Definición de autocorrelación

Qué es la autocorrelación?

La autocorrelación es una representación matemática del grado de similitud entre una serie temporal determinada y una versión retardada de la misma en intervalos de tiempo sucesivos. Es conceptualmente similar a la correlación entre dos series temporales diferentes, pero la autocorrelación utiliza la misma serie temporal dos veces: una en su forma original y otra retrasada uno o más periodos de tiempo.

Por ejemplo, si hoy llueve, los datos sugieren que es más probable que llueva mañana que si hoy está despejado. A la hora de invertir, una acción puede tener una fuerte autocorrelación positiva de los rendimientos, lo que sugiere que si hoy sube, es más probable que mañana también suba.

Naturalmente, la autocorrelación puede ser una herramienta útil para los operadores, especialmente para los analistas técnicos.

Puntos clave

  • La autocorrelación representa el grado de similitud entre una serie temporal determinada y una versión retardada de la 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 negativa de 1 representa una correlación negativa perfecta.
  • Los analistas técnicos pueden utilizar la autocorrelación para medir la influencia de los precios pasados de un valor en su precio futuro.

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Autocorrelación

Entender la autocorrelación

La autocorrelación también puede denominarse correlación retardada o correlación en serie, ya que mide la relación entre el valor actual de una variable y sus valores pasados.

Como ejemplo muy sencillo, observe los cinco valores porcentuales del gráfico siguiente. Los comparamos con la columna de la derecha, que contiene el mismo conjunto de valores, sólo que desplazados una fila hacia arriba.

 Día  % de ganancia o pérdida Porcentaje de ganancia o pérdida del día siguiente
 Lunes  10%  5%
 Martes  5%  -2%
 Miércoles  -2%  -8%
 Jueves  -8%  -5%
 Viernes  -5%  

Al calcular la autocorrelación, el resultado puede oscilar entre -1 y +1.

Una autocorrelación de +1 representa una correlación positiva perfecta (un aumento observado en una serie temporal conduce a un aumento proporcional en la otra serie temporal).


Por otra parte, una autocorrelación de -1 representa una correlación negativa perfecta (un aumento observado en una serie temporal da lugar a una disminución proporcional en la otra serie temporal).


La autocorrelación mide las relaciones lineales. Incluso si la autocorrelación es minúscula, puede existir una relación no lineal entre una serie temporal y una versión retardada de la misma.

Pruebas de autocorrelación

El método más común para comprobar la autocorrelación es la prueba de Durbin-Watson. Sin entrar en demasiados detalles técnicos, el Durbin-Watson es un estadístico que detecta la autocorrelación de un análisis de regresión.

El Durbin-Watson siempre produce un rango de números de prueba de 0 a 4. Los valores más cercanos a 0 indican un mayor grado de correlación positiva, los valores más cercanos a 4 indican un mayor grado de autocorrelación negativa, mientras que los valores más cercanos al medio sugieren una menor autocorrelación.

¿Por qué es importante la autocorrelación en los mercados financieros?? Simple. La autocorrelación puede aplicarse para analizar a fondo los movimientos históricos de los precios, que los inversores pueden utilizar para predecir futuro movimientos de precios. En concreto, la autocorrelación puede utilizarse para determinar si una estrategia de trading de impulso tiene sentido.

Autocorrelación en el análisis técnico

La autocorrelación puede ser útil para el análisis técnico, ya que éste se ocupa principalmente de las tendencias y las relaciones entre los precios de los valores mediante técnicas gráficas. Esto contrasta con el análisis fundamental, que se centra más bien en la salud financiera o la gestión de una empresa.

Los analistas técnicos pueden utilizar la autocorrelación para determinar el impacto de los precios pasados de un valor en su precio futuro.

La autocorrelación puede ayudar a determinar si existe un factor de impulso en un determinado valor. Si un valor con una autocorrelación positiva alta registra dos días seguidos de grandes ganancias, por ejemplo, podría ser razonable esperar que el valor suba durante el próximos tdos días, así como.

Ejemplo de autocorrelación

Supongamos que Rain quiere determinar si los rendimientos de una acción en su cartera presentan autocorrelación; es decir, los rendimientos de la acción se relacionan con sus rendimientos en sesiones de negociación anteriores.

Si los rendimientos muestran autocorrelación, Rain podría caracterizarlo como un valor de impulso porque los rendimientos pasados parecen influir en los rendimientos futuros. Rain ejecuta una regresión con la rentabilidad de la sesión anterior como variable independiente y la rentabilidad actual como variable dependiente. Descubren que los rendimientos de un día antes tienen una autocorrelación positiva de 0.8.

Puesto que 0.8 se acerca a +1, los rendimientos pasados parecen ser un muy buen predictor positivo de los rendimientos futuros de este valor en particular.

Por lo tanto, Rain puede ajustar su cartera para aprovechar la autocorrelación, o el impulso, continuando con su posición o acumulando más acciones.

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