Что такое обратная корреляция
Как работать с корреляциями?
Введение
Для начала следует разобраться с тем, что такое корреляция?
Корреля́ция (от лат. correlatio — соотношение, взаимосвязь), корреляционная зависимость — статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой степенью точности считать таковыми).
Существует два типа корреляции Форекс, прямая и обратная.
Обратная корреляция – это корреляция Форекс, при которой увеличение одной переменной сопровождается уменьшением другой. Например, если растёт валютная пара USD/CHF, то валютная пара EUR/USD вероятней всего будет падать.
Почему так происходит? Давайте посмотрим. Насколько вы знаете, краеугольным камнем рынка ФОРЕКС является американский доллар. Как-никак – основная мировая валюта. Например, когда мы покупаем валютную пару EUR/USD, мы покупаем евро за доллары. Доллары мы покупаем за франки, фунты стерлингов за доллары и доллары за йены.
Выход экономической статистики по евро никак не влияет на движение фунта стерлингов, также как франка и йены, но выход статистики по доллару влияет на движение абсолютно всех валютных пар и даже кросс курсов. Идём дальше. Цены на золото и нефть также выражены в долларах. Возможно, большинство из вас сейчас читает прописные истины, но вероятно, мало кто использует эту информацию на практике.
И так, мы определили, что всё вращается вокруг индекса доллара. Теперь как мы можем это использовать? А для этого нужно воспользоваться индикатором OverlayChart, который вы сможете найти на нашем сайте в разделе индикаторы.
Изучайте стратегии Forex без индикаторов. Они эффективны и просты.
Настройка индикатора и работа с шаблонами
В первую очередь следует выбрать инструмент для торговли и инструмент, который с ним коррелирует. Мы рассмотрим технику работы с корреляциями на EUR/USD и в качестве инструмента корреляции возьмём USD/NOK. Если вы предпочитаете торговать другие валютные пары, ознакомьтесь со статьёй, посвящённой обзору коррелирующих инструментов.
Для выбора нужного инструмента вы можете прочитать статью или же просто протестировать индикатор с разными инструментами и посмотреть какие из них коррелируют друг с другом.
После добавления индикатора на график, в верхнем окошке следует вбить USDNOK без косой черты. На графике EUR/USD появляется ещё один график – USD/NOK. Данная пара находится в обратной корреляции с евро и на рисунке выше не совсем понятно, как работать с полученной информацией. Для того, чтобы стало понятно, нужно немного изменить свойства индикатора. В поле Mirroring изменяем параметр с false на true, а во вкладке цвета можно чуть уменьшить размер свечей.
Мы “отзеркалили” валютную пару USD/NOK, где доллар валюта базовая. У нас на графике она теперь стала “котируемой”. Я думаю, вы уже заметили, что многие непонятные ситуации на графике EUR/USD стали понятными на графике USD/NOK и наоборот.
Перед тем, как мы разберём, как работать с корреляциями Форекс на примерах, нужно сделать специальные шаблоны.
Первый шаблон вы делаете ещё не добавляя индикатор на график цены. Просто сохраняете ваш текущий график цены в той форме, в которой он отображается у вас в терминале.
Со вторым шаблоном нужно повозиться. Меняем тип графика на линейный. Заходим в свойства экрана и там, где окошко “линия” меняем цвет на none. Теперь у вас на графике только перевёрнутая пара USD/NOK. Да, для удобства восприятия можно в поле GridColor поставить тоже none. Тогда сетка не будет вас отвлекать. То, что у меня получилось:
Сохраняем такой вид графика в шаблон.
По факту у нас есть три вида отображения информации на графике. Первый это просто евро, второй – норвежская крона, а третий два графика вместе. Переключаться между ними очень просто. Чтобы увидеть евро нужно переключить график на японские свечи, а индикатор просто удалить, чтобы увидеть норвежскую крону нужно загрузить последний созданный нами шаблон, а чтобы увидеть и евро и крону нужно просто переключиться на японские свечи.
Теперь мы можем рассматривать графики, как по отдельности, так и самостоятельно. Таких шаблонов можно сделать много под различные торговые инструменты.
Тактика работы
Какие преимущества даёт использование валютных корреляций? В первую очередь устраняется двусмысленность некоторых прогнозов. Например, подтверждение фигуры разворота на двух валютных парах будет полезным, если вы сомневаетесь что по евро сейчас действительно голова и плечи. По кроне или франку может быть двойная вершина или дно. Если по коррелирующему инструменту есть третье касание линии тренда, то и основной инструмент пойдёт за коррелирующим.
