外匯貨幣對相關性:共同曝險、報酬與限制
了解外匯貨幣對相關係數測量什麼、共同貨幣如何造成部位曝險重疊,以及係數為何變化。
本指南內容外匯相關係數代表什麼
簡短摘要
外匯貨幣對相關性概括指定樣本中兩組序列如何共同變動。正值代表同方向線性聯動,負值代表反方向聯動,接近零表示樣本內測得的線性關係較弱。數值會受資料和期間影響,不是預測、避險比例或帳戶整體風險指標。
外匯相關係數代表什麼
皮爾森相關係數衡量兩組配對觀測間線性關係的方向與強度,r介於−1至+1。接近+1表示傾向同方向變動,接近−1表示傾向反方向變動;接近零只代表所選樣本的線性關係較弱。非線性關係仍可能存在;對稱U形關係即使強烈限制變數,也可能令r接近零。
NIST相關係數參考資料以各組觀測減去各自平均值後的偏差乘積總和,除以兩組偏差平方和平方根的乘積,說明皮爾森係數。觀測必須依相同時點配對。r是標準化數值,沒有點數或帳戶貨幣單位;r=0.8不代表80%機率同向、80%避險或0.8%價格變動,也沒有通用的「高相關」門檻。
三個虛構同步區間可示範計算:x=[−10, 0, 10]基點,y=[−10, 10, 0]基點。平均皆為0,中心化乘積總和為100,每組偏差平方和為200,因此r=100/√(200×200)=0.5。三筆觀測不足以估計穩定關係;此例只說明計算。
比較同步報酬,而非圖表價格高度
價格P的對數報酬為ln(Pₜ/Pₜ₋₁),簡單報酬為Pₜ/Pₜ₋₁−1。選一種定義並一致套用。只對齊日期卻混用不同時間的收盤價,可能把不同市場變動配在一起。
價格水準可能長期帶有趨勢,因此其相關性可能反映共同漂移,而非短期聯動。Granger與Newbold 1974年偽迴歸論文90034-7)提醒,持續性序列之間可能出現誤導性回歸關係。請說明輸入是價格水準、簡單報酬還是對數報酬。
報價方向也會改變對數報酬符號:EUR/USD和倒數USD/EUR代表同一匯率的相反方向。比較前統一貨幣對方向、區間、時間戳記和缺失值處理。
共同貨幣造成曝險重疊,但不代表交易相同
做多貨幣對就是買進基準貨幣、賣出報價貨幣。
| 多頭部位 | 買進 | 賣出 |
|---|---|---|
| EUR/USD | EUR | USD |
| GBP/USD | GBP | USD |
| USD/JPY | USD | JPY |
同時做多EUR/USD和GBP/USD都賣出USD,但買進不同基準貨幣。同步報價下,EUR/GBP=EUR/USD÷GBP/USD,其對數報酬等於EUR/USD報酬減去GBP/USD報酬。買賣價差、不同步價格和產品條件會令實際報價偏離簡化關係。基準和報價貨幣見如何閱讀外匯報價。

用損益波動性了解係數的影響
同一期間兩組損益的合併變異數是σ₁²+σ₂²+2ρσ₁σ₂,σ為各組損益標準差,ρ為部位損益相關係數。部位大小和波動性同樣影響結果。ρ應取自部位層級損益;原始貨幣對報酬只有在同期間、同幣別基準下轉成損益時才可能代替。
假設兩筆部位的一日損益標準差都是100美元。ρ=0.8時合併標準差約189.74美元;ρ=0時約141.42美元;ρ=−0.8時約63.25美元,公式是√(σ₁²+σ₂²+2ρσ₁σ₂)。這是固定假設的算術示例,不是最大損失或預測。標準差和相關係數須使用同頻率與期間,標準差也不等於最大損失。
每個矩陣數值都要標示期間與資料來源
一年的日報酬和一天內5分鐘觀測回答不同問題。中間價、買價、賣價、交易所期貨和零售平台滾動商品都會形成不同序列。記錄觀測間隔、樣本期間、價格輸入、時區和提供者。
