美元在各个国家的经济活动中承担着中间货币的角色,美元指数则可以衡量美元相对于其他非美国家货币的强弱关系。预测美元指数趋势可以对各国汇率的异常波动进行预警,从而规避因汇率变化所导致的重大金融风险。因此,预测美元指数的趋势具有一定的现实意义。国内外学者大多采用基本面或技术面的角度对汇率进行预测,但基本面分析中的经济变量因公布周期过长,数据量少,从而难以挖掘;技术面分析则是利用历史价格预测未来价格,导致抛开了影响汇率的多种因素,其结果不能很好的让人信服。为此,本文采用资金面的角度,利用交易员持仓报告(COT)的数据,对美元指数的价格走势进行预判。通过相关性分析、方向一致性分析以及灰关联度分析的综合分析下,从三分类的美指持仓报告和五分类的美指持仓报告中的共七组数据进行筛选,从而得到合适的预测趋势数据变量。实验结果表明:7周移动后的互换交易商净头寸和商业净头寸与美元指数(USDX)价格在相关系数、方向一致性和灰关联度的指标中都是最高的。因此,选择7周移动后的互换交易商净头寸和商业净头寸与美元指数价格建立VAR模型。通过对数据取对数处理和一阶差分后,三组数据都为平稳序列且为一阶单整序列。格兰杰因果检验结果表明:这两种净头寸都是美元指数价格的格兰杰原因,并且两组净头寸之间没有格兰杰原因。VAR脉冲响应图表明:在滞后第5期时,两种净头寸对美元指数价格产生的冲击达到了顶峰,并且随着时间的推移逐渐趋于零。方程分解的实验结果表明,两组数据会随着时间的推移影响着美元指数的价格,并且不断上升。所以7周移动后的商业净头寸和互换交易商净头寸的变化会对美元指数未来的价格产生影响。VAR模型静态预测实证结果表明,预测产生的数据与真实值较为吻合,并且误差相对较小。因此,利用美元指数COT中的商业净头寸和互换交易商净头寸作为预测美元指数期货价格是有效的。由于美元期货交易量远小于非美货币期货的交易量,为此,将非美货币COT进行组合,从而提高对美元指数预测结果的准确率。方法1:从美元指数的定义出发,通过分析其构成的6种非美货币(欧元、日元、英镑、加元、瑞士法郎和瑞典克朗),其中比重较大的有欧元、日元、英镑、加元、瑞士法郎,对这五个非美国家货币的COT进行组合,并建立相应的VAR模型。该模型充分反映了美元与非美货币之间的强弱关系,并能有效地预测美元指数期货价格的未来走势。方法2:利用新兴经济体货币(澳元、墨西哥比索、新西兰元)的COT的组合,并建立相应的VAR模型。结果表明:基于新兴经济体货币组合COT的VAR模型能较好的预测出美元相对于新兴经济体货币的未来走势,并且预测美元指数准确率比上述两种模型要高。量化分析COT中的美元期货持仓数据,可以预测美元指数的趋势。利用COT中的非美货币期货持仓数据,可以更有效地预测美元趋势。本文的研究成果,为美元趋势预测提供了一种新的方法和思路,同时也为我国的汇率预警及外汇政策制订提供一定的依据。