Introducing the Risk On / Risk Off Composite Indicator

FXMacroDataは,毎日, リスク・センチメント複合スコア 市場が収益を狙っているか,それとも安全へ逃げているか,一桁で教えてくれる. -1.0 (極端なリスクオフ) やってる +1.0 (極端なリスク) 市場閉店時に毎営業日更新されます.

ニュースは?

The Risk Sentiment endpoint aggregates four independently normalised cross-asset signals into a single composite score. Each component is converted to a 252-day rolling z-score, then the weighted sum is compressed through a tanh function into the [-1, +1] range so the output remains comparable across different market regimes.

観察したものは全て 人間の目で見えるもの regime 標識 risk_onほら neutralほら risk_off 複合スコア上の固定値値で決定されます (+0.25以上はリスクオン,−0.25以下はリスクオフです).これは,あなたが任意のスリースロジックを書かないで,レジームタイプを直接フィルタリングすることができます.

商人 に とっ て 重要 な 理由

マクロファンドメンタル 政策金利,インフレ,成長差額 は長期的に通貨の動向を決定します.しかし,日々の週ごとに, リスクへの欲求が 主な要因です 商品と成長関連通貨の成長率.AUD,NZD,CADは,経済が商品輸出に依存し,良性な環境で収益を求める資本を吸引するため,グローバルなリスク意欲と構造的に相関している.JPYとCHFは,逆の理由から反対方向に動いている:深い債券市場,純債権者地位,準備通貨の需要.

With the composite endpoint you can build regime-conditional overlays directly into your analysis workflow. Rather than monitoring four separate data series and applying your own normalisation, you retrieve a single pre-built score that already accounts for cross-asset correlation and relative signal weights. That is time saved every morning before the open.

目的点も自然に 組み合わせられます AUD 政策金利ほら JPYの政策金利ほら ほろ COT位置付けダッシュボード 取引前のより完全なイメージを得るため,基本信号と位置付け信号の上にレジムの文脈を層化します.

実践的な例: 最新のリスク感のスコアを抽出する

AUD/JPYのキャリーポジションを延長するかどうかを決める前に,現在のリスクレジミンを知りたい. 単一のコールで最新の複合値が取得されます.

curl "https://fxmacrodata.com/api/v1/risk_sentiment?start_date=2026-04-14&end_date=2026-04-21&api_key=YOUR_API_KEY"

代表者の回答は

{
  "data": [
    {
      "date": "2026-04-21",
      "score": 0.38,
      "regime": "risk_on",
      "components": {
        "ofr_fsi": -0.72,
        "gold": -0.31,
        "aud_usd": 0.58,
        "usd_jpy": 0.44
      }
    },
    {
      "date": "2026-04-17",
      "score": 0.22,
      "regime": "neutral",
      "components": {
        "ofr_fsi": -0.41,
        "gold": -0.18,
        "aud_usd": 0.29,
        "usd_jpy": 0.31
      }
    },
    {
      "date": "2026-04-16",
      "score": -0.11,
      "regime": "neutral",
      "components": {
        "ofr_fsi": 0.08,
        "gold": 0.15,
        "aud_usd": -0.22,
        "usd_jpy": -0.19
      }
    },
    {
      "date": "2026-04-15",
      "score": -0.41,
      "regime": "risk_off",
      "components": {
        "ofr_fsi": 0.65,
        "gold": 0.52,
        "aud_usd": -0.48,
        "usd_jpy": -0.37
      }
    },
    {
      "date": "2026-04-14",
      "score": -0.58,
      "regime": "risk_off",
      "components": {
        "ofr_fsi": 0.89,
        "gold": 0.61,
        "aud_usd": -0.55,
        "usd_jpy": -0.52
      }
    }
  ]
}

The response shows a fast reversal from risk-off (14–15 April) through neutral (16–17 April) into a confirmed risk-on reading by 21 April. The component breakdown reveals that most of the shift came from a sharp drop in the OFR Financial Stress Index and a recovery in AUD/USD — not just a single data series moving. That multi-source confirmation makes the signal more reliable than any single-asset proxy. With this in hand, you have a quantified, same-day basis for extending the AUD/JPY carry or re-entering commodity-currency longs.

実践例: 体制フィルタリングのキャリア戦略

キャリア戦略は,低利率通貨 (JPY,CHF) で体系的に借り,高利率貨幣 (AUD,NZD,CAD) に投資する.安定したリスク環境で良好なパフォーマンスを発揮し,リスク欲求が崩壊すると急激で突然の引き下げを起こす可能性があります.複合スコアをレジームフィルターとして使用することで,有利な条件下でキャリアに留まり,信号がリスクオフになると退却することができます.

複合スコアが値の値に上がったときにのみ AUD/JPYのロングを入力または保持します risk_on ポイントが−0.25以下になると現金化します. これをPythonで直接エンドポイントを使って実装できます:

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
url = "https://fxmacrodata.com/api/v1/risk_sentiment"
params = {"start_date": "2026-01-01", "end_date": "2026-04-21", "api_key": API_KEY}

resp = requests.get(url, params=params)
data = resp.json()["data"]

# Build a carry-entry signal: in carry when score > +0.25 for 2+ consecutive days
in_carry = False
for i, row in enumerate(data):
    if i == 0:
        continue
    prev = data[i - 1]
    if prev["regime"] == "risk_on" and row["regime"] == "risk_on":
        in_carry = True
    elif row["score"] < -0.25:
        in_carry = False
    print(f"{row['date']}  score={row['score']:+.2f}  regime={row['regime']:<9}  carry={'ON' if in_carry else 'OFF'}")

このパターンはデータ駆動で マクロアースド トリガーを提供します パーではなく 完全なクロスアセット画像に反応する キャリアポジショニングです AUD 政策金利シリーズ ほら COTダッシュボード システム信号の上に基本と位置位置を重ねる.

方法: 複合体 の 構築

透明性のために,スコアの正確な計算は以下です:

1. ローリング zスコア標準化: For each component series, the trailing 252-business-day (approximately one calendar year) mean and standard deviation are computed daily. Each day's value is then expressed as (値 − 中間値) / std単位の無信号を発生させる.
2. 標識の位置: 高い値がリスク回避を意味する要素 (OFR FSI と gold) は,四つの信号が同じ方向に動いているように逆転します.
3. 負債の負債 The four z-scores are combined: OFR FSI (40%) + gold (20%) + AUD/USD (20%) + USD/JPY (20%).
4. タン圧縮: 体重計は通過します タン (t) x / 1.5)動きの記号と相対的大きさを保持しながら (−1,+1) のオープンインターバルにスムーズに出力を制限する.
5. 制度のラベル: ポイント > +0.25 → risk_onポイント < −0.25 → risk_off違うなら neutralほら

体重は,各信号と幅広いリスクアピートとの経験的相関と,単一市場における過度にインデックスされないよう努める意欲の両方を反映している.OFR FSIは,それ自体が複数の市場ストレス指標の総和であり,したがってすでに市場間での多様化された見方を表しているため,最も高い重みを受ける.

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