autocorelare
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 inițială și o dată întârziată una sau mai multe perioade de timp.
01:32autocorelare
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. Când se calculează autocorelația, rezultatul rezultat poate varia de la 1 la 1 negativ, în conformitate cu statica 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 celorlalte 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 similitudine între o serie de timp dată și o versiune tardivă 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 preț trecut asupra unei garanții 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 preț trecut asupra unei garanții 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 autocorelație pozitivă istoric și sunt martorii că realizează 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 randamentul său în sesiunile de tranzacționare anterioare. În cazul în care rentabilitățile prezintă autocorelație, Emma ar putea să o caracterizeze ca pe un stoc dinamic, deoarece profiturile anterioare par să influențeze randamentele viitoare. Emma rulează un regres cu două randamente anterioare de sesiuni de tranzacționare ca variabile independente și randamentul curent ca variabilă dependentă. Ea consideră că întoarcerile cu o zi înainte au o autocorelație pozitivă de 0, 7, în timp ce întoarcerile cu două zile înainte au o autocorelație pozitivă de 0, 3. Întoarcerile trecute par să influențeze randamentul viitor. Prin urmare, Emma își poate ajusta portofoliul pentru a profita de autocorelație și impulsul rezultat, continuând să dețină poziția sau acumulând mai multe acțiuni.
Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.