Ce este Autocorelația?
Autocorelația este o reprezentare matematică a gradului de similaritate între o serie de timp dată și o versiune tardivă a ei înșiși pe intervale de timp succesive. Este la fel ca calcularea corelației dintre două serii de timp diferite, cu excepția autocorelării utilizează aceeași serie de timp de două ori: o dată în forma sa originală și o dată întârziată una sau mai multe perioade de timp.
autocorelare
Înțelegerea autocorelației
Autocorelația mai poate fi denumită corelație tardivă sau corelație serială, deoarece măsoară relația dintre valoarea curentă a unei variabile și valorile sale trecute. La calcularea autocorelației, rezultatul rezultat poate varia de la 1 la 1 negativ, în concordanță cu statistica de corelație tradițională. O autocorelație de +1 reprezintă o corelație pozitivă perfectă (o creștere văzută într-o serie de timp duce la o creștere proporțională în cealaltă serie de timp). O autorecorelare a negativului 1, pe de altă parte, reprezintă o corelație negativă perfectă (o creștere observată într-o serie de timp duce la o scădere proporțională a celuilalt serii de timp). Autocorelația măsoară relații liniare; chiar dacă autocorelația este minusculă, poate exista încă o relație neliniară între o serie de timp și o versiune tardivă a acesteia.
Cheie de luat cu cheie
- Autocorelația reprezintă gradul de asemănare între o serie de timp dată și o versiune întârziată a ei înșiși pe intervale de timp succesive.Autocorelația măsoară relația dintre valoarea curentă a unei variabile și valorile sale trecute.O autocorelație de +1 reprezintă o corelație pozitivă perfectă, în timp ce o autorecorelare a negativului 1 reprezintă o corelație negativă perfectă. Analiștii tehnici pot utiliza autocorelația pentru a vedea cât de mult au un impact asupra prețurilor anterioare pentru o garanție asupra prețului său viitor.
Autocorelație în analiză tehnică
Autocorelația poate fi utilă pentru analiza tehnică, care este cea mai preocupată de tendințele și relațiile dintre prețurile de securitate folosind tehnici de diagrafie în loc de managementul sănătății financiare sau al companiei. Analiștii tehnici pot utiliza autocorelația pentru a vedea cât de mult au un impact asupra prețurilor anterioare pentru o garanție asupra prețului său viitor.
Autocorelația poate arăta dacă există un factor de moment asociat cu un stoc. De exemplu, dacă investitorii știu că un stoc are o valoare de autoreclare pozitivă istoric și sunt martorii că au obținut câștiguri importante în ultimele câteva zile, atunci ar putea să se aștepte în mod rezonabil ca mișcările din următoarele câteva zile (seria de timp principală) să se potrivească cu cele din seria de timp rămase și să se deplaseze în sus.
Exemplu de autocorelare
Să presupunem că Emma caută să stabilească dacă randamentele unui stoc din portofoliul său prezintă autocorelație; randamentul acțiunilor se referă la randamentele sale din sesiunile anterioare de tranzacționare. Dacă rentabilitățile prezintă autocorelație, Emma ar putea să o caracterizeze ca pe un stoc de impuls, deoarece rentabilitățile trecute par să influențeze profiturile viitoare. Emma rulează un regres cu două randamente anterioare de sesiuni de tranzacționare ca variabile independente și randamentul curent ca variabilă dependentă. Ea constată că întoarcerea cu o zi înainte are o autocorelare pozitivă de 0, 7, în timp ce întoarcerea cu două zile înainte are o autocorelație pozitivă de 0, 3. Întoarcerile trecute par a influența randamentele viitoare. Prin urmare, Emma își poate ajusta portofoliul pentru a profita de autocorelație și impulsul rezultat, continuând să dețină poziția sau acumulând mai multe acțiuni.
