Commodity ETF
🔎 1) ทำไมดู
China
PPI (Producer Price Index)
🎯 ความหมายของ
PPI
ดัชนี Producer Price Index วัดการเปลี่ยนแปลงของ ราคาสินค้าขายส่งจากภาคการผลิต/ผู้ผลิต
(factory gate prices) ซึ่งสะท้อนต้นทุนและแรงกดดันราคาที่ต้นน้ำของสินค้าโภคภัณฑ์
เช่น โลหะ เหล็ก น้ำมัน ฯลฯ (Trading Economics)
📈 จึงมีเหตุผลดังนี้:
✔️ ถ้า PPI
เปลี่ยนจากติดลบ → เป็นบวก ⇒
บ่งบอกว่าราคาสินค้าขั้นต้นเริ่ม “ขยับขึ้น”
→ แสดงว่าความต้องการในภาคอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้นจริง
→ กำไรของผู้ผลิตสินค้าจะสูงขึ้น
(pressure ราคาต้นน้ำ)
→ ราคาสินค้าโภคภัณฑ์โดยรวมมีแนวโน้ม
ปรับขึ้น
➡️
จึงเป็นสัญญาณบวกต่อ commodity ETF ที่มี
exposure กับพลังงาน โลหะ หรือเกษตร
📌 PPI มักถูกใช้เป็น
indicator นำ (leading indicator) ของ supply-demand
ในภาคผลิต (Investing.com)
📊 2) ทำไมดู
China
PMI (Purchasing Managers’ Index)
🧠 ความหมายของ
PMI
PMI เป็นดัชนีจากการสำรวจผู้จัดการจัดซื้อในภาคการผลิต
เพื่อประเมินสภาพเศรษฐกิจของภาคอุตสาหกรรม
🔹
ค่ามากกว่า 50 ⇒ กิจกรรมภาคการผลิต
“ขยายตัว”
🔹
ค่าน้อยกว่า 50 ⇒ กิจกรรม “หดตัว”
➡️
ทำให้เห็นแนวโน้ม real demand ของสินค้า
เช่น วัตถุดิบ โลหะ และพลังงาน (Plus500)
📊 ความสำคัญกับสินค้าโภคภัณฑ์
✔️ PMI อยู่ในช่วงขาขึ้น
(หรือสูงกว่า 50) ⇒
→ ความต้องการในภาคการผลิตกำลังเพิ่มขึ้น
→ ความต้องการวัตถุดิบและพลังงานเติบโต
→ ราคาสินค้าโภคภัณฑ์มี
basis demand ที่แข็งแรง
📌 นักลงทุนทั่วโลกมักเห็นว่า
PMI เป็น leading indicator ของราคา
commodity เพราะเป็นตัวสะท้อนการผลิตจริงก่อนการซื้อ–ขายสินค้าให้เกิดราคาในตลาด
(Plus500)
📌 3) เชื่อมความสัมพันธ์กับ
Commodity ETF
|
ดัชนี
|
หมายถึง
|
ความสัมพันธ์กับ Commodity
ETF
|
|
China PPI ↑ (ติดลบ → บวก)
|
ราคาที่ผู้ผลิตตั้งขายสูงขึ้น
⇒ demand แรงขึ้น
|
เชิงบวกต่อราคา commodity
และ ETF ที่อิงพลังงาน โลหะ
|
|
China PMI ↑ (หรือ
> 50)
|
ภาคการผลิตขยายตัวจริง
|
Demand สินค้าโภคภัณฑ์เพิ่ม
⇒ ราคา commodity มีแนวโน้มขึ้น
|
👉 ดังนั้น สัญญาณทั้งสองตัวนี้ใช้ประกอบการตัดสินใจเชิงเชิงพื้นฐาน
ว่าเศรษฐกิจจีนอาจเป็นแรงหนุนราคา commodity ซึ่งมักจะสะท้อนกลับในผลตอบแทนของ
commodity ETF โดยเฉพาะกลุ่มของ:
- พลังงาน (Oil, Gas)
- โลหะอุตสาหกรรม (Copper, Steel)
- เกษตร (Soybeans, Corn)
⚠️ ข้อควรระวังและ nuance
