爱德华·尼库林，Mind Money 天气模型专家——访谈系列

爱德华·尼库林他是天气模型专家，也是欧洲经纪商 Mind Money 的交易部门主管，是一位资深的量化研究员和数据科学家，在市场建模、系统化交易和人工智能驱动的分析方面拥有超过八年的经验。他正是 Mind Money 专有交易策略所用天气模型的作者。

心灵金钱 是一家总部位于塞浦路斯利马索尔的欧洲投资经纪平台，提供全球股票、债券、ETF以及精选IPO和Pre-IPO投资机会。该平台在塞浦路斯证券交易委员会（CySEC）监管和欧盟金融工具市场指令II（MiFID II）合规框架下运营，致力于为寻求国际金融市场投资机会的客户提供透明的定价、多元化的投资选择和专业的投资组合管理。

爱德华·尼库林分享了他将气候和天气模型应用于商品市场分析的专业知识和经验。他从交易员转型为天气模型专家的经历，塑造了他对金融和环境数据交叉融合的独特见解。在本文中，他阐述了他的天气-商品模型在实践中的运作方式：模型纳入了哪些类型的气候和天气变量——从季节性温度变化到降水模式和极端事件——以及如何将这些输入转化为可操作的交易和风险信号。通过将市场直觉与科学建模相结合，爱德华为读者提供了难得的洞见，揭示了天气信息如何成为当今商品策略中的决定性因素。

您能否向我们介绍一下您从交易员到气候和天气模型专家的职业历程，以及这段经历如何影响您如今分析大宗商品市场的方式？

我的专业背景是量化交易和数据科学。多年来，我一直从事系统性商品和衍生品策略的研究，因此我的思维方式始终围绕交易信号和风险展开。后来，我受邀加入一家专注于优化海运物流的初创公司，负责领导与天气和气候相关的人工智能方向。这让我有机会与水文气象学家、生态学家以及其他领域专家密切合作，他们的思维方式与交易员截然不同。

那次经历至关重要：我了解到气象专家如何思考物理过程、不确定性和时间延迟。同样重要的是，我还了解到他们的思维模式与市场中使用的思维模式有多么不同。

如今，我的工作游走于这两个领域的交汇点。我并不把天气当作预测问题来处理（事实上，试图超越美国国家海洋和大气管理局（NOAA）和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的模型意义不大），我也不把市场仅仅视为统计噪声。我的交易背景促使我去思考每一个气候信号，并思考它们如何回答非常实际的问题：这些信息何时、通过何种机制、以何种概率真正影响价格。正是这种结合，深刻地影响着我现在分析大宗商品市场的方式。

您的天气商品模型在实践中是如何运作的——您纳入了哪些类型的气候和天气数据，以及如何将这些变量转化为可操作的交易或风险信号？

实际上，该模型整合了多个数据层，而不是依赖于单一数据源。

在天气方面，我们采用来自数值天气预报模型的实时和近期数据、生产区附近超本地气象站的数据，以及植被指数和干旱指数等卫星遥感指标。在气候方面，我们通过再分析数据集和厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、北大西洋涛动（NAO）、太平洋年代际振荡（PDO）等大规模气候指数来追踪更长期的信号。

真正的关键步骤并非预测，而是影响转化。原始天气变量被映射到对特定商品至关重要的生产、物流或需求侧机制。这些关系通过基于规则和概率的框架进行形式化，通常使用蒙特卡罗模拟来捕捉不确定性。

输出结果并非天气预报，而是一套结构化信号：包括概率加权情景、风险不对称性以及时移影响评估。根据不同的时间跨度，这些信号既可用于交易决策，也可用于风险控​​制。

您的模型已经运行多年，表现强劲——在重大天气灾害期间，它的表现如何？这些时期揭示了市场对气候冲击的哪些反应？

通过实时运行模型得出的最重要结论之一是，市场几乎从不会立即对天气冲击做出反应，也很少会以线性方式做出反应。

天然气就是一个很好的例子。10月下旬，我们的模型开始发出极地涡旋扰动概率高且不断上升的预警。当时，现货天气状况相对良好，库存充足，市场情绪也较为中性。价格几乎没有反应。 

关键在于，该模型并未产生二元信号。它显示的是一条概率曲线，随着大气模式变得更加不稳定，这条曲线在11月和12月持续上升。直到之后，当公众预测和媒体报道中开始持续出现寒冷天气情景时，天然气价格才进入强劲的上涨趋势。

那件事清楚地表明了我们反复看到的现象：

• 首先是物理大气压力，
• 然后是概率累积，
• 然后是信息传播，
• 直到最后，我们才看到价格调整。

大宗商品交易者和投资者目前是如何在其风险管理策略中使用气候和天气数据的？您认为大多数参与者在哪些方面仍存在不足？

大多数参与者仍然主要依靠主观判断来使用天气数据。他们关注天气预报，阅读专家评论，并根据对事件严重程度的感知来调整策略。在风险管理中，气候数据通常用于事后分析。

它们的不足之处在于缺乏规范化。天气信号往往带有主观性，权重不一致，且与市场结构整合度低。另一个常见问题是对视觉上引人注目但经济意义不大的异常现象反应过度，或对影响供应更为重要的缓慢变化过程反应不足。

