Correlazione seriale
Che cos’è una correlazione seriale?
La correlazione seriale si verifica in una serie temporale quando si osserva che una variabile e una versione ritardata di se stessa (ad esempio una variabile ai tempi T e T-1) sono correlate l’una con l’altra per periodi di tempo. I modelli ripetuti mostrano spesso una correlazione seriale quando il livello di una variabile influisce sul suo livello futuro. In finanza, questa correlazione viene utilizzata dagli analisti tecnici per determinare in che misura il prezzo passato di un titolo predice il prezzo futuro.
La correlazione seriale è simile ai concetti statistici di autocorrelazione o correlazione ritardata.
Punti chiave
- La correlazione seriale è la relazione tra una data variabile e una versione ritardata di se stessa su vari intervalli di tempo.
- Misura la relazione tra il valore corrente di una variabile dati i suoi valori passati.
- Una variabile correlata in serie indica che potrebbe non essere casuale.
- Gli analisti tecnici convalidano i modelli redditizi di un titolo o di un gruppo di titoli e determinano il rischio associato alle opportunità di investimento.
Spiegazione della correlazione seriale
La correlazione seriale viene utilizzata nelle statistiche per descrivere la relazione tra le osservazioni della stessa variabile in periodi specifici. Se la correlazione seriale di una variabile è misurata come zero, non c’è 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 correlate in modo seriale e le osservazioni future sono influenzate dai valori passati. In sostanza, una variabile correlata in modo seriale ha uno schema e non è casuale.
I termini di errore si verificano quando un modello non è completamente accurato e produce risultati diversi durante le applicazioni del mondo reale. Quando i termini di errore di periodi diversi (solitamente adiacenti) (o osservazioni di sezioni trasversali) 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 vengono riportati in periodi futuri. Ad esempio, quando si prevede la crescita dei dividendi in azioni, una sovrastima in un anno porterà a una sovrastima negli anni successivi.
La correlazione seriale può rendere i modelli di trading simulati più accurati, il che aiuta l’investitore a sviluppare una strategia di investimento meno rischiosa.
L’analisi tecnica utilizza misure di correlazione seriale durante l’analisi del modello di un titolo. L’analisi si basa interamente sul movimento del prezzo di un titolo e sul volume associato piuttosto che sui fondamentali di una società. 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 opportunità di investimento spot.
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 rispetto a se stesso nel tempo. Il concetto è cresciuto in popolarità nei circoli economici in quanto economisti e professionisti dell’econometria hanno utilizzato la misura per analizzare i dati economici nel tempo.
Quasi tutte le grandi istituzioni finanziarie ora hanno analisti quantitativi, noti come quanti, nel 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 delle strategie di investimento.
I quants sono parte integrante del successo di molte di queste istituzioni finanziarie poiché forniscono modelli di mercato che l’istituto utilizza poi 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 quanti viene determinata utilizzando il test di Durbin-Watson (DW). La correlazione può essere positiva o negativa. Un prezzo azionario che mostra una correlazione seriale positiva ha un andamento positivo. Un titolo che ha una correlazione seriale negativa ha un’influenza negativa su se stesso nel tempo.