Большинство трейдеров привыкли смотреть на мир через «долларовые очки». Если индекс доллара (DXY) растет, кажется, что падает всё остальное. Но это искажение. Чтобы увидеть реальные связи между экономиками, нужно анализировать абсолютные курсы (Absolute Currency Rates).

Я провел исследование корреляций 45 мировых валют на глубоком горизонте в 10 лет (2016–2026). Делюсь результатами, которые помогут по-новому взглянуть на диверсификацию.

Методология: без «воды»

1. Данные: проект abscur.ru.

2. База: Логарифмические доходности ln(Pt​/Pt−1​). Это база для корректной статистики, позволяющая сравнивать волатильную лиру и стабильный дирхам.

3. Горизонт: 10 лет (статистическая достоверность выше рыночного шума).

1. Трансформация цен в доходности

Для корреляционного анализа нельзя использовать графики цен — они нестационарны. Переход к лог-доходностям превращает тренды в «белый шум», обнажая чистую взаимосвязь активов.

На графике: как трендовый EUR превращается в стационарный ряд доходностей.

Принято считать, что валюты делятся по регионам: развитые, развивающиеся, сырьевые. Но рынок часто плевать хотел на эти ярлыки. Я решил проверить, как валюты группируются на самом деле, если скормить алгоритму машинного обучения сухие цифры, а не географические атласы.

Использовал метод K-Means (обучение без учителя) и данные об абсолютных курсах с платформы abscur.ru. Почему это важно? Потому что анализ пар (USD/RUB, EUR/USD) всегда искажен волатильностью доллара. Абсолютные курсы дают чистую картину «характера» каждой валюты.

Что оценивал алгоритм?

Я составил «поведенческий паспорт» для 45 валют по 4 метрикам:

1. CAGR (доходность) — куда идет тренд.

2. Волатильность — насколько сильно трясет.

3. Max Drawdown (MDD) — глубина «ямы» при кризисе.

4. Recovery Days — сколько дней вы будете сидеть в убытке, прежде чем цена вернется к пику.

Результаты: 4 типа «валютных личностей»

Алгоритм выделил группы, которые сильно отличаются по эффективности капитала: