Korrelationskoeffizient Im Devisenmarkt

Währungskorrelationen Jede Zelle in den folgenden Tabellen enthält den Korrelationskoeffizienten für zwei Währungspaare (Währungskorrelationen), die in den entsprechenden Feldern des oberen und linken Pultes benannt sind. Der Korrelationskoeffizient misst, wie eng zwei Währungspaare zusammenlaufen. Wenn sich beide Paare perfekt und aufwärts bewegen, dann ist ihr Korrelationskoeffizient 1. Wenn die Bewegung eines Paares nichts über die Bewegung des anderen Paares sagt, dann gibt es eine Null-Korrelation zwischen diesen Paaren. Wenn zwei Paare sich in genau entgegengesetzten Richtungen bewegen, dann ist ihr Korrelationskoeffizient -1. Entsprechend ihrer Stärke werden auch die Korrelationen in vier Gruppen eingeteilt. Für eine einfache Betrachtung sind alle Korrelationen in der folgenden Tabelle farbig, um ihre Stärke zu zeigen, wie unten bemerkt wird: Weak (White): Der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten überschreitet nicht 0,3 (dh, er kann von -0,3 bis 0,3). Medium (Grau): der Absolutwert des Koeffizienten ist größer als 0,3, aber kleiner als 0,5. Stark (Schwarz): Der absolute Wert des Koeffizienten ist größer als 0,5, aber kleiner als 0,8. High (Rot): Der absolute Wert des Korrelationskoeffizienten ist gleich oder größer als 0,8. Die Korrelationskoeffizienten werden unter Verwendung der täglichen Schlusskurse der letzten 40 Handelstage (kürzerfristig) und der letzten 120 Handelstage (längerfristig) berechnet. Diese beiden Perioden wurden aus zweihundert möglichen Korrelationsperioden gewählt, je nachdem, wie gut ihre Korrelationskoeffizienten den täglichen Preisschwankungen entsprechen. Wie Sie aus dem Korrelationssimulator sehen können (Bitte beachten Sie: Dieser Rechner erfordert, dass Flash installiert und Javascript in Ihrem Browser aktiviert ist). Die tatsächliche Korrelation divergiert in der Regel stärker aus dem Zielwert, wenn sie für kürzere Zeiträume berechnet wird. Dies macht es wichtig, die kurzfristigen Korrelationen auf die längerfristigen Korrelationen zu überprüfen, was in der nachfolgenden REL-Tabelle erfolgt. Die REL-Tabelle (aus quotrelliabilityquot) vergleicht die kurzzeitigen und die langfristigen Korrelationen und zeigt den Durchschnitt beider Koeffizienten, wenn sie für beide Zeiträume nahe bleiben. Es wird angenommen, dass, wenn die kurzfristigen und die langfristigen Korrelationskoeffizienten übereinstimmen, die Korrelation zuverlässiger ist - eher in der nahen Zukunft bestehen bleiben. Sie können überprüfen, wie sich die kurzfristigen und die langfristigen täglichen Korrelationen im Laufe der Zeit ändern für die am häufigsten gehandelten Währungspaare an der nachlaufenden Korrelationsseite (Bitte beachten Sie: Die Größe dieser Seite beträgt 1,3 Mbs und es erfordert, dass Sie haben Flash installiert und Javascript in Ihrem Browser aktiviert). Die Korrelation kann auch als Ähnlichkeitsgrad (direkte Ähnlichkeit, wenn Korrelation positiveindeutige Ähnlichkeit, wenn Korrelation negativ ist), die Sie erwarten können, zwischen technischen Diagrammmustern (zB Trendlinien, Preismuster, Leuchter und Elliott Wellen) sichtbar auf zwei Währungen bestehen zu definieren Paare Diagramme. Beispielsweise können Sie erwarten, dass das genaue Spiegelbild der Trendlinie auf dem täglichen EURUSD-Chart angezeigt wird, wenn Sie sich das gleiche Zeitskalen-Diagramm von USDCHF anschauen (weil die negative Korrelation dieser Paare so hoch ist). Die hier dargestellten täglichen Korrelationskoeffizienten messen daher die Korrespondenz zwischen den Zwischen - (letzten 120 Tagen) und den in den Tageskarten der Währungspaare, für die sie berechnet werden, sichtbaren Diagrammdiagrammen der kleinen (letzten 40 Tage). Diese Informationen sind für die Positionshändler sehr nützlich (halten die Positionen von einem Tag bis zu einigen Tagen offen), die sich primär auf die täglichen Chartstudien stützen. Wenn Sie Korrelationen für andere Zeiträume berechnen möchten, können Sie dies in Excel tun, wie es am Ende dieser Seite beschrieben wird. Währungszusammenhänge Tabelle Hinweis. Am besten ist es, in die Währungspaare, deren Korrelation in Weiß oder Grau (mit mehr Vorsicht) auf der REL-Tabelle gefärbt ist, zu diversifizieren. Sie können die Liste der Kandidaten für die Diversifikation weiter einschränken, indem Sie diejenigen Paare ausschließen, die in den letzten 100 Handelstagen die geringstmögliche Korrelation zwischen den Schwellenwerten verbracht haben - wie auf der Seite der nachfolgenden Korrelationen (Summe der Zeitprozentsätze, Tag und 120-Tage-Korrelationen waren schwach. Bitte beachten Sie: Die Größe dieser Seite ist 1,3 Mbs und es erfordert, dass Sie Flash installiert haben und Javascript in Ihrem Browser aktiviert ist). Wenn die Korrelation in Rot für zwei Paare in der REL-Tabelle eingefärbt ist, können Sie für den Handel nur dasjenige Paar auswählen, das den Eintrag mit dem höchsten Lohn-Risiko-Verhältnis zwischen den beiden bietet. Sie können diese Informationen auch verwenden, um das technische Bild (z. B. Elliottwellenzählungen) des Währungspaares, das Sie handeln, anhand des Diagramms des anderen Währungspaares zu klären, mit dem es in hohem Maße korreliert. Excel-Korrelationen Tutorial Sie können einzelne Korrelationen für zwei Währungspaare und für einen beliebigen Zeitraum durch die folgenden Schritte berechnen: Wählen Sie die Währungspaare aus, die Sie analysieren möchten. Exportieren Sie die Preisdaten für jedes dieser Paare von Ihren Forex-Charts (z. B. Intellicharts) in eine Datei auf Ihrem Computer (das übliche Format für den Datenexport ist CSV). Importieren Sie jede Datei in Excel, indem Sie zu DatagtImport External DatagtImport Data gehen und darauf hinweisen. Möglicherweise müssen Sie die Zahlen als Text importieren und dann die Punkte durch Kommas ersetzen, damit Excel mit den Preisen als Zahlen arbeiten kann. Stellen Sie sicher, dass die Daten in den importierten Zeitreihen für jede Zeile übereinstimmen (Sie können diesen Schritt überspringen, wenn Sie nur mit einem Preisvorschub arbeiten). Löschen Sie die Spalten für Open, High und Low. Ändern Sie die Namen der Spalten mit den Schlusskursen zu den Namen der Währungspaare, zu denen sie gehören. Verwenden Sie die CORREL-Funktion, um die Korrelation zu berechnen. Diese Funktion arbeitet auf zwei Arrays, die gleiche Längenbereiche der Schlusskurse für die beiden Paare sein werden. Geben Sie einfach in eine der leeren Zellen quotcorrel ein (klicken Sie dann auf die Schaltfläche quotfxquot neben der Formelleiste und wählen Sie die beiden Bereiche aus. Die resultierende Formel sieht so aus: - CORREL (A1: A40B1: B40) und berechnet den Wert der Korrelationskoeffizient zwischen den Paaren für die gewählte Zeitspanne In diesem Beispiel wird es 40 Stunden, Tage oder Wochen sein, abhängig von der Zeitskala der zu analysierenden Diagramme. Um die Korrelationsmatrix einer beliebigen Anzahl von Paaren zu berechnen, wiederholen Sie die obigen Schritte 1 bis 3 für jedes Paar, so dass die Namen der Währungspaare in der ersten Zeile liegen und die Schlusskurse nur für den Zeitraum, den Sie analysieren möchten, statt der