1.天气比美联储要大。
天气指数衍生品将现金流与天气联系在一起。只有当几周或几个月内特定区域出现天气事件时,这些衍生证券的价值才会增加。尽管天气会在很多方面影响经济事件(当然包括企业业绩),但是经济事件却不会对天气或天气衍生品的最终价值产生影响。如果说天气衍生品和其他市场存在相互关联，天气就是推动力。
2.正确的天气预测永远不会错:不幸的是,天气预测永远不会完全准确。
气象学家常常含糊其辞,他们会避免使用简单的陈述,就像我过去做的那样。天气预测者必须为他们的观点留有余地,因为即便我们一直在监测，天气仍然在不断变化。因此,正确的预测提出的是即将到来的事件的概率。例如,预测降雨概率是80%,这表示不降雨的概率是20%,如果能够预测降雨量当然就更好了。实际发生的事件很可能落在预测的区间内,但在成功的预测中,实际发生的事件会被赋予很高的概率。
3.天气交易可能会被人们的观点所支配，但是只有大自然母亲和时间父亲才能决定谁是赢家。
每一次有新的季节性预测发布,天气衍生品的价格就会发生变化，市场参与者使用这一新信息来增加自己成功的可能性。
季节性预测的有用程度取决于许多条件,包括厄尔尼诺等全球性事件。但我们知道，天气具有不确定性,因此,交易的成功与否不仅与预测有关,还与对未来天气的概率估计有关。为了形成自己的观点,我们可以选择向前看或向后看,但是,实际发生的天气事件才能确定谁是赢家,这是不受人们的观点所左右的。
4.对天气市场进行一个季节的调查是有风险的。
你必须长期参与天气市场。天气和气候是不断变化的,每年都会有波动。市场参与者努力去理解，上一季的天气对即将到来的季节有什么样的预示。而气候学家(以及任何统计学家)都知道，在缺少确实趋势的情况下,几十年的历史对未来的预示要多于几年的历史。仅仅看到20世纪90年代期间有几年的气温高于往常,这过于简单了,2000~2001年的冬天就打破了美国长期以来的低温纪录。这是趋势被破坏了还是波动性增加了?
5.大自然母亲可能会不请自来地参加公司的野餐会,但是你能够把她挡在股东会议的门外。
大部分天气敏感型企业都会在没有进行天气避险时,赌一赌天气,即便它们没有必要这么做。对它们来说,不采取避险措施使天气风险居高不下。一家企业进行了很好的天气避险后，就不会再去赌天气，这样,它就能够把精力集中在提高业务能力上,而业务能力通常不包括天气管理。既然有了避险可供选择,那么股票分析师和股东还会接受用“坏天气"来解释公司业绩不佳的做法吗?
6.不要把避险资金从浮盈头寸上挪走。
只要经济,上可行,终端用户始终应该进行天气避险,即便预测指出天气将会不错。首先,预测可能会出错,这一点谁都不会感到惊讶。其次,天气避险可以让企业把资金储备用于扩张或改善客户服务等重要活动上。获得了避险保护后，只有在恶劣的天气中需要受到保护的特定事件发生时,避险才有价值。避险头寸出现浮盈,是因为上述特定天气事件的影响。如果避险开始奏效,就不要再调整避险头寸。
7.天气的多样性远远超过天气衍生品的多样性。
当今的终端用户主要是能源生产商和销售商,它们很自然地在冬天看跌气温,在夏天看涨气温:寒冷的冬天和炎热的夏天都会创造销售额。为了对温和天气进行避险,它们必须在冬天看涨温度(温度看涨期权)或在夏天看跌温度(温度看跌期权)。由于缺少交易对手,市场将这些避险资金纳入了风险资本。当预报显示未来天气温和时,终端用户以及其他所有人对市场的预期都相同,从而推动价格上涨。如果价格涨得过高,有些终端用户会错误地选择不避险,而成为对天气进行赌博的投机者。在有新产品特别是有关降水量的新产品,把经济其他领域的终端用户吸引过来之前,这种缺乏多样性的状态不会改变。
8.价格很重要,但是价值更重要。
不论你是终端用户还是投资组合经理,你对价值的观点应该以你受天气影响的程度、你的风险偏好以及你对未来天气的看法为基础。市场价格和你对天气衍生品价值的看法可能会有较大的差异。如果你企业投资的衍生品的价值超过了市场价格,请买入。但要记住,天气市场的流动性还不高,你持有的头寸在到期之前都将是你的。因此,如果你付出的过多,那么成功的可能性就会降低。
9.布莱克和斯科尔斯(BlackandScholes)的定价理论在很多市场上都非常有用,但在天气市场上,它是错的。
布莱克-斯科尔斯分析的基本理念是,投资者对某一期权进行持仓,持仓的规模与投资者对决定期权价格的资产的持仓规模相同,但看涨/看跌方向恰恰相反,即构建风险中立的投资组合。但是,我们做不到这一点,因为天气衍生品是根据天气来定价的,而天气不能被持有。这也不是坏事。这意味着没有人能够通过影响天气来操纵市场,投资者仍然可以利用其他资产来平衡投资组合,只是不能利用天气本身来平衡投资组合。
10.一条街道可能会一侧下雨，另一侧却不下——那又怎么样呢?
气候具有地域多样性,从而形成以天气为基础的风险。随着距离的逐渐加大,以及山脉海岸线乃至城市的存在,地区间的相关性会减弱。这种以地理学为基础的风险,对于希望规避地区性天气风险的企业来说非常麻烦,但也正因为如此,这种风险为投机者提供了机会:相关性不强意味着多样性高。至于横贯街道的降雨,一个月内街道两侧测量到的降雨柱状图有多相似?我想，它们会非常相似。
