Что такое последовательная корреляция?
Последовательная корреляция - это связь между переменной и ее запаздывающей версией в различные промежутки времени. Повторяющиеся шаблоны часто показывают последовательную корреляцию, когда уровень переменной влияет на ее будущий уровень. В области финансов эта корреляция используется техническими аналитиками для определения того, насколько хорошо прошедшая цена ценной бумаги предсказывает будущую цену.
Последовательная корреляция также известна как автокорреляция или лаговая корреляция.
Ключевые вынос
- Последовательная корреляция - это взаимосвязь между данной переменной и ее запаздывающей версией в различные промежутки времени. Переменная, которая последовательно коррелируется, имеет шаблон и не является случайной. Технические аналитики проверяют прибыльные модели ценной бумаги или группы ценных бумаг и определяют риск, связанный с инвестиционными возможностями.
Последовательная корреляция деконструирована
Последовательная корреляция используется в статистике для описания взаимосвязи между наблюдениями одной и той же переменной в течение определенных периодов. Если последовательная корреляция переменной измеряется как ноль, корреляции нет, и каждое из наблюдений не зависит друг от друга. И наоборот, если последовательная корреляция переменной смещается к единице, наблюдения последовательно коррелируются, и на будущие наблюдения влияют прошлые значения. По сути, переменная, которая последовательно коррелирует, имеет шаблон и не является случайной.
Термины ошибок возникают, когда модель не совсем точна и приводит к различным результатам в реальных приложениях. Когда члены ошибки из разных (обычно смежных) периодов (или поперечных наблюдений) коррелируются, член ошибки последовательно коррелируется. Последовательная корреляция возникает в исследованиях временных рядов, когда ошибки, связанные с данным периодом, переносятся в будущие периоды. Например, при прогнозировании роста дивидендов по акциям завышенная оценка за один год приведет к завышенным оценкам в последующие годы.
Последовательная корреляция может сделать моделируемые торговые модели более точными, что поможет инвестору разработать менее рискованную инвестиционную стратегию.
Технический анализ использует меры последовательной корреляции при анализе модели безопасности. Анализ полностью основан на движении цены акции и связанного с ней объема, а не на основах компании. Специалисты по техническому анализу, если они правильно используют последовательную корреляцию, идентифицируют и проверяют прибыльные модели или ценную бумагу или группу ценных бумаг и определяют возможности для инвестиций.
Концепция последовательной корреляции
Последовательная корреляция первоначально использовалась в технике для определения того, как сигнал, такой как компьютерный сигнал или радиоволна, изменяется по сравнению с самим собой с течением времени. Концепция приобрела популярность в экономических кругах, поскольку экономисты и практики эконометрики использовали эту меру для анализа экономических данных с течением времени.
В настоящее время почти во всех крупных финансовых учреждениях работают количественные аналитики, известные как кванты. Эти аналитики финансовой торговли используют технический анализ и другие статистические выводы для анализа и прогнозирования фондового рынка. Эти моделисты пытаются определить структуру корреляций, чтобы улучшить прогнозы и потенциальную прибыльность стратегии. Кроме того, выявление корреляционной структуры повышает реалистичность любого моделируемого временного ряда на основе модели. Точное моделирование снижает риск инвестиционных стратегий.
Кванты являются неотъемлемой частью успеха многих из этих финансовых учреждений, поскольку они предоставляют рыночные модели, которые затем используются институтом в качестве основы для своей инвестиционной стратегии.
Последовательная корреляция первоначально использовалась в обработке сигналов и системном проектировании, чтобы определить, как сигнал меняется с течением времени. В 1980-х годах экономисты и математики бросились на Уолл-стрит, чтобы применить концепцию для прогнозирования цен на акции.
Последовательная корреляция между этими квантами определяется с помощью теста Дурбина-Ватсона. Корреляция может быть как положительной, так и отрицательной. Цена акций, показывающая положительную серийную корреляцию, имеет положительную закономерность. Безопасность, которая имеет отрицательную последовательную корреляцию, со временем оказывает на себя негативное влияние.
