3.主要外匯對協同原理
技術分析的彙總大師約翰·墨菲對於市場間分析和品種間分析極為推崇。在外匯交易中，我們需要通過了解貨幣間的關係來配置資金，甚至利用貨幣對之間的關係來套利。
各國股票市場均有其各自的不同指數，用以從整體上把握市場的趨勢，以應付單隻股票研判的過程，因其波動過快而使研判結果失真，讓投資者在投資活動中無所適從；反之，如果在研判個股時，能夠很好地結合指數總體走勢，在準確把握大盤趨勢的前提下，對與指數走勢協同共振的個股進行操作，既可以達到事半功倍的效果，又能更加穩定地獲取投資收益。
外匯市場中，由於外匯作為各國貨幣之間兌換比率水平的一個比值（匯率），這個特殊的對象，再由於除各種兌美貨幣之外，還有許多非美貨幣之間的交叉盤，故此，沒有也很難有什麼統一的指數可供參考；在實際投資操作的過程中，我們所能參考的也只有美元指數，而美元指數的權重構成中，歐元佔了其總權重的50%以上，由此，歐元走勢對美元指數走勢有著決定性的影響；鑑於此，我們在操作的過程中，可以近似地把歐元兌美元（EURUSD）的走勢看做美元指數走勢，這樣可以在投資操作過程中有效地減少既要查看美元指數的即時走勢，又要研判當時所操作的外匯對的走勢，特別是操作不夠熟練，投資經驗不太豐富的外匯投資者，難免會出現顧此失彼的現象，導致不應有的投資失誤，帶來不必要的投資損失。
我們長期以來的成功投資經驗是，以研判EURUSD走勢為主，結合另外三個主要貨幣對GBPUSD、USDCHF、USDJPY的走勢及其與EURUSD走勢的背離與共振特徵，選擇實際應該展開操作的外匯品種，即我們所說的協同共振原理。
根據我們對外匯歷史走勢的總結，它們之間在共振走勢上存在以下特性：
>歐元佔有美元指數權重的50%以上，故其他兌美外匯的走勢均不同程度受歐元走勢的影響，近似於像歐元走勢的影子；
>歐元由於其貨幣量龐大，僅次於美元，因此就像股市中的超級大盤股一樣，所以其有著走勢穩定，波動幅度較其他外匯品種少的特點；
>英鎊作為歐系貨幣的另一主要品種，其總體趨勢基本和歐元一致，但在小波段走勢中有局部背離現象，且背時的走勢與唯只亞系貨幣日元有著明顯的共振特徵；
>曰元作為唯一一隻亞系貨幣，走勢總體特徵與歐元一致，局部走勢多與歐元背離，且其中會與英鎊有明顯共振，也許是因為兩者都是投機貨幣的緣故；
>瑞士法郎既有著歐系貨幣的身份，又有著貨幣量相對較小的特性，故其走勢絕大部分時間都完全像是歐元的影子，很少出現背離。而且，其波動幅度明顯大於歐元，這為我們提供了在整體把握歐元走勢的前提下，操作法郎，不但可以更準確地把握趨勢，也能根據此特性將行情放大，同樣的資金投入，獲取更大的收益。國外的貨幣交易專家發現歐元和瑞士法郎在日線圖上的相關性高達0.91,而在更少的時間（2小時圖）的框架上則表現稍遜為0.54。
上面我們主要從匯率之間的共振角度進行了針對外匯交易需要的分析，現在我們將這個題目深人下去，更廣泛地破談外匯市場中存在的相關性問題。要想成為一個出色的外匯交易者，就必須明白你面對的各大外匯品種之間的波動狀況，這對於你的交易獲利和風險控制都是非常必要的。由於匯率涉及兩個貨幣，而一個貨幣可 能涉及好幾個匯率，所以匯率的走勢總是存在相互影響，沒有任何一種匯率的走勢完全獨立於另外一種匯率。一旦你掌握了匯率之間的相互關係，或者說知道了貨幣之間關係，並能夠掌握這種關係的變化，則你就能夠利用這種關係來控制你的外匯投資組合的風險，並獲得最大的利潤。
那麼什麼是匯率之間和貨幣對之間的關係呢？貨幣對之間影響的原因是顯而易見的：如果你交易英鎊兌白元這一貨幣對，在某種意義上而言，你相當於同時交易了英鎊兌美元和美元兌日元，由此看來英鎊兌日元的走勢與其他兩個貨幣對之間的走勢會存在相互影響。但是，貨幣對之間的相互影響不僅僅來自於上述這一簡單的原因。雖然一些貨幣對呈現正相關關係，而另外一些貨幣對則呈現負相關關係，但是這些簡單關係的背後都蘊藏著複雜的作用力系統。
金融交易世界中所謂的協同關係，或者說相關性，基本是依靠統計學度量來求證的。相關係數的範圍在+1~-1之間。如果兩個金融品種的相關係數為+1，則表明這兩個品種的運動方向和節奏完全一致；如果兩個金融品種的相關係數為-1，則表明這兩個品種的運動方向完全相反，在任何時間都是如此；相關係數為0，則表明這兩個品種的運動沒有任何相關性，完全處於隨機狀態。
