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¿Qué es la correlación cruzada?

La correlación cruzada es una medida que rastrea los movimientos de dos o más conjuntos de datos en serie entre sí. Se utiliza para comparar múltiples series de tiempo y para determinar objetivamente qué tan bien coinciden entre sí y, en particular, en qué punto se produce la mejor coincidencia.

Cualquier periodicidad en los datos puede tener correlación cruzada.

Conclusiones clave

  • La correlación cruzada se utiliza para rastrear las similitudes en el movimiento de dos factores a lo largo del tiempo.
  • Los inversores en acciones lo utilizan para determinar la medida en que dos acciones se mueven juntas.
  • La diversificación de la cartera requiere seleccionar acciones y otros activos que se muevan en diferentes direcciones para cubrir pérdidas.

Comprensión de la correlación cruzada

La correlación cruzada se utiliza normalmente cuando la información se mide entre dos series de tiempo diferentes. El rango posible para el coeficiente de correlación de los datos de la serie temporal es de 1.1.0 a +1.0. Cuanto mayor sea el valor de correlación cruzada de 1, más cercanos estarán los conjuntos.

Los inversores y analistas utilizan la correlación cruzada para comprender cómo se comportan entre sí los precios de dos o más acciones, u otros activos. Esto es especialmente importante para las operaciones de correlación, como las estrategias de dispersión y las operaciones de pares.

Sobre todo, la correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir la cantidad de diversificación entre los activos de una cartera. Los inversores aumentan la diversificación de sus activos para reducir el riesgo de grandes pérdidas. Es decir, los precios de dos acciones tecnológicas pueden moverse en la misma dirección la mayor parte del tiempo, mientras que las acciones tecnológicas y las acciones petroleras pueden moverse en direcciones diferentes. La correlación cruzada ayuda al inversor a registrar sus patrones de movimiento con mayor precisión.

La correlación cruzada solo puede medir patrones de datos históricos. No puede predecir el futuro.

Fórmula de correlación cruzada

En su versión más simple, se puede describir en términos de variables independientes, X, y dos variables dependientes, Y y Z.Si una variable independiente X influye en una variable Y y hay una correlación positiva entre las dos, entonces como el valor de X aumenta también el valor de Y.

Si lo mismo ocurre con la relación entre X y Z, entonces a medida que aumenta el valor de X, también se puede decir que el valor de Z. Las variables Y y Z tienen correlación cruzada porque existe una correlación positiva entre su comportamiento como lidera cada una de sus relaciones individuales con la variable X.

Cómo se usa la correlación cruzada

Los mercados de valores

La correlación cruzada se puede utilizar para obtener una perspectiva de la naturaleza general del gran mercado. Por ejemplo, en 2011, varios sectores dentro del S&P 500 mostraron un nivel de correlación del 95%.

Esto significa que casi todos los sectores se han movido paso a paso. Fue difícil elegir valores que superaran al mercado en general durante ese período. Fue difícil seleccionar acciones en diferentes sectores para incrementar la diversificación de la cartera. Los inversores tuvieron que buscar otros tipos de activos para ayudar a administrar el riesgo de su cartera.

Por otro lado, la alta correlación del mercado significaba que los inversores podían comprar acciones en fondos indexados para ganar exposición al mercado, en lugar de intentar elegir acciones individuales.

Gestión de la cartera

La correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir el grado de diversificación entre los activos de una cartera. La teoría de cartera moderna (MPT) utiliza una medida de la correlación de todos los activos en una cartera para determinar el límite más efectivo. Este concepto ayuda a optimizar los resultados esperados frente a un cierto nivel de riesgo.

La inclusión de activos que tienen una correlación baja juntos ayuda a reducir el riesgo general en una cartera. Aún así, la correlación cruzada puede cambiar con el tiempo. También se puede medir históricamente. Dos activos que han tenido una alta correlación en el pasado pueden dejar de estar relacionados y comenzar a moverse por separado. Este es realmente un defecto de MPT. Asume correlaciones estables entre activos.