Definicion de Autocorrelación: qué es, cómo funciona, pruebas
La autocorrelación es una técnica utilizada en estadística y procesamiento de señales para evaluar la similitud entre una señal y ella misma desplazada en el tiempo. Se calcula utilizando la fórmula matemática del producto de convolución entre la señal original y una versión desplazada en el tiempo.
Es útil para detectar patrones recurrentes en una señal y determinar su grado de periodicidad o correlación interna.
Las pruebas de autocorrelación se utilizan para evaluar la presencia de correlación lineal en una serie de datos y pueden ayudar a identificar tendencias, ciclos o estructuras repetitivas en un conjunto de datos.
¿Qué es la autocorrelación?
La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie de tiempo determinada y su versión rezagada en intervalos de tiempo sucesivos. Esto es conceptualmente similar a una correlación entre dos series de tiempo diferentes, pero la autocorrelación utiliza la misma serie de tiempo dos veces: una en su forma original y otra retrasada por uno o más períodos de tiempo.
Por ejemplo, si llueve hoy, los datos muestran que es más probable que llueva mañana que si hoy está despejado. Cuando se trata de inversión, una acción puede tener una fuerte autocorrelación positiva de rendimientos, lo que sugiere que si está «al alza» hoy, es más probable que esté al alza mañana.
Naturalmente, la autocorrelación puede ser una herramienta útil para los traders; especialmente para analistas técnicos.
Resultados clave
- La autocorrelación representa el grado de similitud entre una serie de tiempo determinada y su versión rezagada en intervalos de tiempo sucesivos.
- La autocorrelación mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados.
- Una autocorrelación de +1 representa una correlación positiva perfecta y una autocorrelación de -1 representa una correlación negativa perfecta.
- Los analistas técnicos pueden utilizar la autocorrelación para medir cuánta influencia tienen los precios pasados de un valor en su precio futuro.
Wikieconomia/Jiaqi Zhou
Comprender la autocorrelación
La autocorrelación también puede denominarse correlación rezagada o correlación serial porque mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados.
Como ejemplo muy simple, observe los cinco valores porcentuales en el cuadro a continuación. Los comparamos con la columna de la derecha, que contiene el mismo conjunto de valores, solo que subió una fila.
| Día | % ganancia o pérdida | % de la ganancia o pérdida del día siguiente |
| Lunes | 10% | 5% |
| Martes | 5% | -2% |
| Miércoles | -2% | -8% |
| Jueves | -8% | -5% |
| Viernes | -5% |
Al calcular la autocorrelación, el resultado puede oscilar entre -1 y +1.
La autocorrelación +1 representa una correlación positiva perfecta (un aumento observado en una serie temporal da como resultado un aumento proporcional en otra serie temporal).
Por otro lado, una autocorrelación de -1 representa una correlación negativa perfecta (un aumento observado en una serie temporal da como resultado una disminución proporcional en otra serie temporal).
La autocorrelación mide relaciones lineales. Incluso si la autocorrelación es insignificante, aún puede existir una relación no lineal entre una serie temporal y su versión rezagada.
Pruebas de autocorrelación
El método de prueba de autocorrelación más común es la prueba de Durbin-Watson. Sin entrar en demasiados detalles técnicos, Durbin-Watson es una estadística que detecta la autocorrelación basándose en el análisis de regresión.
Durbin-Watson siempre da un rango de números de prueba de 0 a 4. Los valores más cercanos a 0 indican un mayor grado de correlación positiva, los valores más cercanos a 4 indican un mayor grado de autocorrelación negativa y los valores más cercanos al medio sugieren menos autocorrelación.
Correlación versus autocorrelación
La correlación mide la relación entre dos variables, mientras que la autocorrelación mide la relación de una variable con sus valores rezagados.
Entonces, ¿por qué es importante la autocorrelación en los mercados financieros? Simple. La autocorrelación se puede utilizar para analizar de cerca los movimientos históricos de precios, que luego los inversores pueden utilizar para hacer predicciones. futuro movimientos de precios. En particular, la autocorrelación se puede utilizar para determinar si una estrategia de negociación de impulso tiene sentido.
Autocorrelación en análisis técnico.
