货币相关性

“相关性”这个词经常用于日常生活中——这种用法可以很随意,也可以作为科学术语使用,但这种用法需要非常精确。它是指两件事之间的相关程度。

相关性通过“相关系数”这种统计方式来定义,系数值在 -1 到 +1 的范围内。完全正相关的系数为 +1,完全负相关的系数为 -1,而相关系数为零则表示毫无相关性。完全正相关意味着,一种货币的走向将始终与另一种货币的走向相同。完美的负相关性意味着,一种货币的走向将始终与其它货币的走向相反。科学中的零相关意味着两个变量之间毫无关系,但由于这种情况在外汇中毫无可能性——虽然关系很远,但总有些联系——我们说,我们根本无法预测一种价格的动向将如何影响另一种价格的走势——这就像投掷硬币一样,或者是随机结果。

不同分析师将根据相关系数提供不同的从弱到强的滑动量。有些人称相关系数至少须达到 0.6 才能被认为是稳定的关系,而其他人认为须达到 0.7。这里有一个版本:

0 到 0.4:0 到弱相关性
0.5-0.6:中等但不可靠的相关性
0.7-0.8:较强的相关性
0.9-1.0:极强的相关性

无论是正相关还是负相关,外汇中完全 100% 的相关性仅存在于非常短的时段内。这是因为每种货币须遵循货币发行国的条件,而国家之间的条件永远不可能完全相同。这引发了一个很重要的问题——您可以在网上看到大量货币关联表,上面显示了货币 A 对货币 B 的相关系数,但请务必查看其周期性。有些图表甚至注明用于计算相关系数的时间段!

您之所以在各个网站上见到不同的相关系数,原因在于无法规定它们的周期性。有的网站会说 USD/CAD 与 AUD/USD 的相关性为 70%,有的网站会说其相关性为 96%,而还有网站会显示其相关性为 45%。这些数据可能都没错——但它们的周期性不同。

另一个引起差异的原因在于所涵盖的数据量。如果您比较 1 年数据与 10 年数据,您会得到不同的系数。而且请记住,外汇交易不是科学实验。您可能想将 10 年数据用于科学项目,其中,研究对象的行为可以被假定为一致行为。但在外汇中,我们衡量的是人类行为;虽然有些模式始终保持一致,但更近期的行为与当前未来之间的相关性更大。这引起了一种利益冲突——您想要大量的数据,但也想要近期数据,因为近期数据更有可能与您的交易决定相关。

案例

在外汇中,我们总是谈论两种货币。两种相关货币对第三种货币按照相同方向以及几乎相同的程度变动。这里有一个关于欧元和瑞士法郎的例子。由于欧洲国家与瑞士之间的贸易关系非常紧密,瑞士法郎的走势往往与欧元对美元的走势同步。欧元对美元与瑞士法郎对美元的关联范围为 -0.85 至 -1.00。为什么是负号?答案在于报价惯例。EUR/USD 的报价以欧元在前,而 USD/CHF 的报价以美元在前。

当报价惯例不同时,请忽略负号——高数值正告诉您欧元和瑞士法郎紧密挂钩。如果您正买入欧元,您不希望卖出瑞士法郎。按照同样的思路,如果您同时买入欧元和瑞士法郎,您实质上是将对美元的押注加倍——同时交易欧元和瑞士法郎让您根本没有任何多元化选择。多元化的本质在于,您有一种货币为很高的正相关性,而另一种货币为很高的负相关性。

欧元与瑞士法郎的相关性非常自然,且由来已久,以致于瑞士国家银行货币政策的一项关键举措是为 EUR/CHF 的汇率设置下限(1.2000),以防止瑞士法郎过于强势(并且摧毁瑞士出口市场)。2011 年,欧元与瑞士法郎接近等值时,瑞士国家银行宣布设置汇率下限,而且它决心干预汇率下限执行的发言很有成效。SNB(瑞士国家银行)确实曾进行多次干预,甚至更多次威胁将采取干预措施,但它的信誉度坚实可靠,直至 2015 年 1 月 15 日该汇率下限宣告失败。在汇率下限被取消前,EUR/CHF 交易者始终尊重且遵循由 SNB 设置的汇率下限:

SNB 于 2011 年 9 月 6 日(灰色垂直线)将汇率下限设为 1.2000(红线)。之后,于 2015 年 1 月 15 日取消了该下限(峰值明显下降)。

不过,欧元/瑞士法郎在外汇中仍具有最强的相关性。另一个相互关联且对第三种货币走势相似的货币对是 AUD 和 NZD。AUD/USD 对 NZD/USD 的一周相关系数为 0.95。这意味着 NZD/USD 95% 的动向可以通过 AUD/USD 的动向解释。AUD/EUR 的关系略有不同,其相关性为 0.98,而 NZD/EUR 在一周时间周期内的相关性仅为 0.93。从实际来看,如果您正买入 AUD/EUR,并且希望通过卖出 EUR/NZD 将投注加倍,您相信这两笔交易完全相同,但实际结果将略低于您的预期。不过,重要的是,如果您见到 AUD/USD 或 EUR/AUD 开始出现突破动作,NZD 做出相同突破动作的几率是否对您有利。

