Autocorrelazione
Cos’è l’autocorrelazione?
L’autocorrelazione è una rappresentazione matematica del grado di somiglianza tra una data serie temporale e una versione ritardata di se stessa su intervalli di tempo successivi. È lo stesso che calcolare la correlazione tra due diverse serie temporali, tranne per il fatto che l’autocorrelazione utilizza la stessa serie temporale due volte: una volta nella sua forma originale e una volta ritardata di uno o più periodi di tempo.
Comprendere l’autocorrelazione
L’autocorrelazione può anche essere definita correlazione ritardata o correlazione seriale, poiché misura la relazione tra il valore corrente di una variabile ei suoi valori passati. Quando si calcola l’autocorrelazione, l’output risultante può variare da 1 a 1 negativo, in linea con la statistica di correlazione tradizionale. Un’autocorrelazione di +1 rappresenta una perfetta correlazione positiva (un aumento osservato in una serie temporale porta a un aumento proporzionale nelle altre serie temporali). Un’autocorrelazione di 1 negativo, d’altra parte, rappresenta una correlazione negativa perfetta (un aumento osservato in una serie temporale si traduce in una diminuzione proporzionale nelle altre serie temporali). L’autocorrelazione misura le relazioni lineari; anche se l’autocorrelazione è minuscola, potrebbe esserci ancora una relazione non lineare tra una serie temporale e una versione ritardata di se stessa.
Punti chiave
- L’autocorrelazione rappresenta il grado di somiglianza tra una data serie temporale e una versione ritardata di se stessa su intervalli di tempo successivi.
- L’autocorrelazione misura la relazione tra il valore corrente di una variabile ei suoi valori passati.
- Un’autocorrelazione di +1 rappresenta una perfetta correlazione positiva, mentre un’autocorrelazione di 1 negativo rappresenta una perfetta correlazione negativa.
- Gli analisti tecnici possono utilizzare l’autocorrelazione per vedere quale impatto hanno i prezzi passati di un titolo sul suo prezzo futuro.
Autocorrelazione nell’analisi tecnica
L’autocorrelazione può essere utile per l’analisi tecnica, che è più interessata alle tendenze e alle relazioni tra i prezzi dei titoli utilizzando tecniche di creazione di grafici anziché la salute o la gestione finanziaria di un’azienda. Gli analisti tecnici possono utilizzare l’autocorrelazione per vedere quale impatto hanno i prezzi passati di un titolo sul suo prezzo futuro.
L’autocorrelazione può mostrare se c’è un fattore di quantità di moto associato a un titolo. Ad esempio, se gli investitori sanno che un titolo ha un valore di autocorrelazione positivo storicamente elevato e lo testimoniano facendo notevoli guadagni negli ultimi giorni, allora potrebbero ragionevolmente aspettarsi che i movimenti nei prossimi giorni (le principali serie temporali) corrispondano a quelli delle serie temporali in ritardo e di spostarsi verso l’alto.
Esempio di autocorrelazione
Supponiamo che Emma stia cercando di determinare se i rendimenti di un’azione nel suo portafoglio mostrano un’autocorrelazione; i rendimenti del titolo si riferiscono ai rendimenti delle precedenti sessioni di negoziazione. Se i rendimenti mostrano l’autocorrelazione, Emma potrebbe caratterizzarlo come uno stock momentum perché i rendimenti passati sembrano influenzare i rendimenti futuri. Emma esegue una regressione con i rendimenti di due sessioni di trading precedenti come variabili indipendenti e il rendimento corrente come variabile dipendente. Scopre che i rendimenti un giorno prima hanno un’autocorrelazione positiva di 0,7, mentre i rendimenti due giorni prima hanno un’autocorrelazione positiva di 0,3. I rendimenti passati sembrano influenzare i rendimenti futuri. Pertanto Emma può modificare il suo portafoglio per sfruttare l’autocorrelazione e lo slancio risultante continuando a mantenere la sua posizione o accumulando più azioni.