연쇄 상관이란 무엇인가?
연속 상관 관계는 다양한 시간 간격 동안 변수와 지연된 버전 간의 관계입니다. 변수의 수준이 미래 수준에 영향을 미치는 경우 반복 패턴은 종종 직렬 상관 관계를 나타냅니다. 금융에서이 상관 관계 분석은 기술 분석가가 과거 유가 증권의 미래 가격 예측 정도를 결정하는 데 사용됩니다.
연속 상관은 자기 상관 또는 지연된 상관이라고도합니다.
주요 테이크 아웃
- 연속 상관 관계는 주어진 변수와 다양한 시간 간격 동안 지연된 버전 간의 관계입니다. 직렬로 연결된 변수에는 패턴이 있으며 무작위가 아닙니다. 기술 분석가는 유가 증권 또는 유가 증권 그룹의 수익성있는 패턴을 검증하고 투자 기회와 관련된 위험을 결정합니다.
직렬 상관 관계 분석
연속 상관은 통계에서 특정 기간 동안 동일한 변수의 관측치 간의 관계를 설명하는 데 사용됩니다. 변수의 직렬 상관이 0으로 측정되면 상관이 없으며 각 관측치가 서로 독립적입니다. 반대로 변수의 직렬 상관 관계가 하나를 향하여 치우치면 관측치가 직렬로 상관되며 향후 관측치는 과거 값의 영향을받습니다. 기본적으로 직렬로 연결된 변수에는 패턴이 있으며 무작위가 아닙니다.
모델이 완전히 정확하지 않아 실제 응용 프로그램에서 결과가 다른 경우 오류 조건이 발생합니다. 서로 다른 (보통 인접한) 기간 (또는 단면 관측치)의 오차 항이 상관되는 경우 오차 항은 연속적으로 상관됩니다. 주어진 기간과 관련된 오류가 미래 기간으로 이어질 때 시계열 연구에서 연속 상관 관계가 발생합니다. 예를 들어, 주식 배당금의 증가를 예측할 때 1 년의 과대 평가는 다음 해의 과대 평가로 이어질 것입니다.
일련의 상관 관계는 시뮬레이션 된 거래 모델을보다 정확하게 만들어 투자자가 덜 위험한 투자 전략을 개발하는 데 도움을줍니다.
기술 분석은 보안 패턴을 분석 할 때 직렬 상관 측정을 사용합니다. 분석은 전적으로 회사의 기본이 아닌 주식의 가격 변동 및 관련 수량을 기반으로합니다. 기술적 분석의 실무자들은 직렬 상관 관계를 올바르게 사용하는 경우 수익성있는 패턴 또는 유가 증권 또는 유가 증권 그룹을 식별하고 검증하고 투자 기회를 찾습니다.
연쇄 상관의 개념
직렬 상관 관계는 원래 컴퓨터 신호 또는 전파와 같은 신호가 시간에 따른 신호와 어떻게 다른지 결정하기 위해 엔지니어링에서 사용되었습니다. 경제학자와 계량 경제학자들이 시간에 따라 경제 데이터를 분석하기 위해이 측정법을 사용함에 따라이 개념은 경제계에서 인기를 얻었습니다.
거의 모든 대형 금융 기관에는 직원에 대한 정량 분석가 (Quant)가 있습니다. 이 금융 거래 분석가는 기술적 분석 및 기타 통계적 추론을 사용하여 주식 시장을 분석하고 예측합니다. 이러한 모델러는 예측의 개선 및 전략의 잠재적 수익성을 향상시키기 위해 상관 관계의 구조를 식별하려고합니다. 또한 상관 구조를 식별하면 모델을 기반으로하는 시뮬레이션 된 시계열의 사실성이 향상됩니다. 정확한 시뮬레이션은 투자 전략의 위험을 줄입니다.
퀀트는 금융 기관이 투자 전략의 기초로 사용하는 시장 모델을 제공하기 때문에 많은 금융 기관의 성공에 필수적입니다.
직렬 상관 관계는 원래 신호 처리 및 시스템 엔지니어링에서 신호가 시간에 따라 어떻게 변하는지를 결정하는 데 사용되었습니다. 1980 년대에 경제학자와 수학자들은 주가를 예측하는 개념을 적용하기 위해 월가로 달려 갔다.
이들 퀀트들 사이의 연속적인 상관 관계는 Durbin-Watson 테스트를 사용하여 결정됩니다. 상관 관계는 양수 또는 음수 일 수 있습니다. 직렬 상관 관계를 나타내는 주식 가격은 긍정적 인 패턴을 갖습니다. 직렬 상관 관계가 음수 인 보안은 시간이 지남에 따라 자체적으로 부정적인 영향을 미칩니다.
