Еженедельный обзор эффективности валют: кто в плюсе, а кто в минусе по Шарпу

Приветствую всех подписчиков нашего финансового блога. Рыночная турбулентность — это не просто слово из заголовков новостей, а реальная цифра, которую мы измеряем через коэффициент Шарпа. В нашем проекте этот показатель остается ключевым компасом: мы оцениваем отношение доходности валюты к её волатильности. Проще говоря, мы ищем те активы, которые приносят прибыль с минимальным «нервным напряжением». Высокий коэффициент Шарпа означает, что валюта показывает высокую эффективность, в то время как отрицательные значения — сигнал того, что доходность не покрывает даже базовые риски колебаний курса.

На этой неделе в топ лидеров прорвалась южнокорейская вона (KRW) с показателем 0.4458. Валютный рынок Кореи переживает период трансформации: с одной стороны, страна борется с серьезными структурными проблемами и защищает вону от падения к 17-летним минимумам, с другой — активно либерализует доступ для иностранцев. Парадоксально, но именно эта «зона турбулентности» и техническая перекупленность создают необычный профиль доходности. Вслед за ней расположилось колумбийское песо (COP) с результатом 0.4014. Колумбия — яркий пример того, как операционная эффективность национальных гигантов, таких как Tecnoglass, может транслироваться в силу валюты даже на фоне глобальных рыночных перемен.

Норвежская крона (NOK), занимающая третью строчку (0.3001), остается заложником энергетического рынка. Геополитические заголовки вокруг ситуации на Ближнем Востоке действуют на неё как катализатор. Несмотря на статус «валюты военного времени», структурная устойчивость норвежской экономики позволяет кроне удерживать позиции. Замыкают пятерку самых эффективных новозеландский доллар (NZD) и австралийский доллар (AUD) с показателями 0.2911 и 0.2253 соответственно. Для «киви» основным драйвером стало решение местного регулятора по ставкам, в то время как «австралиец» демонстрирует стойкость перед лицом глобального спроса на защитные активы, несмотря на техническую перегретость по RSI.

На другой стороне рейтинга мы наблюдаем явный дискомфорт. Турецкая лира (TRY) с коэффициентом -0.2399 возглавляет список неэффективных инструментов. Системный конфликт между попытками регулятора стабилизировать экономику и поиском инновационных путей хеджирования через стейблкоины пока не дает нужного рыночного результата. Тайваньский доллар (TWD) и швейцарский франк (CHF) оказались в «красной зоне» с показателями -0.2380 и -0.1924. Для Тайваня это результат борьбы между мощью ИИ-сектора и геополитическими рисками в проливе, а для франка — следствие дивергенции процентных ставок, где «тихая гавань» проигрывает схватку с долларовой доходностью.

Венгерский форинт (HUF) и украинская гривна (UAH) замыкают наш анти-рейтинг. В Венгрии рынок пока лишь «приценивается» к политическим изменениям и перспективам разблокировки европейских траншей, а гривна остается под давлением жесткой монетарной политики НБУ и перманентных макроэкономических рисков. Техническая картина по обеим валютам подтверждает: инвесторы пока не видят достаточных фундаментальных оснований для агрессивной смены нисходящего тренда.

Анализируя текущие цифры, важно помнить: коэффициент Шарпа — это историческая справка, а не прогноз. Он лишь подсвечивает, как валюта «вела себя» в последнее время по отношению к принятому на себя риску. Лидеры могут быстро стать аутсайдерами при смене риторики центральных банков, а валюты с отрицательным Шарпом могут обрести второе дыхание при улучшении геополитического фона. Изучайте данные, следите за волатильностью и всегда учитывайте контекст, который стоит за сухими цифрами технических индикаторов.

Полный рейтинг коэффициента Шарпа

Не является инвестиционной рекомендацией.

Рейтинг валют: Колумбийское песо на пике, а гривна под давлением регулятора

Средняя дневная доходность — ключевой индикатор здоровья валюты в нашем проекте. Мы рассчитываем среднее арифметическое ежедневных изменений абсолютного курса, чтобы понять, какой актив приносил прибыль, а какой — убытки. Чем выше показатель, тем увереннее валюта укреплялась в течение отчетного периода. Отрицательные значения, напротив, сигнализируют о преобладании продавцов и снижении покупательной способности актива.