CORREL Funktion auf ToolsgtData Analysis Wählen Sie aus der Liste der Analysewerkzeuge die OptionCorrelationquot aus, klicken Sie auf die Schaltfläche neben dem EintragInput Rangequot und markieren Sie dann den Inhalt aller Spalten Markieren Sie die Markierung neben quotLabels im ersten Rowquot Wählen Sie den Ausgabebereich, indem Sie eine Zelle rechts neben der Option auswählen Tabelle. Drücken Sie OK. Hinweis . Möglicherweise müssen Sie das Datenanalyse-Paket von der Office-Installations-CD installieren, wenn es nicht standardmäßig geladen ist. Zur Installation gehen Sie zu ToolsgtAdd-Ins. Wählen Sie Analysis ToolPak aus und klicken Sie auf OK, um die Erstellung der Währungskorrelationsmatrix zu starten. Berechnen der Kovarianz für Bestände Viele Elemente der Mathematik und Statistik werden für die Bewertung von Beständen verwendet. Kovarianzberechnungen können einem Investor einen Einblick geben, wie sich zwei Aktien in Zukunft zusammen bewegen können. Mit Blick auf die historischen Preise können wir feststellen, ob die Preise dazu neigen, sich gegenseitig oder gegeneinander zu bewegen. Damit können Sie die potenzielle Kursbewegung eines Zwei-Aktien-Portfolios vorhersagen. Sie könnten sogar in der Lage sein, Aktien, die sich gegenseitig ergänzen, die das Gesamtrisiko senken und erhöhen die allgemeine potenzielle Rendite auswählen können. In Einführungsfinanzierungskursen werden wir gelehrt, die Portfoliostandardabweichung als Risikomaßstab zu berechnen, aber ein Teil dieser Berechnung ist die Kovarianz dieser zwei oder mehr Bestände. Also, bevor Sie in Portfolio-Auswahl. Kovarianz zu verstehen ist sehr wichtig. Was ist Kovarianz Kovarianz misst, wie zwei Variablen zusammen bewegen. Es misst, ob die beiden in die gleiche Richtung (eine positive Kovarianz) oder in entgegengesetzte Richtungen (eine negative Kovarianz) bewegen. In diesem Artikel werden die Variablen in der Regel Aktienkurse, aber sie können alles sein. An der Börse. Wird ein starker Nachdruck auf die Verringerung des Risikos für die gleiche Rendite gelegt. Bei der Erstellung eines Portfolios wird ein Analytiker Aktien auswählen, die gut zusammenarbeiten. Dies bedeutet in der Regel, dass diese Aktien nicht in die gleiche Richtung zu bewegen. Berechnung der Kovarianz Die Berechnung der Kovarianz einer Kovarianz beginnt mit der Suche nach einer Liste der vorherigen Preise. Dies ist auf den meisten Quoteseiten als historische Preise gekennzeichnet. Normalerweise wird der Schlusskurs für jeden Tag verwendet, um die Rückkehr von einem Tag zum nächsten zu finden. Tun Sie dies für beide Bestände und erstellen Sie eine Liste, um die Berechnungen zu beginnen. Tabelle 1: Tägliche Rendite für zwei Bestände unter Verwendung der Schlusskurse Von hier müssen wir die durchschnittliche Rendite für jede Aktie berechnen: Für ABC wäre es (1,1 1,7 2,1 0,4 0,2) 5 1,30 Für XYZ wäre es (3 4,2 4,9 4,1 2.5) 5 3.74 Es geht nun darum, die Unterschiede zwischen den ABC-Rückkehr und der ABC-Rendite zu berücksichtigen. Und multipliziert sie mit der Differenz zwischen XYZs return und XYZs average return. Der letzte Schritt besteht darin, das Ergebnis durch die Stichprobengröße zu dividieren und zu subtrahieren. Wenn es die ganze Bevölkerung war. Können Sie einfach durch die Bevölkerung Größe teilen. Dies kann durch die folgende Gleichung dargestellt werden: Bei Anwendung unseres Beispiels auf ABC und XYZ wird die Kovarianz wie folgt berechnet: (1.1 - 1.30) x (3 - 3.74) (1.7 - 1.30) x (4.2 - 3.74) (2.1 - 1.30 ) In dieser Situation verwenden wir eine Probe, so dass wir durch die