2.3 基本分析之货币分析(5)
3.主要外汇对协同原理
技术分析的汇总大师约翰·墨菲对于市场间分析和品种间分析极为推崇。在外汇交易中，我们需要通过了解货币间的关系来配置资金，甚至利用货币对之间的关系来套利。
各国股票市场均有其各自的不同指数，用以从整体上把握市场的趋势，以应付单只股票研判的过程，因其波动过快而使研判结果失真，让投资者在投资活动中无所适从；反之，如果在研判个股时，能够很好地结合指数总体走势，在准确把握大盘趋势的前提下，对与指数走势协同共振的个股进行操作，既可以达到事半功倍的效果，又能更加稳定地获取投资收益。
外汇市场中，由于外汇作为各国货币之间兑换比率水平的一个比值（汇率），这个特殊的对象，再由于除各种兑美货币之外，还有许多非美货币之间的交叉盘，故此，没有也很难有什么统一的指数可供参考；在实际投资操作的过程中，我们所能参考的也只有美元指数，而美元指数的权重构成中，欧元占了其总权重的50%以上，由此，欧元走势对美元指数走势有着决定性的影响；鉴于此，我们在操作的过程中，可以近似地把欧元兑美元（EURUSD）的走势看做美元指数走势，这样可以在投资操作过程中有效地减少既要查看美元指数的即时走势，又要研判当时所操作的外汇对的走势，特别是操作不够熟练，投资经验不太丰富的外汇投资者，难免会出现顾此失彼的现象，导致不应有的投资失误，带来不必要的投资损失。
我们长期以来的成功投资经验是，以研判EURUSD走势为主，结合另外三个主要货币对GBPUSD、USDCHF、USDJPY的走势及其与EURUSD走势的背离与共振特征，选择实际应该展开操作的外汇品种，即我们所说的协同共振原理。
根据我们对外汇历史走势的总结，它们之间在共振走势上存在以下特性：
>欧元占有美元指数权重的50%以上，故其他兑美外汇的走势均不同程度受欧元走势的影响，近似于像欧元走势的影子；
>欧元由于其货币量庞大，仅次于美元，因此就像股市中的超级大盘股一样，所以其有着走势稳定，波动幅度较其他外汇品种少的特点；
>英镑作为欧系货币的另一主要品种，其总体趋势基本和欧元一致，但在小波段走势中有局部背离现象，且背时的走势与唯只亚系货币日元有着明显的共振特征；
>曰元作为唯一一只亚系货币，走势总体特征与欧元一致，局部走势多与欧元背离，且其中会与英镑有明显共振，也许是因为两者都是投机货币的缘故；
>瑞士法郎既有着欧系货币的身份，又有着货币量相对较小的特性，故其走势绝大部分时间都完全像是欧元的影子，很少出现背离。而且，其波动幅度明显大于欧元，这为我们提供了在整体把握欧元走势的前提下，操作法郎，不但可以更准确地把握趋势，也能根据此特性将行情放大，同样的资金投入，获取更大的收益。国外的货币交易专家发现欧元和瑞士法郎在日线图上的相关性高达0.91,而在更少的时间（2小时图）的框架上则表现稍逊为0.54。
上面我们主要从汇率之间的共振角度进行了针对外汇交易需要的分析，现在我们将这个题目深人下去，更广泛地破谈外汇市场中存在的相关性问题。要想成为一个出色的外汇交易者，就必须明白你面对的各大外汇品种之间的波动状况，这对于你的交易获利和风险控制都是非常必要的。由于汇率涉及两个货币，而一个货币可 能涉及好几个汇率，所以汇率的走势总是存在相互影响，没有任何一种汇率的走势完全独立于另外一种汇率。一旦你掌握了汇率之间的相互关系，或者说知道了货币之间关系，并能够掌握这种关系的变化，则你就能够利用这种关系来控制你的外汇投资组合的风险，并获得最大的利润。