❗️1) ค่า PMI
ล่าสุด
ข้อมูลจากแหล่งทางการจีนในปี 2025 ยัง “ต่ำกว่า 50” อยู่ต่อเนื่องในระดับ manufacturing
PMI (~49.2), แสดงว่าภาคการผลิตยัง ไม่ขยายตัวชัดเจน แม้ว่าจะมีการดีดตัวขึ้นเล็กน้อยจากเดือนก่อนๆ
(National Bureau of
Statistics of China)
→ หมายความว่า demand อาจยังไม่แข็งแรงพอ
❗️2) PPI ของจีนยังคงติดลบ
ล่าสุดตัวเลข PPI ยังติดลบ
(เช่นประมาณ −2.2% YoY) แสดงว่าราคาสินค้าจากผู้ผลิตยังไม่กลับมาขยับขึ้นอย่างชัดเจน
(Investing.com)
→ แปลว่า แรงกดดันเชิงราคายังไม่ฟื้นตัวจริง แม้มีสัญญาณดีขึ้นบ้างจากเดือนก่อน
❗️3) ต้องดูบริบทย่อยร่วม
นอกจาก PPI และ PMI
แล้ว ควรพิจารณา:
- จำนวนการสั่งซื้อใหม่ (New Orders Index) จาก PMI
- ดัชนีวัตถุดิบ/inventory
- นโยบายภาครัฐ (การอัดฉีด stimulus)
- สถานการณ์เศรษฐกิจโลก
เพราะ data เฉพาะ 2
ตัวนี้อาจ “ไม่พอ” ที่จะบอกแนวโน้ม demand commodity แบบเดี่ยวๆ
|
🧠 สรุปสั้น ๆ
✔️ China PPI ติดลบ
→ บวก แสดง supply-side prices เริ่มฟื้น ตัวช่วยหนุนราคาสินค้าโภคภัณฑ์
✔️ China PMI อยู่ในช่วงขาขึ้น หรือ > 50 แสดง demand ภาคการผลิตแข็งแกร่ง
✔️ เมื่อนำทั้งสองมาประกอบกัน
จะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีว่า commodity demand ในจีนมีแนวโน้มฟื้นตัว ซึ่งเป็นปัจจัยบวกต่อ commodity ETF
✔️ แต่ถ้าตัวเลขยังไม่อยู่ในระดับขยายตัวจริง
(เช่น PMI < 50 หรือ PPI ยังติดลบ)
ความเชื่อมั่นต่อ demand ยังต้องระวัง
|
🔴 นโยบายภาครัฐที่
“ส่งผลเสีย” ต่อ Commodity (เชิงโครงสร้าง)
1️. นโยบายกดราคา /
แทรกแซงราคา (Price Control / Administrative Control)
ตัวอย่าง
- กำหนดเพดานราคาพลังงาน (fuel price cap)
- บังคับลดราคาเหล็ก ปุ๋ย ไฟฟ้า
- ใช้ SOE ขายสินค้าต่ำกว่าตลาด
ผลต่อ commodity
- ราคาตลาดถูก “บิดเบือน”
- ผู้ผลิตชะลอการลงทุน → demand วัตถุดิบลด
- commodity
ETF underperform แม้ต้นทุนแท้จริงสูง
📌 พบได้บ่อยในจีน
/ อินเดีย / ตลาดเกิดใหม่ช่วงเงินเฟ้อสูง
2️. นโยบาย Anti-inflation
แบบ “แรงและเร็ว” (Aggressive Tightening)
เช่น
- ดอกเบี้ยขึ้นเร็ว
- ลดสภาพคล่อง (QT, credit tightening)
- คุมสินเชื่ออสังหา/อุตสาหกรรม
ผลต่อ commodity
- Demand
shock (ไม่ใช่ supply shock)
- PMI ↓ → ใช้วัตถุดิบน้อยลง
- Commodity
cycle มัก peak ก่อนเศรษฐกิจจริง
📌 สัญญาณเตือน
- PMI
< 50 + credit growth ชะลอ
- China
property crackdown (ปี 2021–2023)
