Sériová korelace
Sériová korelace je vztah mezi proměnnou a zpožděnou verzí samotné v různých časových intervalech. Opakující se vzorce často ukazují sériovou korelaci, když úroveň proměnné ovlivní její budoucí úroveň. V oblasti financí tuto korelaci používají techničtí analytici k určení toho, jak dobře minulá cena cenného papíru předpovídá budoucí cenu.
Sériová korelace je také známá jako autokorelace nebo zpožděná korelace.
Klíč s sebou
- Sériová korelace je vztah mezi danou proměnnou a zpožděnou verzí samotné v různých časových intervalech.
- Proměnná, která je sériově korelována, má vzorec a není náhodná.
- Techničtí analytici ověřují ziskové vzorce cenného papíru nebo skupiny cenných papírů a určují riziko spojené s investičními příležitostmi.
Serial Correlation Deconstructed
Sériová korelace se používá ve statistice k popisu vztahu mezi pozorováním stejné proměnné v konkrétních obdobích. Pokud je sériová korelace proměnné měřena jako nula, neexistuje korelace a každé pozorování je na sobě nezávislé. Naopak, pokud se sériová korelace proměnné sklání směrem k jedné, pozorování jsou sériově korelována a budoucí pozorování jsou ovlivněna minulými hodnotami. V zásadě má proměnná, která je sériově korelovaná, vzor a není náhodná.
Chybové termíny se vyskytují, když model není zcela přesný a výsledkem jsou odlišné výsledky během aplikací v reálném světě. Když jsou korelovány chybové termíny z různých (obvykle sousedních) období (nebo pozorování průřezu), chybový termín je sériově korelován. Sériová korelace nastává ve studiích časových řad, kdy se chyby spojené s daným obdobím přenesou do budoucích období. Například při předpovídání růstu akciových dividend bude nadhodnocení v jednom roce vést k nadhodnocení v následujících letech.
Sériová korelace může zpřesnit simulované obchodní modely, což investorovi pomůže vyvinout méně rizikovou investiční strategii.
Při analýze struktury zabezpečení používá technická analýza míry sériové korelace. Analýza je založena výhradně na pohybu cen akcií a přidruženém objemu, nikoli na základech společnosti. Praktici technické analýzy, pokud správně používají sériovou korelaci, identifikují a validují ziskové vzorce nebo cenný papír nebo skupinu cenných papírů a přímé investiční příležitosti.
Koncept sériové korelace
Sériová korelace byla původně používána v inženýrství k určení toho, jak se signál, jako je počítačový signál nebo radiová vlna, mění v porovnání se sebou v průběhu času. Tento koncept rostl v popularitě v ekonomických kruzích, protože ekonomové a ekonometrici používali opatření k analýze ekonomických dat v čase.
Téměř všechny velké finanční instituce nyní mají kvantitativní analytiky, známé jako quants, na zaměstnance. Tito analytici finančního obchodování používají k analýze a predikci akciového trhu technickou analýzu a další statistické závěry. Tito modeláři se pokoušejí identifikovat strukturu korelací pro zlepšení předpovědí a potenciální ziskovosti strategie. Kromě toho identifikace korelační struktury zlepšuje realitu jakékoli simulované časové řady založené na modelu. Přesné simulace snižují riziko investičních strategií.
Kvanty jsou nedílnou součástí úspěchu mnoha těchto finančních institucí, protože poskytují tržní modely, které pak instituce používá jako základ pro svou investiční strategii.
Sériová korelace byla původně používána ve zpracování signálu a systémovém inženýrství k určení toho, jak se signál mění v průběhu času se sebou. V 80. letech se ekonomové a matematici vrhli na Wall Street, aby použili koncept předpovídání cen akcií.
Sériová korelace mezi těmito kvantami se stanoví pomocí testu Durbin-Watson. Korelace může být buď pozitivní nebo negativní. Akciová cena vykazující pozitivní sériovou korelaci má pozitivní vzorec. Zabezpečení, které má negativní sériovou korelaci, má v průběhu času negativní vliv na sebe.
Porovnat poskytovatele investičních účtů Jméno Popis Zveřejnění inzerenta × Nabídky, které se objevují v této tabulce, pocházejí od partnerství, od nichž Investopedia dostává náhradu.