外汇市场结构解析

2016-03-14 11:273276

最近,有很多人在讨论外汇交易商提供的点差以及流动性相关的问题。


●最近,有很多人在讨论外汇交易商提供的点差以及流动性相关的问题。在为什么在重要消息发布时点差变大这一问题上,人们做出了很多的假设,而这些假设却大多基于对外汇市场结构不甚理解的基础之上。这篇文章的目的,就是要解析外汇市场的结构,将从建立外汇市场的目的,以及外汇市场如何服务于它的主要参与者谈起,之后扩展到外汇市场的结构以及外汇市场的运行方式,最后谈到外汇市场的结构对投机者的影响


     不同于各种国债及证券市场,外汇市场的建立并不是为了提供一种新的投资媒介。尽管投机在外汇市场的运行中占据了重要地位,但是外汇市场的主要功能还是为了国际间的商业贸易需要。


注:国际贸易是外汇市场的第一动因

     购买了三菱公司依柯丽丝汽车的消费者,极有可能使用美元来付款。不幸的是,三菱公司工厂中的工人,大多数需要获得基于日元的工资支票,因此在这种情况下,就需要对货币进行转换。如果交易者能够想到像Exxon、波音、索尼、戴尔、本田以及成千上万的跨国公司需要在外汇市场上将他们在国外赚取的美元、雷布尔、日元、英镑和欧元等兑换成本国货币,那么就很容易理解投机行为在外汇市场中是如何无足轻重了;即使在外汇市场日成交额2万亿的今天,投机在市场中的作用仍然微不足道。

     总的来说,跨国公司并不太在意货币转换中的汇率,它们只在意制造并销售它们的产品。银行作为公司资金的主要存放机构,自然而然的成为了这些外汇交易的促成者。在过去,一个银行可以非常方便的呼叫另一个银行(或者同一银行在别国的分支机构),来交换它们客户积攒下来需要兑换的货币储备。

     就如同任何形式的商业活动一样,银行以一种利率买入外汇后,在卖出给客户之前将汇率标高。这正是外汇交易点差形成的原因。这是一个合理的商务开销。三菱公司可以用日元支付给它的员工,而银行则由于付出了劳动和承担了货币转换的风险,而在交易中提取了不错的利润。

     作为这种商业交易的副产品,银行中的交易者学会了如何在货币期货市场上进行投机。银行利用它们对于货币市场更好的理解,可以通过在当前汇价加上点差的情况下为各种商业机构提供货币兑换服务,而银行之间的货币交易则通过期货对冲形式在将来某个时间存在更好的价位时进行。通过这种方式,银行可以大幅增加它们的盈利水平。但不幸的是,在这种货币再分配的模式下,有一些交易却因为流动性的原因无法达成。

     正是基于这个原因,而且仅仅是基于这个原因,导致了货币市场最终向非银行交易者开放。银行需要市场中更多的订单,从而 a)它们可以从那些缺乏经验的交易者手中获得更多利润;b) 那些缺乏经验的交易者可以为市场提供更多的流动性,从而方便那些跨国公司交易订单的实现。在外汇市场开放的起步阶段,只有那些超大型对冲基金(比如索罗斯的对冲基金等)才被允许进入市场,但之后外汇市场的发展最终引入了外汇零售商和ECN平台。

      我们现在理解了外汇市场能够存在的原因,接下来,让我们看看外汇交易是如何进行的:


注:外汇市场主要参与者

     在外汇市场的顶层,是由那些统称为跨国银行的巨头占据的。与我们通常认为,这些跨国银行并不承担交易所功能这一概念相反;在这些世界上最大的银行之间,存在了一系列交易协定。

