Введение

Зерно - основной сельскохозяйственный товар в мире. Однако под этим термином часто подразумевают совершенно разные культуры. Например, в официальной статистике некоторых стран под этим термином может проходить картофель. В англоязычных странах это понятие обозначается термином grain, что дословно означает зерновые или злаковые. Однако было бы точнее не переводить это термином из биологической классификации растений, а дать скорее кулинарный термин, - крупы. Туда включаются различные сорта пшеницы, кукуруза, рис, овес, просо, ячмень и т.д. Иногда в зерновые неоправданно включают сою. Однако главные зерновые культуры - пшеница и кукуруза для Европы и Америки и рис для Азии.

Часто зерновые делят по назначению - пищевые и кормовые (в пищу скоту) виды. Чем севернее посадки, тем большая доля посевов -кормовые. При этом одна и та же культура может, в зависимости от уровня созревания, быть отнесена как к одной, так и другой группе, что создает дополнительные неудобства при исследованиях рынка. Так, в американской статистике всю кукурузу относят к кормовым культурам, что, впрочем, в целом правильно. При этом не следует забывать, что просто кукурузой скот не питается. Это как нас кормить только шоколадом. Однако именно она есть главный компонент различных комбикормов.

Хотя зерно производится практически во всех странах, динамику мировых цен определяют лишь несколько крупнейших экспортеров и импортеров, в число которых входят такие крупные экспортеры, как США, Канада, Аргентина, Бразилия, Австралия, импортеры - Япония, страны Евросоюза, Китай, Россия, Индия, Пакистан.

Цена на зерно определяется не только общей мировой конъюнктурой. Крупные транснациональные корпорации не только производят и поставляют зерновые и продукты из них, но и являются крупнейшими игроками на мировых биржах.

При этом спекулятивные операции и производственные поставки могут осуществляться операторами одновременно, что позволяет им манипулировать рынком и в значительной степени определять ценовую динамику.

Несмотря на обилие зерна во всем мире, биржевым этот товар является не везде. Для того, чтобы товар стал биржевым, необходимо наличие двух факторов. Во-первых, наличие большого количества независимых продавцов и покупателей, для которых удобно встречаться именно на бирже из-за того, что там низкие накладные расходы на сделки. Во-вторых, возможность стандартизировать поставку. Так, например, недвижимость не удовлетворяет второму критерию, т.к. есть много факторов, отличающих одну квартиру от другой: соседи, престижность квартала, куда выходят окна, планировка и пр., что делает каждое предложение сугубо индивидуальным.

Для зерновых, как правило, не выполняется первое условие. Зерновых выращивается много сортов и видов. Только одна пшеница бывает мягкая и твердая, озимая и яровая, с различным уровнем клейковины и т.д. Поэтому фермеров с одинаковым типом товара в небольших странах набирается не очень много. К тому же политические трудности при экспорте приводят к образованию ассоциаций производителей и, как следствие, к единой закупочной политике, что также делает биржевой способ поиска покупателя излишним. Однако цены на родственные товары изменяются обычно в одну сторону, что позволяет биржам вводить контракты, которые могут использоваться как хе-джевые финансовые инструменты как для мелких фермеров, так и для крупных торговых домов.

В настоящее время зерновыми торгуют следующие биржи: London Commodity Exchange (LCE), Chicago Board of Trade (CBOT), Kansas City Board of Trade (KCBT), Minneapolis Grain Exchange (MGE), Mid America Commodity Exchange (MACE), Winnipeg Commodity Exchange (WCE). Кроме Лондонской биржи, это все биржи США - крупнейшего производителя и экспортера сельскохозяйственной продукции. Из больших неамериканских бирж следует упомянуть Budapest Commodity Exchange и Tokyo Grain Exchange (TGE), торгующих кукурузой. Как правило, неамериканские биржи обслуживают целый регион. Торги на этих биржах позволяют ориентироваться в ценах вне времени биржевых торгов в США.

Однако если судить по объему торгов, то определяющие для ценообразования срочные контракты на зерно находятся в Америке в Чикаго на CBOT.

Основные характеристики контрактов

Наиболее торгуемыми на CBOT зерновыми контрактами являются контракты на пшеницу, кукурузу и сою.

Размер контракта на поставку указан в бушеле. Это мера объема, и поэтому он равен разному весу для разных зерновых: от 25 до 28 килограмм.

Выбирая среднюю цену на пшеницу $3.50 за бушель, мы получаем стоимость контракта 17,500, выбирая маржевые требования равными приблизительно $1,000, мы получаем плечо 1:17.5. Размер комиссионных за один контракт $10-30, стоимость движения цены контракта на 1 цент для всех зерновых - $50.

