31 商品期货155年：收益不输美股，但从不均匀分配

许多人对商品在资产配置中的角色有一种直觉——它是一个“分散风险”的工具，长期来看大概率均值回归，别指望它贡献太多收益。

这个直觉对了一半。

2026年1月，耶鲁大学管理学院的Rouwenhorst和他的合作者发表了一篇论文：An Index of Commodity Futures Returns Since 1871（《1871年以来的商品期货收益指数》）¹，用一套手工搜集的、覆盖230个期货合约的数据库，回溯了长达155年的商品期货表现。这或许是目前为止时间跨度最长、合约覆盖最广的商品期货业绩研究。值得一提的是，这230个合约中有大量已经退市的品种——而表现差的合约往往更容易退市。纳入这些“失败者”，意味着论文给出的收益数字是排除了幸存者偏差的。

这篇论文最大的价值，是从传统商品现货的研究，走向商品期货，并证明了商品期货投资相比现货两个额外收益来源。其一，期货采用保证金制度，保证金之外的资金可以购买短期国债，获取收益；其二，期货相比现货有贴水，带来额外收益。

考虑到目前主流的商品投资(除了黄金等少数品种)，无论是ETF还是对冲基金，都采用期货为载体，显然这篇文章的结论，更具实战意义。

31.1 5.5%的风险溢价

先看最核心的数字。

从1871年到2025年，等权重的商品期货指数年化超额收益（相对于无风险利率）为5.5%，年化波动率14.3%，夏普比率0.38。作为对比，同期美股的超额收益为6.6%，波动率16.2%，夏普比率0.41（表 31.1）。

表 31.1: 商品期货、现货与股票指数表现统计，1871–2025全样本（数据来源：Janardanan, Qiao, and Rouwenhorst, 2026）

	年化总回报(%)	几何均值总回报(%)	超额收益(%)	波动率(%)	夏普比率
商品期货指数	8.9	8.2	5.5	14.3	0.38
商品现货指数	6.7	5.8	3.2	14.3	0.22
股票指数	10.1	9.2	6.6	16.2	0.41
无风险利率	3.5	3.5	-	0.7	-
通胀	2.2	2.1	-	3.5	-

0.38 vs 0.41——155年下来，商品期货和股票的风险调整后收益几乎不分伯仲。

图 31.1 直观地展示了这一点。在对数坐标下，商品期货（绿线）和股票（蓝线）的累计总回报在155年间保持着相似的斜率，两条线交织前行，远远甩开了通胀（灰线）。

图 31.1: 商品期货与股票累计总回报及通胀，1871年1月至2025年12月。对数坐标

这个结果或许会让很多人意外。毕竟在大多数资产配置讨论中，商品通常被归入“另类资产”或“通胀对冲工具”。

但这正是这篇论文想要论证的：商品期货不只是一个分散化工具，它本身就有资格作为一个独立的资产类别。

31.2 收益来自哪里

这里有一个容易被忽略的细节：商品期货指数的收益远高于商品现货指数。

同样的155年，现货指数的超额收益只有3.2%，夏普比率0.22，远不如期货指数的5.5%和0.38。两者的波动率完全一样（14.3%），差异纯粹来自收益端。

要理解这个差异，先要搞清楚期货投资的收益结构。买现货商品，你的钱全部压在实物上；买期货则不同，期货是保证金交易，开仓时不需要付出全部本金，剩余的资金可以投资短期国债。所以一个“全额抵押”的期货头寸，总回报 = 期货超额收益 + 无风险利率。

这个无风险利率在155年里均值是3.5%/年。别小看这个数字——它是确定性的、无风险的，155年复利累积下来是一笔可观的回报。对于现货投资者来说，这部分收益完全不存在，因为他的资金被实物占用了。

不过，表 31.1 中的“超额收益”已经扣除了无风险利率，所以期货和现货之间2.3个百分点的超额收益差距（5.5% vs 3.2%），并非来自保证金收益，而是来自另一个来源——展期收益（roll yield）。看图 31.2：