     我们通过一个类比的例子,希望可以帮助大家理解银行间交易的组织结构。让我们想这样一个场景,在一间办公室里(或者在某人家中),多台计算机通过网线被连接在了一起。其中,每台计算机都独立于其它的计算机进行工作。在一些情况下,一台计算机需要的资源并不存在于本计算机中,而是存在于其它的计算机上。在这个时候,这台计算机就需要联系其它的计算机,并请求权限以获得它所需要的资源。如果目标计算机工作正常,而且该计算机的主人授权给发出请求计算机以合理的权限,那么发出请求的计算机就可以访问到所需要的资源,它的请求就可以被满足。如果把例子中的计算机换成银行,把资源换成货币,你应该可以很容易的理解各大银行之间的相互关系。

     你如果体会过在没有服务器的计算机网络中搜索资源是多么困难,你就会明白跟踪哪台计算机中有哪些资源,是件多么困难的事情。在银行间跟踪价格及货币存量,也存在同样的问题。例如,一个新加坡的商业银行,几乎很难碰到需要兑换巴西雷纳尔货币的情况,在这种情况下,这家银行很难确定一个合理的汇兑价格。正是基于这个原因,出现了EBS和Reuters(路透)来提供相关服务。

     EBS服务基于跨国银行互相之间的交流通道之上,它使各个银行可以看到其它各家银行可以交易的货币量以及相应的价格。需要注意的是,EBS并不是交易市场或做市商;它仅仅是一个可以看到各个银行买价和卖价的应用程序而已。

     构成外汇市场的第二层,存在于各大银行内部。你可以通过拨打你当地美国银行分行的服务电话,来兑换任意数量的外币。在这种情况下,它们极有可能仅仅是将富余的货币从一个支行挪到另一个支行,来满足交易。由于这种小规模的货币交易,仅仅存在一个交易对应方,因此你通常只能接受它们报给你的汇率价格。你唯一能做的选择就是接受交易,或者换另一家银行。每个外汇交易者都应该至少去银行几次,看看银行方面外汇的报价。你会非常惊奇的发现,在银行兑换外币是多么的昂贵。

     在第二层的下面,就是外汇市场中的第三层——外汇零售市场。当像Oanda、Forex.com、FXCM 、ADS等交易中间商,需要建立它们的零售业务时,它们首先要做的事情就是寻找货币流动性的提供者。十分之九这样的中间商,都会与一家银行签署协议。这家银行同意,当它可以在EBS网络上以希望的价格对冲掉交易货币时,它可以为这些中间商提供流动性。由于外汇中间商与银行之间交易的流量,比起一般的银行客户来说要高得多,因此它们获得的点差也就更加具有竞争力。但是不要认为这些中间商获得的点差就是银行间交易的点差。记住,银行参与这项业务的目的,就是获取点差所带来的利润,没有任何协定可以阻碍这个目的的实现

     外汇零售业务,与经营一家赌场非常相似。绝大多数的参与者,都不了解如何才能够有效的进行交易,因此他们成为了持续的输家。点差系统辅之以回报的标准概率分布,给了外汇中间商几个百分点的概率优势。同时,这些外汇中间商都构建了内部的订单匹配系统,通过这个系统,外汇中间商可以将买家和卖家进行内部匹配,并收取点差。只有在偶尔出现极端的不平衡情况下,这些外汇交易商才将这些不平衡的部分发往二级市场,以获得流动性。

     这种情况虽然看起来很糟糕,但是它却同时也为交易外汇的投机者提供了很大的便利。由于外汇交易商用的是内部的交易系统,因此它可以通过这个系统,为交易者提供很多其它系统不能提供的功能。举几个例子,比如非标准的开仓头寸,小额账户的高比例杠杆、没有佣金自由的交易环境等等...