Теперь разберёмся тактику работы на примере. На графике ниже мы видим, что на разворотном моменте, корреляция усиливается, то есть графики максимально соответствуют друг другу.
Но из-за наложения одного графика на другой возникают определённые сложности с восприятием информации и получении сигналов. Переключаем шаблон на норвежскую крону.
Для этого меняем отображение графика со свечевого на линейный.
На USD/NOK чётко видна фигура разворота – голова и плечи. Чертим линию шеи и после её пробитие входим в сделку по евро, то есть продаём.
Игра в догонялки
А теперь рассмотрим ещё одну тактику работы с корреляциями.
Обратите внимание на валютную пару GBP/USD.
На графике ниже прогноз был составлен исходя из распознавания волнового паттрена – боковая плоскость. Плюс здесь были использованы сигналы по торговой стратегии Форекс три экрана Элдера. При этом по паре EUR/USD три экрана не показывали сигнал на продажу и по волнам эллиота распознать текущий паттерн было достаточно сложно. Обращаем ваше внимание, что валютные пары EUR/USD и GBP/USD находятся в прямой корреляции.
У пар, находящихся в прямой корреляции есть тенденция не успевать друг за другом. Происходит это, как правило, когда по разным инструментам выходит экономическая статистика с определённым интервалом. В данном примере этот интервал был часом. Поэтому после того, как, после выхода новости, по одной из пар (GBP/USD) началось сильное движение, а по второй (EUR/USD) движения ещё не было, следует приготовиться к тому, что экономические показатели будут негативные и для второго инструмента(EUR/USD), а значит, скоро движение начнётся и по нему. Такие ситуации очень часто наблюдаются между парами EUR/USD и GBP/USD.
Обратите внимание, что после отработки прогноза по паре GBP/USD, через час движение началось и по паре EUR/USD, то есть первая, находящаяся в прямой корреляции, потащила вторую за собой. Надеюсь, изложенная здесь информация оказалось вам полезной.
Как настраивать индикатор вы можете узнать в этом видео.
Обратная корреляция
Опубликовано 10.06.2020 · Обновлено 12.06.2021
Что такое Обратная корреляция?
Ключевые моменты
Графическая обратная корреляция
Два набора точек данных могут быть нанесены на график по осям x и y для проверки корреляции. Это называется диаграммой разброса, и она представляет собой визуальный способ проверки положительной или отрицательной корреляции. График ниже демонстрирует сильную обратную корреляцию между двумя наборами точек данных, нанесенных на график.
Пример расчета обратной корреляции
Предположим, что аналитику необходимо рассчитать степень корреляции между X и Y в следующем наборе данных с семью наблюдениями за двумя переменными:
Поиск корреляции состоит из трех шагов. Сначала сложите все значения X, чтобы найти SUM (X), сложите все значения Y, чтобы найти SUM (Y), и умножьте каждое значение X на соответствующее значение Y и просуммируйте их, чтобы найти SUM (X, Y):
SUM(Икс)знак равно55+37+100+40+23+66+88знак равно409\ begin
SUM(Y)знак равно91+60+70+83+75+76+30знак равно485\ begin
Что такое корреляция акций и облигаций?
Объясните, пожалуйста, простым языком, что такое корреляция ценных бумаг? Почему о ней говорят при составлении портфеля и что значит, когда она отрицательная?
Корреляция показывает, насколько активы схожи по поведению. Показатель описывает закономерности. Например, если при росте одного актива другой дешевеет и эта закономерность подтверждается историческими данными, говорят, что у активов обратная корреляция. Это относится как к отдельным ценным бумагам, так и к широким рынкам, классам активов и секторам экономики.
Коэффициент корреляции вычисляется на конкретном историческом отрезке. Он обозначается буквой r и принимает значения от −1 до +1. Если два актива движутся в связке, то коэффициент корреляции будет ближе к +1, а если в противоположных направлениях — ближе к −1. Но когда корреляция близка к нулю, взаимосвязи между ними нет. Это значит, что при росте или падении одного актива другой может вообще никак себя не проявлять. Например, корреляция акций и облигаций на рынке США в период с 1950 по 2012 год составила 0,11.
Расскажу, как можно использовать знание о корреляции при формировании портфеля.
Роль корреляции в управлении портфелем
Понимание корреляции между инструментами позволяет диверсифицировать портфель и снизить инвестиционные риски.
Например, если инвестор собрал портфель из 10 нефтегазовых компаний, он защитил себя только от специфических рисков, связанных с конкретным эмитентом. Волатильность портфеля по-прежнему будет высокой: если цены на нефть упадут, портфель также уйдет в красную зону из-за тесной корреляции акций.