图 31.2: 期货超额收益的分解——现货总收益与展期收益（carry）。对数坐标

这张图里有三条线。深绿线是现货商品价格本身的涨跌，浅绿线是期货投资者实际拿到的超额收益，灰线是两者的差——也就是展期收益（roll yield，或叫carry）的累积效应。

灰线在155年里一路向下，最终跌到了1以下。这意味着什么？期货合约有到期日，投资者必须不断把快到期的合约换成远期合约。当远期合约价格高于近月合约（升水，contango），这个“换合约”的过程就要付出代价。155年累积下来，展期损耗是实实在在的。

市场上一直有一种流行的说法：商品期货长期不赚钱，因为展期损耗会吃掉所有收益。Erb和Harvey (2006, 2016) 曾专门讨论过这个“迷思”。

但故事到这里只讲了一半。论文接下来做了一个关键的调整：把展期收益进一步拆解。

根据仓储理论（Theory of Storage），展期收益可以分解为三个部分：便利收益（convenience yield）减去利率，再减去仓储成本。便利收益是什么？它是持有实物商品带来的隐性好处——比如工厂手里有现货就不会因为断供而停产，炼油厂有原油库存就能抓住突发的加工利润。这种“手里有粮，心中不慌”的价值，会体现在现货价格相对于期货的溢价中。

图 31.2 之所以显示展期为负，是因为利率也被包含在里面了——期货投资者的保证金可以投资国债赚利息，这部分利率收益本来就会压低展期收益的表现。

论文把利率因素剥离之后，得到了一个“利率调整后的carry”（interest-adjusted carry），也就是便利收益减去仓储成本。这才是衡量期货相对于现货是否有超额补偿的正确指标。

结果是：155年里，利率调整后的carry累积为正。看图 31.3：

图 31.3: 期货超额收益的分解——现货超额收益与利率调整后的展期收益。对数坐标

和图 31.2 对比就一目了然了。前者里一路向下的灰线（carry），在这张图里变成了一路向上的灰线（利率调整后的carry）。浅绿线（期货超额收益）始终高于深绿线（现货超额收益），两者之间的差距就是灰线——便利收益扣除仓储成本后的净补偿，155年里累积了大约70–80倍。

这意味着，期货投资者通过承担价格风险所获得的便利收益，不仅覆盖了仓储成本，还有富余。凯恩斯早在1930年就提出过这个假说：需要对冲价格风险的生产商，愿意以低于预期未来现货价格的水平卖出期货，作为对买方承担风险的“补偿”。155年的数据给这个假说提供了实证支持——即便扣除了仓储成本，期货投资者拿到的补偿依然是正的。

31.3 不均匀的收益分布

好了，言归正传。如果只看155年的平均数，商品期货的表现堪称优秀。但投资者真正面对的不是155年，而是一个个具体的年份和十年。

这正是商品让人纠结的地方。

论文把155年分成了三个大约50年的子样本。看看商品期货几何均值总回报的分布（表 31.2）：

表 31.2: 三个子样本中商品期货与股票表现对比（数据来源：Janardanan, Qiao, and Rouwenhorst, 2026）

时期	商品期货几何均值(%)	股票几何均值(%)	商品夏普比率	股票夏普比率
1871–1922	7.8	6.5	0.31	0.29
1923–1974	8.7	8.5	0.48	0.38
1975–2025	8.2	12.6	0.37	0.57

这张表揭示了几个值得细看的事实。

商品期货的50年几何均值总回报落在7.8%–8.7%的窄幅区间——这个一致性比股票（6.5%–12.6%）要好得多。夏普比率也是如此，商品的0.31–0.48比股票的0.29–0.57更为稳定。

是的，从这个角度看，商品期货在长期反而是更“靠谱”的资产。

但问题在于分布的颗粒度。当你从50年缩短到单个年份，画面就变得很不一样了。论文指出，商品期货只在大约43%的年份跑赢股票，或者换一种说法，每5年中商品只有2年表现更好。即便把时间窗口拉长到10年，商品跑赢股票的频率也只有40%左右。

