ऑटो सहसंबंध

ऑटोसहसंबंध क्या है?

ऑटोसहसंबंध एक निश्चित समय श्रृंखला और लगातार समय अंतराल पर खुद के एक पिछड़े संस्करण के बीच समानता की डिग्री का गणितीय प्रतिनिधित्व है। यह अवधारणात्मक रूप से दो अलग-अलग समय श्रृंखलाओं के बीच सहसंबंध के समान है, लेकिन स्वत: सहसंबंध एक ही समय श्रृंखला का दो बार उपयोग करता है: एक बार अपने मूल रूप में और एक बार एक या अधिक समय अवधि में पिछड़ गया।

उदाहरण के लिए, अगर आज बारिश हो रही है, तो डेटा बताता है कि कल बारिश होने की संभावना आज की तुलना में अधिक है। जब निवेश की बात आती है, तो एक स्टॉक में रिटर्न का एक मजबूत सकारात्मक स्वत: सहसंबंध हो सकता है, यह सुझाव देता है कि यदि यह आज "ऊपर" है, तो कल भी इसके ऊपर होने की अधिक संभावना है।

स्वाभाविक रूप से, व्यापारियों के उपयोग के लिए ऑटोसहसंबंध एक उपयोगी उपकरण हो सकता है; विशेष रूप से तकनीकी विश्लेषकों के लिए।

स्वत: सहसंबंध को समझना

ऑटोसहसंबंध को लैग्ड सहसंबंध या सीरियल सहसंबंध के रूप में भी संदर्भित किया जा सकता है,. क्योंकि यह एक चर के वर्तमान मूल्य और उसके पिछले मूल्यों के बीच संबंध को मापता है।

एक बहुत ही सरल उदाहरण के रूप में, नीचे दिए गए चार्ट में पाँच प्रतिशत मानों पर एक नज़र डालें। हम उनकी तुलना दाईं ओर के कॉलम से कर रहे हैं, जिसमें मानों का एक ही सेट है, बस एक पंक्ति को ऊपर ले जाया गया है।

TTT

स्वत: सहसंबंध की गणना करते समय, परिणाम -1 से +1 तक हो सकता है।

+1 का स्वत: सहसंबंध एक पूर्ण सकारात्मक सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है (एक समय श्रृंखला में देखी गई वृद्धि दूसरी समय श्रृंखला में आनुपातिक वृद्धि की ओर ले जाती है)।

दूसरी ओर, -1 का एक स्वत: सहसंबंध एक पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है (एक समय श्रृंखला में देखी गई वृद्धि के परिणामस्वरूप दूसरी समय श्रृंखला में आनुपातिक कमी आती है)।

ऑटोसहसंबंध रैखिक संबंधों को मापता है। भले ही ऑटोसहसंबंध छोटा हो, फिर भी एक समय श्रृंखला और स्वयं के एक विलंबित संस्करण के बीच एक गैर-रेखीय संबंध हो सकता है।

स्वत: सहसंबंध के लिए परीक्षण

परीक्षण स्वसहसंबंध का सबसे सामान्य तरीका डर्बिन-वाटसन परीक्षण है। बहुत अधिक तकनीकी होने के बिना, डर्बिन-वाटसन एक ऐसा आँकड़ा है जो प्रतिगमन विश्लेषण से स्वत: सहसंबंध का पता लगाता है ।

डर्बिन-वाटसन हमेशा 0 से 4 के बीच एक परीक्षण संख्या श्रेणी का उत्पादन करता है। 0 के करीब के मान सकारात्मक सहसंबंध की एक बड़ी डिग्री का संकेत देते हैं, 4 के करीब के मान नकारात्मक ऑटोसहसंबंध की एक बड़ी डिग्री का संकेत देते हैं, जबकि मूल्यों के करीब। मध्य कम स्वतःसंबंध का सुझाव देता है।

