Autocorrelação
O que é Autocorrelação?
A autocorrelação é uma representação matemática do grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada dela mesma em intervalos de tempo sucessivos. É conceitualmente semelhante à correlação entre duas séries temporais diferentes, mas a autocorrelação usa a mesma série temporal duas vezes: uma vez em sua forma original e uma vez defasada em um ou mais períodos de tempo.
Por exemplo, se chover hoje, os dados sugerem que é mais provável que chova amanhã do que se estiver claro hoje. Quando se trata de investir, uma ação pode ter uma forte autocorrelação positiva de retornos, sugerindo que, se estiver "em alta" hoje, é mais provável que esteja em alta amanhã também.
Naturalmente, a autocorrelação pode ser uma ferramenta útil para os traders utilizarem; especialmente para analistas técnicos.
Entendendo a Autocorrelação
A autocorrelação também pode ser chamada de correlação defasada ou correlação serial,. pois mede a relação entre o valor atual de uma variável e seus valores passados.
Como um exemplo bem simples, dê uma olhada nos cinco valores percentuais no gráfico abaixo. Estamos comparando-os com a coluna da direita, que contém o mesmo conjunto de valores, apenas movido uma linha para cima.
TT
Ao calcular a autocorrelação, o resultado pode variar de -1 a +1.
correlação positiva perfeita (um aumento observado em uma série temporal leva a um aumento proporcional na outra série temporal).
Por outro lado, uma autocorrelação de -1 representa uma correlação negativa perfeita (um aumento observado em uma série temporal resulta em uma diminuição proporcional na outra série temporal).
A autocorrelação mede as relações lineares. Mesmo que a autocorrelação seja minúscula, ainda pode haver uma relação não linear entre uma série temporal e uma versão defasada dela mesma.
Teste de Autocorrelação
O método mais comum de autocorrelação de teste é o teste de Durbin-Watson. Sem ficar muito técnico, o Durbin-Watson é uma estatística que detecta autocorrelação a partir de uma análise de regressão.
O Durbin-Watson sempre produz um número de teste que varia de 0 a 4. Valores mais próximos de 0 indicam um maior grau de correlação positiva, valores mais próximos de 4 indicam um maior grau de autocorrelação negativa, enquanto valores mais próximos do meio sugerem menos autocorrelação.
Então, por que a autocorrelação é importante nos mercados financeiros? simples. A autocorrelação pode ser aplicada para analisar minuciosamente os movimentos históricos de preços, que os investidores podem usar para prever movimentos de preços futuros. Especificamente, a autocorrelação pode ser usada para determinar se uma estratégia de negociação de momento faz sentido.
Autocorrelação em Análise Técnica
autocorrelação pode ser útil para a análise técnica,. porque a análise técnica está mais preocupada com as tendências e as relações entre os preços dos títulos usando técnicas de gráficos. Isso contrasta com a análise fundamentalista, que se concentra na saúde ou gestão financeira de uma empresa.
Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para descobrir quanto impacto os preços passados de um título têm em seu preço futuro.
A autocorrelação pode ajudar a determinar se há um fator de momento em jogo com uma determinada ação. Se uma ação com uma autocorrelação positiva alta apresentar dois dias seguidos de grandes ganhos, por exemplo, pode ser razoável esperar que a ação suba nos próximos dois dias também.
Exemplo de Autocorrelação
Vamos supor que Rain esteja procurando determinar se os retornos de uma ação em seu portfólio exibem autocorrelação; ou seja, os retornos da ação referem-se aos seus retornos em pregões anteriores.
Se os retornos apresentarem autocorrelação, Rain poderia caracterizá-la como uma ação de momentum porque os retornos passados parecem influenciar os retornos futuros. Rain executa uma regressão com o retorno do pregão anterior como variável independente e o retorno atual como variável dependente. Eles descobriram que os retornos do dia anterior têm uma autocorrelação positiva de 0,8.
Como 0,8 está próximo de +1, os retornos passados parecem ser um bom preditor positivo de retornos futuros para essa ação em particular.
Portanto, Rain pode ajustar seu portfólio para aproveitar a autocorrelação, ou momentum, continuando a manter sua posição ou acumulando mais ações.
##Destaques
A autocorrelação mede a relação entre o valor atual de uma variável e seus valores passados.
Uma autocorrelação de +1 representa uma correlação positiva perfeita, enquanto uma autocorrelação de 1 negativo representa uma correlação negativa perfeita.
Autocorrelação representa o grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada dela mesma em intervalos de tempo sucessivos.
Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para medir quanta influência os preços passados de um título têm em seu preço futuro.
