commodities

コモディティ

基本概念

現物価格と先物価格

先物価格は、キャリーコストモデルを通じて現物価格と関連しています。

F = S × e^((r + u - y) × t)

ここで、S = 現物価格、r = リスクフリーレート、u = 保管コスト、y = コンビニエンスイールド、t = 満期までの期間です。コンビニエンスイールドは、現物コモディティを保有するメリット（例：生産停止の回避）を表します。

コンタンゴ

F > S の場合、先物カーブは右肩上がりになります。保管コストと資金調達コストがコンビニエンスイールドを上回っています。コンタンゴでは、投資家が満期を迎える安い限月の先物契約を売り、より高い後の限月の契約を買わなければならないため、ロールイールドはマイナスになります。コンタンゴは、供給が潤沢な市場や、石油や天然ガスなど貯蔵可能なコモディティでよく見られます。

バックワーデーション

F < S の場合、先物カーブは右肩下がりになります。多くの場合、短期的な供給不足により、コンビニエンスイールドが保管コストと資金調達コストを上回っています。バックワーデーションでは、投資家が満期を迎える高い限月の先物契約を売り、より安い後の限月の契約を買うため、ロールイールドはプラスになります。バックワーデーションは、供給が逼迫している環境でよく見られます。

コモディティリターンの源泉

コモディティのトータルリターンは、次の3つの要素で構成されます。

1. 現物リターン： コモディティの現物価格の変動
2. ロールイールド： 満期を迎える先物を次の限月の契約に乗り換えることによる損益
3. 担保利回り： 先物ポジションを保有するために差し入れた証拠金／担保から得られる利息

トータルリターン = 現物リターン + ロールイールド + 担保利回り

ロールイールド

満期を迎える先物契約を、より満期の遠い契約に入れ替える際に実現する損益です。コンタンゴ（右肩上がりのカーブ）では、ロールイールドはマイナスになります。バックワーデーション（右肩下がりのカーブ）では、ロールイールドはプラスになります。ロールイールドはトータルリターンを大きく押し下げたり押し上げたりすることがあり、コンタンゴが深い場合、ロールイールドによって現物価格の上昇分が相殺される、あるいはそれを上回ることさえあります。

コモディティのセクター

• エネルギー： 原油、天然ガス、ガソリン、暖房油 — 生産額で最大のセクター
• 貴金属： 金、銀、プラチナ、パラジウム — 安全資産としての用途と産業用途
• 産業用金属： 銅、アルミニウム、亜鉛、ニッケル — 世界経済の活動と連動
• 農産物： トウモロコシ、小麦、大豆、コーヒー、砂糖、綿花 — 天候や収穫に左右される
• 畜産物： 生牛、赤身豚肉 — 需要主導

コモディティ指数

• S&P GSCI： 生産量加重方式で、エネルギーの比重が大きい（2024～2025年時点で約60％以上。構成比率は毎年見直されるため、最新の構成を確認してください）。世界のコモディティ生産を表します。
• Bloomberg Commodity Index（BCOM）： セクター別上限（33％）と単一コモディティ別上限（15％）を設けて分散しています。よりバランスの取れたエクスポージャーを提供します。
• 指数の構築方法はリターンに大きく影響します。エネルギーの比重が大きい指数と分散型指数では、値動きが大きく異なります。

インフレヘッジ特性

コモディティは予想外のインフレと正の相関を示す傾向があり、ヘッジ手段となる可能性があります。その仕組みは直接的です。コモディティ価格の上昇はインフレの構成要素です。ただし、ヘッジ効果は完全ではなく、需要主導や金融要因によるインフレよりも、供給主導のインフレに対して有効です。

季節性

農産物には収穫に関連するパターンが見られます（収穫期には供給が増加し、価格が下がります）。エネルギーには暖房・冷房需要のパターンがあります（天然ガスは冬、ガソリンは夏のドライブシーズンに需要がピークを迎えます）。季節性は広く知られており、部分的に価格に織り込まれていますが、季節的なパターンが先物カーブの形状に影響することは依然としてあります。