最大的差距在于天气、生产影响和价格反应之间缺乏清晰的对应关系。

您认为到 2026 年，哪些具体的气候或天气指标对大宗商品市场（特别是农业和能源市场）最为重要？

对农业而言，持续的水分平衡指标——干旱发展、土壤湿度和植被健康状况——远比个别天气事件重要。敏感生长阶段的极端温度也仍然至关重要。

能源方面，重点将放在需求侧的温度异常上，特别是冬季供暖需求的波动和夏季电力系统面临的高温压力。气候方面，厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）等大规模振荡将继续影响区域供需失衡。

您的分析方法与市场上更传统的商品预测模型或标准天气分析方法有何不同？

主要区别在于，我们不直接预测价格或天气，也不采用传统的天气预报。我们的团队专注于对天气和气候对价格的影响进行定量建模。

传统模型通常要么采用统计方法推断价格，要么将天气视为结构较弱的外部解释变量。另一方面，标准的天气分析往往侧重于描述而非市场洞察。我们的方法将环境条件与市场影响之间的因果链形式化，并明确地对不确定性、时间性和相关性进行建模。

投资者在尝试将气候数据纳入实际决策过程中面临的最大挑战是什么？他们如何避免常见的陷阱？

最大的挑战在于如何从噪声中分离出有效信号。气候数据维度高、变化缓慢，而且往往受到媒体报道的情绪影响。

常见的误区包括过度拟合历史相关性、忽略时间滞后以及假设更多的数据就能自动带来更好的决策。另一个错误是将气候趋势视为确定性的而非概率性的。

事实上，这些问题大多源于对气候数据的理解不足。将气候数据整合到交易或风险管理中并非易事。这需要花费大量时间去理解物理机制、区域特性、数据局限性，以及最重要的——市场如何消化这些信息。如果没有这些基础，气候数据往往会造成虚假的自信，而非带来更明智的决策。

仅仅聘请气象学家或许有助于弥补天气专业知识的不足，但这并不能解决核心问题：如何将天气和气候信号转化为可衡量的市场影响和定价动态。此时，真正可行的途径只有两条。要么与已经具备这种能力并提供可操作见解的团队合作，要么投资建立内部专门的天气和气候部门，将市场专业知识与环境科学相结合。

您认为未来几年，长期气候趋势将如何从结构上重塑全球大宗商品市场？

我们已经看到波动性加剧，而非平稳的趋势转变。气候变化不仅会改变平均值，还会增加极端事件发生的频率和集中程度。

从结构上看，这意味着供应不确定性增加、风险溢价上升，以及对物流和库存管理灵活性的更高要求。一些地区的供应商可靠性将降低，而另一些地区则可能获得战略重要性。

随着气候风险在制度框架中变得越来越重要，您认为气候因素模型将如何影响投资组合构建、信息披露或风险报告？

气候因素模型将逐步从定性分析转向定量风险输入。在投资组合构建中，它们可以为仓位规模、尾部风险敞口和多元化假设提供信息。在信息披露和报告方面，它们提供了一种更具说服力、基于情景分析的方式来讨论气候风险敞口，而无需依赖简单的叙述。

随着时间的推移，我预计大宗商品市场上的气候风险将与宏观风险或波动风险类似对待：不是作为单独的 ESG 类别，而是作为市场风险的核心组成部分。

能否举例说明一下，您的模型如何帮助预测大宗商品价格的重大波动，而当时市场尚未意识到这一波动？

正如我之前提到的，天然气就是该模型洞察力的一个明显例子。

此外，我们还可以看到适用于农产品市场的更清晰的例子。

例如，在2023年巴西橙汁生产中，基于卫星的湿度和植被指数显示，在官方产量预测或市场评论反映出干旱胁迫之前数月，该胁迫就已经存在。由于损失尚未显现，价格最初保持平稳。一旦产量预测被修正，相关新闻报道随之而来，价格迅速调整，但此时潜在的风险已经持续数周。

另一个例子是2023-2024年越南的罗布斯塔咖啡生产。当时，持续的干旱和高温胁迫逐渐降低了咖啡的产量潜力，而市场最初认为这种情况只是暂时的。模型很早就捕捉到了这种胁迫的累积效应。当产量损失变得无法避免时，价格出现了剧烈波动。

2023年11月，西非可可市场也出现了类似的情况。当时，持续不断的哈马丹风导致水分不足，并引发了授粉问题。在市场做出反应之前，可可作物就已经承受了一定的物理压力，而市场反应的加剧，仅仅是在供应担忧成为主流舆论焦点之后才加速。

所有这些案例的关键洞见都相同：该模型有助于识别缓慢累积的物理压力，这种压力会在市场做出反应之前很久就改变风险不对称格局。这就是为什么时机和概率评估远比对新闻标题或孤立的天气事件做出反应重要得多。

感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 心灵金钱.