“相關性”這個詞經常用於日常生活中——這種用法可以很隨意，也可以作為科學術語使用，但這種用法需要非常精確。www.emoneybtc.com它是指兩件事之間的相關程度。

相關性通過“相關系數”這種統計方式來定義，系數值在 -1 到 +1 的范圍內。完全正相關的系數為 +1，完全負相關的系數為 -1，而相關系數為零則表示毫無相關性。完全正相關意味著，一種貨幣的走向將始終與另一種貨幣的走向相同。完美的負相關性意味著，一種貨幣的走向將始終與其它貨幣的走向相反。科學中的零相關意味著兩個變量之間毫無關系，但由於這種情況在外匯中毫無可能性——雖然關系很遠，但總有些聯系——我們說，我們根本無法預測一種價格的動向將如何影響另一種價格的走勢——這就像投擲硬幣一樣，或者是隨機結果。

不同分析師將根據相關系數提供不同的從弱到強的滑動量。有些人稱相關系數至少須達到 0.6 才能被認為是穩定的關系，而其他人認為須達到 0.7。這裡有一個版本：

• 0 到 0.4：0 到弱相關性
• 0.5-0.6：中等但不可靠的相關性
• 0.7-0.8：較強的相關性
• 0.9-1.0：極強的相關性

無論是正相關還是負相關，外匯中完全 100% 的相關性僅存在於非常短的時段內。這是因為每種貨幣須遵循貨幣發行國的條件，而國家之間的條件永遠不可能完全相同。這引發了一個很重要的問題——您可以在網上看到大量貨幣關聯表，上面顯示了貨幣 A 對貨幣 B 的相關系數，但請務必查看其周期性。有些圖表甚至注明用於計算相關系數的時間段！

您之所以在各個網站上見到不同的相關系數，原因在於無法規定它們的周期性。有的網站會說 USD/CAD 與 AUD/USD 的相關性為 70%，有的網站會說其相關性為 96%，而還有網站會顯示其相關性為 45%。這些數據可能都沒錯——但它們的周期性不同。

另一個引起差異的原因在於所涵蓋的數據量。如果您比較 1 年數據與 10 年數據，您會得到不同的系數。而且請記住，外匯交易不是科學實驗。您可能想將 10 年數據用於科學項目，其中，研究對象的行為可以被假定為一致行為。但在外匯中，我們衡量的是人類行為；雖然有些模式始終保持一致，但更近期的行為與當前未來之間的相關性更大。這引起了一種利益沖突——您想要大量的數據，但也想要近期數據，因為近期數據更有可能與您的交易決定相關。

案例

在外匯中，我們總是談論兩種貨幣。兩種相關貨幣對第三種貨幣按照相同方向以及幾乎相同的程度變動。這裡有一個關於歐元和瑞士法郎的例子。由於歐洲國家與瑞士之間的貿易關系非常緊密，瑞士法郎的走勢往往與歐元對美元的走勢同步。歐元對美元與瑞士法郎對美元的關聯范圍為 -0.85 至 -1.00。為什麼是負號？答案在於報價慣例。EUR/USD 的報價以歐元在前，而 USD/CHF 的報價以美元在前。

當報價慣例不同時，請忽略負號——高數值正告訴您歐元和瑞士法郎緊密掛鉤。如果您正買入歐元，您不希望賣出瑞士法郎。按照同樣的思路，如果您同時買入歐元和瑞士法郎，您實質上是將對美元的押注加倍——同時交易歐元和瑞士法郎讓您根本沒有任何多元化選擇。多元化的本質在於，您有一種貨幣為很高的正相關性，而另一種貨幣為很高的負相關性。

歐元與瑞士法郎的相關性非常自然，且由來已久，以致於瑞士國家銀行貨幣政策的一項關鍵舉措是為 EUR/CHF 的匯率設置下限（1.2000），以防止瑞士法郎過於強勢（並且摧毀瑞士出口市場）。2011 年，歐元與瑞士法郎接近等值時，瑞士國家銀行宣布設置匯率下限，而且它決心干預匯率下限執行的發言很有成效。SNB（瑞士國家銀行）確實曾進行多次干預，甚至更多次威脅將采取干預措施，但它的信譽度堅實可靠，直至 2015 年 1 月 15 日該匯率下限宣告失敗。在匯率下限被取消前，EUR/CHF 交易者始終尊重且遵循由 SNB 設置的匯率下限：

不過，歐元/瑞士法郎在外匯中仍具有最強的相關性。另一個相互關聯且對第三種貨幣走勢相似的貨幣對是 AUD 和 NZD。AUD/USD 對 NZD/USD 的一周相關系數為 0.95。這意味著 NZD/USD 95% 的動向可以通過 AUD/USD 的動向解釋。AUD/EUR 的關系略有不同，其相關性為 0.98，而 NZD/EUR 在一周時間周期內的相關性僅為 0.93。從實際來看，如果您正買入 AUD/EUR，並且希望通過賣出 EUR/NZD 將投注加倍，您相信這兩筆交易完全相同，但實際結果將略低於您的預期。不過，重要的是，如果您見到 AUD/USD 或 EUR/AUD 開始出現突破動作，NZD 做出相同突破動作的幾率是否對您有利。

