Coefficiente Di Correlazione Nel Forex Stata

Le correlazioni di valuta Ogni cella nelle seguenti tabelle contiene il coefficiente di correlazione per due coppie di valute (correlazioni valute), che prendono il nome nei campi corrispondenti del pannello superiore e sinistro. misure coefficiente di correlazione quanto strettamente due coppie di valute si muovono insieme. Se entrambe le coppie muovono su e giù all'unisono allora il loro coefficiente di correlazione è 1. Se il movimento di una coppia doesnt dice nulla circa il movimento dell'altra coppia poi c'è una correlazione zero tra queste coppie. Se due coppie si muovono in direzioni opposte esattamente poi il loro coefficiente di correlazione è -1. Le correlazioni sono divise in quattro gruppi secondo la loro forza. Per facilitare la visualizzazione tutte le correlazioni nella tabella che segue sono colorati per mostrare la loro forza, come indicato di seguito: Debole (bianco): il valore assoluto del doesnt coefficiente di correlazione superiore a 0,3 (cioè può essere qualsiasi cosa, da -0,3 a 0,3). Medium (grigio): il valore assoluto del coefficiente è superiore a 0,3 e inferiore a 0,5. Strong (nero): il valore assoluto del coefficiente è maggiore di 0,5, ma minore di 0,8. High (rosso): il valore assoluto del coefficiente di correlazione è pari o superiore a 0,8. I coefficienti di correlazione sono calcolate utilizzando i prezzi di chiusura giornalieri visto nel corso degli ultimi 40 giorni di borsa aperta (a breve termine) e gli ultimi 120 giorni di borsa aperta (lungo termine). Questi due periodi sono stati scelti tra duecento periodi correlazione possibile sulla base di quanto bene i loro coefficienti di correlazione corrispondono con le fluttuazioni giornaliere dei prezzi. Come si può vedere dal simulatore di correlazione (Nota: Questa calcolatrice richiede di aver installato Flash e JavaScript abilitato nel tuo browser) la correlazione effettiva di solito divergere più forte dal valore nominale quando viene calcolato per periodi di tempo più brevi. Per questo è importante per verificare le correlazioni a breve termine contro le correlazioni a lungo termine, che è fatto nella tabella di seguito REL. Il REL (da quotreliabilityquot) tabella di confronto a breve termine e le correlazioni a lungo termine e mostra la media di entrambi i coefficienti quando stare vicino per entrambi i periodi di tempo. Si ritiene che se il breve termine e i coefficienti di correlazione a lungo termine sono d'accordo, la correlazione è più affidabile - più probabilmente a persistere nel prossimo futuro. È possibile verificare come il breve termine e lungo termine correlazioni quotidiane cambiano nel tempo per le coppie di valute più comunemente commercializzate presso la pagina di correlazione finale (Nota: Le dimensioni di questa pagina è 1,3 Mb ed è necessario disporre di Flash installato e Javascript abilitato nel tuo browser). La correlazione può anche essere definito come il grado di somiglianza (analogia diretta quando correlazione è somiglianza positiveinverse quando correlazione è negativa) che si può aspettare di esistere tra modelli di grafico tecniche (ad esempio linee di tendenza. Pattern di prezzo, candeliere e onde di Elliott) visibile su qualsiasi due valute paia grafici. Ad esempio, ci si può aspettare per vedere l'immagine speculare quasi esatta della linea di tendenza che appare sul grafico EURUSD al giorno quando si guarda il grafico stesso tempo scala di USDCHF (perché la correlazione negativa di queste coppie è così alta). coefficienti di correlazione giornalieri riportati qui, quindi, misurare la corrispondenza tra intermedi (ultimi 120 giorni) e il minore (ultimi 40 giorni) grafico modelli visibili sui grafici giornalieri delle coppie di valute per le quali sono calcolati. Queste informazioni saranno più utili per i commercianti di posizione (mantenendo le posizioni aperte da un giorno a un paio di giorni) che si basano principalmente sugli studi grafico giornaliero. Se si desidera calcolare correlazioni per altri periodi di tempo è possibile farlo in Excel, come descritto in fondo a questa pagina. Valuta Correlazioni tabella Nota. E 'meglio diversificare in quelle coppie di valute la cui correlazione è colorato in bianco o grigio (con più cautela) sul tavolo REL. Si può ulteriormente restringere la lista dei candidati per la diversificazione escludendo quelle coppie che hanno trascorso il tempo minimo di essere debolmente correlata durante gli ultimi 100 giorni di negoziazione - come è illustrato nella pagina correlazioni finale (somma del tempo di percentuali che il 40- al giorno e 120 giorni correlazioni rimasti deboli. Attenzione: Le dimensioni di questa pagina è 1,3 Mb e richiede di avere