Что такое автокорреляция?
Автокорреляция представляет собой математическое представление степени сходства между заданным временным рядом и его запаздывающей версией в течение последовательных временных интервалов. Это то же самое, что и вычисление корреляции между двумя различными временными рядами, за исключением того, что автокорреляция использует один и тот же временной ряд дважды: один раз в исходной форме и один раз с отставанием одного или нескольких периодов времени.
автокорреляция
Понимание автокорреляции
Автокорреляция может также упоминаться как запаздывающая корреляция или последовательная корреляция, поскольку она измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной и ее прошлыми значениями. При вычислении автокорреляции результирующий выход может варьироваться от 1 до 1, в соответствии с традиционной статистикой корреляции. Автокорреляция +1 представляет идеальную положительную корреляцию (увеличение, наблюдаемое в одном временном ряду, приводит к пропорциональному увеличению в другом временном ряду). Автокорреляция отрицательного 1, с другой стороны, представляет совершенную отрицательную корреляцию (увеличение, наблюдаемое в одном временном ряду, приводит к пропорциональному уменьшению в другом временном ряду). Автокорреляция измеряет линейные отношения; даже если автокорреляция незначительна, все равно может существовать нелинейная связь между временным рядом и его запаздывающей версией.
Ключевые вынос
- Автокорреляция представляет степень сходства между заданным временным рядом и его запаздывающей версией в последовательных временных интервалах. Автокорреляция измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной и ее прошлыми значениями. Автокорреляция +1 представляет идеальную положительную корреляцию, тогда как автокорреляция отрицательное значение 1 представляет собой совершенную отрицательную корреляцию. Технические аналитики могут использовать автокорреляцию, чтобы увидеть, как влияние прошлых цен на ценную бумагу влияет на ее будущую цену.
Автокорреляция в техническом анализе
Автокорреляция может быть полезна для технического анализа, который больше всего касается тенденций и отношений между ценами на ценные бумаги с использованием методов построения диаграмм вместо финансового состояния или управления компанией. Технические аналитики могут использовать автокорреляцию, чтобы увидеть, какое влияние прошлые цены на ценную бумагу оказывают на ее будущую цену.
Автокорреляция может показать, есть ли фактор импульса, связанный с акцией. Например, если инвесторы знают, что акция имеет исторически высокую положительную ценность автокорреляции, и они видят, что она приносит значительные выгоды за последние несколько дней, то они могут разумно ожидать, что движения в течение следующих нескольких дней (ведущий временной ряд) будут соответствовать отстающих временных рядов и двигаться вверх.
Пример автокорреляции
Давайте предположим, что Эмма хочет определить, показывает ли автокорреляция доходность акций в ее портфеле; доходность акции связана с доходностью на предыдущих торговых сессиях. Если доходность демонстрирует автокорреляцию, Эмма могла бы охарактеризовать ее как запас импульса, потому что прошлые доходы, похоже, влияют на будущие доходы. Эмма запускает регрессию с доходами двух предыдущих торговых сессий в качестве независимых переменных и текущей доходностью в качестве зависимой переменной. Она считает, что доходность за день до этого имеет положительную автокорреляцию 0, 7, тогда как доходность за два дня назад имеет положительную автокорреляцию 0, 3. Прошлые возвращения, кажется, влияют на будущие возвращения. Поэтому Эмма может скорректировать свой портфель, чтобы воспользоваться преимуществами автокорреляции и полученного импульса, продолжая удерживать свою позицию или накапливая больше акций.