   

注:做市商银行组织结构图

     ECN平台的运作,有点类似于二级银行的运作方式,但是它仍旧属于外汇市场的第三层。ECN平台通常与多个二级银行签署协议,提供平台的流动性。但是,与传统的零售中间商不同的是,它们并不在内部匹配订单,而是将订单发往银行进行交易。它有点像为散户而建的EBS服务。这种外汇交易模型具有很多的优点,但它们仍然不是银行间的交易。银行仍然需要在交易中提取点差利润,否则,它们才不会浪费时间来参与进来。基于各个银行,这种点差收取可能是通过再报价,或者根据市场状况扩大点差实现的。ECN平台的麻烦之处,在于它需要对每笔交易收取交易佣金。

     除了佣金因素外,ECN平台还存在其它一些劣势,投资者在转向ECN平台之前需要考虑。绝大多数的ECN平台提供的杠杆较低,而且只允许整手交易。在某些市况发生时,银行可能会抽走流动性,从而使交易者无法以希望的汇率进入或退出交易。

     在一个日交易额达到2千亿的市场中,人们很容易相信市场中存在足够的流动性,从而可以轻易满足各种交易的需要。但对于每一个买家必然存在一个卖家、否则就无法成交这一事实,并不会因为人们的理想观念而改变。当一个金额过大的交易订单无法在当前价位完全成交时,价格就会移动到未平仓合约可以足够满足交易的价位上。每当你看到汇率移动了一个基点时,就意味着一个订单消耗掉(或者叫移除)了当前价位的所有未平仓合约。在市场中,没有其他的方法可以使汇价运动了。

     像我们之前讲到过的,在EBS中列出了每个银行希望交易外币的金额以及价位。值得一提的是,在跨国银行的互相交易中,各个参与者在它们认为不利的情况下,都不存在任何交易的强制性要求。在跨国银行交易层面,并没有“做市商”的说法;有的只是投机和对冲。

     如果有兴趣的话,我们可以看看ECN平台或股票的Level 2数据,这样我们就可以对EBS是什么样子有个大概的印象。接下来的例子,是一个简单的示例性的例子:

注:原文图片缺失

     你在图中可以看到,在不同的价位,存在了不同的交易头寸。这其中的每一个交易头寸都代表了已经建立的限价单合约,在这里例子中,每一个合约单位代表的是100万美元。

     根据图中的信息,如果投入一个3840万美元的市价卖单到市场中的话,那么由于从1.56300到1.56345间没有任何订单存在,点差将快速的从2.5点扩大到4.5点。在这种情况下,没有任何的中间商、做市商、银行或夜间大盗从中作怪使点差扩大;点差扩大仅仅是大订单导致的市场正常反应而已。如果在市场中没有其它的订单涌入的话,那么点差将会一直保持如此之大。幸运的是,某人在某时会将买价和卖价之间的价位看做投资良机,而在此下订单。他下的订单根据是市价单还是挂单,要么会消耗未平仓头寸、要么增加未平仓头寸的数量。

     如果在3840万美元的市价单后1毫秒内,来了一个200万的市价卖单,会出现什么情况呢?它将会在1.5630价位成交。为什么它会出现“滑点”呢?这是因为没有人愿意在1.56320位置成交了。因此,没有人愿意承担这笔交易;那么这种情况自然就会产生订单的滑点。

     接下来,一个更为有趣的问题是,假设在图中列出的所有订单都被突然取消了,那会怎么样?那时点差将会扩大到包含了现在图表中列出的所有报价。那会是5点、7点、9点,甚至是100点;它会一直扩大直到找到最近的买家和卖家。注意,在这里,并没有人为的“设置”点差,出现这种情况仅仅是因为在点差范围内没有人愿意进行交易而已。

     在财经市场中,如果没有订单的话,没有人可以强制促成订单的出现。不管你用的是哪家证券市场或交易商,都不可能避免点差和滑点现象。它们是交易中注定会出现的现象。

     交易可以被归类为那种零和游戏之类,而且事实确实是这样的。如果交易者A卖出证券给交易者B,之后证券价格上涨,那么交易者A就输掉了本该可以赚到的钱。如果之后股价下跌,那么就相当于交易者A由于交易者B的错误而获利了。即使在一个巨大的市场,比如外汇市场中,每一笔交易中仍然需要存在一个买家和一个卖家,而且交易中的一方将会亏损。从整个交易市场的角度考虑,这个概念似乎与交易的参与者没有太大的关系。但是,在某些特定情况下,这个概念将变得非常重要。这些特定情况之一,就是新闻事件。

