Was ist Autokorrelation?
Autokorrelation ist eine mathematische Darstellung des Ähnlichkeitsgrades zwischen einer bestimmten Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich selbst über aufeinanderfolgende Zeitintervalle. Dies entspricht der Berechnung der Korrelation zwischen zwei verschiedenen Zeitreihen, mit der Ausnahme, dass bei der Autokorrelation dieselbe Zeitreihe zweimal verwendet wird: einmal in ihrer ursprünglichen Form und einmal mit einer oder mehreren zeitlichen Verzögerungen.
Autokorrelation
Grundlegendes zur Autokorrelation
Autokorrelation kann auch als verzögerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet werden, da sie die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren früheren Werten misst. Bei der Berechnung der Autokorrelation kann die resultierende Ausgabe im Einklang mit der herkömmlichen Korrelationsstatistik von 1 bis 1 negativ sein. Eine Autokorrelation von +1 stellt eine perfekte positive Korrelation dar (ein Anstieg in einer Zeitreihe führt zu einem proportionalen Anstieg in der anderen Zeitreihe). Eine Autokorrelation von negativ 1 stellt andererseits eine perfekte negative Korrelation dar (eine Zunahme in einer Zeitreihe führt zu einer proportionalen Abnahme in der anderen Zeitreihe). Autokorrelation misst lineare Beziehungen; Selbst wenn die Autokorrelation winzig ist, kann es dennoch zu einer nichtlinearen Beziehung zwischen einer Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich selbst kommen.
Die zentralen Thesen
- Autokorrelation stellt den Ähnlichkeitsgrad zwischen einer bestimmten Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich selbst über aufeinanderfolgende Zeitintervalle dar. Die Autokorrelation misst die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten. Eine Autokorrelation von +1 stellt eine perfekte positive Korrelation dar, während eine Autokorrelation Der negative Wert 1 stellt eine perfekte negative Korrelation dar. Technische Analysten können mithilfe der Autokorrelation feststellen, wie stark sich die vergangenen Kurse eines Wertpapiers auf den künftigen Kurs auswirken.
Autokorrelation in der Technischen Analyse
Autokorrelation kann für technische Analysen nützlich sein, die sich hauptsächlich mit den Trends und Beziehungen zwischen Wertpapierpreisen befassen, die Diagrammtechniken anstelle der finanziellen Gesundheit oder des Managements eines Unternehmens verwenden. Technische Analysten können mithilfe der Autokorrelation feststellen, wie stark sich die vergangenen Kurse eines Wertpapiers auf den zukünftigen Kurs auswirken.
Die Autokorrelation kann anzeigen, ob mit einer Aktie ein Momentumfaktor verbunden ist. Wenn Anleger beispielsweise wissen, dass eine Aktie einen historisch hohen positiven Autokorrelationswert aufweist und in den letzten Tagen beträchtliche Gewinne zu verzeichnen hat, können sie davon ausgehen, dass die Bewegungen in den kommenden Tagen (die wichtigsten Zeitreihen) diesen entsprechen der nacheilenden Zeitreihe und nach oben zu bewegen.
Beispiel für Autokorrelation
Nehmen wir an, Emma prüft, ob die Renditen einer Aktie in ihrem Portfolio eine Autokorrelation aufweisen. Die Renditen der Aktie beziehen sich auf die Renditen früherer Handelssitzungen. Wenn die Renditen eine Autokorrelation aufweisen, könnte Emma sie als Momentum-Aktie charakterisieren, da vergangene Renditen die zukünftigen Renditen zu beeinflussen scheinen. Emma führt eine Regression mit den Renditen von zwei vorherigen Handelssitzungen als unabhängige Variablen und der aktuellen Rendite als abhängige Variable durch. Sie stellt fest, dass Retouren am Vortag eine positive Autokorrelation von 0, 7 aufweisen, während die Retouren am Vortag eine positive Autokorrelation von 0, 3 aufweisen. Vergangene Renditen scheinen die zukünftigen Renditen zu beeinflussen. Daher kann Emma ihr Portfolio anpassen, um die Autokorrelation und die daraus resultierende Dynamik zu nutzen, indem sie ihre Position beibehält oder weitere Aktien ansammelt.