為您奉上一點市場知識：在 SNB 大致固定歐元/瑞郎匯率允許范圍之前的數個世紀，交易者稱德國馬克和後來的歐元均由“瑞郎”引領。近年來，交易者開始發現澳元“引領”了歐元。下圖顯示 2014 年初的 AUD/USD 和 EUR/USD 走勢。在走勢開始前，AUD 首先探底（第一條灰色垂直線），約早於 EUR 一周。圖表右側，AUD 持續上漲，但 EUR 在大幅走高且漲幅“遠遠”大於 AUD 之後經歷了一次回調（第二條灰色垂直線）。

沒有人可以說，歐元向下調整，旨在與澳元的上行步調更加一致，是因為交易者注意到與澳元相比，歐元的漲幅太大和太快。可能有些交易者以這種方式交易，但我們沒有任何相關的實質證據或證明。

使用相關性網站

交易者對相關性網站的需求很大。周期性至關重要。例如，某網站上 EUR/USD 與 GBP/USD 的一周相關系數為 0.94，意味著若歐元走高，英鎊也很有可能上漲。但如果以 6 個月為基准，相關系數是一個非常弱的數值——僅有 0.31。這意味著，如果您預期持倉六個月，就不能以該相關系數為准。同樣，EUR/USD 與 USD/JPY 的一周相關性為 -0.23，但一年相關性要強很多（-0.69）。這說明，您不能將日元的短期走勢與歐元掛鉤，但從長期看，相關性確實存在，雖然 0.69 的相關系數並不強勢。

請謹慎使用您見到的數據。外匯新手可能被看起來很強的相關性吸引，並且急於設計以這些相關性為基礎的交易體制。這種方法的問題在於如果您有一個 60 分鐘交易窗口——即您計劃在一小時內建立和關閉您的交易，您將希望看到過去數百個一小時的相關系數。查看上周或上個月計算的一小時系數對您今天的操作並無用處。隨機事件，例如大交易商改變倉位或地緣政治沖擊, 可能大幅改變一種貨幣的走向，但不影響另一種貨幣。

同樣，如果您查看 5 分鐘相關性表格，您會驚訝地發現不同之處。例如，在某網站上，AUD/USD 對 NZD/USD 的相關系數在一系列 5 分鐘間隔中位於 96.4% 到 12.2% 的范圍內。本例中的網站未說明它使用了多少個 5 分鐘間隔，或者 5 分鐘間隔收集的具體日期和時間，因為這些數據毫無意義。為了進行可靠的統計衡量，它必須至少建立在 30 個數據點的基礎上，而且這只是科學家的最低計數。在外匯中，我們衡量人類行為，而不是物理對象，因此我們的觀察標准必須高很多，可能為 300。物理對象的行為方式遠比人類行為更有預測性！

大概，本例中的 5 分鐘交易想法是假設 NZD 與 AUD 的相關性偏離後會得到修正，因此，如果 NZD 落後與走高的 AUD，您認為 NZD 之後也會迎頭趕上，因此想趁機買入 NZD。考慮到 NZD 與 AUD 在大部分時間周期中的強相關性，上述想法並不是一個壞主意，但它很難即時實施——而且，如果目前沒有實際相關系數，那麼這種方法不可能即時實施。

最後，還是那句值得重復無數次的話：相關性不是因果關系。即使是科學中，也有許多示例顯示事件具有極高的相關系數，但這些事件在任何方面都不相關。這是巧合的真正含義。在外匯中，我們有時出於真正的原因而假設相關性，但我們並非始終有因果關系證明，更不用說證據。這在 USD/CAD 和 EUR/USD 中表現得最清楚。美國和加拿大地域相鄰，而且加拿大的貿易和資金流動嚴重依賴於美國。但加拿大也是一個石油以及其它金屬和大宗商品的生產國及出口國，這一方面獨立於美國。我們發現，加元與美國和加拿大之間的利率差異具有很大的相關性，同時，加元與商品價格也有很大的相關性；這兩者都屬於強勁的基本面。您可能認為這兩者具有決定性。

然而，某網站上 EUR/CAD 與 EUR/USD 的關聯系數為 63.3％——且並未注明周期性。另一個網站上，這兩個貨幣對之間的一周相關系數從 0.86 起步，而一年相關系數從 0.88 起步，但這些數據來自 60 世紀中期的 1 個月、3 個月和 6 個月。這說明什麼？這說明加元傾向於追隨歐元，而不是美元。如果歐元對美元走高，加元同樣對美元上漲。利率差異和商品價格發生了什麼呢？我們可能需要假設它們對歐元和加元的影響力相同，或者大致相同。在外匯關聯中尋找因果關系的底線有時簡單，如 EUR/CHF 對美元和 AUD/NZD，但有時會成為混亂的分析。