installato Flash e JavaScript abilitato nel tuo browser). Se la correlazione è colorata in rosso per due coppie sul tavolo REL è possibile utilizzare questo per selezionare per la negoziazione solo quella coppia che offre la voce con il più alto rapporto di ricompensa a rischio tra i due. È inoltre possibile utilizzare queste informazioni per chiarire il quadro tecnico (ad esempio Elliott conta onda) della coppia di valute che si scambi, cercando il grafico dell'altra coppia di valute (s), con la quale è altamente correlato. Excel correlazioni Tutorial È possibile calcolare le correlazioni individuali per tutte le due coppie di valute e per qualsiasi periodo di tempo passando attraverso questi passaggi: selezionare le coppie di valute che si desidera analizzare. Esportare i dati sui prezzi per ciascuna di queste coppie da voi Grafici Forex (ad esempio Intellicharts) in un file sul computer (il solito formato per l'esportazione dei dati è CSV). Importare ogni file in Excel andando a DatagtImport esterno DatagtImport dati e che punta ad esso. Potrebbe essere necessario importare i numeri come testo e quindi sostituire i punti con le virgole in modo che Excel può lavorare con i prezzi come numeri. Assicurarsi che le date della serie tempo importata concordano per ogni riga (è possibile saltare questo passaggio se si sta lavorando con una sola alimentazione prezzo). Eliminare le colonne per Open, alto e basso. Modificare i nomi delle colonne con i prezzi di chiusura per i nomi delle coppie di valute a cui appartengono. Utilizzare la funzione CORRELAZIONE per calcolare la correlazione. Questa funzione opera su due array, che saranno gamme stessa lunghezza di prezzi di chiusura per le due coppie. Basta digitare in una delle celle vuote quotcorrel (quot quindi premere il pulsante quotfxquot accanto alla barra della formula e selezionare le due gamme La formula risultante sarà simile a questa - CORREL (A1:. A40B1: B40) e calcola il valore della coefficiente di correlazione fra le coppie per il periodo di tempo prescelto. In questo esempio sarà 40 ore, giorni o settimane a seconda della scala temporale delle carte non possono essere analizzati. per calcolare la matrice di correlazione di qualsiasi numero di coppie ripetere i passi da 1 a 3 per ogni coppia. ritagliare l'intera tabella in modo che i nomi delle coppie di valute sono in prima fila e i prezzi di chiusura sono solo per il periodo di tempo che si desidera analizzare. Invece di utilizzare la funzione CORRELAZIONE andare a Analisi ToolsgtData. e selezionare quotCorrelationquot dalla lista di strumenti di analisi. Premere il pulsante accanto alla quotInput Rangequot e quindi evidenziare il contenuto di tutte le colonne. Controllare il contrassegno a fianco quotLabels in primo luogo Rowquot. selezionare il campo di uscita con la scelta di una cella a destra della tavolo. Press quotOKquot. Nota . Potrebbe essere necessario installare il pacchetto di analisi dei dati dal CD di installazione di Office, se non è caricato di default. Per installarlo andare a ToolsgtAdd-Ins. quindi selezionare Strumenti di analisi e premere OK per iniziare a creare i tuoi correlazioni valuta matrix. Calculating covarianza per Azioni Molti elementi di matematica e statistica vengono utilizzati per la valutazione delle scorte. calcoli covarianza possono dare una panoramica degli investitori in quanto due titoli potrebbero muoversi insieme in futuro. Guardando prezzi storici, possiamo determinare se i prezzi tendono a muoversi tra di loro o di fronte all'altra. Ciò consente di prevedere il potenziale movimento del prezzo di un portafoglio di due azioni. Si potrebbe anche essere in grado di selezionare azioni che si completano a vicenda, che possono ridurre il rischio complessivo e aumentare il ritorno potenziale complessivo. In corsi di finanza introduttivi, ci viene insegnato a calcolare i portafogli deviazione standard come misura del rischio, ma una parte di questo calcolo è la covarianza di questi due, o più, le scorte. Quindi, prima di andare in selezioni di portafoglio. comprensione covarianza è molto importante. Che cosa è provvedimenti covarianza covarianza come due variabili si muovono insieme. Misura se i due si muovono nella stessa direzione (a covarianza positivo) o in direzioni opposte (una covarianza negativa). In questo articolo, le variabili di solito saranno i prezzi delle azioni, ma possono essere qualsiasi cosa. Nel mercato azionario. una forte enfasi è posta sulla riduzione della quantità di rischio assunto per la stessa quantità di ritorno. Quando si costruisce un portafoglio, un analista selezionerà titoli che funzionano bene insieme. Questo generalmente significa che questi stock non si muovono nella stessa