为您奉上一点市场知识:在 SNB 大致固定欧元/瑞郎汇率允许范围之前的数个世纪,交易者称德国马克和后来的欧元均由“瑞郎”引领。近年来,交易者开始发现澳元“引领”了欧元。下图显示 2014 年初的 AUD/USD 和 EUR/USD 走势。在走势开始前,AUD 首先探底(第一条灰色垂直线),约早于 EUR 一周。图表右侧,AUD 持续上涨,但 EUR 在大幅走高且涨幅“远远”大于 AUD 之后经历了一次回调(第二条灰色垂直线)。

AUD/USD(黑色)与 EUR/USD(绿色和橙色)对应绘制。

没有人可以说,欧元向下调整,旨在与澳元的上行步调更加一致,是因为交易者注意到与澳元相比,欧元的涨幅太大和太快。可能有些交易者以这种方式交易,但我们没有任何相关的实质证据或证明。

使用相关性网站

交易者对相关性网站的需求很大。周期性至关重要。例如,某网站上 EUR/USD 与 GBP/USD 的一周相关系数为 0.94,意味着若欧元走高,英镑也很有可能上涨。但如果以 6 个月为基准,相关系数是一个非常弱的数值——仅有 0.31。这意味着,如果您预期持仓六个月,就不能以该相关系数为准。同样,EUR/USD 与 USD/JPY 的一周相关性为 -0.23,但一年相关性要强很多(-0.69)。这说明,您不能将日元的短期走势与欧元挂钩,但从长期看,相关性确实存在,虽然 0.69 的相关系数并不强势。

请谨慎使用您见到的数据。外汇新手可能被看起来很强的相关性吸引,并且急于设计以这些相关性为基础的交易体制。这种方法的问题在于如果您有一个 60 分钟交易窗口——即您计划在一小时内建立和关闭您的交易,您将希望看到过去数百个一小时的相关系数。查看上周或上个月计算的一小时系数对您今天的操作并无用处。随机事件,例如大交易商改变仓位或地缘政治冲击, 可能大幅改变一种货币的走向,但不影响另一种货币。

同样,如果您查看 5 分钟相关性表格,您会惊讶地发现不同之处。例如,在某网站上,AUD/USD 对 NZD/USD 的相关系数在一系列 5 分钟间隔中位于 96.4% 到 12.2% 的范围内。本例中的网站未说明它使用了多少个 5 分钟间隔,或者 5 分钟间隔收集的具体日期和时间,因为这些数据毫无意义。为了进行可靠的统计衡量,它必须至少建立在 30 个数据点的基础上,而且这只是科学家的最低计数。在外汇中,我们衡量人类行为,而不是物理对象,因此我们的观察标准必须高很多,可能为 300。物理对象的行为方式远比人类行为更有预测性!

大概,本例中的 5 分钟交易想法是假设 NZD 与 AUD 的相关性偏离后会得到修正,因此,如果 NZD 落后与走高的 AUD,您认为 NZD 之后也会迎头赶上,因此想趁机买入 NZD。考虑到 NZD 与 AUD 在大部分时间周期中的强相关性,上述想法并不是一个坏主意,但它很难即时实施——而且,如果目前没有实际相关系数,那么这种方法不可能即时实施。

最后,还是那句值得重复无数次的话:相关性不是因果关系。即使是科学中,也有许多示例显示事件具有极高的相关系数,但这些事件在任何方面都不相关。这是巧合的真正含义。在外汇中,我们有时出于真正的原因而假设相关性,但我们并非始终有因果关系证明,更不用说证据。这在 USD/CAD 和 EUR/USD 中表现得最清楚。美国和加拿大地域相邻,而且加拿大的贸易和资金流动严重依赖于美国。但加拿大也是一个石油以及其它金属和大宗商品的生产国及出口国,这一方面独立于美国。我们发现,加元与美国和加拿大之间的利率差异具有很大的相关性,同时,加元与商品价格也有很大的相关性;这两者都属于强劲的基本面。您可能认为这两者具有决定性。

然而,某网站上 EUR/CAD 与 EUR/USD 的关联系数为 63.3%——且并未注明周期性。另一个网站上,这两个货币对之间的一周相关系数从 0.86 起步,而一年相关系数从 0.88 起步,但这些数据来自 60 世纪中期的 1 个月、3 个月和 6 个月。这说明什么?这说明加元倾向于追随欧元,而不是美元。如果欧元对美元走高,加元同样对美元上涨。利率差异和商品价格发生了什么呢?我们可能需要假设它们对欧元和加元的影响力相同,或者大致相同。在外汇关联中寻找因果关系的底线有时简单,如 EUR/CHF 对美元和 AUD/NZD,但有时会成为混乱的分析。