В текущем обзоре лидерство удерживает Колумбийское песо (COP) с результатом 0.2351%. Успех песо подкреплен не только рыночным оптимизмом, но и выдающимися показателями национальных корпораций, таких как Tecnoglass. С технической точки зрения, RSI на отметке 58.2 и уверенный рост выше скользящей средней MA30 подтверждают «бычий» настрой инвесторов. Колумбийская валюта сейчас является эталоном того, как макроэкономическая стабильность в сочетании с отраслевым ростом привлекает глобальный капитал.

Второе место в списке лидеров занимает Южнокорейская вона (KRW) с показателем 0.1193%. Однако здесь ситуация сложнее: несмотря на рост доходности, Банк Кореи вынужден бороться с 17-летними минимумами валюты. Допуск крупных институциональных игроков к прямой торговле воной свидетельствует о попытках либерализации, но технические индикаторы — RSI на уровне 71.0 — намекают на перегретость рынка и высокую вероятность коррекционного отката. Инвесторам стоит проявлять осторожность: фундаментальная слабость конфликтует со спекулятивным спросом.

Норвежская крона (NOK) замыкает тройку с результатом 0.1193%. Крона остается заложником энергетического рынка. Геополитическая напряженность на Ближнем Востоке традиционно толкает норвежскую валюту вверх, однако RSI, достигший 79.4, сигнализирует о критическом перегреве. Рынок ожидает фиксации прибыли, и дальнейшая динамика будет напрямую зависеть от стабильности цен на нефть.

В число лидеров также вошли Новозеландский доллар (NZD, 0.1046%) и Бразильский реал (BRL, 0.0602%). Новозеландский доллар получил импульс благодаря жесткой монетарной политике RBNZ, в то время как реал продолжает коррелировать с ценами на аграрную продукцию. Оба актива демонстрируют умеренную волатильность, что делает их более предсказуемыми на фоне резких движений развивающихся рынков.

К сожалению, не для всех валют неделя оказалась удачной. Топ самых убыточных активов возглавляет Украинская гривна (UAH) с показателем -0.0910%. Регуляторные изменения и политика постепенной девальвации привели к тому, что курс закрепился значительно ниже скользящей средней MA30. Техническая картина выглядит крайне пессимистично: RSI на уровне 18.5 указывает на зону экстремальной перепроданности, что в текущих условиях свидетельствует о глубокой коррекции курса.

Схожая ситуация наблюдается у Саудовского рияла (SAR, -0.0907%) и Катарского риала (QAR, -0.0896%). В этих случаях мы наблюдаем отсутствие значимых макроэкономических новостей и утилитарный характер торгов. Для риалов ключевым фактором остается жесткая привязка к доллару США, из-за чего их динамика становится отражением глобального укрепления американской валюты.

Чилийское песо (CLP, -0.0849%) и Египетский фунт (EGP, -0.0752%) замыкают список аутсайдеров. Если в Чили давление обусловлено волатильностью цен на медь, то в Египте рынок до сих пор пытается переварить весенние шоки. Оба актива демонстрируют явное доминирование продавцов, и без изменения фундаментальных макроэкономических факторов предпосылок для резкого разворота тренда пока не просматривается.

Подводя итог, можно сказать, что валютный рынок сейчас крайне чувствителен к геополитике и действиям центральных банков. Мы продолжим следить за развитием событий и обновлять данные для наших читателей.

Полный рейтинг доходности валют

Не является инвестиционной рекомендацией.

Коэффициент вариации абсолютных курсов

Как измерить фундаментальную стабильность валют

Традиционные меры валютной изменчивости, такие как стандартное отклонение (волатильность), имеют фундаментальный недостаток: они не учитывают масштаб цен. Сравнивать волатильность JPY (абсолютный курс ∼0.15) и KWD (∼76) по абсолютному разбросу некорректно — их уровни отличаются на порядки (Karlsson & Sjö, 2012).

Методология абсолютных валютных курсов предоставляет единую шкалу стоимости для всех валют (см. основы метода). В этом пространстве каждая валюта получает своё численное значение, и мы можем измерять её стабильность независимо от парных эффектов. Парный курс, напротив, всегда является отношением двух валют, и его волатильность может быть вызвана движением любой из них, что не позволяет выделить фундаментальную устойчивость конкретной валюты.

