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Autokorrelation

Autokorrelation

Was ist Autokorrelation?

Die Autokorrelation ist eine mathematische Darstellung des ├ähnlichkeitsgrads zwischen einer bestimmten Zeitreihe und einer verz├Âgerten Version von sich selbst ├╝ber aufeinanderfolgende Zeitintervalle. Es ist konzeptionell ├Ąhnlich wie die Korrelation zwischen zwei verschiedenen Zeitreihen, aber die Autokorrelation verwendet dieselbe Zeitreihe zweimal: einmal in ihrer urspr├╝nglichen Form und einmal verz├Âgert um einen oder mehrere Zeitr├Ąume.

Wenn es beispielsweise heute regnet, deuten die Daten darauf hin, dass es morgen eher regnen wird, als wenn es heute klar ist. Wenn es um Investitionen geht, kann eine Aktie eine stark positive Autokorrelation der Renditen aufweisen, was darauf hindeutet, dass sie, wenn sie heute ÔÇ×upÔÇť ist, auch morgen eher steigen wird.

Nat├╝rlich kann die Autokorrelation ein n├╝tzliches Werkzeug f├╝r Trader sein; insbesondere f├╝r technische Analysten.

Autokorrelation verstehen

Die Autokorrelation kann auch als verz├Âgerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet werden, da sie die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten misst.

Sehen Sie sich als sehr einfaches Beispiel die f├╝nf Prozentwerte in der folgenden Tabelle an. Wir vergleichen sie mit der Spalte auf der rechten Seite, die denselben Satz von Werten enth├Ąlt, nur um eine Zeile nach oben verschoben.

TTT

Bei der Berechnung der Autokorrelation kann das Ergebnis zwischen -1 und +1 liegen.

Eine Autokorrelation von +1 stellt eine perfekte positive Korrelation dar (ein Anstieg in einer Zeitreihe f├╝hrt zu einem proportionalen Anstieg in der anderen Zeitreihe).

Andererseits stellt eine Autokorrelation von -1 eine perfekte negative Korrelation dar (ein Anstieg in einer Zeitreihe f├╝hrt zu einem proportionalen R├╝ckgang in der anderen Zeitreihe).

Die Autokorrelation misst lineare Beziehungen. Selbst wenn die Autokorrelation winzig ist, kann es immer noch eine nichtlineare Beziehung zwischen einer Zeitreihe und einer verz├Âgerten Version von sich selbst geben.

Test auf Autokorrelation

Die gebr├Ąuchlichste Methode der Testautokorrelation ist der Durbin-Watson-Test. Ohne zu technisch zu werden, Durbin-Watson ist eine Statistik, die Autokorrelation aus einer Regressionsanalyse erkennt.

Der Durbin-Watson ergibt immer einen Testnummernbereich von 0 bis 4. Werte n├Ąher an 0 weisen auf einen h├Âheren Grad an positiver Korrelation hin, Werte n├Ąher an 4 auf einen h├Âheren Grad an negativer Autokorrelation, w├Ąhrend Werte n├Ąher an der Mitte auf eine geringere Autokorrelation hindeuten.

Warum ist die Autokorrelation also wichtig f├╝r die Finanzm├Ąrkte? Einfach. Autokorrelation kann angewendet werden, um historische Preisbewegungen gr├╝ndlich zu analysieren, die Anleger dann verwenden k├Ânnen, um zuk├╝nftige Preisbewegungen vorherzusagen. Insbesondere kann die Autokorrelation verwendet werden, um festzustellen, ob eine Momentum-Handelsstrategie sinnvoll ist.

Autokorrelation in der Technischen Analyse

Autokorrelation kann f├╝r die technische Analyse n├╝tzlich sein. Das liegt daran, dass sich die technische Analyse haupts├Ąchlich mit den Trends und Beziehungen zwischen Wertpapierpreisen unter Verwendung von Charttechniken befasst. Dies steht im Gegensatz zur Fundamentalanalyse, die sich stattdessen auf die finanzielle Gesundheit oder das Management eines Unternehmens konzentriert.

Technische Analysten k├Ânnen die Autokorrelation verwenden, um herauszufinden, wie stark sich vergangene Preise f├╝r ein Wertpapier auf seinen zuk├╝nftigen Preis auswirken.

Die Autokorrelation kann helfen festzustellen, ob bei einer bestimmten Aktie ein Momentumfaktor im Spiel ist. Wenn eine Aktie mit einer hohen positiven Autokorrelation beispielsweise an zwei aufeinanderfolgenden Tagen gro├če Gewinne verzeichnet, kann man davon ausgehen, dass die Aktie auch in den n├Ąchsten zwei Tagen steigen wird.

Beispiel f├╝r Autokorrelation

Nehmen wir an, Rain m├Âchte feststellen, ob die Renditen einer Aktie in seinem Portfolio eine Autokorrelation aufweisen; Das hei├čt, die Renditen der Aktie beziehen sich auf ihre Renditen in fr├╝heren Handelssitzungen.

Wenn die Renditen eine Autokorrelation aufweisen, k├Ânnte Rain sie als Momentum-Aktie charakterisieren, da vergangene Renditen zuk├╝nftige Renditen zu beeinflussen scheinen. Rain f├╝hrt eine Regression mit der Rendite der vorherigen Handelssitzung als unabh├Ąngige Variable und der aktuellen Rendite als abh├Ąngige Variable durch. Sie stellen fest, dass Renditen einen Tag zuvor eine positive Autokorrelation von 0,8 aufweisen.

Da 0,8 nahe bei +1 liegt, scheinen vergangene Renditen ein sehr guter positiver Indikator f├╝r zuk├╝nftige Renditen dieser speziellen Aktie zu sein.

Daher kann Rain sein Portfolio anpassen, um von der Autokorrelation oder dem Momentum zu profitieren, indem es seine Position weiter h├Ąlt oder mehr Aktien ansammelt .

H├Âhepunkte

  • Die Autokorrelation misst die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten.

  • Eine Autokorrelation von +1 stellt eine perfekte positive Korrelation dar, w├Ąhrend eine Autokorrelation von minus 1 eine perfekte negative Korrelation darstellt.

  • Die Autokorrelation stellt den Grad der ├ähnlichkeit zwischen einer bestimmten Zeitreihe und einer verz├Âgerten Version von sich selbst ├╝ber aufeinanderfolgende Zeitintervalle dar.

  • Technische Analysten k├Ânnen die Autokorrelation verwenden, um zu messen, wie viel Einfluss vergangene Preise f├╝r ein Wertpapier auf seinen zuk├╝nftigen Preis haben.