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货币相关性矩阵
以相关系数热力图显示八大主要货币过去走势的相似程度。可用于确认自己是否朝同一方向下了过多的注。
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- 基于官方公布汇率
及时察觉重复持仓
计算结果
联动最强的组合
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组合
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走势最相反的组合
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统计的交易日数
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八大货币相关性矩阵
强正相关 (0.8 以上) 中等正相关 几乎无相关 中等负相关 强负相关 (-0.8 以下)
关联最强的组合
| 组合 | 相关系数 | 读法 |
|---|
如何解读结果
数值的含义
越接近 +1 表示过去越朝同方向波动，越接近 -1 越朝反方向波动。接近 0 表示关系薄弱。
注意重复持仓
同时持有包含高相关货币的货币对，实际上等于朝同一方向下了两次注。请以总风险重新审视。
这是过去的关系
相关性会随市场环境改变。尤其在金融危机或政策转向时，此前的关系会瓦解。
计算方法与规格
计算方法
先求出各货币对美元的每日对数收益率，再计算其皮尔逊相关系数。美元自身的走势由其余七种货币的平均值反推得出。
适用场景
确认多个仓位是否偏向同一方向时 / 确认分散是否真正有效时
关于数据
使用以欧洲央行参考汇率为基础的公开数据，每 24 小时更新一次。假日没有数据，因此按交易日计算。
常见问题
相关系数该怎么读？
越接近 +1，表示两者过去越倾向于同方向波动；越接近 -1，则越倾向于反方向波动。接近 0 表示关系薄弱。一般以绝对值 0.8 以上视为强相关，0.5〜0.8 为中等，0.2 以下基本可视为无相关。
为什么需要确认相关性？
因为同时持有相关性高的货币对，实际上等于朝同一方向下了两次注，风险会比预想的更大。即使把每笔仓位的风险控制在 2%，持有 3 个相关系数 0.9 的货币对，实际承受的仍是接近 6% 的同一波动。
这里显示的是货币对之间的相关性吗？
这是货币本身之间的相关性。我们取出各货币对美元的每日涨跌幅，比较它们的波动方式是否相似。例如 EUR 与 CHF 相关性高时，就可以理解为 EUR/USD 与 USD/CHF 容易朝相反方向波动。
数据来自哪里？
使用以欧洲央行公布的参考汇率为基础的公开数据，按所选期间的日收盘价计算。与交易所或经纪商的实际报价可能略有差异。数据每 24 小时更新一次。