超强厄尔尼诺与粮食ETF——底仓+网格的做多方案

我最近一直在想一个朴素的问题：对一个主要工具是A股账户、做不了CBOT期货、也开不了境外期权的普通投资者来说，一场可能创纪录的厄尔尼诺，到底有没有一条可执行的落地路径？这份备忘录就是我回答这个问题的过程。

先说结论，再展开。我认为答案是有，而且可以收敛到一句话：底仓+网格，做多粮食ETF（159698）——以10万元为例，5万元买底仓赌方向，5万元跑网格收波动。选它的理由有三层：它是A股对“粮价上行”敞口最直接的股票型ETF；它的市净率正处在五年来的最低区域，而资金刚开始流入、远未拥挤；它“高波动、宽震荡”的性格恰好是网格策略最喜欢的土壤。气候部分我只做事实陈述——太平洋的水温比模型预期升得更快，而农业冲击的兑现高峰在2027年，市场现在交易的是预告片，正片明年上映。

这次不一样的地方

厄尔尼诺指的是太平洋中东部一大片关键海域的海水异常变暖；气象上用一个叫“Niño 3.4”的指标来量它——就是这片海域的水温比常年同期高出多少摄氏度。高出0.5℃算事件成立，高出2℃以上叫“非常强”，1950年以来只发生过寥寥几次。

截至8月最新数据：关键海域周度水温已高出常年2.7℃（8月12日当周），7月中旬就跨过了2℃的“非常强”门槛；更靠近南美海岸的海区高出4.0℃。概率方面，NOAA气候预测中心判断9-11月维持“非常强”的概率为93%，10-12月95%，11月到明年1月90%；达到1950年以来纪录级强度的概率为69%。哥伦比亚大学IRI汇总的国际模型里，已有15个模型预测峰值达到或超过+3.0℃——这超出了其原有分级表的上限（见图表 1）。

图表 1：关键海域水温偏高幅度（Niño 3.4指标）——2026-27年轨迹与1997-98、2015-16两次超强事件对比。来源：NOAA CPC、IRI（2026年8月）。

我不想掩饰不确定性。69%的纪录概率同时意味着31%的“只是很强、不是纪录”；天气预测越过春季之后可靠性明显提高，但“非常强”与“创纪录”之间仍隔着一条真实的概率鸿沟。做投资时，我把69%当作一个偏厚的右尾来定价，而不是当作既成事实。

真正让我觉得值得写这份备忘录的，是另一个更少被讨论的事实：气候峰值和农业冲击峰值之间存在系统性时滞。今年秋天种下去、明年才收割的庄稼，才是这次事件的完整承受者——峰值落在2026年末，意味着2027年才是农业供给影响更重要的一年。早期迹象已经不再是纸面推演：东南亚的干旱推迟了水稻收割，印度雨季迟到，巴拿马运河的水位再度告急。

历史告诉我们什么，以及它没告诉我们什么

我把历次强厄尔尼诺年的农业数据翻了一遍，只保留三条对本次决策真正有用的结论：

· 平均影响温和，但尾部很重。全球层面，厄尔尼诺年小麦、玉米平均减产只有1%上下——但如果赶上坏年份，美国玉米曾单产暴跌两成以上（1983年、1988年），澳大利亚小麦在强厄尔尼诺年平均减产27%。买这个主题，买的不是平均值，是右尾。

· 每次事件的“受灾地图”都不一样。1982-83年重创美国玉米，1997-98年几乎放过了它，2015-16年集中在东南亚棕榈油和印度季风。所以我不赌单一作物，而是买一篮子粮食产业链公司——这正是选择ETF而非期货的原因之一。

· 粮价上涨未必等于农业股上涨。中间隔着成本、库存和政策三道闸门。这决定了仓位不能重到“赌身家”的程度，也决定了后面的止盈止损设计必须保守。

为什么最终是粮食ETF（159698）

A股名字里带“农业”的ETF有十几只，我把它们逐一放到厄尔尼诺的透镜下看了一遍，结论相当集中。

粮食ETF（159698）跟踪国证粮食产业指数，成分股覆盖种子、种植、农资（化肥、农药）和粮食加工，前十大权重股包括隆平高科、北大荒、诺普信、亚盛集团、神农种业、海大集团、农发种业、藏格矿业、苏垦农发、云天化，合计约占47%（7月末数据）。简单说，这是一篮子“靠天吃饭、也靠涨价吃饭”的公司：粮价上行预期会传导为种子提价、种植面积扩张和化肥需求增加。它不是完美标的——成分股里混着加工和饲料企业，纯度一般——但在A股能买到的工具里，它是对“粮价上行”这个故事敞口最直接的股票型ETF。

