首先，需要确定一个合适的大宗商品收益指标，可以考虑使用标准差或波动率来衡量大宗商品的风险。

其次，收集历史数据，并计算每个大宗商品的收益和风险指标。可以使用过去一段时间的数据，如3年或5年，来获得相对可靠的结果。

然后，将每个大宗商品的收益和风险指标进行归一化处理，使它们具有相同的尺度。可以使用标准化或映射等方法将指标转化为0到1之间的范围。

接下来，根据个人或机构的投资目标、资金规模和时间限制等因素，确定一个目标风险水平。目标风险水平可以是一个确定的数字，也可以是一个范围。

然后，计算每个大宗商品的风险厌恶程度得分。可以使用加权平均或多因素模型等方法，根据每个大宗商品的收益和风险指标与目标风险水平的偏离程度来计算得分。

最后，根据得分对不同大宗商品进行排序，从高到低，评估其风险厌恶程度。得分越高的大宗商品表示越符合个人或机构的风险厌恶程度要求。

需要注意的是，大宗商品收益算法只是一种评估风险厌恶程度的方法之一，个人或机构在投资决策时还需要考虑其他因素，如资金流动性、投资期限和政策环境等。此外，风险厌恶程度是一个相对主观的概念，不同的投资者可能有不同的偏好和目标。因此，评估风险厌恶程度时，还应考虑个人或机构的特定背景和需求。