看看论文中的年度回报图（图 31.4 至图 31.7）就一目了然了。

图 31.4: 商品期货指数年度总回报，1871–1909。底部数字为当年指数成分合约数量

19世纪末期，美国农业经历了大规模扩张、铁路和拖拉机等技术革新叠加持续通缩，商品指数连续录得负收益——尽管1879年单年回报高达54.2%。接下来从1897年到1909年是一段令人惊叹的几乎连续的正收益。

两次世界大战之间则是大幅正负交替，1917年单年回报高达86.3%，1929年暴跌42.7%。

1950年代到1970年代前比较平静，1973年的回报高达92.0%。

图 31.7: 商品期货指数年度总回报，1988–2025。底部数字为当年指数成分合约数量

1987年到2010年大体向好，但2008年暴跌28.2%。最近15年？论文的原话是“no clear pattern emerges”。

你看到了——商品期货的收益不是像利息一样均匀地落进口袋的。它是一大块一大块地来，有时候甚至整个十年都让你怀疑自己的配置决策。

31.4 分散化的真正含义

这正是商品在组合中最有价值的特性，但也是最容易被误解的特性。

论文特别提到，商品期货和股票之间年度回报差异的波动非常大（图 31.8）。

图 31.8: 商品期货与股票年度收益差，1871–2025。绿色柱为年度差异，蓝色线为10年滚动平均。商品跑赢股票的年份占比43.2%，10年滚动平均为正的频率39.0%

如果两类资产有相似的驱动因素，你应该看到回报的高度协同，差异很小。但事实恰恰相反——商品相对于股票有极高的“跟踪误差”，这意味着两者的基本面驱动力截然不同。

在股票表现不好的那些年份里，商品往往提供了不错的正收益。这不是一个概率上的巧合——商品价格受供给冲击、地缘政治、通胀预期等实体经济因素驱动，而这些因素往往正是让股票承压的原因。

说到底，这就是“分散化”三个字真正的含义：不是在每个年份都帮你赚钱，而是在那些你最需要帮助的年份站出来。

31.5 对配置者的启示

如果要从这篇论文中提炼一句话给资产配置者，或许是这样的：

商品期货拥有与股票相当的长期风险溢价，但它的收益节奏和股票完全不同。它给你的回报是“块状”的，不是“连续”的。在某些十年里它远胜股票，在另一些十年里它远逊股票。155年下来，两者殊途同归。

这对持有者的耐心是一个考验。大多数人的投资记忆只有一个牛熊周期那么长。在一个商品连续跑输股票的十年里，你很难不去质疑“商品到底有没有用”。但如果你把时间线拉到50年甚至更长，答案是明确的。

或许这也解释了为什么商品在资产配置中的实际占比，远低于它的理论最优占比。不是因为它不好，而是因为太少有人能承受它分配收益的方式。

31.6 扩展阅读

Janardanan, Rajkumar, Xiao Qiao, and K. Geert Rouwenhorst, An Index of Commodity Futures Returns Since 1871 (January 2026).² Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=6276738 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.6276738
Gorton, Gary B. and Rouwenhorst, K. Geert, Facts and Fantasies About Commodity Futures (February 28, 2005). Financial Analysts Journal 62: 47-68. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=560042 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.560042
Erb, Claude B. and Harvey, Campbell R., The Strategic and Tactical Value of Commodity Futures (2006). Financial Analysts Journal 62: 69-97. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=903770 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.903770
Erb, Claude B. and Harvey, Campbell R., Conquering Misperceptions about Commodity Futures Investing (2016). Financial Analysts Journal 72: 26-35. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2645444 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2645444
Levine, Ari and Ooi, Yao Hua and Richardson, Matthew P. and Sasseville, Caroline, Commodities for the Long Run (October 2016). Financial Analysts Journal 74: 55-68. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2856435 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2856435

本文由 Gemini 3.7 Flash 撰写综述。

Rajkumar Janardanan 等, 《An Index of Commodity Futures Returns Since 1871》, prepublished 2026年, https://doi.org/10.2139/ssrn.6276738.↩︎
Janardanan 等, 《An Index of Commodity Futures Returns Since 1871》.↩︎