其他几类简单交代一下排除理由。豆粕ETF（159985）是最“纯”的商品工具，但厄尔尼诺对大豆的影响方向含糊（南美往往受益丰产），适合赌波动、不适合赌方向。农业主题ETF（159825、516810）里有近三成权重是生猪养殖股——猪饲料的主要原料就是豆粕，粮价涨对它们是成本而非收入，主题内部自带对冲。养殖ETF在这次情景下站在错误的一边，直接排除。

资金面也在佐证这条线索。这只基金2023年7月底成立、8月中旬上市，是全市场第一只粮食产业ETF，但直到2025年末规模还只有1.25亿元；截至8月19日，规模已膨胀到约14亿元，今年以来份额增长近十倍，近二十天增长约50%，连续十三天净申购，在跟踪同一指数的9只ETF里规模排第一。综合费率0.6%/年，近一月跟踪误差约0.08%。规模从1亿到12亿这个量级，对行业ETF来说仍然偏小——这既是风险（下文详述），也是“还没拥挤”的证据。

估值：低谷是真的，但要选对尺子

我从Wind取了国证粮食产业指数近五年的估值序列（月度），画成图表 2。结论比“便宜”两个字更有层次。

图表 2：国证粮食产业指数（399365）近五年市盈率与市净率走势（月度）。来源：Wind（截至2026年8月25日）。

先看市净率：2.08倍，处于五年来的最低区域。2021年这个指数还享受着7-8倍市净率的定价，此后一路下杀，如今的定价只有当年的四分之一上下。换句话说，市场为“一块钱粮食产业净资产”愿意付的价格，正处在五年里最便宜的时候。

再看市盈率：23.3倍，五年分位约62%——并不便宜。两组数字看似矛盾，其实说的是同一件事：市盈率的分母是盈利，2021年那波50倍市盈率是盈利低谷顶出来的虚高，2023年以来板块盈利改善快于股价上涨，市盈率自然显得“不那么低”。所以对这类盈利波动大的周期板块，市净率是更可靠的尺子：按这把尺子，低谷是真的；按市盈率，只能说处于中位附近。

估值之外，收益逻辑我认为有三层，而且互不依赖。第一层是行业自身的成长：太平洋证券测算，国内主粮种子市场从2021年的758亿元增长到2024年的1038亿元，年均复合增速约11%，而国内种子费用占种植成本的比例仍明显低于美国——这一层不需要厄尔尼诺也成立。第二层是粮价弹性：天气冲击兑现时，种子和种植环节是产业链里利润弹性最大的位置。第三层是政策与安全溢价：中央财政今年安排2630亿元农业补贴，种业振兴转入“十五五”攻坚，钾肥进口依存度约70%的背景下安全库存目标拟从287万吨上调到400万吨以上——“把饭碗端在自己手里”正在从口号变成预算。三层逻辑，任何一层兑现都能托住底仓，三层叠加才是上行惊喜。

风险我数得出四条。一是事件证伪：峰值若停在+1.8℃附近，天气溢价会快速回吐。二是纯度：指数里混着加工和饲料企业，“含粮量”没有名字听起来那么高。三是政策顶：粮食是国内政策敏感度最高的商品，价格涨得越急，储备投放和约谈来得越快。四是拥挤：规模一年膨胀近十倍说明聪明钱已经进场，催化落空时撤离会放大回撤。这四条风险共同的解药是同一个：仓位，以及下面要讲的结构化进出。

我做的一个小小验证：底仓+网格在159698上的表现

“底仓+网格”的结构是：一半资金先买入持股作为底仓，赌的是方向；另一半留作现金专门跑网格，赚的是波动——涨一格就卖出一部分持仓（底仓份额同样可以卖出），跌一格就用现金补回来。底仓和网格共用一个账户、一个持仓池。

我用这只ETF从2023年8月21日（上市第一周）到2026年8月24日共729个交易日的日线做了回测，覆盖它的完整上市历史。总资金10万元：5万元买入底仓持股，剩下5万元全部作为网格备用现金，费率按万0.5、最低0.1元计。过去三年它恰好走了一个宽幅震荡市——纯买入持有10万，三年后亏4.5%，中间最大浮亏曾达32.3%。而底仓+网格的全部六个参数组合都跑赢了纯持有；最优参数是步长3%、单笔1万元：三年收益+16.2%，跑赢纯持有约21个百分点，最大浮亏收窄到19.3%，三年共触发买卖各38次，手续费合计仅40元（见图表 3）。

三组步长的对比值得展开。1%步长：三年触发交易202次（买103次、卖99次），是3%步长的近三倍，但每格价差只有约1分钱，单笔5千和1万的收益分别只有+10.9%和+8.2%——交易最勤快，收获却不是最多，因为频繁触发意味着在阴跌段过早打光子弹、在反弹段又过早卖光持仓。2%步长居中：触发约75-77次，收益+11.7%到+12.4%。3%步长触发最少（76次），收益分化却最大：单笔5千+10.0%，单笔1万+16.2%——每格价差约两三分钱，单笔大一些，每次触发捕捉到的价差才够厚，而5万元备用金足够连续接五格下跌，弹药深度刚刚好。若把回撤控制放在收益之前，3%步长+单笔5千的最大浮亏只有15.7%，是六个组合里最稳的。

图表 3：粮食ETF（159698）底仓+网格回测——网格在震荡市中的增厚与减亏效应。来源：腾讯行情前复权日线，Kimi研究回测（2023-08-21至2026-08-24，总资金10万元，费率万0.5）。

需要坦诚说明的是，网格跑赢是因为过去三年恰好是震荡市——这个策略的全部智慧在于承认自己不预测方向。如果2027年走成单边牛市，网格会过早卖飞，届时底仓才是主要收益来源。这正是这个结构的初衷：底仓赌方向，网格收波动，两条腿各管一件事。

止盈与止损：回测给出的三条教训

对这个品种来说，“什么时候卖”比“什么时候买”更难。我把几条常见的止盈止损规则叠加在最优网格组合上逐一回测，结果有些反直觉（见图表 4）。

图表 4：止盈止损变体三年回测对比（叠加底仓+网格，步长3%、单笔1万元，总资金10万元）。来源：Kimi研究回测。

·  固定止盈+20%：有效，且是唯一显著改善结果的纪律。回测中它于2026年1月28日触发，恰好落在一轮情绪高点附近，把账户锁定在+20.0%后离场，躲过了其后大半年的回落。教训是：对高波动的主题品种，丰收时要敢于整仓兑现，而不是等“再涨一点”。

·  回撤止盈8%：太敏感，不适合这个品种。它在2024年1月17日就被一轮普通回调震了出去，最终亏7.7%离场。这只ETF日常波动就有2-3%，8%的回撤线等于把命运交给噪音。

·  硬止损-10%/-15%：代价大于保护。两条线分别在2024年1月22日和2月2日触发——回头看那正是三年大底附近，止损单把仓位清在了地板上，随后错过修复行情，最终亏损12.4%和15.7%，反而不如什么都不做（+16.2%）。

为什么会这样？因为这类强周期、高波动的品种天然“跌得深、弹得猛”，硬止损大概率会在最坏的位置被执行。我的结论因此是：止盈用纪律，止损用逻辑。止盈设固定目标：底仓浮盈达到+20%时至少减半，剩余部分每再涨10%减一档，不猜顶，只执行；止损不设价格线，改设“逻辑线”——只有当买入理由被证伪时才离场：Niño 3.4峰值预期跌破+1.5℃、板块盈利预期被系统性下修、或浮亏超-15%且基本面同步恶化，三者共同出现时清仓。单纯的价格下跌，交给网格去处理——那本来就是它的工作。

