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¿Qué es la autocorrelación?

La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie de tiempo dada y una versión debilitada de sí misma en intervalos de tiempo sucesivos. Es conceptualmente similar a la correlación entre dos series de tiempo diferentes, pero la autocorrelación usa la misma serie de tiempo dos veces: una vez en su forma original y cuando uno o más períodos de tiempo se debilitaron.

Por ejemplo, si está lloviendo hoy, los datos sugieren que es más probable que llueva mañana de lo que está claro hoy.

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Autocorrelación

Entendiendo la autocorrelación

La autocorrelación también se puede denominar correlación rezagada o correlación en serie, porque mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores anteriores.

Al calcular la autocorrelación, el resultado puede estar entre -1 y +1. Una autocorrelación de +1 indica una correlación positiva perfecta (un aumento proporcional en una serie de tiempo da como resultado un aumento proporcional en la otra serie de tiempo). Por otro lado, una autocorrelación de -1 representa una correlación negativa perfecta (una disminución proporcional en una sola serie de tiempo da como resultado una disminución proporcional en el tiempo).

La autocorrelación mide las relaciones lineales. Incluso si la autocorrelación es negativa, todavía puede haber una relación no lineal entre una serie de tiempo y una versión debilitada de sí misma.

Conclusiones clave

  • La autocorrelación revela el grado de similitud entre una serie de tiempo particular y una versión debilitada de sí misma en intervalos de tiempo sucesivos.
  • La autocorrelación mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores anteriores.
  • Una autocorrelación de +1 es una correlación positiva perfecta y una correlación negativa de 1 es una autocorrelación de 1 negativo.
  • Los analistas técnicos pueden usar la autocorrelación para medir cómo los precios pasados ​​de un valor afectarán su precio futuro.

Autocorrelación en análisis técnico

La autocorrelación puede ser útil para el análisis técnico. Esto se debe a que el análisis técnico tiene mucho que ver con las tendencias de los precios de los valores y las relaciones entre ellos mediante el uso de técnicas de gráficos. Esto contrasta con el análisis básico, que se centra en cambio en la salud o la gestión financiera de una empresa.

Los analistas técnicos pueden usar la autocorrelación para averiguar cómo los precios pasados ​​de un valor afectarán su precio en el futuro.

La autocorrelación puede ayudar a determinar si una acción en particular está jugando un factor de impulso. Si una acción con una autocorrelación positiva alta registra dos días consecutivos de grandes ganancias, por ejemplo, puede ser razonable esperar que la acción suba durante siguiente two días, también.

Ejemplo de autocorrelación

Suponemos que Emma está tratando de averiguar si las acciones devuelven autocorrelación en su cartera; es decir, los rendimientos de las acciones se relacionan con sus rendimientos en sesiones de negociación anteriores.

Si los rendimientos muestran autocorrelación, Emma puede caracterizarlo como una acción de impulso, ya que es probable que los rendimientos anteriores afecten a los rendimientos futuros. Emma realiza una regresión con los rendimientos de dos sesiones de negociación anteriores como variables independientes y el resultado actual como variable dependiente. Ella encuentra que los retornos un día antes tienen una autocorrelación positiva de 0.7, y los retornos de los dos días anteriores tienen una autocorrelación positiva de 0.3.

Es probable que los rendimientos pasados ​​tengan un impacto en los rendimientos futuros.

Por lo tanto, Emma puede ajustar su cartera para aprovechar la autocorrelación, o el impulso, al continuar con su puesto o acumular más acciones.