Autokorrelasjon
Hva er autokorrelasjon?
Autokorrelasjon er en matematisk representasjon av graden av likhet mellom en gitt tidsserie og en forsinket versjon av seg selv over påfølgende tidsintervaller. Det er konseptuelt lik korrelasjonen mellom to forskjellige tidsserier, men autokorrelasjon bruker den samme tidsserien to ganger: en gang i sin opprinnelige form og en gang forsinket en eller flere tidsperioder.
For eksempel, hvis det er regn i dag, tyder dataene på at det er mer sannsynlig at det regner i morgen enn hvis det er klart i dag. Når det kommer til investering, kan en aksje ha en sterk positiv autokorrelasjon av avkastning, noe som tyder på at hvis den er "opp" i dag, er det mer sannsynlig at den vil være opp i morgen også.
Naturligvis kan autokorrelasjon være et nyttig verktøy for handelsmenn å bruke; spesielt for tekniske analytikere.
Forstå autokorrelasjon
Autokorrelasjon kan også refereres til som forsinket korrelasjon eller seriell korrelasjon,. da den måler forholdet mellom en variabels nåværende verdi og dens tidligere verdier.
Som et veldig enkelt eksempel, ta en titt på de fem prosentverdiene i diagrammet nedenfor. Vi sammenligner dem med kolonnen til høyre, som inneholder det samme settet med verdier, bare flyttet opp en rad.
TTT
Ved beregning av autokorrelasjon kan resultatet variere fra -1 til +1.
En autokorrelasjon på +1 representerer en perfekt positiv korrelasjon (en økning sett i en tidsserie fører til en proporsjonal økning i den andre tidsserien).
På den annen side representerer en autokorrelasjon på -1 en perfekt negativ korrelasjon (en økning sett i en tidsserie resulterer i en proporsjonal nedgang i den andre tidsserien).
Autokorrelasjon måler lineære sammenhenger. Selv om autokorrelasjonen er liten, kan det fortsatt være et ikke-lineært forhold mellom en tidsserie og en lagged versjon av seg selv.
Testing for autokorrelasjon
Den vanligste metoden for testautokorrelasjon er Durbin-Watson-testen. Uten å bli for teknisk, er Durbin-Watson en statistikk som oppdager autokorrelasjon fra en regresjonsanalyse.
Durbin-Watson produserer alltid et testnummerområde fra 0 til 4. Verdier nærmere 0 indikerer en større grad av positiv korrelasjon, verdier nærmere 4 indikerer en større grad av negativ autokorrelasjon, mens verdier nærmere midten antyder mindre autokorrelasjon.
Så hvorfor er autokorrelasjon viktig i finansmarkedene? enkel. Autokorrelasjon kan brukes for å analysere historiske prisbevegelser grundig, som investorer deretter kan bruke til å forutsi fremtidige prisbevegelser. Spesifikt kan autokorrelasjon brukes til å avgjøre om en strategi for momentumhandel er fornuftig.
Autokorrelasjon i teknisk analyse
Autokorrelasjon kan være nyttig for teknisk analyse. Det er fordi teknisk analyse er mest opptatt av trender og forhold mellom sikkerhetspriser ved bruk av kartleggingsteknikker. Dette er i motsetning til fundamental analyse, som i stedet fokuserer på et selskaps økonomiske helse eller ledelse.
Tekniske analytikere kan bruke autokorrelasjon for å finne ut hvor stor innvirkning tidligere priser for et verdipapir har på den fremtidige prisen.
Autokorrelasjon kan bidra til å avgjøre om det er en momentumfaktor på spill med en gitt aksje. Hvis for eksempel en aksje med en høy positiv autokorrelasjon poster to dager på rad med store gevinster, kan det være rimelig å forvente at aksjen også vil stige i løpet av de neste todagene.
Eksempel på autokorrelasjon
La oss anta at Rain er ute etter å finne ut om en aksjes avkastning i porteføljen viser autokorrelasjon; det vil si at aksjens avkastning er relatert til avkastningen i tidligere handelsøkter.
Hvis avkastningen viser autokorrelasjon, kan Rain karakterisere den som en momentumaksje fordi tidligere avkastning ser ut til å påvirke fremtidig avkastning. Rain kjører en regresjon med forrige handelsøkts avkastning som uavhengig variabel og gjeldende avkastning som avhengig variabel. De finner at avkastning én dag før har en positiv autokorrelasjon på 0,8.
Siden 0,8 er nær +1, ser tidligere avkastning ut til å være en veldig god positiv prediktor for fremtidig avkastning for akkurat denne aksjen.
Derfor kan Rain justere porteføljen sin for å dra nytte av autokorrelasjonen, eller momentumet, ved å fortsette å holde posisjonen eller samle flere aksjer.
##Høydepunkter
Autokorrelasjon måler forholdet mellom en variabels nåværende verdi og dens tidligere verdier.
En autokorrelasjon på +1 representerer en perfekt positiv korrelasjon, mens en autokorrelasjon på negativ 1 representerer en perfekt negativ korrelasjon.
Autokorrelasjon representerer graden av likhet mellom en gitt tidsserie og en lagged versjon av seg selv over påfølgende tidsintervaller.
Tekniske analytikere kan bruke autokorrelasjon for å måle hvor stor innflytelse tidligere priser for et verdipapir har på dens fremtidige pris.
