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Esse indicador também pode ajudar os investidores a diversificar identificando títulos com uma correlação baixa ou negativa com o mercado de ações. Cálculo O cálculo para o Coeficiente de Correlação é bastante complicado, portanto sinta-se à vontade para pular esta seção. Vamos simplesmente olhar para o básico para ver alguns dos métodos por trás da loucura. Este indicador está bem no centro das estatísticas clássicas. O primeiro passo é selecionar dois títulos. Neste exemplo, usaremos o Intel (INTC) e o Nasdaq 100 ETF (QQQ). Ou seja, queremos ver o grau de correlação entre a Intel e o QQQ. A tabela excel abaixo apresenta as bases. A coluna INTC mostra os preços da Intel ao longo de um período de 20 dias com uma média na parte inferior. A coluna QQQ mostra o mesmo para o QQQ. As próximas duas colunas mostram o preço de cada período ao quadrado com a média na parte inferior. As últimas colunas mostram INTC multiplicado por QQQ para cada período com uma média na parte inferior. Usando a linha inferior, podemos agora calcular o Coeficiente de Variância, Covariância e Correlação. A fórmula do Excel é mostrada ao lado da fórmula longa. Como os resultados mostram, no período de 20 dias, de 22 de junho a 20 de julho, a Intel apresentou uma forte correlação positiva (0,95) com o Nasdaq 100 ETF. Aqui está uma planilha do Excel que mostra o Coeficiente de Correlação em ação. Alguns números podem diferir ligeiramente devido a problemas de arredondamento. Interpretação O Coeficiente de Correlação oscila entre -1 e 1. Não é um oscilador de momento. Em vez disso, ele se move de períodos de correlação positiva para períodos de correlação negativa. 1 é considerado correlação positiva perfeita, o que é raro. Qualquer coisa entre 0 e 1 indica que dois títulos se movem na mesma direção. O grau de correlação positiva é provável que varie ao longo do tempo. Os estoques de petróleo e o petróleo estão positivamente correlacionados na maior parte do tempo. O exemplo abaixo mostra o Energy SPDR (XLE) com Spot Light Crude (WTIC). Sem surpresa, o Coeficiente de Correlação de 20 dias permanece amplamente positivo com incursões regulares acima de 0,75. Existe claramente uma relação positiva entre esses dois títulos. Em geral, qualquer coisa acima de 0,50 mostra uma forte correlação positiva. No outro extremo do espectro, -1 é considerado correlação negativa perfeita, o que é raro. Qualquer coisa entre 0 e -1 indica que dois títulos se movem em direções opostas. O grau de correlação negativa é provável que varie ao longo do tempo. O ouro e o dólar são os dois primeiros títulos que vêm à mente por uma correlação negativa. O gráfico abaixo mostra a Spot Gold Spot (GOLD) com o US Dollar Index (USD). Embora o Coeficiente de Correlação gasta uma quantidade razoável de tempo em território positivo, é negativo na maior parte do tempo. Em geral, qualquer coisa abaixo de -50 mostra uma forte correlação negativa. Diversificação O Coeficiente de Correlação pode ser usado para identificar títulos não correlacionados, o que é importante no desenvolvimento de uma carteira diversificada. Como era de se esperar, os nove setores da SampP estão, na maior parte, correlacionados positivamente com o SampP 500. No entanto, alguns são mais positivamente correlacionados do que outros. Por exemplo, o Technology ETF (XLK) e o Consumer Discretionary SPDR (XLY) têm uma forte correlação positiva com o SampP 500 nos últimos três anos. Os Coeficientes de Correlação abaixo são baseados em 50 dias. O setor de bens de consumo discricionário caiu abaixo de 0,50 apenas uma vez nos últimos três anos. O setor de tecnologia nunca ficou abaixo de 0,50, já que os técnicos permaneceram fortemente correlacionados ao mercado. Em contraste, o Coeficiente de Correlação para o setor de bens de consumo básicos caiu abaixo de 0,50 vezes e o Coeficiente de Correlação para o setor de serviços públicos caiu mesmo abaixo de zero duas vezes. Este indicador nos mostra que os setores de bens de consumo básicos e serviços públicos são menos correlacionados ao SampP 500 do que os setores de consumo discricionário e de tecnologia. Para realmente diversificar as ações, muitas vezes é necessário olhar para fora do mercado de ações. O gráfico abaixo mostra quatro ETFs que possuem muitos períodos de correlação negativa com o mercado de ações (SPY). Observe como os Coeficientes de Correlação estão abaixo de zero várias