Все зерновые являются относительно взаимозаменяемыми товарами. Поэтому, если много одной культуры, то автоматически падают цены и на прочие культуры. На этом принципе основан знаменитый спред «пшеница-кукуруза». На рисунках 1 и 2 хорошо видны синхронные взлеты и падения ценовых графиков.

Рис 1. Кукуруза, месячный график.

Рисунок 2. Пшеница, месячный график.

В прошлом году мы наблюдали классический кризис перепроизводства. Особенно это касалось пшеницы. Подобных цен не наблюдалось с 1991 года. Однако в этом году появилась надежда, что кризис прошел дно.

Структура цен на зерновые качественно изменялась с 1974 года. Так, для кукурузы нормальный диапазон цен стал $2.40-$2.80, c максимальными колебаниями от $1.50 до 5.00. Для пшеницы - $2.40-$4.50 с максимальными колебаниями от $2.10 до 5.60. Чем меньше диапазон колебаний цены, тем меньшую сумму требуют в качестве залога за позицию. Маржевые требования постоянно меняются также в зависимости от волатильности цены контракта.

Однако, характеризуя общий уровень маржевых требований, необходимо отметить, что он достаточно низок. Зерновые справедливо считаются очень спокойными контрактами. Если работать только с ними, то достаточными суммами брокерского счета можно считать суммы, начинающиеся с $20,000. Достаточно малый размер залоговых требований, спокойный характер ценообразования, обилие бесплатной фундаментальной информации, простые способы ее интерпретации превращают эти инструменты в хороший полигон для начинающих знакомиться с этими фьючерсами.

Используя исторические данные о колебаниях цен, можно прогнозировать возможные наибольшие потери. Так, продавая кукурузу на ценах $2.00 (какими они были в прошлом году), вы рискуете не более $50*50 = $2,500 на контракт. Есть методики, которые позволяют более точно оценить необходимый запас средств.

Доли основных видов зерновых

География производства

Как уже говорилось ранее, пшеница распространена в «европеизированных» странах с преимущественно умеренным климатом. По майским данным, в 2000-2001 (далее 00-01 год) сельскохозяйственном году Китай произведет 107 млн. тонн пшеницы, страны Евросоюза - 106.15, Индия - 70, США - 60.93,

Россия - 33 млн. тонн, Восточная Европа - 31.40, Канада - 24, Австралия - 23, Аргентина - 15. Всего около 580.44 млн. тонн. Для производства пшеницы характерно то, что нет явно выраженного страны-лидера производства. Поэтому для нее более важно смотреть общемировые данные по соотношению спроса-предложения. Однако только немногие страны производят существенно больше, чем это необходимо для внутреннего потребления, и могут экспортировать пшеницу. Это США - 30.62, Канада и Аргентина - по 18, Аргентина - 10.5. Основной поток импорта идет в Северную Африку - 17.5, Бразилию -7.2, Россию - 3.0, Китай и Пакистан - по 2.5 млн. тонн.

Ситуация с рынками кукурузы принципиально другая. Так, из общемирового планируемого объема производства в 614.93 млн. тонн в 00-01 году США произведут 247.41, Китай - 125.00, что в сумме даст около 60%. При этом США экспортируют 48.26 млн. тонн из совокупного общемирового объема экспорта, который составляет 78.19 млн. тонн. Таким образом, приблизительно две трети мировой торговли сосредоточено с США. Поэтому очень важно подробно рассмотреть структуру американского «кукурузного» пояса. О нем читатели наверняка имеют представление по фильму «Дети кукурузы» или из сказки «Волшебник изумрудного города».

Практически все пространство Великих американских равнин на широтах Вашингтона засеяно бескрайними кукурузными полями. На севере, ближе к границе с Канадой, кукурузный пояс плавно перетекает в пшеничный пояс (хотя это понятие уже не такое корректное, поскольку там велика доля и прочих культур). На юге кукурузу постепенно вытесняют по дельте Миссисипи хлопок и соя. На рисунке 3 показаны количество засеянных акров в каждом штате и процент их изменения по сравнению с прошлым годом.

Рис. 3. Производство кукурузы сосредоточено в районе Великих американских равнин.

Из рисунка 3 ясно, где надо смотреть погоду на мировых погодных сайтах, торгуя пшеницей и кукурузой.

Анализируя статистические данные по кукурузе, необходимо обращать внимание на соотношение спроса-предложения по coarse grain - кормовым культурам. Кукуруза в них составляет в ней от 50% до 75% от мирового производства в различные года с тенденцией увеличения доли за последние годы. Тем ни менее, бывают случаи, когда ситуация в целом по кормам отличается от ситуации по кукурузе.