那么什么是汇率之间和货币对之间的关系呢？货币对之间影响的原因是显而易见的：如果你交易英镑兑白元这一货币对，在某种意义上而言，你相当于同时交易了英镑兑美元和美元兑日元，由此看来英镑兑日元的走势与其他两个货币对之间的走势会存在相互影响。但是，货币对之间的相互影响不仅仅来自于上述这一简单的原因。虽然一些货币对呈现正相关关系，而另外一些货币对则呈现负相关关系，但是这些简单关系的背后都蕴藏着复杂的作用力系统。
金融交易世界中所谓的协同关系，或者说相关性，基本是依靠统计学度量来求证的。相关系数的范围在+1~-1之间。如果两个金融品种的相关系数为+1，则表明这两个品种的运动方向和节奏完全一致；如果两个金融品种的相关系数为-1，则表明这两个品种的运动方向完全相反，在任何时间都是如此；相关系数为0，则表明这两个品种的运动没有任何相关性，完全处于随机状态。
我们对于统计学上的相关性已经有了足够的认识，现在我们就来运用这些知识来理解外汇市场中的汇率协同现象，请读者看看下面这张统计表，这张表显示了截至2005年3月各大货币对的相关情况。
该表格的第一栏显示出在整个3月份，也就是在最近1个月内，欧元兑美元和澳大利亚元兑美元之间的正相关性非常髙，达到0.94，这表明当欧元兑美元上涨时，澳大利亚元兑美元在94%的时间内也合同时上涨。再看第二栏，也就是最近3个月的两者的相关程度，表格中的数据是0.47，也就是说两者只在大约47%的时间内保持同方向运动，这比最近1个月的相关性有所降低。
从表2-1和表2-2中可以看到，欧元兑美元和美元兑瑞郎之间表现出极髙的 负相关性，无论是1年、6个月，还是3个月、1个月的期限段内，两者之间的负 相关度都在0.96以上，具体而言是1个月相关系数为-0.99，3个月的相关系数为
-0.98，6个月的相关系数为-0.96,1年的相关系数为-0.98。当欧元兑美元大幅度上涨时，美元兑瑞郎就会大幅度下降。两者的负相关性在很长的考察统计期限内也非常稳定。
虽然欧元兑美元和美元兑瑞郎的相关性非常稳定，但是其他的货币对之间的关系却并没有总是稳定在某一数值水平附近，我们以美元兑加和新西兰元兑美元为例来说明。在1年的统计期限内，它们的相关系数为-0.94，也就是说两者在该考察期限内的负相关性很髙，但是后来该相关系数下降了，主要原因包括新西兰储备银行考虑加息，以及加拿大的政治动荡。
汇率之间的相关性很容易变化，因为今日的全球经济因素和市场情绪非常容易发生骤变，在今天看似稳固的汇率关系，到一个更长的时间期限上看就不那么稳固了。为了能够利用相对稳定的汇率关系，我们需要考察过去6个月的汇率相关性水平，这种方法为我们进行外汇交易，管理投资组合风险提供了极大的便利,根据历史经验来看，这种方法的有效性是非常髙的。根据我们自己的外汇交易经验，我们发现导致汇率相关性变化的因素主要包括货币政策的变化，比如加息，大宗商品价格的变化，以及整体经济状况和政治环境的变化。
表2-6显示了6个月的欧元兑美元与其他主要货币对的相关程度。
要获得最准确的货币对相关程度数据，你能采取的最好办法就是自己亲自动手计算这些数据，这听起来非常困难，但是实际上是非常简单的。要计算货币对之间的简单相关性，你只需要利用诸如微软Excel之类的电子数据表软件，许多外汇行情软件，比如MT4等都允许免费下载历史日线数据，你可以将这些数据载人到Excel中。然后，利用Excel的相关性函数，分别计算出1年、半年、3个月和1个月的相关性数值。根据你自己交易的需要，你可以决定分析哪些货币对和多长时间内的相关程度。我们自己也经常统计莱镑兑美元走势与黄金走势之间的相关程度，因为我们的日内交易以英镑兑美元和黄金为主，所以为了管理好整个组合的风险，我们箱要计算组合中两个投资品种的相关程度。
- 上一篇：2.2 基本分析的结构
- 下一篇：2.4 基本分析之经济分析