📌 Ключевой тезис
Коэффициент вариации (CV) абсолютных валютных курсов — это стандартизированная и масштабно-независимая мера относительного разброса, позволяющая объективно сравнивать стабильность валют с разными ценовыми уровнями. В отличие от волатильности, CV учитывает средний уровень курса, что делает его предпочтительным инструментом для межстрановых сравнений и мониторинга валютной нестабильности.

📐 Что такое коэффициент вариации

Коэффициент вариации (CV) — это отношение стандартного отклонения абсолютного курса валюты к его среднему значению за рассматриваемый период, выраженное в процентах:

CV = (σ / μ) × 100%

где σ — стандартное отклонение абсолютного курса, μ — среднее арифметическое за период.

Ключевая интерпретация: CV показывает, насколько велик разброс курса относительно его собственного среднего уровня. Чем меньше CV, тем более «гладкой» и предсказуемой была траектория валюты. Чем выше CV, тем сильнее курс отклонялся от своей средней линии — будь то из-за хаотичных скачков или устойчивого тренда.

Масштабная независимость (scale invariance) — главное преимущество CV перед стандартным отклонением. Как подчёркивается в аналитической литературе МВФ (глава IV Variability of Exchange Rates, IMF eLibrary), CV позволяет сравнивать валюты с разными номинальными уровнями, поскольку он безразмерен и не зависит от единиц измерения.

🏛️ Применение CV в международных организациях

Международный Валютный Фонд (МВФ)

МВФ активно использует CV в своих аналитических отчётах и рабочих документах:

• Анализ режимов валютного курса: В работах Ghosh, Gulde & Wolf (2003) Exchange Rate Regimes: Choices and Consequences CV номинального и реального эффективного обменных курсов (NEER/REER) применяется для классификации фактических (de facto) валютных режимов.
• Мониторинг макроэкономических шоков: В World Economic Outlook (2019) МВФ использует CV курсов экспортируемого сырья и валютных курсов для оценки уязвимости развивающихся стран перед внешнеторговыми шоками.
• Измерение волатильности: В документе Exchange Rate Volatility and Trade Flows (IMF, 2004) обсуждаются стандартные меры волатильности, включая CV, и их ограничения.

Банк Международных Расчётов (БМР)

БМР применяет CV в квартальных отчётах для мониторинга системных рисков:

• В периоды глобального стресса (например, "Taper Tantrum" 2013 года) CV валют развивающихся рынков используется как индикатор неопределённости.
• В исследованиях валютных рынков (BIS Triennial Central Bank Survey) CV спредов и курсов служит прокси-показателем ликвидности и глубины рынка (Loretan & English, 2000).

📚 Академические исследования: Edwards (1983) в работе Real Exchange Rate Variability in Selected Developing Countries напрямую приводит таблицы с CV реального обменного курса для ряда стран. Calvo & Reinhart (2002) в Fear of Floating сравнивают CV валютных курсов и CV международных резервов. Aizenman & Pinto (2005) в Managing Economic Volatility and Crises рассчитывают CV REER для 80+ стран за 30-летний период. Pino et al. (2016) используют скользящий CV для валют Латинской Америки и показывают, что резкий рост CV предшествует локальным финансовым кризисам.

🖼️ Рисунок 1. Топ-5 стабильных и топ-5 волатильных валют по коэффициенту вариации (CV) абсолютных курсов за 10 лет

📊 Результаты: топ-5 стабильных и волатильных валют за 10 лет

Анализ 10-летних коэффициентов вариации позволяет выделить валюты с максимальной и минимальной фундаментальной устойчивостью в рамках системы абсолютных курсов. Эти данные являются прямым результатом применения методологии абсолютных курсов: мы измеряем стабильность каждой валюты изолированно, без влияния парных эффектов.

🟢 Самые стабильные

Валюта	CV (10 лет)
🇮🇳 INR	3.40%
🇰🇷 KRW	4.22%
🇳🇴 NOK	4.65%
🇨🇱 CLP	5.24%
🇿🇦 ZAR	5.55%

⚓️ «Якоря» глобальной валютной системы

🔴 Самые волатильные

Валюта	CV (10 лет)
🇦🇷 ARS	105.50%
🇹🇷 TRY	67.17%
🇪🇬 EGP	34.82%
🇵🇰 PKR	25.88%
🇨🇭 CHF	18.10%

⚠️ Но у CHF — это рост, а не хаос

⚠️ Ограничения коэффициента вариации

Несмотря на широкое применение, CV имеет методологические ограничения, которые регулярно отмечаются в литературе (см., например, главу МВФ IV Variability of Exchange Rates и работы Энгла-Грейнджера):