Основные факторы ценообразования

Встоимость произведенного зерна закладываются не только затраты, понесенные на его производство. Важную долю представляют такие факторы, как страховка и затраты на хранение. Это приводит к ситуации, когда цены на физическое зерно должны быть сразу после урожая минимальными и затем понемногу расти до следующего урожая, что, впрочем, часто нарушается из-за действия прочих факторов. Но в ценах фьючерсов эта закономерность поддерживается почти всегда. Стоимость более дальнего по времени фьючерса должна быть больше, чем более близкого, т.е. должно наблюдаться нормальное контанго.

За последнее десятилетие доля в производстве стран южного полушария выросла, что приводит к аналогичным процессам ценообразования со сдвигом в полгода. Особенно важно то, что страны южного полушария - страны-экспортеры зерна.

Как и в любой сельскохозяйственной культуре, крайне важный фактором ценообразования, особенно для краткосрочного трейдинга, является погода. Достаточно в период проращивания семян нескольким дням не пойти дождей, и сразу начинается спекулятивный всплеск цен, что мы видели в прошлом месяце.

В США реализуются различные федеральные программы поддержки фермерства. Результатом одной из наиболее важных является возможность для фермера заложить (а фактически продать) зерно под фиксированную цену. Эта мера была особенно актуальна в прошлом году, когда наблюдался кризис перепроизводства. Она предохраняет целый класс фермеров от разорения, гарантируя сбыт продукции. Во многом благодаря осмысленной государственной политике поддержки малого производителя сельское хозяйство в США является крупнейшим в мире.

Любой импорт продовольствия, как правило, очень болезненно воспринимается местными производителями. Поэтому в мире существует большое количество протекционистских барьеров для чужой продукции. Постоянно вспыхивают торговые войны, запреты на импорт продукции, выращенные не по «правильной» технологии, и т.д. Это приводит к большим различиям между уровнями цен на товары как внутри разных стран, так и по типам сделок. Часто средством проталкивания своей сельхозпродукции являются связанные кредиты, когда место закупки и назначение кредита оговаривается заранее.

Но, конечно же, главный фактор цены на товар - это количество самого товара. И значит, необходимо уметь его предсказывать.

Основные методики прогноза размера будущего урожая

Основное уравнение для расчета количества будущего урожая выглядит необычайно просто. Надо умножить площадь, с которой убирается данная культура, на ее урожайность с единицы площади. Как всегда, проблемы в мелочах.

Весной фермеры выбирают, что сеять. Они смотрят текущие цены на различные культуры. Зная обычную урожайность для данных мест, они легко вычисляют, что сеять более предпочтительно. Исходя из этих простых соображений, строится регрессионная модель по данным прошлых лет, описывающая зависимость количества засеянных акров данной культурой от уровня цен на основные зерновые. Такая зависимость считается достаточно сильной и устойчивой. Однако засеянные - не значит убранные. Здесь не находится ничего лучше, как умножать полученное количество на коэффициент меньше единицы, который также получается из исторических данных отношения убранной площади к засеянной. Далее это произведение множится на среднюю урожайность культуры, и мы получаем грубую оценку будущего урожая. Еще раз отметим, что эта оценка получена еще до того, как семена упали в землю.

По мере получения реальных данных, официальные органы получают более точное представление, сколько земли отведено под каждую культуру. Процесс окончательного определения продолжается чуть ли не до конца уборки урожая, однако первые же реальные данные, как правило, являются очень близкими к окончательным.

Сложнее обстоит дело с долей площадей, дошедших до уборки. Если не происходит ничего неординарного, то эта цифра достаточно устойчива и хорошо известна. Однако при засухах, наводнениях и т.д. все зависит от силы природного катаклизма. Здесь наука бессильна.

Перейдем к оценке урожайности. Факторы, действующие на нее, удобно поделить на человеческие и погодные.

Каждая культура требует последовательности технологических обработок: вспашка, посев, прополка, обработка ядохимикатами, и т.д. Для каждой из них известно оптимальное время применения. Раньше операция производится редко. А вот задержки бывают, например, по причине дождей, торнадо и т.д. Во всех странах регулярно собираются статистические данные о ходе посевной, уборочной и т.д.. Звучит это, например, так: на такое-то число убрано 65% урожая. И если прогноз погоды обещает затяжные дожди на всю оставшуюся неделю жатвы, то это может привести к потере части урожая из-за того, что его не успеют весь убрать, вплоть до 35%. За такого рода данными внимательно следят аналитики, и они передаются практически в каждом новостном блоке, освещающем поведение данного контракта. Особенно важно для будущего урожая вовремя произвести посев.