vezes. Neste exemplo, também estou usando o Coeficiente de Correlação de 50 dias. O ETF Bond de 20 anos (TLT) representa títulos, que são negativamente correlacionados com ações na maioria das vezes. O ouro (vermelho) move-se entre períodos de correlação positiva e negativa. No geral, tem sido mais positivamente correlacionado do que negativo nos últimos três anos. O Yen Trust (verde) aparece dividido entre períodos de correlação positiva e negativa. Surpreendentemente, o US Dollar Fund (UUP) mostra uma propensão a ser negativamente correlacionado com o mercado de ações. Conclusões O Coeficiente de Correlação nos diz a relação entre dois títulos. Durante um determinado período de tempo, os dois títulos movem-se juntos quando o Coeficiente de Correlação é positivo. Por outro lado, os dois títulos movem-se em direções opostas quando o Coeficiente de Correlação é negativo. Os exemplos acima mostram Coeficientes de Correlação de 20 dias e 50 dias. Investidores de longo prazo podem usar 150 ou até 250 dias (um ano) para linhas mais suaves que reflitam relacionamentos de longo prazo. SharpCharts O Coeficiente de Correlação está disponível no SharpCharts em indicadores. Primeiro, crie um gráfico com a segurança base inserida na caixa de símbolo na parte superior do gráfico (INTC). Em segundo lugar, selecione Coeficiente de correlação como um indicador no menu suspenso. Terceiro, insira o símbolo para a outra segurança e o prazo na caixa de parâmetros (SPX, 20). Estes dois são separados por uma vírgula. O exemplo abaixo mostra a Intel na janela principal com o Coeficiente de Correlação de 10 dias na janela do indicador. Isso mostra como a Intel se correlaciona com o SampP 500. Observe também que o gráfico de preço do SampP 500 (tracejado em vermelho) é colocado atrás do gráfico de preço da Intel para comparação. Clique aqui para o gráfico ao vivo com o Coeficiente de Correlação. É uma coisa que eu mesmo não estou imune a essa epidemia, mas sinta-se à vontade para discordar, de preferência com informações relevantes. Minha resposta uniforme a observações pessoais como "Blah blah blahquot" é "Whateverquot". O que prevalece neste fórum / sociedade: 1. As pessoas distribuem alegações vazias, sem nenhuma evidência para apoiá-las, dependem muito da intuição do Sistema 1, em vez da função cognitiva do Sistema 2, quando enfrentam problemas complexos de ciências sociais. Ex. Decidi que você está errado depois de 5 segundos de pensamento profundo e, por favor, saia da minha frente. "As pessoas não conseguem distinguir o conhecimento real do conhecimento superficial, ou seja, a diferença entre conhecimento procedimental e conhecimento conceitual. Ex. Eu não sei do que estou falando, mas é claro que gostaria de compartilhar minha opinião sobre Kalman Filtros Google - "conhecimento processual versus conhecimento conceitual" 3. As pessoas foram educadas fora de sua capacidade de processar a incerteza desde a escola ou era parte da natureza humana o tempo todo estar certo, ou esconder-se com certeza é mais importante do que aceitar o estado de relatividade e a culminação crescente do Google - "Livros de Taleb" - "Estar certo ou ganhar dinheiro". Depois do discurso, aqui está uma batata. Quero dizer, uma informação para você, ciao. Anexado: Forex Trader Success Rate (Exness) Você está destacando o evento causal ou argumentando que um evento é uma correlação, mas não necessariamente dependente E lembre-se da regra 1. Nunca fale sobre o clube de luta eventos fenomenais como este, embora eu não insinue 1 evento causou outro, apesar do presente da precedência temporal para provar a causalidade, seria necessário um processo determinístico muito rigoroso, que muitas vezes falta em situações complexas envolvendo múltiplas contrapartes (também o experimento é um grupo não controlável) . Mas, supondo que houvesse causalidade a ser encontrada, então uma nova "causa" foi criada a partir do nada. Aquele era o observável, imaginem quantos quocusquotes inesquecíveis e inesquecíveis eram fabricados todos os dias que Taleb cunhou o termo "Black Swan" para descrevê-los. Então, para mim, a lição é a seguinte: como desenvolvedor de sistemas, embora eu possa ter encontrado um nexo de causalidade entre uma certa combinação de regras de negociação e rentabilidade de contas, basta uma mudança distruplicada no mercado para inutilizar meu sistema. Negociação é um jogo de guerra.
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