✅ Преимущества

• Масштабная независимость
• Безразмерность
• Межстрановое сравнение
• Простота интерпретации

⚠️ Ограничения

• Чувствительность к μ→0
• Не учитывает асимметрию
• Не различает рост/падение
• Требует стационарности

Важное уточнение: CV измеряет относительный разброс, но не даёт ответа на вопрос, является ли этот разброс «хорошим» (рост) или «плохим» (падение). Именно поэтому CHF с CV = 18.1% — это не признак кризиса, а отражение устойчивого долгосрочного укрепления. Для различения необходимы дополнительные метрики, такие как коэффициент Шарпа и направленность тренда.

💡 Что это значит для инвестора

1. INR — эталон стабильности
Индийская рупия за 10 лет почти не отклонялась от своей средней траектории. Это не значит, что она «выгодная» — но она предсказуемая. Для консервативных стратегий и хеджирования — один из лучших выборов.

2. ARS и TRY — зоны турбулентности
CV > 60% — это не просто волатильность, это системная дестабилизация. Инвестировать в такие валюты можно только с очень коротким горизонтом и чётким стоп-лоссом.

3. CHF — неожиданный гость в топ-волатильных
Его CV = 18.1% — один из самых высоких среди «развитых» валют. Но это следствие долгосрочного укрепления, а не кризиса. Для тех, кто держал CHF 10 лет, это означало рост, а не потери.

4. Абсолютный CV очищает сигнал
Парный курс USD/RUB может казаться волатильным из-за доллара. Абсолютный CV RUB (10.6%) показывает его собственную стабильность — она выше, чем у CHF, но ниже, чем у INR.

🔗 Углубиться в тему:
• Интерактивный рейтинг стабильности — с графиками по каждой валюте
• Преимущество выявления стабильных валют — для онбординга
• Графики истории абсолютных курсов — по всем 45 валютам

---

Дисклеймер: Материал носит исследовательский характер и не является инвестиционной рекомендацией. Данные рассчитаны на основе открытых источников и метода абсолютных курсов. Прошлая доходность не гарантирует будущих результатов.

Источник данных: Google Sheets (рейтинг стабильности) • Методология: абсолютные валютные курсы

Библиография: Edwards (1983), Calvo & Reinhart (2002), Aizenman & Pinto (2005), Pino et al. (2016), Karlsson & Sjö (2012), IMF (2004, 2019), BIS (Loretan & English, 2000)

Выявление рыночной неэффективности через ошибки восстановления из абсолютных валютных курсов

Ключевой тезис: Рыночная неэффективность проявляется в виде систематических отклонений реальных парных курсов от значений, восстановленных из абсолютных валютных курсов. Эти отклонения (ошибки) позволяют идентифицировать валютные пары, которые несут уникальную информацию, не объясняемую общей структурой, и служат индикаторами краткосрочных дисбалансов, вызванных асимметрией информации, интервенциями или макрошоками.

В этой статье мы представляем эмпирический анализ ошибок восстановления для 85 валютных пар на основе ежедневных данных с 1996 по 2026 год. Методология базируется на теории абсолютных валютных курсов, которая позволяет измерять фундаментальную ценность каждой валюты в единой системе отсчёта.

---

Теоретическая основа

Согласно современным представлениям, даже на высоколиквидном валютном рынке существуют временные ценовые аномалии, связанные с неравномерным распространением информации, различиями в ликвидности и институциональными ограничениями. Подробнее об этом см. аналитический обзор БКС Экспресс о коэффициентах альфа и бета, где авторы отмечают, что ни один рынок не может считаться полностью эффективным.

Методология абсолютных курсов позволяет не только измерять фундаментальную ценность валют, но и выявлять аномалии через сравнение реальных парных котировок с восстановленными из абсолютных значений. Этот подход родственен концепции статистического арбитража, где отклонение от долгосрочного равновесного соотношения используется как торговый сигнал. Однако в отличие от классического парного арбитража, здесь мы используем не пару активов, а всю систему абсолютных курсов как эталон.

---

Методология

1. Расчёт абсолютных курсов

Абсолютные курсы A_i(t) для каждой валюты i в момент t находятся как решение системы уравнений, составленной из всех доступных парных курсов (см. полную методологию расчёта). Решение выполняется методом наименьших квадратов (псевдоинверсия), что даёт наилучшее приближение к реальным котировкам в рамках единой шкалы.