我們對於統計學上的相關性已經有了足夠的認識，現在我們就來運用這些知識來理解外匯市場中的匯率協同現象，請讀者看看下面這張統計表，這張表顯示了截至2005年3月各大貨幣對的相關情況。
該表格的第一欄顯示出在整個3月份，也就是在最近1個月內，歐元兌美元和澳大利亞元兌美元之間的正相關性非常髙，達到0.94，這表明當歐元兌美元上漲時，澳大利亞元兌美元在94%的時間內也合同時上漲。再看第二欄，也就是最近3個月的兩者的相關程度，表格中的數據是0.47，也就是說兩者只在大約47%的時間內保持同方向運動，這比最近1個月的相關性有所降低。
從表2-1和表2-2中可以看到，歐元兌美元和美元兌瑞郎之間表現出極髙的 負相關性，無論是1年、6個月，還是3個月、1個月的期限段內，兩者之間的負 相關度都在0.96以上，具體而言是1個月相關係數為-0.99，3個月的相關係數為
-0.98，6個月的相關係數為-0.96,1年的相關係數為-0.98。當歐元兌美元大幅度上漲時，美元兌瑞郎就會大幅度下降。兩者的負相關性在很長的考察統計期限內也非常穩定。
雖然歐元兌美元和美元兌瑞郎的相關性非常穩定，但是其他的貨幣對之間的關係卻並沒有總是穩定在某一數值水平附近，我們以美元兌加和新西蘭元兌美元為例來說明。在1年的統計期限內，它們的相關係數為-0.94，也就是說兩者在該考察期限內的負相關性很髙，但是後來該相關係數下降了，主要原因包括新西蘭儲備銀行考慮加息，以及加拿大的政治動盪。
匯率之間的相關性很容易變化，因為今日的全球經濟因素和市場情緒非常容易發生驟變，在今天看似穩固的匯率關係，到一個更長的時間期限上看就不那麼穩固了。為了能夠利用相對穩定的匯率關係，我們需要考察過去6個月的匯率相關性水平，這種方法為我們進行外匯交易，管理投資組合風險提供了極大的便利,根據歷史經驗來看，這種方法的有效性是非常髙的。根據我們自己的外匯交易經驗，我們發現導致匯率相關性變化的因素主要包括貨幣政策的變化，比如加息，大宗商品價格的變化，以及整體經濟狀況和政治環境的變化。
表2-6顯示了6個月的歐元兌美元與其他主要貨幣對的相關程度。
要獲得最準確的貨幣對相關程度數據，你能採取的最好辦法就是自己親自動手計算這些數據，這聽起來非常困難，但是實際上是非常簡單的。要計算貨幣對之間的簡單相關性，你只需要利用諸如微軟Excel之類的電子數據表軟件，許多外匯行情軟件，比如MT4等都允許免費下載歷史日線數據，你可以將這些數據載人到Excel中。然後，利用Excel的相關性函數，分別計算出1年、半年、3個月和1個月的相關性數值。根據你自己交易的需要，你可以決定分析哪些貨幣對和多長時間內的相關程度。我們自己也經常統計萊鎊兌美元走勢與黃金走勢之間的相關程度，因為我們的日內交易以英鎊兌美元和黃金為主，所以為了管理好整個組合的風險，我們箱要計算組合中兩個投資品種的相關程度。
那麼，具體而言怎麼利用匯率之間的相關性知識去管理頭寸風險呢？下面我們就來具體介紹。
（1）如果兩種匯率走勢是負相關的，那麼就應該避免同時持有兩個頭寸，這樣做相當於沒有任何頭寸，但是卻白白地支付了不少手續費和點差。比如，如果你已經知道了美元兌瑞郎與歐元兌美元是幾乎100%負相關的，但是你卻持有一個美元兌瑞郎多頭和一個歐元兌美元多頭，這相當於沒有持有任何頭寸，兩個頭寸構成了一個鎖倉對沖交易。
（2）如果兩個匯率走勢之間的相關性很低，則可以在這兩個匯率品種上分散投資，從而減少整個投資組合的風險係數，比如歐元兌美元與澳大利亞元兌美元就是這樣的例子。相關性較低的貨幣對可以用作分散投資，從而降低風險，提高收益。
（3）如果預測兩個相關性匯率的走勢一樣，那麼投資者就可以選擇那個點差低，而點值高的貨幣對交易，或者根據自己的本金情況和風險承受度選擇。比如，歐元兌美元與美元兌瑞郎近乎完全負相關，但是歐元兌美元的點值為10美元（以10萬美元合約為標準），而美元兌瑞郎的點值則為8.34美元，這表明那些風險承受度較低的交易者可以選擇交易美元兌瑞郎來代替歐元兌美元。
要成為一個成功的外匯交易員，明白不同貨幣對之間的關係是非常重要的，因為這可以幫助交易者管理整個外匯交易組合的風險。
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