一种时间周期的资产通胀/通缩模型在外汇市场的应用
1,简介
现阶段金融市场应用较为广泛的主要是以价格为核心的资产计价模型,这类数学模型在微观经济领域具有较高的应用价值,但是在解释宏观经济方面效果并不理想,笔者从经济周期的观点的提出一种具有应用价值的通胀/通缩模型。
2,背景说明
景气周期的观点古来有之,但大多停在理论阶段,笔者认为一部分原因是长久以来研究的标的物,要么易受到外部因素的扭曲,要么无法及时全面的反应宏观经济通胀/通缩状况。本篇我们讨论的应用标的物是 USD/JPY外汇汇率,我们把汇价上升定义为通胀,汇价下跌定义为通缩。原因如下1,现行的国际货币体系下只有美联储和日本央行享有全球货币发行权,美国比较好理解,日本拥有雄厚的海外资产和生产要素,GNP全世界第一,事实上也可以无限量发行货币而不会引起国内通货膨胀的。所以这两个国家的汇率受两国国内因素影响较小,基本是实时反映全球资产的通胀/通缩。2,美日汇率 历史连续性较好,从1976年牙买加体系确立至今 我们可以获得40 多年的数据,这对我们研究长周期来说是十分宝贵的
3,解决的现实问题
如果利用传统的价值理论想要确切计算出美日汇率的公允价值是非常困难的。我们不如抛弃价值理论,不已公允价值为核心,改用周期理论,以时间为框架,研究时间框架下的上涨/下跌。我们需要引入维度的概念来解释多个时间周期模型叠加相互作用的结果,我们通常在二维平面中观察资产价格随时间浮动变化,但是周期理论可以同时应用多个周期,比如29小时周期,7天周期,21天周期,2年期等等,而每个周期可以想象成一个维度,价格浮动可能是多个周期共同作用的结果,引申到维度的概念就是,价格在多维空间中随着时间轴进行对称的上下浮动(标准通胀通缩模型),而我们看到的仅仅是它在二维空间中的投影。如果存在这样一个模型,我们的任务就变成测量目前汇价在模型中的位置(是在上升周期,还是下降周期)从而指导我们交易。这里就涉及到了计量问题,在二维空间中价格不变,并不意味着在多维空间中价格不变,这就增加了计量的难度和时间,我们只有提高容错度,即把二维空间中价格变化计量为非涨或非跌,特别是在汇价波幅很小的时候,我们往往需要大量的时间来确定目前我们在标准对称模型中的位置,简单来说,交易的时间框架越小,越测不准,时间框架越长,准确率越高。笔者目前采用的是每21天交易一次的策略,即每21天测量并交易一次。
4模型建立
任何假设如果不能通过实践来检验就没有应用价值,诺特定理告诉我们,一个没有对称性的世界,物理定律也变动不定。如果我们假设客观上存在一个基于时间周期的宏观资产通胀/通缩模型,那么可以肯定此模型是基于对称性而存在的,这样我们就把非对称的一种表现形式给排除了。基于不断地假设,试错,以及历史数据检验,目前基本形成了2个具有实用价值的时间按周期模型,一个是周线模型,需要测量11个变量,用来预测第12个变量是非涨还是非跌,在这11个变量中有一部分是上一个周期测量好的可以直接拿来用,从测量到完成一次交易一共需要21天。一个是日线模型,需要测量7个变量,来预测第8个变量是非涨还是非跌,每周就可以做一次交易。此模型目前还属于于经验模型,主要使用的是图形映射方法,并不能从逻辑上进行证明,目前正在进行实盘检验,如果效果理想,可以转化为可编程的自动交易模型,因为变量的测量和演算是基于简单的方法,定量并不复杂。
5目标计划
记录并发布模型的每一次预测,如果模型能在长时间实盘测试中保持较高的准确率,我们就认为它是存在的,愿意接受监督,希望能起到抛砖引玉的作用。