Чтобы диверсификация работала, необходимо использовать инструменты с низкой или обратной корреляцией. Тогда движение цены одного актива будет компенсироваться движением другого. Так, государственные облигации — наиболее частный диверсификатор для акций, поскольку у этих активов исторически низкая взаимосвязь друг с другом.
Таким же образом устроен и механизм хеджирования, когда инвестор открывает позицию с отрицательной корреляцией к исходному активу, чтобы застраховаться от его падения. Например, так называемые обратные ETF обладают корреляцией, близкой к −1 по отношению к исходному активу.
Как победить выгорание
Как изменяется корреляция со временем
Современная теория портфеля позволяет найти идеальную смесь активов, при которой у портфеля будет оптимальное соотношение доходности и риска. Но главный недостаток этой теории в том, что корреляции со временем могут меняться. Два актива могут начать двигаться синхронно, даже если в прошлом их взаимосвязь была низкой. И заметить это можно только постфактум — на исторических данных.
Например, компания Blackstone провела исследование корреляции между разными классами активов за 20 лет. Результаты показали, что корреляция со временем только увеличивается. Это связано с разными факторами: тесной интеграцией экономик, глобальными производственными цепочками и усилившимся влиянием рынков друг на друга.
Seeking an Alternative — BlackstonePDF, 421 КБ
Если посмотреть на десятилетие перед кризисом 2008 года, то корреляция большинства инструментов по отношению к S&P 500 была ниже 0,5. Но после 2008 года она заметно выросла. Теперь только у высоконадежных облигаций по-прежнему слабая связь с акциями, хотя их корреляция сменилась с отрицательной на положительную: если раньше при падении S&P 500 они росли, то теперь тоже падают, пусть и не так сильно.
Корреляция различных классов активов с индексом S&P 500
| 1998—2007 | 2008—2020 | |
|---|---|---|
| Глобальные акции | 0,84 | 0,89 |
| Недвижимость | 0,32 | 0,74 |
| Высокодоходные облигации | 0,49 | 0,73 |
| Товары | −0,01 | 0,59 |
| Высоконадежные облигации | −0,21 | 0,01 |
Корреляция и волатильность
Между корреляцией и волатильностью существует взаимосвязь: когда рынки становятся волатильными, корреляции между инструментами возрастают. Поэтому рост корреляции со временем можно объяснить тем, что за последние десятилетия рынки стали более волатильными. Например, с 2000 по 2009 год было 95 торговых сессий, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и больше. А за предшествующие 50 лет был всего 81 случай.
Количество дней в каждом десятилетии, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и более
| 1950—1959 | 5 |
| 1960—1969 | 9 |
| 1970—1979 | 16 |
| 1980—1989 | 24 |
| 1990—1999 | 27 |
| 2000—2009 | 95 |
| 2010—2019 | 50 |
Особенно явно корреляции усиливаются во время фондовых обвалов. В панике инвесторы массово скидывают ценные бумаги широкого спектра, и в итоге все падает независимо от корреляции.
Поэтому на спокойном рынке с 2014 по 2017 год положительно коррелировали между собой только высокорисковые активы: S&P 500, глобальные акции, бумаги развивающихся рынков и фонды REIT. А низкорисковые активы были связаны только между собой. Это, например, муниципальные, корпоративные облигации, долгосрочные трежерис. При этом корреляции между этими двумя группами активов практически не наблюдалось.
Но во время коронавирусного кризиса корреляции усилились. Все перечисленные выше активы стали взаимосвязаны. А облигации, которые традиционно считаются защитным инструментом, падали вместе с рисковыми активами.
Как посчитать корреляцию
Чтобы рассчитать корреляцию, можно воспользоваться онлайн-калькулятором, например от Portfolio Visualizer или более простым вариантом от Unicornbay.
Я использовал Portfolio Visualizer, чтобы проверить корреляции между такими классами активов:
Для этого я вбил через пробелы указанные тикеры, выбрал расчет корреляций на основе месячной доходности инструментов и рассчитал 36-месячную скользящую.
Корреляции рассчитывались в рамках окна шириной три года, которое двигалось по шкале времени с марта 2006 по февраль 2021 года. Скользящая корреляция за 36 месяцев позволяет увидеть, как менялись ее значения с течением времени.
Я начал расчет с марта 2006 года, так как для фонда DBC более ранних данных нет.
Результаты расчетов представлены в таблице. Мы видим, что исторически у недвижимости, коммодити и S&P 500 слабая отрицательная корреляция по отношению к долгосрочным и коротким облигациям.