2. Восстановление парных курсов

Для каждой валютной пары (base/quote) восстановленный курс вычисляется как отношение абсолютных курсов:

Ŝ_base/quote(t) = A_base(t) / A_quote(t)

3. Ошибка восстановления

Ошибка определяется как разность между реальным и восстановленным курсом:

e_base/quote(t) = P_base/quote(t) - Ŝ_base/quote(t)

Положительная ошибка означает, что реальный курс выше восстановленного (котируемая валюта переоценена относительно базовой, или базовая недооценена). Отрицательная — обратная ситуация.

---

Результаты эмпирического анализа

3.1 Систематические ошибки (среднее за весь период)

На основе ежедневных данных с 1996 по 2026 год для 85 валютных пар были вычислены средние ошибки. В таблице ниже представлены топ-15 пар с наибольшей абсолютной средней ошибкой.

Рисунок 1. Распределение ошибок модели восстановления для пары USDJPY.

Пара	Средняя ошибка	RMSE	Стандартное отклонение
USDJPY	+0.849	3.840	3.745
CADJPY	-0.602	1.116	0.940
GBPJPY	-0.546	1.454	1.348
EURJPY	-0.545	1.613	1.518
GBPRUB	+0.389	1.123	1.054
USDSEK	+0.344	0.896	0.827
USDRUB	-0.242	0.955	0.924
CHFJPY	-0.234	0.620	0.574
USDNOK	+0.228	0.572	0.525
GBPSEK	-0.211	0.423	0.367
SGDJPY	-0.183	0.437	0.397
CADSEK	+0.174	0.315	0.262
GBPNOK	-0.165	0.438	0.405
EURCZK	+0.152	0.372	0.340
USDCZK	-0.131	0.321	0.293

Рисунок 2. Распределение среднеквадратичной ошибки (RMSE) по всем протестированным валютным парам.

Рисунок 3. Топ-10 валютных пар с наибольшим систематическим смещением (средней ошибкой) в сторону завышения и занижения прогноза.

Ключевые выводы:

• Японская иена (JPY) доминирует в списке: 6 пар с JPY, причём USDJPY имеет положительную ошибку, а все кросс-курсы с JPY — отрицательную. Это указывает на структурные особенности иены как валюты-убежища и валюты финансирования.
• Российский рубль (RUB) — второй кластер: GBPRUB (положительная) и USDRUB (отрицательная) отражают специфику ограниченной конвертируемости и зависимость от нефтяных цен.
• Скандинавские валюты (SEK, NOK) также систематически отклоняются, что связано с их сырьевой ориентацией и независимой монетарной политикой.

3.2 Временная динамика ошибок

Для четырёх показательных пар (USDJPY, GBPNOK, CADSEK, AUDSEK) были построены графики ошибок с 1996 по 2026 год. Ключевые наблюдения:

• USDJPY: Пик положительной ошибки — август 1998 года (+26.93, z-score 6.96) — совпадает с российским дефолтом и крахом LTCM. Второй пик (отрицательный) — декабрь 1999 – январь 2000. После 2003 года ошибки стабилизируются.
• GBPNOK: Два ярких всплеска: отрицательный в 2000 году (крах доткомов) и положительный в марте 2020 года (пандемия COVID-19).
• CADSEK: Максимальная ошибка в 2004 году (+0.94), затем постепенное снижение к нулю к 2010 году.
• AUDSEK: Экстремумы — отрицательный в сентябре 2001 года (теракты 9/11) и положительный в марте 2009 года (глобальный кризис).

Рисунок 4. Временная динамика ошибок восстановления для выбранных валютных пар.

Общий тренд: После 2010 года средняя ошибка для всех выбранных пар стремится к нулю, а стандартное отклонение уменьшается на порядок. Это свидетельствует о повышении интеграции валютных рынков и снижении систематических неэффективностей.

3.3 Аномальные дни

При пороге 3 стандартных отклонений выявлено 10 562 аномальных записей (1,3% от всех наблюдений). Топ-5 самых экстремальных:

Дата	Пара	Ошибка	z-score
2022-07-04	EURRUB	+44.91	47.53
2022-07-18	USDRUB	+37.78	41.15
2022-06-13	USDRUB	+36.64	39.91
2022-03-24	EURRUB	+25.32	26.79
2022-03-28	EURRUB	+22.09	23.37

Интерпретация: Экстремальные аномалии 2022 года связаны с санкционным давлением и валютным контролем, что полностью разрушило обычные соотношения между рублём и другими валютами.

