Автокорреляция и пример

Что такое Автокорреляция и пример?

Автокорреляция – это математическое представление степени сходства между заданным временным рядом и отстающей версией самого себя в последовательных временных интервалах. Это то же самое, что и вычисление корреляции между двумя разными временными рядами, за исключением того, что автокорреляция использует один и тот же временной ряд дважды: один раз в исходной форме и один раз с запаздыванием на один или несколько периодов времени. 

Понимание автокорреляции

Автокорреляцию также можно называть корреляцией с задержкой или последовательной корреляцией , поскольку она измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной и ее прошлыми значениями. При вычислении автокорреляции результирующий результат может находиться в диапазоне от 1 до отрицательной 1, что соответствует традиционной статистике корреляции. Автокорреляция +1 представляет собой идеальную положительную корреляцию (увеличение, наблюдаемое в одном временном ряду, приводит к пропорциональному увеличению в другом временном ряду). С другой стороны, автокорреляция, равная отрицательной единице, представляет собой идеальную отрицательную корреляцию.(увеличение, наблюдаемое в одном временном ряду, приводит к пропорциональному уменьшению в другом временном ряду). Автокорреляция измеряет линейные отношения; даже если автокорреляция мала, все равно может существовать нелинейная взаимосвязь между временным рядом и самой лаговой версией.

Ключевые моменты

  • Автокорреляция представляет собой степень сходства между заданным временным рядом и отставшей версией самого себя в последовательных временных интервалах.
  • Автокорреляция измеряет взаимосвязь между текущим значением переменной и ее прошлыми значениями.
  • Автокорреляция +1 представляет собой идеальную положительную корреляцию, а автокорреляция отрицательного значения 1 представляет собой идеальную отрицательную корреляцию.
  • Технические аналитики могут использовать автокорреляцию, чтобы увидеть, насколько прошлые цены на ценные бумаги влияют на их 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 графиков, а не финансового состояния или управления компании. Технические аналитики могут использовать автокорреляцию, чтобы увидеть, насколько прошлые цены на ценные бумаги влияют на их будущую цену.

Автокорреляция может показать, есть ли фактор импульса, связанный с акцией. Например, если инвесторы знают, что акция имеет исторически высокую положительную автокорреляционную ценность, и они видят, что она дает значительный прирост за последние несколько дней, то они могут разумно ожидать, что движения в ближайшие несколько дней (ведущий временной ряд) будут соответствовать этим запаздывающего временного ряда и двигаться вверх.

Пример автокорреляции

Предположим, Эмма хочет определить, обнаруживает ли доходность акций в ее портфеле автокорреляцию; Доходность акции связана с ее доходностью в предыдущие торговые сессии. Если доходность действительно демонстрирует автокорреляцию, Эмма могла бы охарактеризовать ее как импульсную акцию, поскольку прошлые доходности, похоже, влияют на будущую доходность. Эмма запускает регрессию с доходностью двух предыдущих торговых сессий в качестве независимых переменных и текущей доходностью в качестве зависимой переменной. Она обнаружила, что доходность за день до этого имеет положительную автокорреляцию 0,7, тогда как доходность за два дня до этого имеет положительную автокорреляцию 0,3. Прошлые доходы, похоже, влияют на будущие доходы. Поэтому Эмма может скорректировать свой портфель, чтобы воспользоваться преимуществами автокорреляции и результирующего импульса, продолжая удерживать свою позицию или накапливая больше акций.