主な計算式

計算式	表現	用途
キャリーコスト	F = S × e^((r+u-y)×t)	理論先物価格
ロールイールド（概算）	(F_near - F_far) / F_near	契約の乗り換えによるリターン
トータルリターン	現物リターン + ロールイールド + 担保利回り	コモディティの全リターン
年率換算ロールイールド	((F_near/F_far)^(365/days_between) - 1)	年率換算したロールの影響
コンビニエンスイールド	y = r + u - (1/t) × ln(F/S)	インプライド・コンビニエンスイールド

計算例

例1：コンタンゴにおけるロールイールド

**条件：**期近の原油先物価格が50ドル、翌限月が52ドル（コンタンゴ）、ロール期間は1か月 **計算：**年率換算したロールイールド 解答： 月次ロールイールド = (F_near - F_far) / F_near = ($50 - $52) / $50 = -4.0% これは1か月で4.0%の損失です。 年率換算したロールイールド ≈ -4.0% × 12 = -48%（単純年率換算） 毎月ロールを12回行った場合の複利計算：(50/52)^12 - 1 = (0.9615)^12 - 1 = -37.5% 上記の日数計算式を使い、ロール期間を30日とした場合：(50/52)^(365/30) - 1 = -37.9%

これは、深刻なコンタンゴがいかに大きなロールイールドの下押し要因になり得るかを示しています。実際には、期近限月から第2限月にかけてこれほど急なコンタンゴになることはまれですが、この例は、コモディティ投資家にとってイールドカーブの形状が非常に重要な理由を示しています。

例2：コモディティETFのトータルリターンの分解

**条件：**1年間で、原油スポット価格が70ドルから77ドルに上昇（+10%）。ロールイールド = -6%。担保利回り（Tビル金利）= 5%。 **計算：**先物ベースのコモディティETFのトータルリターン 解答： トータルリターン = スポットリターン + ロールイールド + 担保利回り トータルリターン = 10% + (-6%) + 5% = 9%

スポット価格が10%上昇したにもかかわらず、先物ベースの投資家のリターンは、ロールイールドの6%の下押しが担保利回り5%によって一部相殺され、9%にとどまりました。現物を保有していた場合（ロールコストなし、担保利回りなし）、リターンは10%でした。

よくある落とし穴

• スポットリターンと先物ベースのリターンを混同すること — ほとんどの投資家は先物を通じてコモディティに投資するため、ロールイールドが重要です
• コンタンゴ市場でのロールイールドの下押しを無視すること — コンタンゴは時間の経過とともにリターンを大幅に損なう可能性があります
• コモディティETFはスポット価格ではなく先物を追跡します — ETFのリターンはスポット価格の変動と大きく乖離することがあります
• 保管コストは現物投資家には重要ですが、金融投資家には重要ではありません — 金融投資家が直面するのはロールイールドであり、保管コストではありません

相互参照

• historical-risk（wealth-managementプラグイン）：リターンとリスク測定の基礎
• real-assets（wealth-managementプラグイン）：コモディティの現物および収集品の所有（地金、農地、森林地）。役割分担：このスキルは先物を通じて投資する金と、安全資産としての金の配分に関する問いを担当し、real-assetsは金の現物・収集品としての所有と保管を担当します
• currencies-and-fx（wealth-managementプラグイン）：コモディティと通貨の関係
• asset-allocation（wealth-managementプラグイン）：ポートフォリオの分散投資先としてのコモディティ

スクリプトの実行

uv run scripts/commodities.py            # run the demo (uses PEP 723 inline deps)
uv run scripts/commodities.py --verify   # check demo outputs against the worked examples (exit 1 on mismatch)
python3 scripts/commodities.py            # alternative (requires: pip install numpy)

デモでは上記の計算が出力され、値はこのスキルの計算例と一致します。クラスと関数の一覧は --help を実行して確認してください。プログラムから使用する場合は、スクリプトを実行するのではなく、モジュールをインポートしてください。デモは python commodities.py の実行時にのみ動作します。