Autokorrelation
Was ist Autokorrelation?
Autokorrelation ist eine mathematische Darstellung des Ähnlichkeitsgrades zwischen einer gegebenen Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich selbst über aufeinanderfolgende Zeitintervalle. Sie ähnelt konzeptionell der Korrelation zwischen zwei verschiedenen Zeitreihen, aber die Autokorrelation verwendet dieselbe Zeitreihe zweimal: einmal in ihrer ursprünglichen Form und einmal um einen oder mehrere Zeiträume verzögert.
Wenn es beispielsweise heute regnet, deuten die Daten darauf hin, dass es morgen wahrscheinlicher regnet, als wenn es heute klar ist. Wenn es um Investitionen geht, kann eine Aktie eine starke positive Autokorrelation der Renditen aufweisen, was darauf hindeutet, dass sie, wenn sie heute „oben“ ist, wahrscheinlich auch morgen steigen wird.
Natürlich kann die Autokorrelation ein nützliches Werkzeug für Händler sein. insbesondere für technische Analysten.
Die zentralen Thesen
- Autokorrelation stellt den Ähnlichkeitsgrad zwischen einer gegebenen Zeitreihe und einer verzögerten Version von sich selbst über aufeinanderfolgende Zeitintervalle dar.
- Autokorrelation misst die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten.
- Eine Autokorrelation von +1 repräsentiert eine perfekte positive Korrelation, während eine Autokorrelation von minus 1 eine perfekte negative Korrelation repräsentiert.
- Technische Analysten können Autokorrelation verwenden, um zu messen, wie viel Einfluss vergangene Kurse eines Wertpapiers auf seinen zukünftigen Kurs haben.
Autokorrelation verstehen
Autokorrelation kann auch als verzögerte Korrelation oder serielle Korrelation bezeichnet werden, da sie die Beziehung zwischen dem aktuellen Wert einer Variablen und ihren vergangenen Werten misst.
Sehen Sie sich als sehr einfaches Beispiel die fünf Prozentwerte in der unten stehenden Grafik an. Wir vergleichen sie mit der Spalte auf der rechten Seite, die denselben Satz von Werten enthält, nur um eine Zeile nach oben verschoben.
Bei der Berechnung der Autokorrelation kann das Ergebnis zwischen -1 und +1 liegen.
Eine Autokorrelation von +1 stellt eine perfekte positive Korrelation dar (ein Anstieg in einer Zeitreihe führt zu einem proportionalen Anstieg in der anderen Zeitreihe).
Andererseits stellt eine Autokorrelation von -1 eine perfekte negative Korrelation dar (eine Zunahme in einer Zeitreihe führt zu einer proportionalen Abnahme in der anderen Zeitreihe).
Autokorrelation misst lineare Beziehungen. Auch wenn die Autokorrelation winzig ist, kann es immer noch eine nichtlineare Beziehung zwischen einer Zeitreihe und einer verzögerten Version ihrer selbst geben.
Testen auf Autokorrelation
Die gebräuchlichste Methode der Testautokorrelation ist der Durbin-Watson-Test. Ohne zu technisch zu werden, ist Durbin-Watson eine Statistik, die Autokorrelation aus einer Regressionsanalyse erkennt.
Der Durbin-Watson erzeugt immer einen Testnummernbereich von 0 bis 4. Werte näher an 0 zeigen einen höheren Grad an positiver Korrelation an, Werte näher an 4 weisen auf einen höheren Grad an negativer Autokorrelation hin, während Werte näher an der Mitte auf weniger Autokorrelation hindeuten.
Warum ist Autokorrelation auf den Finanzmärkten wichtig? Einfach. Autokorrelation kann angewendet werden, um historische Preisbewegungen gründlich zu analysieren, die Anleger dann verwenden können, um zukünftige Preisbewegungen vorherzusagen. Insbesondere kann die Autokorrelation verwendet werden, um festzustellen, ob eine Momentum-Trading-Strategie sinnvoll ist.
Autokorrelation in der technischen Analyse
Autokorrelation kann für die technische Analyse nützlich sein. Das liegt daran, dass sich die technische Analyse am meisten mit den Trends und Beziehungen zwischen Wertpapierpreisen unter Verwendung von Charting-Techniken beschäftigt. Dies steht im Gegensatz zur Fundamentalanalyse, die sich stattdessen auf die finanzielle Gesundheit oder das Management eines Unternehmens konzentriert.
Technische Analysten können mithilfe der Autokorrelation herausfinden, welchen Einfluss vergangene Kurse für ein Wertpapier auf seinen zukünftigen Preis haben.
Autokorrelation kann helfen, festzustellen, ob bei einer bestimmten Aktie ein Momentum Faktor im Spiel ist. Wenn eine Aktie mit einer hohen positiven Autokorrelation beispielsweise zwei aufeinanderfolgende Tage mit großen Gewinnen verzeichnet, kann es vernünftig sein, auch in den nächsten zwei Tagen mit einem Anstieg der Aktie zu rechnen.
Beispiel für Autokorrelation
Nehmen wir an, Emma möchte feststellen, ob die Renditen einer Aktie in ihrem Portfolio eine Autokorrelation aufweisen. das heißt, die Renditen der Aktie beziehen sich auf ihre Renditen in früheren Handelssitzungen.
Wenn die Renditen Autokorrelation aufweisen, könnte Emma sie als Momentum-Aktie charakterisieren, da vergangene Renditen die zukünftigen Renditen zu beeinflussen scheinen. Emma führt eine Regression mit der Rendite der vorherigen Handelssitzung als unabhängige Variable und der aktuellen Rendite als abhängige Variable durch. Sie stellt fest, dass die Renditen einen Tag zuvor eine positive Autokorrelation von 0,8 aufweisen.
Da 0,8 nahe +1 ist, scheinen vergangene Renditen ein sehr guter positiver Prädiktor für zukünftige Renditen für diese spezielle Aktie zu sein.
Daher kann Emma ihr Portfolio anpassen, um von der Autokorrelation oder dem Momentum zu profitieren, indem sie ihre Position weiter hält oder mehr Aktien akkumuliert.