Autokorelace - přehled, jak to funguje a testy

Autokorelace označuje stupeň korelace stejných proměnných mezi dvěma po sobě jdoucími časovými intervaly. Měří, jak zpožděná verze hodnoty proměnné souvisí s její původní verzí v časové řadě.

Autokorelace

Autokorelace, jako statistický koncept, je také známá jako sériová korelace. Často se používá s modelem autoregresního klouzavého průměru (ARMA) a modelem autoregresního klouzavého průměru (ARIMA). Analýza autokorelace pomáhá najít opakující se periodické vzorce, které lze použít jako nástroj technické analýzy na kapitálových trzích. Kapitálové trhy Kapitálové trhy jsou směnný systém, který převádí kapitál od investorů, kteří v současné době nepotřebují své prostředky, jednotlivcům a.

souhrn

  • Autokorelace, známá také jako sériová korelace, označuje stupeň korelace stejných proměnných mezi dvěma po sobě jdoucími časovými intervaly.
  • Hodnota autokorelace se pohybuje od -1 do 1. Hodnota mezi -1 a 0 představuje negativní autokorelaci. Hodnota mezi 0 a 1 představuje pozitivní autokorelaci.
  • Autokorelace poskytuje informace o trendu souboru historických dat, takže může být užitečná v technické analýze pro akciový trh.

Jak to funguje

V mnoha případech hodnota proměnné v určitém okamžiku souvisí s hodnotou proměnné v předchozím časovém bodě. Autokorelační analýza měří vztah pozorování mezi různými body v čase, a tak hledá vzor nebo trend v časové řadě. Například teploty v různých dnech v měsíci jsou autokorelované.

Podobně jako korelace Korelace Korelace je statistické měřítko vztahu mezi dvěma proměnnými. Míra se nejlépe používá v proměnných, které mezi sebou prokazují lineární vztah. Přizpůsobení dat lze vizuálně znázornit bodovým grafem. , autokorelace může být pozitivní nebo negativní. Pohybuje se od -1 (dokonale negativní autokorelace) do 1 (dokonale pozitivní autokorelace). Pozitivní autokorelace znamená, že nárůst pozorovaný v časovém intervalu vede k proporcionálnímu nárůstu zpožděného časového intervalu.

Příklad teploty diskutovaný výše ukazuje pozitivní autokorelaci. Teplota následujícího dne má tendenci stoupat, když stoupá, a má tendenci klesat, když klesá během předchozích dnů.

Pozorování s pozitivní autokorelací lze vykreslit do hladké křivky. Přidáním regresní čáry lze pozorovat, že za pozitivní chybou následuje další pozitivní a za negativní chybou následuje další negativní.

Pozitivní autokorelace

Negativní autokorelace naopak znamená, že nárůst pozorovaný v časovém intervalu vede k úměrnému snížení zpožděného časového intervalu. Vynesením pozorování pomocí regresní přímky to ukazuje, že po kladné chybě bude následovat záporná a naopak.

Negativní korelace

Autokorelaci lze použít na různé počty časových mezer, které se označují jako zpoždění. Autokorelace zpoždění 1 měří korelaci mezi pozorováními, která jsou od sebe jednorázovou mezerou. Chcete-li například zjistit korelaci mezi teplotami jednoho dne a odpovídajícím dnem v příštím měsíci, měla by se použít autokorelace s prodlevou 30 (za předpokladu 30 dnů v daném měsíci).

Test na autokorelaci

Statistika Durbin-Watson se běžně používá k testování autokorelace. Lze jej použít na soubor dat statistickým softwarem. Výsledek Durbin-Watsonova testu se pohybuje od 0 do 4. Výsledek těsně kolem 2 znamená velmi nízkou úroveň autokorelace. Výsledek blížící se 0 naznačuje silnější pozitivní autokorelaci a výsledek blíže 4 naznačuje silnější negativní autokorelaci.

Při analýze souboru historických dat je nutné otestovat autokorelaci. Například na akciovém trhu mohou ceny akcií v jednom dni vysoce korelovat s cenami v jiném dni. Poskytuje však jen málo informací pro statistickou analýzu dat a neříká skutečný výkon zásob.

Proto je nutné otestovat autokorelaci historických cen a zjistit, do jaké míry je cenová změna pouze vzorem nebo způsobena jinými faktory. Ve financích je běžným způsobem, jak eliminovat dopad autokorelace, použít procentní změny cen aktiv namísto samotných historických cen.

Autokorelace a technická analýza

Přestože je třeba se vyhnout autokorelaci, abychom mohli přesněji aplikovat další analýzu dat, v technické analýze může být stále užitečná. Technická analýza - Průvodce pro začátečníky Technická analýza je formou oceňování investic, která analyzuje minulé ceny a předpovídá budoucí cenovou akci. Techničtí analytici se domnívají, že kolektivní akce všech účastníků trhu přesně odrážejí všechny relevantní informace, a proto cenným papírům neustále přiřazují spravedlivou tržní hodnotu. , protože hledá vzor z historických dat. Autokorelační analýzu lze použít společně s analýzou faktoru hybnosti.

Technický analytik může pomocí autokorelace zjistit, jak je cena akcií konkrétního dne ovlivněna cenami předchozích dnů. Může tedy odhadnout, jak se bude cena v budoucnu pohybovat.

Pokud se cena akcie se silnou pozitivní autokorelací několik dní zvyšuje, analytik může rozumně odhadnout, že budoucí cena se bude v posledních budoucích dnech i nadále pohybovat nahoru. Analytik může nakoupit a držet akcie na krátkou dobu, aby profitoval z pohybu cen nahoru.

Autokorelační analýza poskytuje pouze informace o krátkodobých trendech a vypovídá jen málo o základech společnosti. Lze jej proto použít pouze na podporu obchodů s krátkou dobou držení.

Související čtení

Finance nabízí Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ Certifikace CBCA ™ Certifikace Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ je celosvětovým standardem pro úvěrové analytiky, který zahrnuje finance, účetnictví, kreditní analýzu, analýzu peněžních toků, modelování smluv, půjčky splátky a další. certifikační program pro ty, kteří chtějí posunout svou kariéru na vyšší úroveň. Chcete-li se neustále vzdělávat a rozvíjet svou kariéru, budou užitečné následující zdroje:

  • Arbitrage Free Term Structure Modely Arbitrage Free Term Structure Modely Arbitrage Free Term Structure Modely (také známé jako No-Arbitrage Modely) se používají ke generování skutečného stochastického procesu generování úrokové sazby
  • Regresní analýza Regresní analýza Regresní analýza je sada statistických metod používaných k odhadu vztahů mezi závislou proměnnou a jednou nebo více nezávislými proměnnými. Lze jej použít k posouzení síly vztahu mezi proměnnými a k ​​modelování budoucího vztahu mezi nimi.
  • Jednoduchý klouzavý průměr Jednoduchý klouzavý průměr (SMA) Jednoduchý klouzavý průměr (SMA) označuje průměrnou uzavírací cenu akcie za určité období. Důvodem, proč se průměr nazývá „pohyblivý“, je to, že se jedná o akcie
  • Technická analýza - Průvodce pro začátečníky Technická analýza - Průvodce pro začátečníky Technická analýza je forma oceňování investic, která analyzuje minulé ceny a předpovídá budoucí cenovou akci. Techničtí analytici se domnívají, že kolektivní akce všech účastníků trhu přesně odrážejí všechny relevantní informace, a proto cenným papírům neustále přiřazují spravedlivou tržní hodnotu.

Poslední příspěvky