자기 상관

자기 상관이란 무엇입니까?

시계열 과 연속적인 시간 간격에 걸쳐 자신의 지연된 버전 간의 유사성 정도를 수학적으로 표현한 것입니다 . 개념적으로는 서로 다른 두 시계열 간의 상관 관계와 유사하지만 자기 상관은 동일한 시계열을 두 번 사용합니다. 한 번은 원래 형식으로, 한 번은 하나 이상의 기간이 지연됩니다.

예를 들어, 오늘 비가 오는 경우 데이터는 오늘 맑은 경우보다 내일 비가 올 가능성이 더 높다고 제안합니다. 투자와 관련하여 주식은 수익률에 대해 강한 양의 자기 상관 관계를 가질 수 있으며, 이는 오늘 "상승"하면 내일도 상승할 가능성이 더 높다는 것을 암시합니다.

당연히 자기 상관은 거래자가 활용할 수 있는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 특히 기술 분석가의 경우.

자기상관 이해하기

은 변수의 현재 값과 과거 값 간의 관계를 측정하므로 시차 상관 또는 직렬 상관 이라고도 합니다.

아주 간단한 예로 아래 차트의 5% 값을 살펴보십시오. 동일한 값 집합을 포함하고 한 행 위로 이동한 오른쪽 열과 비교하고 있습니다.

TTT

자기 상관을 계산할 때 결과 범위는 -1에서 +1까지입니다.

+1의 자기상관은 완전한 양의 상관관계 를 나타냅니다 (한 시계열에서 증가가 보이면 다른 시계열에서 비례적으로 증가함).

반면에 -1의 자기상관은 완전한 음의 상관관계 를 나타냅니다 (한 시계열에서 증가하는 결과 다른 시계열에서 비례적으로 감소함).

자기 상관은 선형 관계를 측정합니다. 자기 상관이 미미하더라도 시계열과 자체의 지연 버전 사이에는 여전히 비선형 관계가 있을 수 있습니다.

자기 상관 테스트

검정 자기상관의 가장 일반적인 방법은 Durbin-Watson 검정입니다. 너무 기술적이지 않으면서 Durbin-Watson은 회귀 분석 에서 자기 상관을 감지하는 통계입니다.

Durbin-Watson은 항상 0에서 4 사이의 테스트 번호를 생성합니다. 값이 0에 가까울수록 양의 상관 관계가 더 크다는 것을 나타내고, 4에 가까울수록 자기 상관이 더 크다는 것을 나타내며, 값에 가까울수록 중간은 더 적은 자기상관을 제안합니다.

그렇다면 금융 시장에서 자기 상관이 중요한 이유는 무엇입니까? 단순한. 자기 상관을 적용하여 과거 가격 움직임을 철저히 분석할 수 있으며, 투자자는 이를 사용하여 미래 가격 움직임을 예측할 수 있습니다. 특히, 자기 상관을 사용하여 모멘텀 거래 전략 이 타당한지 결정할 수 있습니다.

기술적 분석의 자기 상관

기술적 분석 에 유용할 수 있습니다. 기술적 분석은 차트 기법을 사용하여 유가 증권 가격의 추세와 그 사이의 관계에 가장 관심이 있기 때문입니다. 이는 기업의 재무 건전성이나 경영에 초점을 맞추는 펀더멘털 분석과는 대조적입니다.

기술 분석가는 자기 상관을 사용하여 유가 증권의 과거 가격이 미래 가격에 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.

주어진 주식에 모멘텀 요인 이 있는지 판단하는 데 도움이 될 수 있습니다 . 예를 들어, 높은 양의 자기상관을 가진 주식이 2일 연속 큰 상승을 보인다면 다음 t2일 동안에도 해당 주식이 상승할 것으로 예상하는 것이 합리적일 수 있습니다.

자기상관의 예

포트폴리오 의 주식 수익률 이 자기상관성을 나타내는지 확인하려고 한다고 가정해 보겠습니다 . 즉, 주식의 수익률은 이전 거래 세션의 수익률과 관련이 있습니다.

수익률이 자기상관을 보인다면 과거 수익률이 미래 수익률에 영향을 미치기 때문에 Rain은 이를 모멘텀 주식으로 특성화할 수 있습니다. Rain은 이전 거래 세션의 수익률을 독립 변수로, 현재 수익률을 종속 변수로 사용하여 회귀를 실행합니다. 그들은 하루 전의 수익률이 0.8의 양의 자기상관을 갖는다는 것을 발견했습니다.

0.8은 +1에 가깝기 때문에 과거 수익률은 이 특정 주식의 미래 수익률에 대한 매우 좋은 긍정적인 예측 변수인 것 같습니다.

더 많은 주식을 축적 함으로써 자기상관 또는 모멘텀을 활용하도록 포트폴리오를 조정할 수 있습니다 .

##하이라이트

• 자기 상관은 변수의 현재 값과 과거 값 간의 관계를 측정합니다.

• +1의 자기상관은 완전한 양의 상관을 나타내고, 음의 자기상관은 완전한 음의 상관을 나타냅니다.

• 자기 상관은 연속적인 시간 간격에 대해 주어진 시계열과 지연 버전 자체 간의 유사성 정도를 나타냅니다.

• 기술 분석가는 자기 상관을 사용하여 유가 증권의 과거 가격이 미래 가격에 미치는 영향을 측정할 수 있습니다.