Даже если все сделано правильно и вовремя, урожайность все равно может сильно различаться к концу года. Это зависит от условий созревания. Очень полезно иметь в виду следующее соображение. Количество зерна прямо пропорционально количеству солнечных дней при нормальной влажности и температуре. Эта нормальность получает количественную оценку каждый день от специалистов в каждом регионе выращивания данной культуры. Эти данные затем суммируются и публикуются еженедельно. Что особенно ценно, эти отчеты и их история доступны бесплатно для каждого, кто имеет доступ к Интернету. С помощью этих цифр аналитики достаточно оперативно могут делать коррекции величины будущего урожая.

Однако для трейдера, пользующегося готовыми данными, крайне важно понимать, каким образом получаются прогнозные величины, а не слепо использовать готовый результат. Часто опубликованные данные оказываются устаревшими уже к моменту их опубликования из-за наступившей засухи или, наоборот, проливных дождей, и тут требуется творческий подход трейдера, основанный на вышеуказанных соображениях.

После оценки размера будущего урожая пора поговорить о прогнозных ценах, поскольку, в конечном счете, для трейдера это является целью аналитической работы.

Модели Грендмилла

Наиболее простые и надежные модели предсказания цены на зерновую культуру, особенно полезные для начинающих знакомиться с данными контрактами, описаны в книге Грендмилла (Wm. Grandmill, Investing in wheat, soybeans, corn. Windsor book. 1990).

В основе большинства моделей (и не только для сельскохозяйственных культур) лежит концепция справедливой цены. Она гласит, что цена, которую готовы платить импортеры при международной торговле, определяется исключительно доступностью или произведенным объемом данного товара. Таким образом, вводится в рассмотрение однопарамет-рическая модель, описывающая зависимость цены от доступности товара, пригодная для долговременного инвестирования. Однако необходимо конкретизировать, что такое общее предложение.

Отличительной особенностью зерновых является их ярко выраженная сезонность и тот факт, что товар поступает не непрерывно, как в большинстве индустриальных производств, а только во время жатвы.

Поэтому необходимо ввести несколько точных определений.

Остатки предыдущего года (Carry in, входящие остатки) - остатки от урожая предыдущего года и запасов предыдущих лет. Зерно, доступное на начало сельскохозяйственного года.

Урожай (Crop productions) - объем зерна, полученного в результате сбора урожая этого года.

Общее предложение (Total supply) - урожай данного года плюс остатки зерна от прошлого года. Общее потребление (Total use) - количество зерна, которое было использовано на питание, семена, корм для скота и экспорт за год.

Исходящий остаток (Carry over) - остатки зерна на конец текущего сельскохозяйственного года перед жатвой следующего года. При его вычислении необходимо учитывать импорт.

Среди приведенных характеристик доступности товара наиболее важная - исходящий остаток. Он имеет наибольшую предсказательную ценность.

В простейшей однопараметричес-кой модели неявно заложено предположение, что спрос на зерновые -относительно несущественная величина для формирования цены. Как показывает практика, волатиль-ность данной величины гораздо меньше, чем волатильность размера урожая. Это обуславливается тем, что еда - предмет первой необходимости, и поэтому потребление меньше зависит от цен.

Обычно строятся графики, сколько должно стоить зерно в зависимости от какого-либо параметра, характеризующего его доступность. Наиболее важным из них является график зависимости цены товара от параметра, равного отношению исходящего остатка к общему потреблению. Этот параметр обычно выражается в процентах, хотя иногда можно встретить эти цифры в месяцах, которые можно прожить без нового урожая. Графики строятся на базе исторических данных, начиная с 1973 года, после которого цены на сельскохозяйственные товары существенно не изменялись.

Более разумным следует признать подход, где для каждого аргумента модели существует не справедливая цена, а справедливый диапазон цен, который отражает влияние прочих факторов.

Разброс цен на одну культуру в разных точках земного шара порой может быть достаточно существенным. Это определяется заградительными барьерами при торговле, транспортными расходами и прочими факторами. Так, делая ставки на CBOT, мы должны предсказывать цены на американском рынке. Однако эти цены могут отличаться от мировых. Поэтому анализировать отношение спрос-предложение необходимо как внутри местного рынка, так и в мировом масштабе. Часто прогнозная цена для местного рынка строится как взвешенное среднее от мирового прогноза и местного. Например, прогнозная цена для контракта на CBOT может вычисляться как 0.6 от прогнозной мировой цены плюс 0.4 от прогнозной местной цены.