तो वित्तीय बाजारों में ऑटोसहसंबंध क्यों महत्वपूर्ण है? सरल। ऐतिहासिक मूल्य आंदोलनों का पूरी तरह से विश्लेषण करने के लिए स्वत: सहसंबंध लागू किया जा सकता है, जिसका उपयोग निवेशक भविष्य मूल्य आंदोलनों की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकते हैं। विशेष रूप से, स्वत: सहसंबंध का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है कि एक गति व्यापार रणनीति समझ में आती है या नहीं।

तकनीकी विश्लेषण में स्वत: सहसंबंध

तकनीकी विश्लेषण के लिए ऑटोसहसंबंध उपयोगी हो सकता है , ऐसा इसलिए है क्योंकि तकनीकी विश्लेषण चार्टिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए सुरक्षा कीमतों के रुझानों और उनके बीच संबंधों से सबसे अधिक चिंतित है। यह मौलिक विश्लेषण के विपरीत है, जो इसके बजाय कंपनी के वित्तीय स्वास्थ्य या प्रबंधन पर केंद्रित है।

तकनीकी विश्लेषक ऑटोसहसंबंध का उपयोग यह पता लगाने के लिए कर सकते हैं कि किसी सुरक्षा के लिए पिछली कीमतों का उसके भविष्य की कीमत पर कितना प्रभाव पड़ता है।

ऑटोसहसंबंध यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि किसी दिए गए स्टॉक के साथ खेलने पर गति कारक है या नहीं। उदाहरण के लिए, यदि एक उच्च सकारात्मक ऑटोसहसंबंध वाला स्टॉक दो दिनों के बड़े लाभ के बाद पोस्ट करता है, तो यह उम्मीद करना उचित हो सकता है कि स्टॉक **अगले दो ** दिनों में भी बढ़ जाए।

ऑटोसहसंबंध का उदाहरण

मान लेते हैं कि रेन यह निर्धारित करना चाह रहा है कि उनके पोर्टफोलियो में स्टॉक का रिटर्न ऑटोसहसंबंध प्रदर्शित करता है या नहीं; यानी स्टॉक का रिटर्न पिछले कारोबारी सत्र में उसके रिटर्न से संबंधित है।

यदि रिटर्न स्वत: सहसंबंध प्रदर्शित करता है, तो बारिश इसे गति स्टॉक के रूप में चिह्नित कर सकती है क्योंकि पिछले रिटर्न भविष्य के रिटर्न को प्रभावित करते हैं। वर्षा पिछले कारोबारी सत्र के स्वतंत्र चर के रूप में वापसी और आश्रित चर के रूप में वर्तमान रिटर्न के साथ एक प्रतिगमन चलाता है । वे पाते हैं कि एक दिन पहले के रिटर्न में 0.8 का सकारात्मक ऑटोसहसंबंध होता है।

चूंकि 0.8 +1 के करीब है, पिछले रिटर्न इस विशेष स्टॉक के भविष्य के रिटर्न का एक बहुत अच्छा सकारात्मक भविष्यवक्ता प्रतीत होता है।

इसलिए, वर्षा अपनी स्थिति को बनाए रखने या अधिक शेयर जमा करके, स्वत: सहसंबंध, या गति का लाभ उठाने के लिए अपने पोर्टफोलियो को समायोजित कर सकती है।

##हाइलाइट

• ऑटोसहसंबंध एक चर के वर्तमान मूल्य और उसके पिछले मूल्यों के बीच संबंध को मापता है।

• +1 का स्वत: सहसंबंध एक पूर्ण सकारात्मक सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि नकारात्मक 1 का स्वत: सहसंबंध एक पूर्ण नकारात्मक सहसंबंध का प्रतिनिधित्व करता है।

• स्वतःसहसंबंध एक निश्चित समय श्रृंखला और क्रमिक समय अंतराल पर स्वयं के एक पिछड़े संस्करण के बीच समानता की डिग्री का प्रतिनिधित्व करता है।

• तकनीकी विश्लेषक ऑटोसहसंबंध का उपयोग यह मापने के लिए कर सकते हैं कि किसी सुरक्षा के लिए पिछली कीमतों का उसके भविष्य की कीमत पर कितना प्रभाव है।