3️. นโยบายคุมอสังหาริมทรัพย์
(Property / Infrastructure Crackdown)
สำคัญมากสำหรับจีน
ตัวอย่าง
- จำกัด LTV
- จำกัดการก่อหนี้ developer
- ชะลอโครงการ infrastructure
ผลกระทบ
- Steel,
Copper, Cement, Aluminum ↓
- Industrial
metals ETF แพ้ตลาด
📌 Commodity ไม่ได้แพ้เพราะ “เศรษฐกิจแย่” แต่แพ้เพราะ รัฐบาลไม่อยากให้ใช้วัตถุดิบ
4️. นโยบายสิ่งแวดล้อมแบบ
“กด demand” มากกว่าสร้าง transition
เช่น
- ลดการใช้ถ่านหิน/น้ำมัน โดยไม่ลงทุนทดแทน
- ห้ามเหมือง / ปิดโรงงานเร็วเกิน
ผลระยะสั้น
- Demand
หายทันที
- Commodity
price อาจไม่ขึ้น (แม้ supply ตึง)
📌 ต่างจาก green
transition เชิงลงทุน (ซึ่งดีต่อ copper,
lithium)
5️. การใช้ Strategic
Reserves กดราคา
เช่น
- ปล่อยน้ำมันจาก SPR
- ระบาย stockpile โลหะ
ผล
- ราคาลงชั่วคราว
- sentiment
เชิงลบต่อ commodity ETF
- ทำให้ trend ขาขึ้น “ชะงัก”
📌 พบในช่วงเงินเฟ้อพลังงานแรง
6️. นโยบายส่งเสริมเงินแข็ง
/ กดเงินเฟ้อนำเข้า
เช่น
- ปล่อยให้ currency แข็ง
- คุม capital outflow แบบเข้ม
ผล
- ราคาสินค้านำเข้าถูกลง
- commodity
local demand ลด
- USD-based
commodity ETF มักไม่ benefit
7️. นโยบาย Subsidy
ปลายทาง (Consumer subsidy) แต่ไม่กระตุ้นการผลิต
เช่น
- อุดหนุนค่าไฟ ค่าเชื้อเพลิง
- แต่ไม่เพิ่ม capex ภาคอุตสาหกรรม
ผล
- inflation
ดูต่ำ
- แต่ commodity demand ไม่ขยาย
- commodity
ETF sideway หรือ underperform
🧠 สรุปเป็นตาราง
(ใช้เป็น checklist ได้)
|
นโยบาย
|
Commodity Impact
|
|
Price control
|
🔴 ลบ
|
|
Tight monetary / credit
|
🔴 ลบ
|
|
Property crackdown
|
🔴 ลบมาก
|
|
Green policy แบบห้ามใช้
|
🔴 ลบ
|
|
Strategic reserve release
|
🟠 ลบระยะสั้น
|
|
Currency strengthening
|
🟠 ลบ
|
|
Consumer subsidy อย่างเดียว
|
🟠 ลบ
|
🔑 Framework เชิงปฏิบัติ (สำหรับ commodity ETF)
Commodity จะ perform ดีเมื่อรัฐบาล
“อยากให้ใช้ของเยอะ” ไม่ใช่แค่ “อยากให้ราคาถูก”
สัญญาณลบ → ควร “ชะลอ/ลด”
- PMI
< 50 + tightening
- PPI ติดลบลึก
- รัฐพูดเรื่อง “price stability / deleveraging” บ่อย
สัญญาณบวก → ค่อยเพิ่มน้ำหนัก
- Infrastructure
stimulus
- Credit
easing
- Green
transition ที่ “ลงทุนจริง”
Timing ในการซื้อ
คำตอบสั้นก่อน
ไม่ควรรอ “ตัวเลขจริงครบ” ทั้ง PMI
> 50 และ PPI > 0 แล้วค่อยซื้อทั้งหมด
เพราะตอนนั้น commodity ETF มักขึ้นไปแล้วส่วนหนึ่ง