La autocorrelación puede resultar útil para el análisis técnico. Esto se debe a que el análisis técnico se ocupa principalmente de las tendencias y relaciones entre los precios de los valores utilizando técnicas gráficas. Esto contrasta con el análisis fundamental, que en cambio se centra en la salud financiera o la gestión de una empresa.
Los analistas técnicos pueden utilizar la autocorrelación para descubrir cómo los precios pasados de un valor afectan su precio futuro.
La autocorrelación puede ayudar a determinar si existe un factor de impulso que influye en una acción determinada. Si, por ejemplo, una acción con una alta autocorrelación positiva muestra grandes ganancias durante dos días seguidos, sería razonable esperar que la acción suba durante dos días seguidos. Siguiente ttambién dos días.
Ejemplo de autocorrelación
Supongamos que Raine quiere determinar si los rendimientos de las acciones de su cartera presentan autocorrelación; es decir, los rendimientos de las acciones están relacionados con sus rendimientos en sesiones de negociación anteriores.
Si los rendimientos muestran autocorrelación, Raine podría caracterizarlo como una acción de impulso porque los rendimientos pasados parecen influir en los rendimientos futuros. Raine ejecuta una regresión utilizando el rendimiento de la sesión comercial anterior como variable independiente y el rendimiento actual como variable dependiente. Descubrieron que los rendimientos del día anterior tenían una autocorrelación positiva de 0,8.
Dado que 0,8 está cerca de +1, los rendimientos pasados parecen ser un muy buen predictor positivo de los rendimientos futuros de esa acción en particular.
Por lo tanto, Rain puede ajustar su cartera para aprovechar la autocorrelación o el impulso manteniendo su posición o acumulando más acciones.
¿Cuál es la diferencia entre autocorrelación y multicolinealidad?
La autocorrelación es el grado en que los valores de una variable se correlacionan a lo largo del tiempo. La multicolinealidad ocurre cuando las variables independientes están correlacionadas y una puede predecirse a partir de la otra. Un ejemplo de autocorrelación implica medir el tiempo en una ciudad el 1 de junio y el tiempo en la misma ciudad el 5 de junio. La multicolinealidad mide la correlación de dos variables independientes, como la altura y el peso de una persona.
¿Por qué es problemática la autocorrelación?
La mayoría de las pruebas estadísticas asumen independencia de las observaciones. En otras palabras, la apariencia de uno no dice nada sobre la apariencia del otro. La autocorrelación es problemática para la mayoría de las pruebas estadísticas porque implica una falta de independencia entre los valores.
¿Para qué se utiliza la autocorrelación?
La autocorrelación se puede utilizar en muchas disciplinas, pero a menudo se encuentra en el análisis técnico. Los analistas técnicos evalúan valores para identificar tendencias y hacer predicciones sobre su desempeño futuro en función de esas tendencias.
Línea de fondo
La autocorrelación es la correlación entre una serie temporal y su versión rezagada en el tiempo. Aunque la autocorrelación es similar a la correlación, utiliza la misma serie temporal dos veces. Los analistas y comerciantes financieros utilizan la autocorrelación para estudiar los movimientos históricos de precios y predecir los futuros. Los analistas técnicos utilizan la autocorrelación para determinar cuánta influencia tienen los precios históricos de un valor en su precio futuro. Aunque es una herramienta muy útil, suele utilizarse junto con otras estadísticas de análisis financiero.
Preguntas Frecuentes
**Pregunta 1: ¿Qué es la autocorrelación?**
Respuesta: La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie de tiempo determinada y su versión rezagada en intervalos de tiempo sucesivos. Es una medida de la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados.
**Pregunta 2: ¿Cómo se mide la autocorrelación?**
Respuesta: La autocorrelación se mide calculando la correlación entre una serie de tiempo y su versión rezagada en diferentes intervalos de tiempo. El resultado de la autocorrelación puede oscilar entre -1 y +1, donde +1 representa una correlación positiva perfecta y -1 una correlación negativa perfecta.
**Pregunta 3: ¿Para qué se utiliza la autocorrelación en los mercados financieros?**
Respuesta: La autocorrelación se utiliza en los mercados financieros para analizar los movimientos históricos de precios y hacer predicciones sobre los futuros. Los analistas técnicos pueden utilizarla para determinar cuánta influencia tienen los precios pasados de un valor en su precio futuro. También puede ayudar a identificar estrategias de negociación basadas en el impulso de los precios.
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