Среди прочих моделей следует отметить зависимость цены от размера урожая во время жатвы. Основа ее - обильное предложение от большого числа мелких фермеров, не желающих связываться с элеваторами, страховками и т.д. Так, в России хорошо известно сезонное осеннее понижение цен на фрукты и овощи, основанное на тех же соображениях.

В ситуации с плохо прогнозируемым спросом полезны соображения зависимости цены только от количества общего предложения зерна (производство плюс остатки с прошлого года) или исходящего остатка.

Отдельно исследуются закономерности влияния малых количеств зерна на динамику ценообразования. Так, при сжатости рынка минимум дальних декабрьских контрактов на пшеницу (находясь за год до его экспирации) чаще достигается весной, что можно использовать, например, при продаже опционов. Другими словами, при малых значениях известных исходящих остатков цена предпочитает идти в течение года вверх.

Естественно, имеет смысл использовать подобного рода модели, как только появляются свежие данные о новом урожае. Как уже говорилось ранее, это время перед началом посевной. Поэтому наиболее распространены сделки типа: вход в сделку весной на зимний или осенний контракт. Ситуация с интенсивностью потребления проясняется ближе к зиме. Отсюда возникает стратегия зимней сделки на летний контракт. Аналогичная сделка может возникнуть по причине новых данных об урожае в южном полушарии.

Отдельно стоит вопрос выбора дня входа, что решается путем оптимизации стратегий на исторических данных. Как правило, это отдельная оптимизационная задача.

Преимущество описанных моделей - их простота. Они, как первое приближение, никогда не пропустят существенное движение цен. Недостаток - их общеизвестность. Поэтому, как правило, они вам скажут, что сейчас цены близки к справедливым.

Я сознательно не приводил точные стратегии и рекомендации, например, Швагера или того же Грендмилла. Причина - общеизвестность этих моделей и относительная устарелость рекомендаций. Гораздо ценнее идеи, заложенные в них. С их помощью вы можете понять основные факторы, действующие на цену, и путем собственных простейших вычислений составить собственное мнение о рынке в изменившейся ситуации.

Существует большое количество эконометрических моделей, связывающих цену на контракт от текущей процентной ставки, ценами на прочие зерновые (например, классический спред пшеница-кукуруза), географического арбитража и т.д. Но они более сложны, требуют отдельного разговора и, самое главное, не всегда применимы. Как всегда, более тонкие вещи менее надежны.

Ежемесячные статистические данные и обзор текущей конъюнктуры

Свежие данные по мировому соотношению пшеницы и кукурузы появляются раз в месяц, между 9 и 12 числом. Время после их опубликования считается наиболее вола-тильным. В случае неожиданных результатов возможны такие неприятные явления для трейдеров, как открытие на следующий день с гэпом.

Рисунок 4. Приблизительно с декабря 1999 г. наблюдается общее сокращение запасов зерновых.

Рисунок 5. Кукуруза, кэшевые цены.

Рисунок 6. Пшеница, кэшевые цены.

Как видно на рисунках 5 и 6, в 2000 году цены на пшеницу и кукурузу в целом росли. Посмотрим, как это следует из данных фундаментального анализа в соответствии с методиками, указанными выше. Как видно на рисунке 4, наиболее важное для процесса ценообразования отношение прогнозных исходящий остатков на ближайший доступный год к общему потреблению в мире в 2000 году медленно, но падало. Это показывает, что такие зависимости являются достаточно сильными.

Характерно, что сократился разрыв в запасах между пшеницей и кормовыми, и теперь запасы обоих видов зерновых составляют около 18% от годового потребления (около двух месяцев можно прожить на прежних запасах).

Необходимо отметить, что последние цифры на графиках представляют прогноз или оценки не на конец 99-00 года, как в прочих месяцах, а уже на конец 00-01 года. Таким образом, следует запомнить, что первые доступные данные на следующий год появляются в открытой информации только в мае месяце, хотя существует ряд методик и аналитических центров, которые дают подобные оценки еще в апреле, хотя и менее надежные.

Последний скачок цен в начале мая в кукурузе был обусловлен угрозой засухи в момент проращивания ростков кукурузы, и поэтому является спекулятивным по природе. Для пшеницы, наоборот, движение вызвано скорее фундаментальными причинами их майского ста-тотчета, который показал снижение отношения исходящих остатков к потреблению с 21.07% до 18.33%. Реакция рынка хорошо видна на графике в середине мая.

Суммируя результаты торгов за 2000 год и анализируя динамику исходящих остатков, можно сказать, что фермеры устали от крайне низких цен прошлого года и в целом они стали сокращать посадки зерновых, особенно пшеницы.