แต่
ก็ไม่ควรเข้าหมดหน้าตักตั้งแต่ตอนที่ยังเป็น forecast
ล้วน ๆ
👉 แนวทางที่เหมาะสมที่สุดคือ
“ทยอยเข้าตามลำดับสัญญาณ (staggered entry)”
ทำไม “รอเลขจริง” มักช้าเกินไป
Commodity = forward-looking asset
- ราคาสินค้าโภคภัณฑ์และ ETF มัก:
- ขึ้น ก่อน PMI > 50
- ขึ้น ก่อน PPI กลับเป็นบวก
- เพราะตลาดเล่น:
- inventory
cycle
- expectation
ของ demand
- positioning
ของ hedge funds
📌 ในอดีต:
- Copper
/ Oil / Broad commodity มัก bottom
- 3–9
เดือนก่อน PMI > 50
- 6–12
เดือนก่อน PPI กลับเป็นบวก
แต่ทำไม “เข้าตอน forecast อย่างเดียว” ก็เสี่ยง
เพราะ forecast:
- เปลี่ยนได้
- เลื่อนเวลาได้ (เช่น “Q3 2026 →
Q1 2027”)
- ตลาดอาจ “priced-in” ไปแล้วบางส่วน หรือผิดทาง
📌 ช่วงที่:
- PMI
< 50
- PPI ยังติดลบ
→ drawdown ยังเกิดได้
🔑 Framework ตัดสินใจ (แนะนำใช้จริง)
🧩 แบ่ง decision
เป็น 3 ระยะ
🟠 Phase 1: Expectation
Phase
เงื่อนไข
- PMI ยัง < 50 แต่ forecast เป็นขาขึ้น
- PPI ยังติดลบ แต่ consensus ว่าจะกลับเป็นบวกใน 12–18
เดือน
- รัฐเริ่มส่งสัญญาณ policy easing / stimulus
กลยุทธ์
✅
เริ่มสะสม บางส่วน (20–40%)
- เพื่อ “จองที่นั่ง” กับ cycle ใหม่
- รับ optionality ถ้าตลาดวิ่งก่อน
❌ ยังไม่ all-in
📌 เหมาะกับ
- Broad
commodity ETF
- DCA รายไตรมาส
🟡 Phase 2: Confirmation
Phase
สัญญาณที่ควรเห็น
- PMI ยัง < 50 แต่:
- New
Orders ↑
- PMI
trend ↑ ต่อเนื่อง 3–4 เดือน
- PPI: จาก −4 → −2 → −1 (แม้ยังไม่เป็นบวก)
กลยุทธ์
✅
เพิ่มน้ำหนักเป็น 50–70%
- เพราะ downside เริ่มจำกัด
- cycle
เริ่ม “self-reinforcing”
📌 ตรงนี้ commodity
ETF มักเริ่ม outperform equity
🟢 Phase 3: Real Data
Phase
เงื่อนไข
- PMI
> 50 ชัดเจน
- PPI กลับเป็นบวก
- Media
เริ่มพูดถึง “commodity comeback”
กลยุทธ์
❌
ไม่ควรเพิ่งเข้าครั้งแรก
✅
ถือของที่สะสมมา
⚠️
เริ่มระวัง overheat ระยะถัดไป
🧠 Decision Matrix (สรุปให้สั้นมาก)
|
สถานการณ์
|
ควรทำอย่างไร
|
|
Forecast ดี แต่ data
ยังแย่
|
🟠 เข้าบางส่วน
|
|
PMI trend ↑ แต่ยัง < 50
|
🟡 เพิ่มน้ำหนัก
|
|
PMI > 50 + PPI > 0
|
🟢 ถือ /
ระวัง
|
|
รอเลขจริงครบก่อนซื้อ
|
❌ มักช้า
|
🧩 เคล็ดลับขั้นสูง
(ที่ macro investor ใช้)
สรุปประโยคเดียว
Forecast = สิทธิ์ในการเริ่มสะสม
Trend = สิทธิ์ในการเพิ่มน้ำหนัก
Data จริง = สัญญาณให้ระวัง ไม่ใช่สัญญาณให้เริ่ม