Stichprobengröße (5) minus eins dividieren. Sie können sehen, dass die Kovarianz zwischen den beiden Aktienrenditen 0,665 ist. Da diese Zahl positiv ist, bedeutet dies, dass sich die Bestände in die gleiche Richtung bewegen. Als ABC eine hohe Rendite erzielte, hatte XYZ ebenfalls eine hohe Rendite. Verwenden von Microsoft Excel In Excel können Sie die Kovarianz leicht finden, indem Sie eine der folgenden Funktionen verwenden: COVARIANCE. S () für ein Beispiel oder COVARIANCE. P () für eine Population Sie müssen die beiden Listen der Rückgaben in vertikalen Spalten einrichten , Wie in Tabelle 1 beschrieben. Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie jede Spalte aus. In Excel. Jede Liste wird als Array bezeichnet, und zwei Arrays sollten nside der Klammern sein, getrennt durch ein Komma. Bedeutung In dem Beispiel gibt es eine positive Kovarianz, so dass die beiden Aktien neigen dazu, zusammen zu bewegen. Wenn man eine hohe Rendite hat, tendiert der andere dazu, eine hohe Rendite zu haben. Wenn das Ergebnis negativ war, dann würden die beiden Aktien eher gegenläufig haben, wenn man eine positive Rendite hatte, würde die andere eine negative Rendite haben. Verwendung von Kovarianz Die Feststellung, dass zwei Aktien eine hohe oder niedrige Kovarianz haben, ist möglicherweise keine nützliche Metrik für sich. Kovarianz kann sagen, wie sich die Aktien bewegen, aber um die Stärke der Beziehung zu bestimmen, müssen wir die Korrelation betrachten. Die Korrelation sollte daher in Verbindung mit der Kovarianz verwendet werden und wird durch die folgende Gleichung dargestellt: cov (X, Y) Kovarianz zwischen X und YX Standardabweichung der XY-Standardabweichung von Y Die obige Gleichung zeigt, dass die Korrelation zwischen zwei Variablen ist Einfach die Kovarianz zwischen beiden Variablen geteilt durch das Produkt der Standardabweichung der Variablen X und Y. Während beide Messungen zeigen, ob zwei Variablen positiv oder umgekehrt verknüpft sind, liefert die Korrelation zusätzliche Informationen, indem Sie sagen, in welchem ​​Grad sich beide Variablen bewegen . Die Korrelation hat immer einen Messwert zwischen -1 und 1 und fügt einen Festigkeitswert hinzu, wie sich die Aktien bewegen. Wenn die Korrelation 1 ist, bewegen sie sich perfekt zusammen, und wenn die Korrelation -1 ist, bewegen sich die Bestände perfekt in entgegengesetzte Richtungen. Wenn die Korrelation 0 ist, bewegen sich die beiden Bestände in zufälligen Richtungen voneinander. Kurz gesagt, die Kovarianz sagt Ihnen nur, dass zwei Variablen die gleiche Weise ändern, während Korrelation zeigt, wie eine Änderung in einer Variablen eine Veränderung in der anderen beeinflusst. Die Kovarianz kann auch verwendet werden, um die Standardabweichung eines Multi-Stock-Portfolios zu finden. Die Standardabweichung ist die angenommene Berechnung für das Risiko, und dies ist bei der Auswahl von Beständen äußerst wichtig. Normalerweise möchten Sie Aktien auswählen, die sich in entgegengesetzte Richtungen bewegen. Wenn sich die ausgewählten Aktien in entgegengesetzte Richtungen bewegen, dann kann das Risiko unter der gleichen Menge oder potenziellen Rendite niedriger sein. Die Bottom Line Covarianz ist eine gemeinsame statistische Berechnung, die zeigen kann, wie zwei Aktien neigen dazu, zusammen zu bewegen. Wir können nur historische Erträge verwenden. So wird es keine vollständige Sicherheit über die Zukunft geben. Auch sollte Kovarianz nicht allein verwendet werden. Stattdessen kann es in anderen, wichtigeren Berechnungen wie Korrelation oder Standardabweichung verwendet werden.