在外汇市场中货币篮子的运作

MetaTrader 4 — 交易 | 11 十月 2016, 12:30

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Andrei Novichkov

概论

每天我们都会从全球市场上读到多种财经消息, 包含诸如此类的短语 "美元兑主要货币疲软..." 这意味着一种货币的状态相对一组其它货币已发生了改变。这种动词结构的使用惯例是要生成完整的货币对列表, 并将它们切分为组和子组。

致力于将品种划分为组或是 "篮子" 的各种方法资料在各处交易论坛上也是屡见不鲜。货币对化分为 "篮子" 后, 便可精确分析 "篮子" 中彼此相邻品种的协同行为。假设这些货币对的通常行为以类似方式在大致相同的时刻形成极值, 并近乎以同向移动。这样的一个品种组 (或一个"篮子") 表现为一个虚拟货币对的均值, 并可适当地进行分析。

原理和定义

完整的思路是基于属性的重要性为交易者重组货币对。一些这样的属性对于大家是众所周知的, 例如油价和卢布汇率之间的关联性, 或是欧元兑美元和美元兑瑞郎之间的关联性。所以, 我们可以将它们组合为一个组 (货币篮子)。定义篮子的内容之后, 我们可以规划它可能的行动, 包括同时影响篮子内所有货币对 (在我们的例中这些是 EURUSD 和 USDCHF) 的行动。我们既可跟踪货币对的 "行为", 也可进行交易操作。

买入或卖出货币篮子涉及篮内每个货币的同时交易操作。在此情况下, 反向篮子指向的订单基于 "一个货币对 — 一笔订单" 的原则组成。所执行的交易操作条件, 表征货币篮子的状态。

货币对分组的原理自然且明显, 可应用于进一步的运作。所有 28 种主要货币对应根据当前每个货币对自身的基准货币 (或报价货币) 划分到篮子中。篮子的命名依据基准货币 (参见表 1 的示例)。在此情况下, 篮子状态由它的基准货币状态定义。状态参数包括超买/超卖状态, 和其它类似的属性。它们依照同样的技术分析手段提供, 我们用它来评估正常的货币对。

主要的货币篮子

让我们根据上述的原则来划分完整的货币对池子。其结果是, 我们得到 8 个货币篮子, 每个包含 7 种货币对:

编号	篮子名	篮子货币	篮子货币对
1	澳元篮子	AUD	AUDUSD, AUDNZD, AUDJPY, AUDCAD, AUDCHF, EURAUD, GBPAUD
2	加元篮子	CAD	USDCAD, AUDCAD, NZDCAD, GBPCAD, EURCAD, CADCHF, CADJPY
3	瑞郎篮子	CHF	CHFJPY, USDCHF, GBPCHF, EURCHF, AUDCHF, NZDCHF, CADCHF
4	欧元篮子	EUR	EURUSD, EURJPY, EURCHF, EURGBP, EURNZD, EURCAD, EURAUD
5	英镑篮子	GBP	EURGBP, GBPAUD, GBPCAD, GBPCHF, GBPJPY, GBPNZD, GBPUSD
6	日元篮子	JPY	AUDJPY, CADJPY, CHFJPY, EURJPY, GBPJPY, NZDJPY, USDJPY
7	纽元篮子	NZD	NZDUSD, AUDNZD, NZDJPY, NZDCAD, NZDCHF, EURNZD, GBPNZD
8	美元篮子	USD	EURUSD, GBPUSD, AUDUSD, NZDUSD, USDCAD, USDCHF, USDJPY

表 1. 货币篮子

现在, 我们已定义了篮子的内容, 是时候来澄清它们的主要交易操作了。让我们来假设买入和卖出一个篮子, 意指买入和卖出其内的货币。

假定有关日元的利好消息到达暗示其可能走强。一位交易员决定买入 JPY。根据我们的范例, 这位交易员应做空所有货币对来买入 JPY 篮子。在相反的情况下, 交易员应做多篮内所有货币对来卖出 JPY 篮子。

当处理 EUR 篮子时, 情况看来不会那么困惑。如果交易员打算买入 EUR 篮子, 做多其内所有货币对, 反之亦然。对于 EUR 和 JPY, 篮内订单均由单向订单组成。

让我们依照下表安排, 以避免交易操作混淆:

