Автокореляція

Що таке автокореляція?

Автокореляція – це математичне представлення ступеня подібності між даними часовими рядами та його відсталою версією протягом послідовних інтервалів часу. Це те саме, що обчислення кореляції між двома різними часовими рядами, за винятком того, що автокореляція використовує один і той же часовий ряд двічі: один раз у вихідній формі і один раз із відставанням один або кілька періодів часу. 

Розуміння автокореляції

Автокореляцію також можна назвати відсталою кореляцією або послідовною кореляцією, оскільки вона вимірює взаємозв’язок між поточним значенням змінної та минулими значеннями. При обчисленні автокореляції отриманий результат може коливатися від 1 до від’ємного 1, відповідно до традиційної статистики кореляції. Автокореляція +1 являє собою ідеальну позитивну кореляцію (збільшення, яке спостерігається в одному часовому ряді, призводить до пропорційного збільшення в інших часових рядах). З іншого боку, автокореляція мінус 1 представляє ідеальну негативну кореляцію (збільшення, яке спостерігається в одному часовому ряді, призводить до пропорційного зменшення інших часових рядів). Автокореляція вимірює лінійні співвідношення; навіть якщо автокореляція незначна, все одно може існувати нелінійна залежність між тимчасовим рядом та самою відсталою версією.

Автокореляція в технічному аналізі

Автокореляція може бути корисною для технічного аналізу, який найбільше стосується тенденцій цін цінних паперів та взаємозв’язку між ними за допомогою методів складання графіків замість фінансового стану компанії чи управління. Технічні аналітики можуть використовувати автокореляцію, щоб побачити, наскільки вплив минулі ціни на цінний папір мають на його майбутню ціну.

Автокореляція може показати, чи є коефіцієнт імпульсу, пов’язаний із запасом. Наприклад, якщо інвестори знають, що акція має історично високу позитивну вартість автокореляції, і вони стають свідками того, що вони отримують значний прибуток за останні кілька днів, тоді вони можуть обґрунтовано очікувати, що рух протягом наступних кількох днів (провідні часові ряди) буде відповідати цим часового ряду, що відстає, і рухатися вгору.

Приклад автокореляції

Припустимо, Емма прагне визначити, чи доходи акцій у її портфелі демонструють автокореляцію; прибутковість акцій відноситься до її прибутковості за попередні торгові сесії. Якщо у поверненнях виявляється автокореляція, Емма може охарактеризувати це як запас імпульсу, оскільки минулі повернення, здається, впливають на майбутню віддачу. Емма проводить регресію з поверненнями двох попередніх торгових сесій як незалежними змінними, а поточний – як залежною змінною. Вона виявляє, що повернення за день до цього мають позитивну автокореляцію 0,7, тоді як повернення за два дні до цього мають позитивну автокореляцію 0,3. Минуле повернення, здається, впливає на майбутнє. Тому Емма може скоригувати свій портфель, щоб скористатися автокореляцією та результуючим імпульсом, продовжуючи утримувати свою позицію або накопичуючи більше акцій.