人行拉闊人仔中間價差距嘅盤算：一場AI同政策意志嘅對決

• 2026年4月22日：中間價定喺 6.8635，相對市場估計嘅 6.8233，出現咗 0.59% 嘅偏差 。
• 2026年5月15日：中間價定喺 6.8415，相對路透社估計嘅 6.7976，差距大約有 440 點子 。
• 2026年5月18日：中間價定喺 6.8435，相對估計嘅 6.8086 。

背後嘅動機，係一個破晒紀錄嘅貿易機器。2025年中國嘅出口達到3.8萬億美元，產生咗1.2萬億美元嘅順差 。如果人民幣失控咁狂升，就會喺通縮壓力已經打擊緊消費信心嘅時候，進一步削弱出口價格嘅優勢 。人行其實係行緊一條鋼線：容許人民幣慢慢升值——升幅已經有8%——但同時要防止出現嗰種快速、單向嘅走勢，以免引嚟投機性嘅熱錢流入，搞到貨幣市場動盪 。

負逆周期因子係一種刻意嘅「半桶水」做法：佢發出咗一個訊號，表明可以接受進一步升值，但係節奏要由央行話事，唔到市場亂咁嚟 。

交易員點樣用AI逆向拆解定價機制

對交易員嚟講，每日嘅中間價係亞洲時段最重要嘅一個數字。一旦企錯邊，幾個禮拜嘅盈利可以即刻化為烏有。呢個情況就引發咗一場預測嘅軍備競賽，而基於Transformer架構嘅深度學習模型——即係驅動大型語言模型嘅嗰種技術——宜家已經成為咗核心嘅武器。

Lu Zhao同Wei Qi Yan喺2024年嘅研究發現，Transformer模型喺預測匯率方面「大幅超越」LSTM同其他舊式神經網絡，尤其係喺市場波動加劇嘅時候，優勢更加明顯 。更具體啲講，一個用咗Temporal Fusion Transformer（TFT）嘅模型，喺獨立測試入面，匯率預測嘅R²數值高達0.94，如果再整合返俗稱「恐慌指數」嘅VIX波動率指數，準繩度仲可以進一步提高 。

最直接相關嘅學術研究，嚟自2024年南洋理工大學（NTU）計算與數據科學學院、中央財經大學同中國科學院嘅一次合作。研究人員挑戰咗靠人手砌金融因子去預測人行中間價嘅傳統做法，反而提出咗一個端對端嘅模型，叫做「日內風險因子Transformer」（Intraday Risk Factor Transformer, IRFT），直接由原始市場數據入面，提取出潛在嘅預測特徵——基本上就係自動搜尋嗰個隱藏嘅逆周期因子 。

南洋理工大學（NTU）嘅其他研究亦都延伸咗呢個探索方向。有一項研究將深度學習應用喺外匯時間序列預測，仲用咗「反事實解釋」呢種新方法，令到模型嘅推理過程變得可以理解，唔再係黑箱作業 。而GitHub上面嗰個由NTU研究人員參與嘅「DeepForex」項目，更加將Transformer價格預測模型，同Deep Q-Network（DQN）強化學習代理結合埋一齊，用嚟執行自動化交易——即係將預測直接變做落盤動作 。

連國際清算銀行（BIS）呢類機構都對呢種方法好有興趣。BIS一份工作論文，將遞歸神經網絡（RNN）同大型語言模型結合，用嚟提前60個工作日預測同解釋貨幣市場嘅功能障礙，突顯咗連央行自己都喺度研究呢啲方法 。

喺實際交易操作上，個流程大概係咁：

• 已知嘅組成部分（上日收市價同隔夜貨幣籃子嘅變動）會作為結構化嘅輸入數據。
• 隱藏嘅逆周期因子就會被當成一個觀察唔到嘅潛在變數——模型嘅核心學習目標，就係要由歷史定價行為嘅模式入面推斷返佢出嚟。
• 輸出嘅結果就可以用嚟幫手喺出價前部署倉位，所有動作都要喺09:15北京時間公布正式數字之前完成 。

冇得打破嘅界限：政策唔係一個統計過程嚟㗎

預測人行中間價嘅問題，唔在於數據多雜音。而在於個訊號本身——關於逆周期因子嘅決定——係嚟自一個唔透明、涉及多重目標嘅政治經濟計算，呢啲計算唔會留低任何乾淨嘅數字足跡。

首先，逆周期因子係一個訊號發放機制。當人行將中間價定得比市場共識弱440點子嗰陣，個差距本身就係一個訊息。佢向市場、貿易夥伴同國內出口商傳達嘅訊息係：就算用公式計出嚟嘅結果係點，央行都唔會容忍人民幣急速升值 。冇任何歷史價格序列可以包含到今朝早嘅政治意圖。

第二，人行嘅政策偏好係**「非平穩」嘅。由2023年中到2024年底，逆周期因子係用嚟抵抗貶值**，有段時間仲將中間價定得遠比市場估計強，去限制美元走強嘅影響 。但係由2025年12月開始，政策已經翻轉為抵抗升值 。一個用貶值時期數據訓練出嚟嘅模型，喺現時嘅環境下結構上係會出錯嘅——而且呢次轉向係冇任何明確公告嘅，只能夠喺事後憑推斷出嘅逆周期因子先至睇得到。

第三，人行可以一夜之間改變立場。一次貿易談判嘅發展、政治局會議嘅結果，又或者國內經濟優先次序嘅轉變，呢啲嘢都可以喺任何市場數據反映到出嚟之前，就改變咗可接受嘅升值節奏。

喺回溯測試入面，AI模型的確可以學到人行過往嘅反應模式，並且達到好高嘅R²數值，但係剩低落嚟嘅誤差並唔係雜音——而係政策酌情權。模型只能夠量度到可以量度嘅嘢；而逆周期因子，本身就係用嚟量度央行喺嗰個特定時刻究竟想點。當差距擴闊嗰陣，差距本身就係輸出結果。產生呢個結果嘅政治輸入因素，對任何純數據驅動嘅系統嚟講，始終係觀察唔到嘅。