编号	篮子名	篮内货币交易操作	篮内货币对交易操作
1	澳元篮子		AUDUSD	AUDNZD	AUDJPY	AUDCAD	AUDCHF	EURAUD	GBPAUD
		做空	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	买入	买入
		做多	买入	买入	买入	买入	买入	卖出	卖出
2	加元篮子		USDCAD	AUDCAD	NZDCAD	GBPCAD	EURCAD	CADCHF	CADJPY
		做空	买入	买入	买入	买入	买入	卖出	卖出
		做多	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	买入	买入
3	瑞郎篮子		CHFJPY	USDCHF	GBPCHF	EURCHF	AUDCHF	NZDCHF	CADCHF
		做空	卖出	买入	买入	买入	买入	买入	买入
		做多	买入	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出
4	欧元篮子		EURUSD	EURJPY	EURCHF	EURGBP	EURNZD	EURCAD	EURAUD
		做空	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出
		做多	买入	买入	买入	买入	买入	买入	买入
5	英镑篮子		EURGBP	GBPAUD	GBPCAD	GBPCHF	GBPJPY	GBPNZD	GBPUSD
		做空	买入	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出
		做多	卖出	买入	买入	买入	买入	买入	买入
6	日元篮子		AUDJPY	CADJPY	CHFJPY	EURJPY	GBPJPY	NZDJPY	USDJPY
		做空	买入	买入	买入	买入	买入	买入	买入
		做多	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出	卖出
7	纽元篮子		NZDUSD	AUDNZD	NZDJPY	NZDCAD	NZDCHF	EURNZD	GBPNZD
		做空	卖出	买入	卖出	卖出	卖出	买入	买入
		做多	买入	卖出	买入	买入	买入	卖出	卖出
8	美元篮子		EURUSD	GBPUSD	AUDUSD	NZDUSD	USDCAD	USDCHF	USDJPY
		做空	买入	买入	买入	买入	卖出	卖出	卖出
		做多	卖出	卖出	卖出	卖出	买入	买入	买入

表 2. 篮子交易操作

篮子货币状态

我们应该如何决定针对一个货币篮子进行交易操作？仅仅根据单一货币对的行为来判断, 对于大尺寸的篮子, 这将是非常困难的事。我们需要更多篮子货币状态参数的技术数据。将我们的注意力集中到来自 GBP 篮子的三个货币对的 RSI 指标图形, 其名为 GBPUSD, GBPJPY 和 GBPCHF。D1 图形是以下显示的图像:

如您所见, 这三幅图有很多共同点: 许多极值位置相似, 而且上下间隔也有很多共同点。这种相似性可以解释为同样的篮子货币 — 英镑。它的坚挺和疲软导致这种上下间隔。

所有三个图形间的差别在很大程度上可解释为货币报价的不同行为。在此情况下, 在 "额外" 局部极值中可看到不同行为的影响, 下降和上升走势的各种梯度, 以及局部方向的变化。

如果我们定义了通用参数 (篮内所有货币对共享) 的行为, 并消除了货币对之间的差别, 我们将实现我们的主要目标 — 参数可视化。在当前的例子中, GBP 超买/超卖状态是通用货币状态参数, 作为 "统一的 RSI" 显示篮子货币的状态, 而非一个货币对。

当然, 我们不可仅用 RSI 来限制自己。也许是基于标准以外的其它类似指标。让我们将它们称为 "统一的指标"。

计算篮子货币状态参数的方法

为了解决这个任务, 我们需要考虑已经存在的, 并尝试类似行动。在这方面首先进入脑海的就是美元指数。正如我们记忆中的, 它显示出美元对比其它六种主要货币的状态。首先, 我们要关注计算方程。这是一个几何平均权重比。我们尝试将此理论应用于我们自定义货币对集合的美元篮子。让我们接受另一个假设 — 去除权重比并减少方程来计算一个正态几何均值。我们所实现的变化将应用于计算几何均值原理, 并在所有篮子上进行计算。在实际实践中, 我们不了解任何货币对的权重比。

让我们来看看, 我们的改变是否有啥影响。为此, 我们使用一个简单的指标:

#property copyright "版权所有 2016, MetaQuotes 软件公司"
#property link      "http://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#property strict

#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 1

input int     iBarsTotal=300;       

string pair[]={"EURUSD","GBPUSD","AUDUSD","NZDUSD","USDCAD","USDCHF","USDJPY"};
bool bDirect[]={false,false,false,false,true,true,true};
int iCount=7;
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
double GetValue(int shift)
  {
   double res=1.0,t;
   for(int i=0; i<iCount; i++)
     {
      t=iClose(pair[i],0,shift);
      if(!bDirect[i]) t=1/t;
      res*=t;
     }//结束 for (int i = 0; i < iCount; i++)
   return (NormalizeDouble(MathPow (res, (double)1/iCount), _Digits) );
  }

double upp[];
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
   IndicatorShortName("testBasket");
   IndicatorDigits(_Digits);
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,2,clrGreen);
   SetIndexBuffer(0,upp);
   SetIndexLabel(0,"testBasket");