Наибольшее число аномалий (по частоте) наблюдается у пар EURGBP, EURAUD, EURSGD, USDCAD, USDCHF — это пары с постоянным, но умеренным смещением, что может указывать на структурные факторы (например, интервенции Швейцарского национального банка).

---

Практическое применение

1. Индикатор рыночного стресса.
   Рост числа аномалий или рост среднего z-score по всем парам может служить ранним предупреждением о системном кризисе. Например, в 2022 году количество аномалий по рублёвым парам резко возросло за несколько недель до стабилизации курсов.
2. Сигналы для статистического арбитража.
   Когда ошибка для конкретной пары превышает порог (например, 3 сигмы), можно открывать позицию в расчёте на возврат к среднему. При этом важно учитывать, что в периоды структурных сдвигов возврат может не произойти быстро.
3. Калибровка моделей прогнозирования.
   Исключение «проблемных» пар (с высокими систематическими ошибками) из обучающей выборки может улучшить точность прогнозов абсолютных курсов.

---

Ограничения

• Ошибки вычисляются на основе абсолютных курсов, которые сами являются результатом оптимизации. Это означает, что ошибки не независимы — они имеют общую структуру.
• В периоды экстремальных рыночных шоков модель абсолютных курсов может давать большие ошибки, но это не обязательно означает неэффективность — это может быть следствием того, что система уравнений становится плохо обусловленной.
• Метод не различает, вызвана ли ошибка переоценкой базовой валюты или недооценкой котируемой. Для этого необходим анализ индивидуальных абсолютных курсов (см. раздел о выявлении истинного драйвера изменений).

---

Заключение

Представленный анализ демонстрирует, что ошибки восстановления парных курсов из абсолютных значений являются содержательным индикатором рыночной неэффективности. Аномалии неслучайны — они привязаны к реальным макроэкономическим событиям и имеют разную природу: от экстремальных шоков (рублёвые пары в 2022 году) до постоянных, но слабых смещений (EURGBP).

Эта методология даёт трейдерам, аналитикам и инвесторам инструмент для:

• Обнаружения скрытых дисбалансов на валютном рынке;
• Оценки уровня системного стресса;
• Поиска арбитражных возможностей;
• Калибровки прогнозных моделей.

Все расчёты выполнены автоматически в специализированном Kaggle-ноутбуке.

---

Связанные материалы:
Графики истории абсолютных валютных курсов
Графики истории парных валютных курсов
Методология расчёта абсолютных валютных курсов
Коэффициенты альфа и бета (БКС Экспресс)
Statistical Arbitrage (Investopedia)

Еженедельный обзор защищённости валют: кто выигрывает по Сортино

Коэффициент Сортино в нашем проекте — это индикатор, позволяющий взглянуть на валютный рынок под углом риск-менеджмента. В отличие от стандартных метрик доходности, Сортино фокусируется исключительно на негативном риске, рассчитывая отношение средней доходности к стандартному отклонению только отрицательных значений. Проще говоря, этот показатель отвечает на вопрос: сколько единиц доходности вы получаете на каждую единицу «боли» (убыточного риска)? Высокое значение свидетельствует о том, что валюта эффективно защищена от глубоких просадок, тогда как отрицательный коэффициент — тревожный сигнал о том, что доходность актива не перекрывает генерируемые им убытки.

Лидерами рейтинга на этой неделе стали новозеландский доллар (0.5029), колумбийское песо (0.4767) и южнокорейская вона (0.4743). Успех новозеландского доллара обусловлен уверенной монетарной политикой RBNZ, хотя технические индикаторы, такие как RSI на уровне 72.3, намекают на перегрев. Колумбийское песо продолжает демонстрировать устойчивость благодаря сильным корпоративным результатам экспортеров, а южнокорейская вона находится в фазе институциональной трансформации, несмотря на экстремально высокий уровень RSI (79.1), указывающий на назревающую коррекцию.

В верхней части списка также закрепились норвежская крона (0.3046) и австралийский доллар (0.2761). Норвежская крона остается бенефициаром сырьевого сектора, несмотря на геополитическую неопределенность на Ближнем Востоке, а австралийский доллар сталкивается с давлением из-за силы американской валюты, удерживаясь при этом в рамках среднесрочного восходящего тренда.

