자기 상관이란 무엇입니까?
자기 상관은 주어진 시계열과 연속 된 시간 간격 동안 지연된 버전 사이의 유사도를 수학적으로 표현한 것입니다. 자기 상관은 동일한 시계열을 두 번 사용한다는 점을 제외하고는 두 개의 서로 다른 시계열 간의 상관 관계를 계산하는 것과 같습니다.
자기 상관
자기 상관 이해
자기 상관은 변수의 현재 값과 과거 값 사이의 관계를 측정하기 때문에 지연된 상관 또는 직렬 상관이라고도합니다. 자기 상관을 계산할 때 결과적인 결과는 기존의 상관 관계 통계에 따라 1에서 음수 1 사이 일 수 있습니다. +1의 자기 상관은 완벽한 양의 상관 관계를 나타냅니다 (한 시계열에서 증가하면 다른 시계열에서 비례 적으로 증가합니다). 반면 음의 1의 자기 상관은 완전한 음의 상관 관계를 나타냅니다 (한 시계열에서 증가하면 다른 시계열에서는 비례 적으로 감소합니다). 자기 상관은 선형 관계를 측정합니다. 자기 상관이 미미하더라도, 시계열과 지연된 버전 사이에는 여전히 비선형 관계가있을 수 있습니다.
주요 테이크 아웃
- 자기 상관은 주어진 시간 시리즈와 연속 된 시간 간격 동안 지연된 버전 사이의 유사도를 나타냅니다. 자기 상관은 변수의 현재 값과 과거 값 사이의 관계를 측정합니다. 기술 분석가는 자기 상관을 사용하여 과거 가격이 과거 가격에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
기술적 분석의 자기 상관
자기 상관은 회사의 재무 건전성 또는 관리 대신 차트 기술을 사용하여 보안 가격의 추세 및 관계와 가장 관련이있는 기술 분석에 유용 할 수 있습니다. 기술 분석가는 자기 상관을 사용하여 유가 증권의 과거 가격이 미래 가격에 미치는 영향을 확인할 수 있습니다.
자기 상관은 주식과 관련된 운동량 요인이 있는지를 보여줄 수 있습니다. 예를 들어, 투자자가 주식이 역사적으로 높은 자기 상관 값을 가지고 있다는 사실을 알고 지난 며칠 동안 상당한 이익을 거두는 것을 목격하면 다가오는 며칠 동안의 주요 움직임 (선행 시계열)이 합리적으로 예상 될 수 있습니다. 지체되는 시계열과 위쪽으로 이동합니다.
자기 상관의 예
Emma가 포트폴리오의 주식 수익률이 자기 상관을 나타내는 지 확인하려고한다고 가정합시다. 주식의 수익은 이전 거래 세션에서의 수익과 관련이 있습니다. 수익률이 자기 상관을 나타내는 경우, 과거 수익률이 미래 수익률에 영향을 미치는 것처럼 보이기 때문에 Emma는이를 모멘텀 주식으로 특성화 할 수 있습니다. Emma는 두 개의 이전 거래 세션의 수익을 독립 변수로, 현재 수익을 종속 변수로 회귀 분석을 실행합니다. 그녀는 하루 전 수익률에 양의 자기 상관이 0.7이고, 이틀 전 수익률에 양의 자기 상관이 0.3이라는 것을 알았습니다. 과거 수익률은 미래 수익률에 영향을 미치는 것으로 보입니다. 따라서 Emma는 자신의 입장을 계속 유지하거나 더 많은 주식을 축적함으로써 자기 상관 및 결과 모멘텀을 활용하도록 포트폴리오를 조정할 수 있습니다.
