说，都非常有必要对其加以利用。与其押注在未来猪价必然上涨的期待上，不如直接锁定在已经上涨的预期猪价上。
（二）冻品入库
冻品的存储能否盈利，和年度价格的波动趋势直接相关：年度价格上行且价格重心差距超过 4 元/公斤，则有望兑现盈利；如果价格重心变化低于 3 元/公斤，甚至出现价格向下波动，则冻品存放较大可能亏损。因此，单纯的冻品入库，就是把筹码放在了下半年价格上行，上下半年价格差距大于 4 元/公斤的预期上。
对于主动入库来说，我们预期 2024 年的价格波动有望高于 2023 年，在合适的时间段有储存冻品盈利的空间。不过，依赖预期的执行必然面临预期不达的风险，如果要进一步保证利润的确定性，在做冻品的同时，到期货盘面上锁定销售时对应的生猪价格也有一定必要性。
只不过需要注意的是，适合储存冻品的时间和适合在盘面锁定生猪价格的时间大概率是分离的，在价格水平较低、市场环境悲观的情况下做冻品；在价格走高、预期乐观的时候进行价格锁定。在动态变化中择时，是对新环境下冻品存货商的考验。
对于被动入库的冻品来说，我们没有选择入库时间的太大弹性，那么就只需要做好后半部分套保的安排。这说来容易，做起来却是反人性的，尤其是在市场环境转好，情绪高涨的背景下，能够在盘面上锁定利润，不被市场气氛所干扰，仍然是非常困难的；我们可以通过提前设置目标价格或者交易计划来减少市场的干扰，更理性地执行企业策略。
（三）盘面交易
即便在今年，生猪期货市场也出现了比较明显的上下波动，因此，要提出一整年的交易策略，很难用多空来直接表达。如果说 2021、2023 年是以逢高沽空为主，2022 年是以先多后空为策略，那么我们认为 2024 年更趋向于区间波动中寻找情绪的极限，做与之相对的交易。
情绪的极限容易产生在价格的极限上，但情绪同样也会受诸如时间窗口和环境的影响：旺季偏淡比淡季偏淡更有杀伤力，淡季走强比旺季走强更能鼓舞人心。
后记：红海泛舟求稳，生猪研究求实
本文题目“北风融雪南风凝”实际是杨万里《郡圃残雪其一》的改编，原文为：
南风融雪北风凝，
晚日城头已可登。
莫道雪融便无迹，
雪融成水水成冰。
这首诗可以解读为作者对物质和时间的思考。按照我国所处的东亚季风带，北风更冷、南风更暖，因此，天气上无疑是杨万里的观察更为贴切；但在生猪的行业变化上，我们却更常看到北方受到猛烈的冲击带来利多消息，而南方反而却起到了“价格冷静”的作用。这样的情况在未来或仍将持续。
能花时间读到这里，我必须向你表达称赞和敬意，就连我自己，在阅读很多“长篇大论”时，也没有办法坚持到最后。我同样要向那些梳理出产业逻辑、创造出产业理论、提出鲜明市场观点的前辈和同行们表达敬意和感谢，他们的研究让我能站在巨人的肩膀上。2018 年之前，我阅读过很多研究报告，比较有代表性的就是华西证券周莎老师的报告，同时还看了养殖、疫病防控、非洲猪瘟等方面的许多产业和学术资料，正是这些最初的输入，让我对 08 年到 18年这十年的生猪价格/产能/利润波动周期有了更深刻的认识，也对产业中的结构性转变机会有了更明确的认知。
恰逢产业出现重大变化，原有的产业格局加速更迭、养殖技术快速迭代，也同样导致原有的许多产业认知不再适用，这也给了我发挥所学、所读、所思的机会。
本文中的猪价归因、周期嵌套、季节性分析都是我在产业更迭过程中不断梳理、总结，从而得出那些新局面下仍然适用的底层逻辑。 和产业、投资人、交易高手的不断沟通也是这一过程中必不可少的，一并表达感谢。
如今，许多关注生猪、研究生猪的朋友也通过我的报告了解产业、构建研究框架、完善投资逻辑，我也成了别人口中的“前辈”，能用报告陪伴大家成长，我亦倍感欣慰。尽管我们的报告多数几乎是“免费”流传的，但所有的鼓励和批评我们也都照单全收，并在此一并感谢。
研究的外部性是研究价值的一部分，但更重要地是能通过研究帮助实体产业、服务实体经济。 随着生猪期货的上市，产业链各个阶段地企业都多了一个对抗市场风险的工具，而将这一工具介绍给企业，帮助企业在“养猪的红海时代”“杀出一条血路”，是我们兑现研究价值的重要方式。这三年来，我们不断推广生猪期货工具、“期货+保险”工具，说服企业从以前的旧思维中解放出来，选择和拥抱新的工具。越来越多的企业，在中信建投的席位上交易，利用期货工具实现风险管理，扭转亏损局面。
在传统的理解上，研究员是为交易服务的，甚至将研究的价值等同于提出交易策略的准确度和可行性。我能够理解这样的评价标准，尤其作为投资机构的研究员来说，这是最重要现实评判标准。但作为中介机构的研究员，我认为我们同时需要从左侧出发，做市场的质疑者；从风险出发，做吹哨者；从不同情景、不同时间跨度、不同角度出发，秉持中立、客观、理性的态度，做勤勉的巡视者，让交易者和风险管理者能够有拟定策略的基础和执行策略的信心。
行文至此，即完成了对各位投资经理、交易者、研究同仁、公司同侪、以及各类读者的交待，也完成了对自己过去研究的总结。而市场不熄，探索不止，期待再次相见。