36-месячная скользящая корреляция разных классов активов
| Название | Тикер | TLT | SHY | SPY | GLD | DBC | VNQ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| iShares 20+ Year Treasury Bond ETF | TLT | — | 0,54 | −0,32 | 0,23 | −0,37 | −0,01 |
| iShares 1-3 Year Treasury Bond ETF | SHY | 0,54 | — | −0,37 | 0,29 | −0,21 | −0,18 |
| SPDR S&P 500 ETF Trust | SPY | −0,32 | −0,37 | — | 0,05 | 0,54 | 0,72 |
| SPDR Gold Shares | GLD | 0,23 | 0,29 | 0,05 | — | 0,36 | 0,09 |
| Invesco DB Commodity Tracking | DBC | −0,37 | −0,21 | 0,54 | 0,36 | — | 0,34 |
| Vanguard Real Estate ETF | VNQ | −0,01 | −0,18 | 0,72 | 0,09 | 0,34 | — |
Как рассчитать корреляцию в «Экселе»
Скользящие корреляции также достаточно легко рассчитать в «Экселе». В этом помогает функция КОРРЕЛ() — или CORREL() в англоязычной версии.
Для начала необходимо сформировать два массива данных с котировками интересующих инструментов. Для примера я возьму акции «Газпрома» (GAZP) и Сбербанка (SBER) и выгружу цены бумаг на конец каждого месяца с 1 марта 2015 по 1 марта 2021 года. Всего получилось 73 месяца.
После этого можно воспользоваться функцией КОРРЕЛ(), чтобы посчитать скользящие корреляции. Я приведу пример, как рассчитать скользящую трехмесячную, то есть значение за каждое предыдущее окно в три месяца.
Что в итоге
Корреляция показывает схожесть поведения активов. Понимание корреляций активов используется при диверсификации, а также оптимизации стратегии согласно современной теории портфеля.
Корреляция рассчитывается на конкретном временном отрезке, и она может меняться. Как показывают исторические данные, с течением времени корреляция растет.
Корреляция усиливается на падающих рынках и вместе с увеличением волатильности.
Что делать? Читатели спрашивают — эксперты Т—Ж отвечают
MarketTwits, как-то неправильно приводить в пример корреляцию акции и индекса, состоящего на 1/6 из этих акций. Вот Русгидро и Сбер сравнить да, выбрать их индекса максимально отрицательно коррелирующие и составить свой идеальный индекс)
Что такое корреляция и что означает коррелировать — простыми словами о сложном
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Когда некоторые люди слышат слово «корреляция», то зачастую просто впадают в ступор. Оно и понятно: жуткий термин из мира высшей математики и статистики.
Сразу представляются унылые графики, многоэтажные формулы, при взгляде на которые хочется забиться в угол и плакать. На самом деле все гораздо проще.
Потратив несколько минут на прочтение этой статьи, вы узнаете, что такое корреляция и как ее использовать в повседневной жизни.
Определение корелляции — что это
Простыми словами корреляция – это взаимосвязь двух или нескольких случайных параметров. Когда одна величина растет или уменьшается, другая тоже изменяется.
Объясним на примере: существует корреляция между температурой воздуха и потреблением мороженого. Чем жарче погода, тем больше холодного лакомства покупают люди. И наоборот.
Такие закономерности устанавливаются путем исследования больших объемов статистических данных. Собираем информацию о потреблении мороженого за несколько лет и сведения о колебаниях температуры за тот же период. А дальше сопоставляем и ищем зависимость.
Коррелировать – это значит быть взаимосвязанным с чем-то. Существует положительная и отрицательная корреляции.
При положительной чем больше один параметр, тем больше и другой. Например, чем масштабнее траты фермера на удобрения, тем обильнее урожай. При обратной корреляции рост одной величины сопровождается уменьшением другой. Чем выше здание, тем хуже оно противостоит землетрясениям.
Корреляция — это взаимосвязь без гарантий
Рассмотрим пример прямой корреляции: чем выше уровень благосостояния человека, тем больше его продолжительность жизни. Обеспеченные люди питаются качественной пищей и своевременно получают врачебную помощь. В отличие от бедняков.
Однако нельзя с уверенностью сказать, что определенный олигарх проживет дольше вот этого нищего.
Это лишь статистическая вероятность, которая может не сработать для одного конкретного случая. Этим корреляция отличается от линейной зависимости, где исход известен со 100-процентной вероятностью.
Но если мы возьмем выборку из сотни тысяч богачей и такого же числа малоимущих, сравним их продолжительность жизни, то общая тенденция будет верна.