     最近,很多人都在讨论交易中间商、银行或其它的流动性提供商,在这些新闻事件出现时收回订单(增加滑点)和订单滑点(好像是它们故意而为之一样)是不道德、违法、彻底丧尽天良的勾当这个话题。但发生滑点其实与这些中间商、银行等并没有关系。让我们看一下为什么会出现这种情况:


注:突发新闻出现滑点背后是有逻辑可循的

     例如,在某个财经报告出炉之前,一些交易者会进入交易,期望发布的新闻消息可以帮助交易沿着他们期望的路径进行。当新闻事件被大家都关注的时候,跨国大银行会由于担心承受不必要的损失,而抽走它们用于投机的订单。技术交易者,出于避免新闻时间交易的最佳实践,同样会抽走他们的订单。大的对冲基金以及其它的散户交易者要么已经提前布局,或是在等着新闻结果出来之后在作出交易决定。

     基于我们已经知道的原因,可以维持低点差的流动性在这个时候还有吗?

让我们进入外汇市场食物链的第二层;一家银行只有在它们可以在跨国大银行立即对冲它们的仓位时,才会向ECN或零售外汇中间商提供流动性(同时加上它们需要的点差)。如果跨国大银行的点差由于流动性降低而放大的话,那么第二层的银行也将放大点差给其下游的客户。

     处于外汇市场第三层的ECN平台,会简单的将银行的报价传递给终端客户,因此终端客户的点差也会变大。那些承诺2-5点点差的零售中间商,这个时候就会有一些风险,因为它们无法把它们的仓位及时的对冲给银行(你是否曾经想过为什么这些交易商的交易终端,在这个时候好像停止了,或者一直在重新报价/requote)。那些非固定点差的零售交易商,则索性放开点差以保持与银行报价的同步,否则,它们将与那些限定点差范围的交易商面临同样的问题。

     现在,让我们考虑一下这样的情况。如果一个新闻消息的具体数据与大众的期望产生了很大落差,那么将会发生什么?有多少交易这个新闻事件的交易者,站错了队,需要立即逃出仓位?有多少对冲基金需要立即移除它们的小额交易订单?有多少散户交易者两头堵的订单得到了执行?有多少人在等待数据超出预期,而立即执行市价单入场?

     在技术交易者都站在一边看热闹时,谁还会傻得站在所有订单执行的另一方向呢?

     答案是没人这么傻。在新闻冲击市场的1到5秒内,市场是一个纯粹的单边市场。在新闻冲击市场之前的汇价,和在新闻冲击市场之后的汇价。在这两个汇率价格之间的10、20或30点叫做缺口。

     在这个时候,还有人会奇怪会出现滑点现象吗?

     在外汇市场中的每一个层级中,都存在每层固有的优势和劣势。基于你自身的各种考虑,你需要决定你能够接受什么,不能接受什么。不幸的是,你不是总能获得你希望的东西。

     如果一个人只关注于交易的副产品——滑点和点差,那么他不光在追逐一个没有用的幻境,同时他也在关注这些没用的东西的同时放弃了很多巨大的交易机会。新闻事件是为数不多可以导致很多交易者仓位方向错误的时刻,交易商很容易从这些交易者的愚蠢错误中获利。如果交易者真的希望提升他们的获利水平的话,他们应该花时间研究如何识别和捕捉真正的交易机会。

     没人会认为交易中间商是交易者最好的朋友。但是它们仍旧为我们提供了有价值的服务,因此应该得到回报。通过接受你的交易商,学习如何在各种限制条件下进行交易,交易者将会打开一扇通向以前从未没想过的充满交易机会的大门。

【本文由Darkstar发表于Forex dictionary,文中一些数据与现在数据可能有出入,数汇编辑整理了部分图片】

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