   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnCalculate(const int rates_total,
                const int prev_calculated,
                const datetime &time[],
                const double &open[],
                const double &high[],
                const double &low[],
                const double &close[],
                const long &tick_volume[],
                const long &volume[],
                const int &spread[])
  {
   if(prev_calculated==0)
     {

      int total;
      if(iBarsTotal==0) total=rates_total;
      else total= MathMin(iBarsTotal,rates_total);
      for(int i = 0; i<total; i++) upp[i] = GetValue(i);
     }//结束 if (prev_calculated == 0)
   else
     {
      upp[0]=GetValue(0);
     }
   return(rates_total);
  }

为了比较, 我们使用免费的 USDX.mq4 指标绘制标准方式的美元指数。以下是结果 (H1 时间帧):

testBasket.mq4 指标在图像里显示为深绿色, 而 USDX.mq4 指标显示为红色和浅绿色 (均线)。我们也许会注意到在 H1 时间帧上完美匹配。走势方向几乎段落吻合, 局部极值点的大多数都如此。

在 D1 时间帧, 图片不太有利, 但依然可接受。大多数局部极值点的位置是相同的, 如同大部分区域的走势方向。在某些区域的差别可轻松解释为缺乏权重比, 以及货币对的集合不同。此外, 彼此相互叠加的图表尺度也是不同的。

在所取得的成果基础上, 我们研究可接受的计算不同篮子货币状态参数几何均值的计算方程。我们将称其为 方法 #1 函数。然而, 我们也应该知道有关方程的限制。更具体而言, 使用它时可取负值参数, 这应是一个馊主意。有相当多的技术指标有这样的参数。此外, 计算几何均值如果不是一个单独的库, 可能要考虑加载到终端。

我们可以应用另一方程, 就是说, 常见的算术平均, 以消除对使用负值作为参数的限制。让我们再基于此方程创建另一个测试指标进行计算。使用随机振荡指标值作为参数:

#property copyright "版权所有 2016, MetaQuotes 软件公司"
#property link      "http://www.mql5.com"
#property version   "1.00"
#property strict

#property indicator_separate_window
#property indicator_minimum    0
#property indicator_maximum    100

#property indicator_buffers 2

input int     iBarsTotal=3000;

string pair[]={"EURUSD","EURJPY","EURCHF","EURGBP","EURNZD","EURCAD","EURAUD"};
int iCount=7;
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
void GetValue(int shift,double &s1,double &s2)
  {
   s1=0; s2=1;
   for(int i=0; i<iCount; i++) 
     {
      s1 += iStochastic(pair[i],0,5,3,3,MODE_SMA,0,0,shift);
      s2 *= iStochastic(pair[i],0,5,3,3,MODE_SMA,0,0,shift);
     }
   s1 = NormalizeDouble(s1/iCount, _Digits);
   s2 = NormalizeDouble(MathPow (s2, (double)1/iCount), _Digits);
  }

double upp[],upp1[];
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  {
   IndicatorShortName("testBasketS");
   IndicatorDigits(_Digits);
   SetIndexStyle(0,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,2,clrRed);
   SetIndexBuffer(0,upp);
   SetIndexLabel(0,"testBasketSA");
   SetIndexStyle(1,DRAW_LINE,STYLE_SOLID,2,clrGreen);
   SetIndexBuffer(1,upp1);
   SetIndexLabel(1,"testBasketSG");

   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//|                                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnCalculate(const int rates_total,
                const int prev_calculated,
                const datetime &time[],
                const double &open[],
                const double &high[],
                const double &low[],
                const double &close[],
                const long &tick_volume[],
                const long &volume[],
                const int &spread[])
  {
   if(prev_calculated==0)
     {

      int total;
      if(iBarsTotal==0) total=rates_total;
      else total= MathMin(iBarsTotal,rates_total);
      for(int i = 0; i<total; i++) GetValue(i,upp[i],upp1[i]);
     }//结束 if (prev_calculated == 0)
   else
     {
      GetValue(0,upp[0],upp1[0]);
     }
   return(rates_total);
  }

指标下载到 EURGBP D1 图表。得到的数值示意如下:

细线代表原始的随机振荡, 红色双实线是基于算术均值方程的新 统一随机振荡, 而绿色双实线表示基于几何均值的比较值。

分析方程, 我们可看到它们产生的结果非常相似。基于几何均值的图形具有较明显的极端点, 而基于算术平均值的那根则更光滑。虽然, 也许这并没什么, 仅是我们的主观印象。负数参数与 PC 计算力相关联的限制似乎是影响实际应用的最关键因素。一般而言, 算术平均值也可以如同 方法 #2 那样应用于计算。

初步的实际结论

读过了之前的段落之后, 您也许会问自己 "这一切的所有需要是什么？" 我们已经得到了绘制类似美元指数图形的新指标, 还有另一个指标可绘制随机振荡风格的图形。我们还得到了另一个指标可绘制类似于标准 RSI 的图表。但是我们已拥有传统的 RSI 和随机振荡。为什么我们还需要其它的呢？让我们来尝试回答这个问题。