OANDA相關工具的方法說明表示其工具使用自有中間市場價格,短期範例採5分鐘收盤中間價,矩陣使用紐約收盤資料的固定一年期間。公開範例說明抽取同步5分鐘收盤中間價再計算皮爾森相關,卻未稱為報酬計算。不要假設它等於對數報酬矩陣,先查明輸入序列。該頁把零說成「無相關」;統計上r=0只表示樣本內未測得線性關係,不證明獨立。這是單一提供者的方法,不是市場標準。
短期間較貼近近期但觀測較少;長期間可能混合不同政策和波動環境。滾動期間會重疊觀測,不能當作獨立確認。對稱矩陣的對角線是序列與自身比較,只要輸入有變化,結果就是+1。記錄樣本時也要註明交易時段;外匯市場交易時間與時段重疊說明時段與觀測時間為何重要。
市場環境改變,關係也會變
BIS工作論文727報告人民幣與其他貨幣的共同變動在2015年匯改後不同管理階段有所變化:籃子管理階段較強,2017年反週期管理期間轉弱。這是歷史樣本研究,不是目前零售外匯貨幣對預測。
BIS工作論文828研究1999至2017年58家央行的外匯存底組成,發現本幣與美元或歐元的共同變動程度和對應貨幣存底占比相關。官方存底和槓桿零售交易用途不同。研究強調樣本和制度背景,沒有提供今日固定不變的係數。
負相關不等於完整避險
負相關序列仍可能有不同名目金額、波動性、時點和成本。應在相同情境下比較帳戶貨幣損益,納入價差、佣金、滑價、融資費用和保證金。外匯價差、佣金與總交易成本說明成本比較;滑價、停損單與成交說明預期價格與實際成交的差異。
皮爾森係數概括線性關係。接近零不證明統計獨立,歷史負相關也不保證急變時一筆部位抵消另一筆。關係改變或規模不相配時,兩筆都可能虧損。
相關、因果與共整合回答不同問題
把相關矩陣轉成部位曝險檢視
先整理實際貨幣對、方向、單位、進場價、帳戶貨幣和產品條款,列出每筆部位買進與賣出的貨幣。以相同間隔和期間比較同步報酬,並記錄資料來源與計算時間。
假設以1.10做多基準貨幣10,000歐元的EUR/USD,曝險為+10,000 EUR和−11,000 USD。以1.27做多10,000英鎊的GBP/USD,曝險為+10,000 GBP和−12,700 USD。換算或產品調整前,合計有−23,700 USD共同美元曝險。這是敞口示例,不是保證金、最大損失或實物交割說明。
把損益波動換算成共同貨幣,檢視可能同時發生的情境,不要把停損風險比例乘以相關係數。納入成本、隔夜融資、保證金、強制平倉規則和跳空。手數與點值說明換算,保證金與槓桿說明帳戶要求;貨幣對分類見主要、次要與特殊貨幣對分類,利差持有成本見利差交易。輸入改變就重新檢查。矩陣能幫忙提出問題,不能取代逐筆現金流和風險計算。
常見問題
Q1正相關是否表示兩個貨幣對每次都同方向變動?
不是。它概括所選樣本中的線性聯動,個別區間和市場環境可能不同。
Q2負相關貨幣對可以避險我的交易嗎?
不能只看係數。還要比較方向、名目金額、波動性、時點、換算、成本和重要情境。
Q3相關係數為零是否表示兩個貨幣對毫無關係?
它表示樣本內線性關係較弱。非線性關係仍可能存在,結果也受樣本和方法影響。
Q4含相同貨幣的貨幣對是否總是高度相關?
不是。共同貨幣造成曝險重疊,但另一條貨幣腿及市場因素不同。應檢查同步報酬與帳戶幣別損益。
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樣本中的皮爾森相關接近零代表什麼?
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