Композитный индекс DCX отслеживает розничные цены в долларах США на сертифицированные GIA природные бриллианты. Хотя номинальные цены отражают живые котировки со стороны предложения, они остаются под влиянием движений самого доллара. Колебания силы доллара США и долгосрочная эрозия покупательной способности могут скрывать, вызваны ли изменения цен в номинальных бенчмарках, которые академические исследования критиковали за отсутствие механизмов анализа внешних рыночных трендов, фундаментальной динамикой рынка бриллиантов или валютными эффектами.

Для решения этой проблемы мы вводим Real DCX, макро-скорректированную трансформацию номинального индекса. Она корректирует два основных денежных искажения: силу обменного курса доллара по сравнению с другими фиатными валютами и дрейф его реальной стоимости, измеренный по бенчмаркам сохранения стоимости. Эта корректировка поддерживает более чистую интерпретацию ценовых трендов во времени, юрисдикциях и макроэкономических режимах.

Корректировка применяет взвешенную нормализацию с использованием индекса доллара (DXY) и золота (XAU):

$$ \text{Real DCX}_t = \frac{\text{DCX}_t}{\text{DXY}_t^{0.6} \cdot \text{XAU}_t^{0.4}} $$

DXY отражает относительную силу доллара по основным валютам, показывая, как глобальные условия ликвидности влияют на трансграничный спрос на бриллианты. Золото, хотя и не напрямую связано с ценообразованием бриллиантов, служит прокси для долгосрочной реальной покупательной способности доллара. Вес 60/40 отражает наблюдаемое поведение: цены на бриллианты больше реагируют на изменения, вызванные обменным курсом, в ликвидности и спросе на доллар, чем на потоки хеджирования инфляции. В отличие от золота, бриллианты не хранятся в качестве денежных резервов, но их ценообразование остается чувствительным к долларовым циклам на розничных международных рынках.

Первая диаграмма ниже показывает номинальный DCX, наложенный с двумя синтетическими опорными линиями: одна масштабирована к индексу доллара (DXY), а другая — к золоту (XAU). Эти опоры имитируют, как развивался бы DCX, если бы он управлялся только движениями DXY или золота соответственно. Каждая из них нормализована для соответствия уровню DCX в начале временного ряда. Синтетические опоры вычисляются следующим образом:

$$ \text{Anchor}_{\text{DXY},t} = \text{DCX}_0 \cdot \frac{\text{DXY}_t}{\text{DXY}_0} $$

$$ \text{Anchor}_{\text{XAU},t} = \text{DCX}_0 \cdot \frac{\text{XAU}_t}{\text{XAU}_0} $$

Эта нормализация гарантирует, что все ряды — DCX, опора DXY и опора XAU — начинаются с общей базовой линии и остаются непосредственно сопоставимыми во времени. Эти линии включены только для интерпретационного контекста. Они помогают определить, насколько движение номинального DCX соответствует макро-драйверам и где ценообразование, специфичное для бриллиантов, отклоняется от более широких денежных тенденций.

Применяя эту корректировку, Real DCX выражает цены в условиях доллара с постоянной стоимостью. Это позволяет проводить долгосрочные сравнения, не затронутые фиатными искажениями, и повышает аналитическую ясность при интерпретации производительности в макроэкономических циклах. Хотя номинальный DCX остается эталоном ценообразования для синтетических инструментов и систем расчетов, Real DCX предоставляет дополнительный макро-скорректированный сигнал для анализа и отчетности.

Вторая диаграмма ниже отображает как номинальный, так и Real DCX. Расхождение между ними количественно определяет, в какой степени денежные эффекты — а не фундаментальная динамика активов — определяют изменения номинальных цен.

Периоды, когда номинальный DCX растет, а Real DCX остается стабильным или снижается, указывают на то, что прирост цен в основном обусловлен фиатными факторами. Когда оба растут параллельно, это сигнализирует о реальной рыночной оценке. Это различие отражает рамки, используемые в макроэкономическом анализе, такие как индексы реального эффективного обменного курса (REER) или дефлированные товарные эталоны.

Real DCX интегрирован во все аналитические панели и публикации наряду с номинальной серией. Оба они получены из одних и тех же ценовых матриц OpenFacet, основанных на публичных данных розничного спроса, и остаются полностью прозрачными, воспроизводимыми и согласованными с наблюдаемыми рыночными структурами.

→ Методология DCX