Cos'è l'autocorrelazione?

L'autocorrelazione si riferisce al grado di correlazione delle stesse variabili tra due intervalli di tempo successivi. Misura il modo in cui la versione ritardata del valore di una variabile è correlata alla versione originale di essa in una serie temporale.

Autocorrelazione

L'autocorrelazione, come concetto statistico, è anche nota come correlazione seriale. Viene spesso utilizzato con il modello media mobile autoregressivo (ARMA) e il modello media mobile autoregressivo integrato (ARIMA). L'analisi dell'autocorrelazione aiuta a trovare schemi periodici ripetitivi, che possono essere utilizzati come strumento di analisi tecnica nei mercati dei capitali Mercati dei capitali I mercati dei capitali sono il sistema di scambio che trasferisce capitali dagli investitori che attualmente non hanno bisogno dei loro fondi a individui e.

Sommario

  • L'autocorrelazione, nota anche come correlazione seriale, si riferisce al grado di correlazione delle stesse variabili tra due intervalli di tempo successivi.
  • Il valore dell'autocorrelazione varia da -1 a 1. Un valore compreso tra -1 e 0 rappresenta l'autocorrelazione negativa. Un valore compreso tra 0 e 1 rappresenta l'autocorrelazione positiva.
  • L'autocorrelazione fornisce informazioni sull'andamento di un insieme di dati storici, quindi può essere utile nell'analisi tecnica per il mercato azionario.

Come funziona

In molti casi, il valore di una variabile in un momento è correlato al valore di una variabile in un momento precedente. L'analisi di autocorrelazione misura la relazione delle osservazioni tra i diversi momenti nel tempo, e quindi cerca un modello o una tendenza nelle serie temporali. Ad esempio, le temperature in giorni diversi in un mese sono autocorrelate.

Simile alla correlazione Correlazione Una correlazione è una misura statistica della relazione tra due variabili. La misura viene utilizzata al meglio nelle variabili che dimostrano una relazione lineare tra loro. L'adattamento dei dati può essere rappresentato visivamente in un grafico a dispersione. , l'autocorrelazione può essere positiva o negativa. Va da -1 (autocorrelazione perfettamente negativa) a 1 (autocorrelazione perfettamente positiva). L'autocorrelazione positiva significa che l'aumento osservato in un intervallo di tempo porta ad un aumento proporzionale nell'intervallo di tempo ritardato.

L'esempio di temperatura discusso sopra dimostra un'autocorrelazione positiva. La temperatura del giorno successivo tende a salire quando è in aumento e tende a scendere quando è diminuita nei giorni precedenti.

Le osservazioni con autocorrelazione positiva possono essere tracciate in una curva liscia. Aggiungendo una linea di regressione, si può osservare che un errore positivo è seguito da un altro positivo e un errore negativo è seguito da un altro negativo.

Autocorrelazione positiva

Al contrario, l'autocorrelazione negativa rappresenta che l'aumento osservato in un intervallo di tempo porta a una diminuzione proporzionale nell'intervallo di tempo ritardato. Tracciando le osservazioni con una linea di regressione, mostra che un errore positivo sarà seguito da uno negativo e viceversa.

Correlazione negativa

L'autocorrelazione può essere applicata a diversi numeri di intervalli di tempo, operazione nota come lag. Un'autocorrelazione con ritardo 1 misura la correlazione tra le osservazioni che sono separate da un intervallo una tantum. Ad esempio, per apprendere la correlazione tra le temperature di un giorno e il giorno corrispondente del mese successivo, è necessario utilizzare un'autocorrelazione lag 30 (ipotizzando 30 giorni in quel mese).

Test per l'autocorrelazione

La statistica di Durbin-Watson è comunemente usata per testare l'autocorrelazione. Può essere applicato a un set di dati tramite software statistico. Il risultato del test di Durbin-Watson varia da 0 a 4. Un risultato vicino a 2 indica un livello di autocorrelazione molto basso. Un risultato più vicino a 0 suggerisce un'autocorrelazione positiva più forte e un risultato più vicino a 4 suggerisce un'autocorrelazione negativa più forte.

È necessario testare l'autocorrelazione durante l'analisi di una serie di dati storici. Ad esempio, nel mercato azionario, i prezzi delle azioni in un giorno possono essere altamente correlati ai prezzi in un altro giorno. Tuttavia, fornisce poche informazioni per l'analisi dei dati statistici e non indica l'andamento effettivo del titolo.

Pertanto, è necessario testare l'autocorrelazione dei prezzi storici per identificare in che misura la variazione di prezzo è semplicemente un modello o è causata da altri fattori. In finanza, un modo ordinario per eliminare l'impatto dell'autocorrelazione consiste nell'utilizzare le variazioni percentuali dei prezzi delle attività invece dei prezzi storici da soli.

Autocorrelazione e analisi tecnica

Sebbene l'autocorrelazione debba essere evitata per applicare un'ulteriore analisi dei dati in modo più accurato, può comunque essere utile nell'analisi tecnica Analisi tecnica - Guida per principianti L'analisi tecnica è una forma di valutazione degli investimenti che analizza i prezzi passati per prevedere l'azione futura dei prezzi. Gli analisti tecnici ritengono che le azioni collettive di tutti i partecipanti al mercato riflettano accuratamente tutte le informazioni rilevanti e, pertanto, assegnino continuamente un valore di mercato equo ai titoli. , poiché cerca un modello dai dati storici. L'analisi dell'autocorrelazione può essere applicata insieme all'analisi del fattore di quantità di moto.

Un analista tecnico può apprendere come il prezzo delle azioni di un determinato giorno è influenzato da quelli dei giorni precedenti tramite l'autocorrelazione. Pertanto, può stimare come si muoverà il prezzo in futuro.

Se il prezzo di un titolo con una forte autocorrelazione positiva è in aumento da diversi giorni, l'analista può ragionevolmente stimare che il prezzo futuro continuerà a muoversi verso l'alto negli ultimi giorni futuri. L'analista può acquistare e detenere il titolo per un breve periodo di tempo per trarre profitto dal movimento al rialzo dei prezzi.

L'analisi dell'autocorrelazione fornisce solo informazioni sulle tendenze a breve termine e dice poco sui fondamenti di un'azienda. Pertanto, può essere applicato solo per supportare le operazioni con periodi di detenzione brevi.

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