Autokorelacja
Co to jest autokorelacja?
Autokorelacja jest matematyczną reprezentacją stopnia podobieństwa między danym szeregiem czasowym a jego opóźnioną wersją w kolejnych przedziałach czasu. Jest to koncepcyjnie podobne do korelacji między dwoma różnymi szeregami czasowymi, ale autokorelacja wykorzystuje ten sam szereg czasowy dwukrotnie: raz w jego pierwotnej postaci i raz opóźniony o jeden lub więcej okresów czasu.
Na przykład, jeśli dzisiaj pada deszcz, dane sugerują, że jest bardziej prawdopodobne, że jutro będzie padać, niż gdyby było dziś bezchmurnie. Jeśli chodzi o inwestowanie, akcje mogą charakteryzować się silną dodatnią autokorelacją zwrotów, co sugeruje, że jeśli są one „w górę” dzisiaj, to jest bardziej prawdopodobne, że będą zyskiwać również jutro.
Oczywiście autokorelacja może być użytecznym narzędziem dla traderów; szczególnie dla analityków technicznych.
Zrozumienie autokorelacji
Autokorelację można również nazwać korelacją opóźnioną lub korelacją szeregową,. ponieważ mierzy ona związek między bieżącą wartością zmiennej a jej przeszłymi wartościami.
Jako bardzo prosty przykład spójrz na pięć wartości procentowych na poniższym wykresie. Porównujemy je z kolumną po prawej stronie, która zawiera ten sam zestaw wartości, po prostu przesunięty o jeden wiersz w górę.
TTT
Przy obliczaniu autokorelacji wynik może wynosić od -1 do +1.
Autokorelacja +1 reprezentuje doskonałą korelację dodatnią (wzrost obserwowany w jednym szeregu czasowym prowadzi do proporcjonalnego wzrostu w innych szeregach czasowych).
Z drugiej strony autokorelacja -1 reprezentuje doskonałą korelację ujemną (wzrost obserwowany w jednym szeregu czasowym skutkuje proporcjonalnym spadkiem w innych szeregach czasowych).
Autokorelacja mierzy zależności liniowe. Nawet jeśli autokorelacja jest niewielka, nadal może istnieć nieliniowa zależność między szeregiem czasowym a jego opóźnioną wersją.
Testowanie autokorelacji
Najpopularniejszą metodą autokorelacji testów jest test Durbina-Watsona. Bez zbytniego wchodzenia w kwestie techniczne, Durbin-Watson jest statystyką, która wykrywa autokorelację na podstawie analizy regresji.
Durbin-Watson zawsze podaje zakres liczb testowych od 0 do 4. Wartości bliższe 0 wskazują na wyższy stopień dodatniej korelacji, wartości bliższe 4 wskazują na większy stopień negatywnej autokorelacji, natomiast wartości bliższe środek sugeruje mniejszą autokorelację.
Dlaczego więc autokorelacja jest ważna na rynkach finansowych? prosty. Autokorelację można zastosować do dokładnej analizy historycznych ruchów cen, które inwestorzy mogą następnie wykorzystać do przewidywania przyszłych ruchów cen. W szczególności autokorelacja może być wykorzystana do określenia, czy strategia tradingu momentum ma sens.
Autokorelacja w analizie technicznej
Autokorelacja może być przydatna do analizy technicznej,. ponieważ analiza techniczna jest najbardziej związana z trendami i relacjami między cenami zabezpieczeń przy użyciu technik tworzenia wykresów. Jest to sprzeczne z analizą fundamentalną, która zamiast tego koncentruje się na kondycji finansowej lub zarządzaniu firmą.
Analitycy techniczni mogą użyć autokorelacji, aby określić, jaki wpływ przeszłe ceny papieru wartościowego mają na jego przyszłą cenę.
w przypadku danej akcji istnieje czynnik momentum . Jeśli na przykład akcje z wysoką dodatnią autokorelacją notują dwa dni z rzędu dużych wzrostów, rozsądne może być oczekiwanie, że akcje również wzrosną w ciągu **dwóch następnych dni.
Przykład autokorelacji
Załóżmy, że Rain stara się ustalić, czy zwroty akcji w ich portfelu wykazują autokorelację; oznacza to, że zwroty akcji odnoszą się do zwrotów z poprzednich sesji giełdowych.
Jeśli zwroty wykazują autokorelację, Rain może je scharakteryzować jako zapas momentum, ponieważ przeszłe zwroty wydają się wpływać na przyszłe zwroty. Rain przeprowadza regresję , w której zmienną niezależną jest zwrot z poprzedniej sesji, a zmienną zależną bieżący zwrot. Odkryli, że zwroty dzień wcześniej mają dodatnią autokorelację wynoszącą 0,8.
Ponieważ 0,8 jest bliskie +1, wcześniejsze zwroty wydają się być bardzo dobrym pozytywnym predyktorem przyszłych zwrotów dla tej konkretnej akcji.
Dlatego Rain może dostosować swój portfel, aby skorzystać z autokorelacji lub impetu, utrzymując swoją pozycję lub akumulując więcej akcji.
##Przegląd najważniejszych wydarzeń
Autokorelacja mierzy związek między bieżącą wartością zmiennej a jej przeszłymi wartościami.
Autokorelacja +1 reprezentuje idealną korelację dodatnią, podczas gdy autokorelacja ujemna 1 reprezentuje idealną korelację ujemną.
Autokorelacja reprezentuje stopień podobieństwa między danym szeregiem czasowym a jego opóźnioną wersją w kolejnych przedziałach czasu.
Analitycy techniczni mogą wykorzystać autokorelację do pomiaru wpływu przeszłych cen papieru wartościowego na jego przyszłą cenę.