На другом полюсе рейтинга находятся валюты, демонстрирующие негативный коэффициент Сортино: индийская рупия (-0.2566), турецкая лира (-0.2262), чилийское песо (-0.2035), новый тайваньский доллар (-0.1989) и египетский фунт (-0.1810). Для этих инструментов текущий рыночный контекст складывается не в пользу инвесторов.

Индийская рупия страдает от роста цен на энергоносители, которые страна импортирует в больших объемах, что перекрывает позитивный эффект от регуляторных налоговых послаблений. Турецкая лира продолжает бороться с последствиями долгосрочного обесценения, а низкая волатильность в 0.2041% лишь подчеркивает инертность рынка и отсутствие активных попыток фундаментального разворота. Чилийское песо, несмотря на зависимость от медного рынка, демонстрирует техническую слабость и находится в зоне перепроданности (RSI 27.7), что отражает преобладание медвежьих настроений.

Новостной фон вокруг тайваньского доллара формируется на контрасте между успехами высокотехнологичных гигантов, таких как Foxconn, и общей макроэкономической неопределенностью. Техническая картина здесь нейтральна, но доминирование продавцов подтверждается нахождением курса ниже скользящей средней MA30. Египетский фунт, в свою очередь, переживает болезненную адаптацию к новым макроэкономическим реалиям. Индикатор RSI на уровне 20.7 указывает на экстремальную перепроданность, однако рынок пока не демонстрирует признаков спекулятивного отскока, привыкая к новым ценовым уровням.

Анализируя текущие показатели, становится очевидно, что рынок разделился на две группы: валюты, которые поддерживаются либо жесткой монетарной политикой, либо внутренним спросом, и инструменты, находящиеся под давлением глобальных дисбалансов и структурных проблем. Инвесторам стоит обращать внимание не только на направление тренда, но и на то, какой ценой этот тренд достигается, что коэффициент Сортино наглядно демонстрирует каждую неделю.

Полный рейтинг коэффициента Сортино

Не является инвестиционной рекомендацией.

Определение относительного валютного курса

Относительный (парный, обменный) валютный курс — это цена одной денежной единицы, выраженная в единицах другой денежной единицы. Он показывает меновую пропорцию между двумя валютами в конкретный момент времени на финансовом рынке.

Рис. 1 — Относительный курс (USDRUB) как отношение абсолютных курсов доллара США и российского рубля.

Математическое определение

Пусть C_A и C_B — две валюты. Тогда относительный курс S_A/B(t) в момент t определяется как отношение их фундаментальных ценностей (или покупательных способностей):

S_A/B(t) = V(C_A, t) / V(C_B, t)

На практике это означает, что за 1 единицу валюты A дают S_A/B единиц валюты B. Например, запись USDRUB = 90 означает, что 1 доллар США стоит 90 российских рублей.

Типы котировок

Валютная пара записывается как Базовая валюта / Котируемая валюта (Base/Quote). Базовая валюта — это товар (1 единица), котируемая — измеритель цены. В зависимости от того, какая валюта считается «домашней», выделяют:

• Прямая котировка — цена иностранной валюты в единицах национальной. Для резидента РФ пара USD/RUB — прямая.
• Обратная котировка — цена национальной валюты в единицах иностранной. Для РФ RUB/USD — обратная.
• Кросс-курс — курс между двумя валютами, рассчитанный через третью (обычно USD). Например, EUR/JPY = EUR/USD × USD/JPY.

Прямая и обратная котировки взаимно обратны: S_Q/B = 1 / S_B/Q.

Связь с абсолютными курсами

В рамках теории абсолютных курсов парный курс является отношением абсолютных курсов двух валют:

S_A/B = 𝒜_A / 𝒜_B

Это означает, что изменение парного курса может быть вызвано изменением абсолютного курса валюты A, валюты B, или обоих одновременно. В логарифмических приращениях:

Δ ln S_A/B = Δ ln 𝒜_A − Δ ln 𝒜_B

Ограничения относительного курса

Главный недостаток — невозможность определить источник движения. Рост S_A/B может означать:

• укрепление валюты A (рост её абсолютной ценности),
• ослабление валюты B (падение её абсолютной ценности),
• комбинацию обоих эффектов.

