前言：在农产品价格分析中，天气炒作是很重要的一部分，具体天气炒作的原理和时间是怎么样的呢？本文主要从大豆种植的角度入手，对其易受到影响的时间段进行梳理。

　　大豆的种植时间与天气炒作原理

　　大豆作为一种农作物，势必需要经历一个从播种到收获的过程。大豆在春夏秋冬都可以播种，春播大豆的播种时间一般是每年的4月下旬至5月上旬，9月下旬开始收获，主要在我国北方播种；夏播大豆一般在每年6月中旬开始播种，9月下旬至10月上旬收获；秋播大豆主要从8月下旬开始播种，11月左右收获；而冬播大豆一般在每年的11月份进行播种，第二年的3-4月份左右收获。而我国用于压榨的大豆主要来源于进口大豆，主产地在美国和南美地区，美国与我国北方气候相似，因此美豆属于春播大豆；而南美地区气温高，常年无霜，恰好符合冬播大豆的要求，因此南美地区大豆为冬播大豆。

　　由于我国国产大豆一般用来种和食用，用于压榨的大豆都是进口大豆，因此本文只考虑南美及北美地区的大豆，也就是春、冬播大豆，对应的时间就是每年的4月至9月，以及11月至4月，这段时间就是进口大豆最易受到影响的时间段，我们把这段时间，称之为大豆的天气炒作期。

　　大豆属于喜温作物，但也有较强的耐寒能力，需水较多，比较耐涝，生长期间需要提供充足的水分去维持土壤的湿润，因此充足的水分对大豆的生长非常重要。不过也需要注意的是，如果降雨过多，也会对大豆造成影响，比如洪涝可能会泡坏大豆的根系。因此，干旱和洪涝都对大豆生长不利。

　　大豆不同时期的炒作因素

　　对于美国大豆来说，基本上5-6月为其种植期，7月开花，8-9月灌浆，10-11月收获。在这段过程中，基本上5-9月都易受到气温和降雨的影响，处于天气炒作期；同理对于南美大豆来说，巴西在10月至来年3月，阿根廷在12月至来年4月，处于天气炒作。

　　在播种时期，如果土壤偏干，会利于播种进度的推进，但如果降雨过多，则或许会阻碍播种进度，过分干燥也会不利于播种；而一旦播种进度被推迟，后续农户的播种意愿或许也会受到影响，比如部分农户会选择改种一些作物，而在每年的3月，美国农业部就会对新季的播种情况做一个调查，然后在向农民统计完毕后发布第一季度的种植面积预测报告，因此这段时期市场炒作的是对于大豆播种面积的一个预估，可能由于播种面积的增加和减少，对后续大豆的产量造成影响。

　　而在大豆的开花期和灌浆期，降雨也显得尤为重要，这个时间段里面虽然大豆已经播种完毕，播种面积已经基本确定，但如果干旱严重的话，大豆的播种面积虽然不会轻易受到影响，但降水情况会影响大豆单产，单产如果降低，总产量也会减少，因此这段时间的炒作基本上是在炒作单产。

　　无论是播种面积还是单产，最终都会归结为作物的产量，减产可能导致大豆供应紧张，增产则会导致大豆供应宽松。由于美豆的供应时间是在年底到第二年一季度，而南美大豆的供应时间则是每年的2-3季度，南北美大豆供应分别占据了“半壁江山”，因此在不同地区大豆的供应时期，需要关注的信息也不一样。比如在美豆的种植期，这个时间段内市场炒作的主要是美国的天气；但由于恰逢南美大豆的供应市场，如南美大豆丰产的话，进口大豆价格也会受到压制。同理，在年底，北美天气炒作完毕以后，正值美豆供应期，但由于南美大豆易受到天气影响，因此南美天气也会影响美豆的价格。

　　而在对于产量这一话题炒作完毕后，接下来市场要炒作的重心则放在了需求这一部分。供应虽然会影响大豆价格，但是需求将会是供应已经确定之后的一个重要驱动因素，即使美豆已经收获完毕，但如果美豆的需求比预期要好，那很可能美豆价格会再上一个台阶。作为美豆的需求方，一个很重要的指标是中国买家的购买需求，而这个需求收到中国市场情绪，以及油厂利润所影响；还有一个很重要的指标就是美国及国际上对豆油(主要是因为豆油可以做为生物柴油的重要掺混成分)需求，如果豆油需求较好，则美豆价格也会较为乐观。

　　不同时间市场的关注重心

　　下图为具体每个月进口大豆价格需要关注的因素：

　　数据来源：公开数据

　　由上图可知，进口大豆在不同的月份需要注意的重要因素是不同的，不过大体上来说，大豆的供需格局基本上会奠定新一季的大豆价格基础，如果供大于求，价格很容易受到压制；而供小于求，则价格易涨难跌。而大豆作为一种农产品，其供应情况肯定离不了天气的影响，因此只要牢记，“种植期看天气，收获后看供需格局，同时警惕进出口政策和国际关系变动”这样的思路，势必会对我们的研究起到不小的帮助作用。

　　总体上来说，作为豆粕的供应端，进口大豆的价格意味着豆粕的成本，只有研究好成本端价格变化的影响因素，才可以更好地把握豆粕的价格。当然，豆粕的价格并不是只由成本端来决定，国内的豆粕库存或许会限制豆粕的价格，而国内的生猪存栏乃至饲料配方中豆粕的添加比例等等，也会对豆粕的需求端造成冲击，因此研究好豆粕需要从各种各样的角度入手，虽然成本端不容忽视，但切忌不可一味地只关注成本端，不然很容易造成价格分析的偏离。