这对投资组合意味着什么

把上面的分析收拢成可执行的方案，以10万元为例（金额可按比例缩放）：

· 底仓5万元：粮食ETF（159698），分两到三批建仓，买入后持有。它既是方向性赌注，也是网格的“存货”——上涨触发卖出时，卖的就是这里的份额。

· 网格资金5万元：全部留作现金备用，不再单独建仓；步长3%、单笔1万元——价格每跌3%用现金买入一格，每涨3%从持仓里卖出一格，机械化执行，不加主观判断。

· 止盈：底仓浮盈达+20%时减半，此后每+10%再减一档；网格账户的卖出由网格自动完成，无需另设止盈。

· 止损：不设硬价格止损。离场条件是“逻辑证伪”——气候预期跌破超强门槛（Niño 3.4峰值预期<+1.5℃）、板块盈利预期系统性下修，或浮亏超-15%且基本面同步恶化，三者共同出现时清仓离场。

时机的选择上，我的倾向是不等“右侧确认”。气候事件的定价通常在确认前完成大半；8月24日国证粮食指数上涨1.06%、秋乐种业和登海种业涨停，说明资金已经开始抢跑。左侧建仓的代价是忍受几个月的平淡甚至浮亏，而网格恰好把这段等待变成收入来源——这就是底仓+网格这个结构存在的全部理由。

我会错在哪里

一份只讲看多逻辑的备忘录不值得信任，反方论点我尽量说得和正方一样有力。

第一，事件强度可能不及预期。“非常强”概率九成以上不等于“创纪录”，69%的另一面是31%；如果峰值停在+1.8℃附近，天气溢价会回吐，这份备忘录的主要推论都要打折。

第二，从事件到利润的传导可能断链。粮价涨三成，种粮企业利润未必涨三成；历史均值里大豆在厄尔尼诺年反而增产，“受灾地图”每次都不一样。

第三，估值并非全面低谷。市净率处在五年最低区域，但市盈率五年分位约62%——如果板块盈利下滑，市盈率会在股价不动的情况下自己变贵，“便宜”会比看起来更快消失。

第四，政策顶。价格涨得越急，储备投放和调控来得越快，这条风险没有好的对冲办法，只能靠止盈纪律提前离场。

第五，回测的期限偏见。回测窗口恰好是三年震荡市，网格的全部超额收益都长在这个土壤里；换一个单边窗口，结论可能反过来。

结论

用一句话概括：超强厄尔尼诺大概率是真的，2027年兑现农业冲击大概率也是真的，而粮食ETF（159698）是A股账户里对这件事敞口最直接、市净率处于五年最低区域、又尚未拥挤的工具——用5万底仓赌它的方向，用5万网格收它的波动，用+20%的止盈纪律锁住运气，用“逻辑证伪”代替硬止损来保护本金。

· 气候层面：秋冬季“非常强”概率93-95%，纪录级概率69%；最新周度水温偏高已达+2.7℃，2027年是农业冲击兑现之年。

· 估值层面：市净率2.08倍、处五年最低区域；市盈率23.3倍、五年分位约62%——低谷是真的，但要选对尺子。

·  结构层面：底仓5万持股+5万现金网格（3%步长、单笔1万）在三年回测中收益+16.2%、跑赢纯持有约21个百分点，最大浮亏从32%收窄到19%。

· 纪律层面：固定止盈+20%是回测中唯一显著改善结果的卖出规则；回撤止盈和硬止损在这个品种上均被证伪，止损改用“逻辑证伪”标准。

我可能是错的。气候投资里没有确定性，只有概率和赔率。但当概率由九成以上的模型一致性给出、市净率趴在五年最低区域、而结构又能把等待本身变成收入的时候，我倾向于站在概率这一边——用结构，而不是用信念。

P.S.

这份备忘录是通过KIMI K3模型跑出来的，里面存在如下缺陷：1.网格回测时无法抓取分钟线级别的行情数据，因此回测结果和真实结果存在一定差异；2.可能存在一定的AI幻觉，但K3模型确实挺强大的，里面的逻辑、数据我都进行过核对。

我发布这份备忘录的目的，不是为了显摆自己的观点，而是希望大家能帮我找出这个备忘录的问题、错误；我也可以根据大家好的建议，对这个备忘录进行重新测算和修改，并将研究成果分享给大家。