¿Qué es la autocorrelación?
La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie temporal dada y una versión retrasada de sí misma en intervalos de tiempo sucesivos. Es lo mismo que calcular la correlación entre dos series de tiempo diferentes, excepto que la autocorrelación usa la misma serie de tiempo dos veces: una en su forma original y una vez rezagada uno o más períodos de tiempo.
Autocorrelación
Comprender la autocorrelación
La autocorrelación también puede denominarse correlación retrasada o correlación en serie, ya que mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados. Al calcular la autocorrelación, la salida resultante puede variar de 1 a 1 negativo, en línea con la estadística de correlación tradicional. Una autocorrelación de +1 representa una correlación positiva perfecta (un aumento visto en una serie de tiempo conduce a un aumento proporcional en la otra serie de tiempo). Una autocorrelación de 1 negativo, por otro lado, representa una correlación negativa perfecta (un aumento visto en una serie de tiempo resulta en una disminución proporcional en la otra serie de tiempo). La autocorrelación mide relaciones lineales; incluso si la autocorrelación es minúscula, aún puede existir una relación no lineal entre una serie temporal y una versión retrasada de sí misma.
Para llevar clave
- La autocorrelación representa el grado de similitud entre una serie temporal dada y una versión retrasada de sí misma en intervalos de tiempo sucesivos. La autocorrelación mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados. Una autocorrelación de +1 representa una correlación positiva perfecta, mientras que una autocorrelación de negativo 1 representa una correlación negativa perfecta. Los analistas técnicos pueden usar la autocorrelación para ver cuánto impacto tienen los precios pasados de un valor en su precio futuro.
Autocorrelación en Análisis Técnico
La autocorrelación puede ser útil para el análisis técnico, que se preocupa más por las tendencias y las relaciones entre los precios de los valores utilizando técnicas de gráficos en lugar de la salud o la gestión financiera de una empresa. Los analistas técnicos pueden usar la autocorrelación para ver cuánto impacto tienen los precios pasados de un valor en su precio futuro.
La autocorrelación puede mostrar si hay un factor de impulso asociado con una acción. Por ejemplo, si los inversores saben que una acción tiene un valor de autocorrelación positivo históricamente alto y son testigos de que ha obtenido ganancias considerables en los últimos días, entonces podrían esperar razonablemente que los movimientos en los próximos días (la serie de tiempo líder) coincidan con esos de las series de tiempo rezagadas y moverse hacia arriba.
Ejemplo de autocorrelación
Supongamos que Emma está buscando determinar si los rendimientos de una acción en su cartera exhiben autocorrelación; los rendimientos de las acciones se relacionan con sus retornos en sesiones de negociación anteriores. Si los rendimientos exhiben autocorrelación, Emma podría caracterizarlo como un stock de impulso porque los rendimientos pasados parecen influir en los rendimientos futuros. Emma ejecuta una regresión con los retornos de dos sesiones de negociación anteriores como variables independientes y el rendimiento actual como variable dependiente. Ella encuentra que los retornos un día antes tienen una autocorrelación positiva de 0.7, mientras que los retornos dos días antes tienen una autocorrelación positiva de 0.3. Los rendimientos pasados parecen influir en los rendimientos futuros. Por lo tanto, Emma puede ajustar su cartera para aprovechar la autocorrelación y el impulso resultante al continuar manteniendo su posición o acumulando más acciones.
