Correlazione seriale
La correlazione seriale è la relazione tra una variabile e una versione ritardata di se stesso su vari intervalli di tempo. I pattern ripetuti mostrano spesso una correlazione seriale quando il livello di una variabile influenza il suo livello futuro. Nel settore finanziario, questa correlazione viene utilizzata dagli analisti tecnici per determinare in che misura il prezzo passato di un titolo preveda il prezzo futuro.
La correlazione seriale è anche nota come autocorrelazione o correlazione ritardata.
Key Takeaways
- La correlazione seriale è la relazione tra una determinata variabile e una versione ritardata di se stesso su vari intervalli di tempo.
- Una variabile correlata in serie ha uno schema e non è casuale.
- Gli analisti tecnici convalidano i modelli redditizi di un titolo o un gruppo di titoli e determinano il rischio associato alle opportunità di investimento.
Correlazione seriale decostruita
La correlazione seriale viene utilizzata nelle statistiche per descrivere la relazione tra le osservazioni della stessa variabile per periodi specifici. Se la correlazione seriale di una variabile viene misurata come zero, non vi è alcuna correlazione e ciascuna delle osservazioni è indipendente l'una dall'altra. Al contrario, se la correlazione seriale di una variabile si inclina verso una, le osservazioni sono serialmente correlate e le osservazioni future sono influenzate dai valori passati. In sostanza, una variabile serialmente correlata ha un modello e non è casuale.
I termini di errore si verificano quando un modello non è completamente accurato e si traducono in risultati diversi durante le applicazioni del mondo reale. Quando i termini di errore di periodi diversi (solitamente adiacenti) (o osservazioni di sezione trasversale) sono correlati, il termine di errore è correlato in serie. La correlazione seriale si verifica negli studi di serie temporali quando gli errori associati a un determinato periodo si ripercuotono su periodi futuri. Ad esempio, quando si prevede la crescita dei dividendi azionari, una sopravvalutazione in un anno comporterà una sopravvalutazione negli anni successivi.
La correlazione seriale può rendere più accurati i modelli di trading simulato, che aiutano l'investitore a sviluppare una strategia di investimento meno rischiosa.
L'analisi tecnica utilizza misure di correlazione seriale durante l'analisi del modello di sicurezza. L'analisi si basa interamente sul movimento dei prezzi di un titolo e sul volume associato anziché sui fondamentali di un'azienda. I professionisti dell'analisi tecnica, se utilizzano correttamente la correlazione seriale, identificano e convalidano i modelli redditizi o un titolo o un gruppo di titoli e individuano opportunità di investimento.
Il concetto di correlazione seriale
La correlazione seriale è stata originariamente utilizzata in ingegneria per determinare come un segnale, come un segnale del computer o un'onda radio, varia nel tempo rispetto a se stesso. Il concetto è cresciuto in popolarità negli ambienti economici quando economisti e professionisti dell'econometria hanno usato la misura per analizzare i dati economici nel tempo.
Quasi tutti i grandi istituti finanziari dispongono ora di analisti quantitativi, noti come sussidi, per il personale. Questi analisti del trading finanziario utilizzano l'analisi tecnica e altre inferenze statistiche per analizzare e prevedere il mercato azionario. Questi modellatori tentano di identificare la struttura delle correlazioni per migliorare le previsioni e la potenziale redditività di una strategia. Inoltre, l'identificazione della struttura di correlazione migliora il realismo di qualsiasi serie temporale simulata basata sul modello. Simulazioni accurate riducono il rischio di strategie di investimento.
Le sovvenzioni sono parte integrante del successo di molti di questi istituti finanziari poiché forniscono modelli di mercato che l'ente utilizza come base per la sua strategia di investimento.
La correlazione seriale è stata originariamente utilizzata nell'elaborazione del segnale e nell'ingegneria dei sistemi per determinare come un segnale varia con se stesso nel tempo. Negli anni '80, economisti e matematici si precipitarono a Wall Street per applicare il concetto per prevedere i prezzi delle azioni.
La correlazione seriale tra questi quants è determinata usando il test Durbin-Watson. La correlazione può essere positiva o negativa. Un prezzo delle azioni che mostra una correlazione seriale positiva ha un modello positivo. Una sicurezza che ha una correlazione seriale negativa ha un'influenza negativa su se stessa nel tempo.
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