美國聯邦儲備委員會宣布將聯邦基金利率目標區間上調25個基點到0.75%至1.00%水平，符合市場普遍預期，這也是2015年底以來第三次加息。FOMC聲明稱，預計2017年加息3次以上的委員人數從11人增加到14人，有5位美聯儲官員預計2017年加息4次或更多。FOMC聲明預計2019年加息步伐將略微加快，2018年和長期利率預期維持不變。然而，值得注意的是，歷次美聯儲加息商品不跌反漲。
美聯儲加息前對沖基金“跑路”
值得注意的一個現象是，大宗商品價格頻頻跳水，黃金、原油、銅3月以來紛紛重挫，但美元指數卻徘徊不前，僅微漲0.34%。也就是說此次商品集體下跌，與美元升值沒有直接關聯。
有境外投行人士解釋稱，盡管美元3月加息沒有提振美元持續快速升值，但對沖基金還是趕在3月加息靴子降落前，對全球所有資產進行重估。
該投行人士認為，美聯儲3月這次加息非比尋常，因為這意味著全球各大投資機構首次將美聯儲2017年剩余兩次加息計入全球各類資產的估值模型，由此引發大宗商品、非美貨幣、黃金等資產的全面重估。
而CFTC數據也證實了這點，美國商品期貨交易委員會(CFTC)最新數據顯示，截至3月7日當周，對沖基金迅速減持27827份黃金凈多倉合約，至93893份。這意味著對沖基金上周減持黃金凈多倉的幅度，創下去年11月中旬以來的最高水準。
與此同時，對沖基金的COMEX期銅凈多頭持倉也驟降13511手，至57149手，凈多倉降至去年11月初以來的最低水準；令倫敦期銅銅價跌至過去一個月低點。
原油期貨的日子更是不好過，上周美國對沖基金大幅削減約1100萬桶的原油凈多頭頭寸，凈多頭倉位減至3.57億桶水平，令油價當周下跌約9%。
歷次美聯儲加息商品不跌反漲
雖然美聯儲加息后，大宗商品的價格短期往往承壓，但放到更大時間范圍看，加息對大宗商品價格往往是利好。
回顧美聯儲前三輪加息周期，大宗商品的表現簡直“顛覆人生觀”。通常邏輯認為，美聯儲加息利好美元，大宗商品價格應該是承壓下滑，但歷史數據顯示，從最近三次美聯儲加息周期看，情況并不是這么簡單的。一旦進入加息周期，大宗商品價格往往不跌反漲。
以大宗商品最具代表性的黃金、原油和銅為例，來看看前三輪加息周期中，大宗商品的表現究竟如何？
比如現貨黃金為例，1994 年 2
月的加息初始對黃金價格造成壓力，但隨后黃金價格出現回升，并在整個加息周期中呈現出反復震蕩的態勢；
在1999年6月至2000年5月，美聯儲利率也從4.75%攀升至6.5%，但期間金價雖先揚后抑但仍上漲了5%；在2004年6月至2006年6月的美聯儲緊縮周期中，聯邦基金利率1%上調至了5.25%，但期間金價卻錄得52%的漲幅。
而原油和銅在加息周期中升勢更為明顯，前三次美聯儲加息中，其價格表現在加息周期中和利率是同步處于上漲通道中的。
比如原油1999年6月至2000年5月，價格漲超70%，而2004年6月至2006年6月更是漲幅近翻番。
而銅更是在前三輪加息周期中均表現不錯，尤其是2004年至2006年的那輪加息周期中，銅價最高錄得近200%的漲幅。
本次美聯儲加息前機構唱多商品前景
而在美聯儲再度加息之際，機構也看好接下來大宗商品的表現，摩根士丹利(Morgan Stanley)3月13日發布了大宗商品前景報告指出，盡管近期原材料價格有所下降，但該行依舊對其持“耐心看漲”的態度。同時，貴金屬是摩根士丹利最為看好的大宗商品，并且在基本金屬中看好鎳。
該行分析師Tom Price以及Susan
Bates在報告中寫道，“我們承認近期的‘價格信號有所停滯’，之所以做出看漲的預測，主要是基于美國大型且長期的基礎設施重建，以及中國對其材料密集增長周期成熟階段的信貸支持。”
除了摩根士丹利之外，上周高盛集團(Goldman
Sachs)維持了對大宗商品的積極前景，盡管今年價格因對中國需求的憂慮而出現回落。高盛大宗商品分析師Jeffrey
Currie上周也表示，該行維持對大宗商品的積極前景。
北京拙樸投資研究員原欣亮則表示，“美聯儲加息預期會打壓大宗商品走勢，但過去一周多大宗商品的拋售潮，正是市場對聯儲加息預期的反映。隨著聯儲議息會議的臨近，空頭拋售力量減弱，這也反映出賣預期、買事實的事件型交易法則。”
美聯儲加息前后：商品走勢表現迥異
有經驗豐富的市場人士從前三次的美元加息周期中，觀察銅，黃金，原油三個品種的走勢，得出了美聯儲加息和商品資產價格相關性分析的三大結論：
加息周期前：美元的加息預期導致資金外流，減緩市場流動性，在加息前的一段時間會讓大宗商品承壓，價格不斷走低。
加息周期中：美國加息意味著美國通脹水平上升，經濟逐步進入繁榮周期，并為全球經濟的復蘇提供重要支撐。在此背景下，全球資源的需求會逐漸增加，從而在中長期內推動大宗商品價格的不斷上漲。
加息周期后：美元加息周期結束后，意味著美國和世界的經濟都經過一段繁榮后，不同的國家開始出現經濟放緩的跡象，導致大宗商品需求的減少，從而引發大宗商品價格的走低。