direzione. Calcolo covarianza Calcolo di un covarianza titoli inizia con la ricerca di un elenco di prezzi precedenti. Questo è etichettato come i prezzi storici sulla maggior parte delle pagine di citazione. Tipicamente, il prezzo di chiusura per ogni giorno viene utilizzato per trovare il ritorno da un giorno all'altro. Fate questo per entrambi i titoli, e costruire una lista per iniziare i calcoli. Tabella 1: rendimenti giornalieri per due stock utilizzando i prezzi di chiusura da qui, abbiamo bisogno di calcolare il rendimento medio per ogni stock: Per ABC sarebbe (1.1 1.7 2.1 1.4 0.2) 5 1.30 Per XYZ sarebbe (3 4.2 4.9 4.1 2.5) 5 3,74 Ora, si tratta di una questione di prendere le differenze tra ABC e ABC tornare rendimento medio. e moltiplicandolo per la differenza tra Introduzione agli ritorno e Introduzione agli rendimento medio. L'ultimo passo è quello di dividere il risultato per la dimensione del campione e sottrarre uno. Se era l'intera popolazione. si può solo dividere per la dimensione della popolazione. Questo può essere rappresentato dalla seguente equazione: Usando il nostro esempio su ABC e XYZ sopra, la covarianza è calcolata come: (1,1 - 1,30) x (femmina 3 - 3.74) (1,7 - 1,30) x (4.2 - 3.74) (2,1 - 1.30 ) x (4,9-3,74) 0.148 0.184 0.928 0.036 1.364 2,66 (5 - 1) 0,665 In questa situazione stiamo usando un campione, in modo da dividere per la dimensione del campione (cinque) meno uno. Si può vedere che la covarianza tra i due rendimenti è 0,665. Poiché questo numero è positivo, significa che le scorte si muovono nella stessa direzione. Quando ABC ha avuto un rendimento elevato, XYZ ha avuto anche un rendimento elevato. Utilizzo di Microsoft Excel In Excel, si può facilmente trovare la covarianza utilizzando una delle seguenti funzioni: COVARIANCE. S () per un campione o COVARIANCE. P () per una popolazione Sarà necessario impostare i due elenchi di rendimenti in colonne verticali , proprio come nella Tabella 1. Poi, quando richiesto, selezionare ogni colonna. In Excel. ogni lista si chiama un array, e due array ishould essere abitacolo le parentesi, separati da una virgola. Significato Nell'esempio c'è una covarianza positiva, in modo che i due titoli tendono a muoversi insieme. Quando si ha un rendimento elevato, l'altra tende ad avere un rendimento elevato pure. Se il risultato è negativo, allora i due stock tenderebbero ad avere rendimenti opposti quando uno aveva un ritorno positivo, l'altra avrebbe un rendimento negativo. Usi di covarianza constatazione che due titoli hanno una covarianza alta o bassa potrebbe non essere una metrica utile da sola. Covarianza può dire come le scorte si muovono insieme, ma per determinare la forza della relazione, abbiamo bisogno di guardare la correlazione. La correlazione deve quindi essere utilizzato in congiunzione con la covarianza, ed è rappresentato da questa equazione: dove cov (X, Y) covarianza tra X e deviazione standard YX di XY deviazione standard di Y L'equazione rivela che la correlazione tra due variabili è semplicemente la covarianza tra le due variabili diviso per il prodotto della deviazione standard delle variabili X e Y. Mentre entrambe le misure rivelano se due variabili sono positivamente o inversamente proporzionali, la correlazione fornisce informazioni aggiuntive dicendovi il grado in cui entrambe le variabili si muovono insieme . La correlazione avrà sempre un valore di misurazione tra -1 e 1, e aggiunge un valore di resistenza di come le scorte muovono insieme. Se la correlazione è 1, si muovono perfettamente insieme, e se la correlazione è -1, le scorte muovono perfettamente in direzioni opposte. Se la correlazione è 0, allora i due stock muovono in direzioni casuali uno dall'altro. In breve, la covarianza solo ti dice che due variabili cambiano allo stesso modo, mentre la correlazione rivela come una variazione in una effetti variabili un cambiamento nell'altra. La covarianza può anche essere usato per trovare la deviazione standard di un portafoglio multi-magazzino. La deviazione standard è il calcolo accettato per il rischio, e questo è estremamente importante nella scelta di titoli. In genere, si consiglia di selezionare titoli che si muovono in direzioni opposte. Se le scorte scelti muovono in direzioni opposte, allora il rischio potrebbe essere inferiore data la stessa quantità o potenziale ritorno. The Bottom Line covarianza è un calcolo statistico comune che può mostrare come due titoli tendono a muoversi insieme. Possiamo usare soltanto i ritorni storici. così non ci sarà mai assoluta certezza circa il futuro. Inoltre, covarianza non deve essere utilizzato da solo. Invece, può essere utilizzato in altri, più importanti, calcoli come correlazione o deviazione standard.