Коэффициент корреляции
Величина коэффициента корреляции рассчитывается по формуле:
Если внезапно потемнело в глазах и возникло непреодолимое желание закрыть статью (синдром гуманитария), то есть вариант попроще. Microsoft Exel все выполнит сам при помощи функции «КОРРЕЛ». Делается это так:
Судя по расчетам, рост человека практически никак не влияет на уровень зарплаты.
Реальные причины корреляции и возможные гипотезы
Курс доллара и стоимость нефти отрицательно коррелируют. Можем выдвинуть гипотезу: повышение цен на черное золото вызывает падение стоимости американской валюты. Но почему так происходит? Откуда взялась связь между этими явлениями?
Определение причины корреляции – это очень сложная задача. Переплетаются тысячи различных факторов, часть из которых скрыта.
Возможно, дело в том, что США – крупнейший потребитель нефти в мире. Каждый день они импортируют около 7,2 миллиона баррелей. Снижение цены на черное золото – хорошо для американской экономики, ведь позволяет тратить меньше денег. Следовательно, доллар растет.
Корреляция предоставляет возможность сделать вывод из статистических данных.
Например, мы выяснили, что существует отрицательная взаимосвязь между доходом персонала и его эффективностью в работе. Наша гипотеза: «Лентяи и бездельники получают больше, чем ответственные сотрудники». Тогда мы пересмотрим систему мотивации и избавимся от бесполезных людей.
Гипотеза – это лишь статистический вывод, предположение. Она вполне может оказаться ошибочной.
Согласно статистике, чем больше пожарных участвует в тушении огня, тем существенней размер ущерба. Какую гипотезу можем сделать отсюда? Пожарные приносят вред, давайте сократим их! Но если разобраться, то настоящая причина повреждения – это огонь. А увеличение числа лиц, задействованных в его тушении, – следствие масштаба пожара.
Наша вселенная бесконечна, а значит всегда можно найти несколько переменных, которые будут коррелировать между собой, несмотря на полное отсутствие причинно-следственных связей. Даже самое буйное воображение не сможет объяснить, что объединяет сыр и одеяло-убийцу:
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Как при помощи корреляции люди становятся богаче
Главное правило любого инвестора: не класть все яйца в одну корзину. Вложения рекомендуется диверсифицировать (что это?) – распределять. Поэтому люди покупают акции не одной компании, а десятка разных, формируя инвестиционные портфели. Если котировки какой-то фирмы упадут, то оставшиеся девять смогут отыграть падение или хотя бы уменьшить убытки.
Но это в теории, а на практике все портит корреляция. Проблема в том, что стоимости акций разных компаний внутри отрасли или даже всей страны могут сильно коррелировать. Проблемы огромной корпорации провоцируют панику на рынке, снижают стоимость иных активов, на первый взгляд не связанных между собой. В 2008 году случился крах Lehman Brothers, который вызвал цепную реакцию и обвал на мировых рынках.
Поэтому при инвестировании нужно стараться выбирать направления, которые не связаны между собой (r стремится к 0).
Территориальное приближение активов друг к другу усиливает корреляцию. Значит, нужно рассматривать варианты в разных точках мира, максимально удаленных друг от друга.
В жизни этот принцип тоже действует. Если ваши навыки и знания позволяют трудиться программистом, таксистом, сантехником и журналистом – вы хорошо защищены от риска безработицы.
Памятка
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (12)
Отличная статья! Спасибо! Все доступно к пониманию.
Скажите, пожалуйста, если некий факт N напрямую обусловлен фактом М, то есть без M не было бы N вообще, то корректно ли говорить о том, что N коррелирует с M?
Спасибо за статью. Кратко, четко, ясно.
«Корреляция — это взаимозависимость СЛУЧАЙНЫХ факторов. Она отображает ПРИБЛИЖЕННУЮ взаимосвязь и не дает точных ответов»
Выше цитата для Анны, т.е. «если некий факт N напрямую обусловлен фактом М,» то ИМХО это противоречит «взаимозависимости СЛУЧАЙНЫХ факторов» и «ПРИБЛИЖЕННОЙ взаимосвязи»
Все люди должны иметь хотя бы поверхностные знания об экономике, хотя многие ошибочно полагают, что их это не касается. В том числе важно понимать взаимосвязи между факторами, чтоб эффективно вести даже маленькое домохозяйство.
Не обязательно понимать сложные формулы корреляции, чтоб знать что безработица и стагнация сказываются на жизни всех граждан страны.
Это слово я слышала всего несколько раз за всю жизнь и каждый раз приходится гуглить. Ну почему нельзя давать определение проще? Напридумывают же сложных слов, а ты голову ломай.
Статья — супер! Спасибо большое.
Благодарю за статью. Доступно и понятно. Даже для тех у кого « синдром гуманитария»