Correlación cruzada

¿Qué es la correlación cruzada??

La correlación cruzada es una medida que rastrea los movimientos de dos o más conjuntos de datos de series de tiempo entre sí. Es & amp; amp; nbsp; se usa para comparar múltiples series de tiempo y determinar objetivamente qué tan bien coinciden entre sí y, en particular, en qué punto ocurre la mejor coincidencia.

La correlación cruzada también puede revelar cualquier periodicidad en los datos.

Conclusiones clave

  • La correlación cruzada se usa para rastrear las similitudes en el movimiento de dos factores a lo largo del tiempo.
  • Los inversores bursátiles lo usan para determinar el grado en que dos acciones se mueven en conjunto.
  • La diversificación de la cartera requiere seleccionar acciones y otros activos que se mueven en direcciones opuestas para cubrir pérdidas.

Comprensión de la correlación cruzada

La correlación cruzada se usa generalmente al medir información entre dos series de tiempo diferentes. El rango posible para el coeficiente de correlación de los datos de la serie temporal es de -1.0 a +1.0. Cuanto más cercano sea el valor de correlación cruzada a 1, más cerca estarán los conjuntos idénticos.

Los inversores y analistas emplean correlación cruzada para comprender cómo los precios de dos o más acciones y amp; # x2014; u otros activos & amp; # x2014; se enfrentan entre sí. Esto es particularmente importante para las operaciones de correlación, como las estrategias de dispersión y el comercio de pares.

Sobre todo, la correlación cruzada se utiliza en & amp; amp; nbsp; portafolio management & amp; amp; nbsp; para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera.& amp; amp; nbsp; Los inversores aumentan la diversificación de sus activos para reducir el riesgo de grandes pérdidas. Es decir, los precios de dos acciones tecnológicas podrían moverse en la misma dirección la mayor parte del tiempo, mientras que un stock de tecnología y un stock de petróleo podrían moverse en direcciones opuestas. La correlación cruzada ayuda al inversor a precisar sus patrones de movimiento con mayor precisión.

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

Fórmula para correlación cruzada

En su versión más simple, se puede describir en términos de una variable independiente, X y dos variables dependientes, Y y Z. Si la variable independiente X influye en la variable Y y las dos están correlacionadas positivamente, entonces el valor de X aumenta también lo hará el valor de Y.

Si lo mismo es cierto de la relación entre X y Z, entonces a medida que aumenta el valor de X, también se puede decir que el valor de Z. Variables Y y Z está correlacionado de forma cruzada porque su comportamiento está correlacionado positivamente como resultado de cada una de sus relaciones individuales con la variable X

Cómo se utiliza la correlación cruzada

Mercados de valores

La correlación cruzada se puede utilizar para ganar perspectiva sobre la naturaleza general del mercado en general. Por ejemplo, en 2011, varios sectores dentro del S & amp; amp; P 500 exhibieron un grado de correlación del 95%.

Eso significa que todos los sectores se movieron prácticamente en sintonía entre sí. Fue difícil elegir acciones que superaron al mercado en general durante ese período. También fue difícil seleccionar acciones en diferentes sectores para aumentar la diversificación de una cartera. Los inversores tuvieron que analizar otros tipos de activos para ayudar a administrar su riesgo de 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 cartera y amp; amp; nbsp;

La correlación cruzada se utiliza en & amp; amp; nbsp; portafolio management & amp; amp; nbsp; para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera.& amp; amp; nbsp; La teoría moderna de la cartera (MPT) & amp; amp; nbsp; utiliza una medida de la correlación de todos los activos en una cartera para ayudar a determinar la frontera más eficiente. Este concepto ayuda a optimizar los rendimientos esperados frente a un cierto nivel de riesgo.

La inclusión de activos que tienen una baja correlación entre sí ayuda a reducir el riesgo general en una cartera. Aún así, la correlación cruzada puede cambiar con el tiempo. También solo se puede medir históricamente. Dos activos que han tenido un alto grado de correlación en el pasado pueden volverse no correlacionados y comenzar a moverse por separado. Esta es, de hecho, una deficiencia de MPT. Asume correlaciones estables entre los activos.

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