Относительный курс не позволяет разделить вклад каждой валюты, что делает его неполной переменной для фундаментального анализа. Именно поэтому возникает потребность в абсолютных курсах, которые дают единую шкалу для всех валют и позволяют выявлять истинного драйвера движения.

Режимы и факторы

Относительный курс может формироваться в разных режимах: фиксированном, плавающем или управляемом плавании. На его динамику влияют инфляция, процентные ставки, торговый баланс, ожидания участников и интервенции центральных банков.

Связанные материалы

• Графики истории парных валютных курсов — интерактивная визуализация парных и абсолютных курсов.
• Последние парные валютные курсы — актуальные котировки всех валютных пар.
• Преимущество — Выявление истинного драйвера изменений — как абсолютные курсы помогают находить реальную причину движения.
• За пределами парного курса — практический пример декомпозиции пары USDRUB.

Еженедельный обзор волатильности валют

Для инвестора волатильность — это не просто абстрактная цифра, а показатель «температуры» валюты. В нашем проекте мы определяем её как стандартное отклонение дневных доходностей. Простыми словами: чем выше этот показатель, тем более нервным и непредсказуемым становится инструмент, создавая как возможности для спекуляций, так и серьезные риски для капитала.

На этой неделе мы наблюдаем четкое разделение валют на две группы: «тихие гавани» и активы, испытывающие внешнее давление. В топ-5 самых спокойных валют вошли датская крона (0.16%), исландская крона (0.19%), сингапурский доллар (0.19%), чешская крона (0.19%) и новый тайваньский доллар (0.21%). С другой стороны, список наиболее волатильных возглавляют катарский риал (2.12%), саудовский риял (1.52%), перуанский новый соль (1.32%), новый израильский шекель (1.32%) и российский рубль (1.08%).

Анализ спокойных активов

Датская крона (DKK) остается эталоном стабильности. Отсутствие макроэкономических шоков и чисто технический характер торгов минимизируют риски. Технически актив находится выше скользящей средней MA30, демонстрируя умеренный восходящий тренд. Аналогично ведет себя исландская крона (ISK): несмотря на близость индикатора RSI к зоне перекупленности, валюта сохраняет устойчивость, движимая внутренними рыночными импульсами, а не геополитикой.

Сингапурский доллар (SGD) интересен тем, что сочетает низкую волатильность с активным развитием цифровой инфраструктуры. Интеграция стейблкоинов SGD в блокчейн-экосистемы подтверждает его статус современного финансового инструмента. Чешская крона (CZK) в свою очередь успешно игнорирует алармистские прогнозы по европейскому энергетическому сектору, сохраняя баланс за счет консервативного спроса на ликвидность. Тайваньский доллар (TWD) демонстрирует «технологический» характер своей динамики: успех полупроводникового сектора здесь сталкивается с давлением глобальной инфляции, что выражается в осторожной позиции инвесторов.

Анализ волатильных активов

В группе волатильных валют ситуация иная. Катарский риал (QAR) и саудовский риял (SAR) показывают повышенную активность. Для рияла текущее снижение котировок выглядит следствием накопленной инерции и локальных потоков капитала, а не фундаментальных сдвигов. Это классический пример того, как отсутствие громких новостей может сопровождаться заметной технической коррекцией.

Перуанский соль (PEN) сильно зависит от цен на медь. Несмотря на оптимистичные фундаментальные ожидания по металлам, валюта остается в фазе консолидации. В Израиле шекель (ILS) продолжает испытывать давление из-за трансформации технологического сектора и необходимости адаптации корпораций к новым реалиям рынка труда. Инвесторы внимательно следят за тем, как компании перестраивают бизнес-модели, что неизбежно отражается на курсовой стоимости.

Российский рубль (RUB) замыкает список волатильных активов. Структурная трансформация платежной системы, включающая использование стейблкоинов, происходит на фоне сохраняющегося геополитического давления. Технически рубль находится в состоянии перепроданности (RSI 29.1), однако высокая волатильность указывает на то, что рынок пока не готов к быстрой стабилизации, оставаясь крайне чувствительным к любым изменениям в инфраструктуре трансграничных расчетов.

Подводя итог, текущая неделя показывает, что «спокойствие» валюты часто является следствием отсутствия новых фундаментальных триггеров, в то время как волатильность — это отражение глубинных структурных изменений в экономиках стран, будь то сырьевая зависимость или технологическая перестройка.

Полный рейтинг волатильности валют

Не является финансовой рекомендацией.