Corrélation sérielle
La corrélation série est la relation entre une variable et une version décalée d'elle-même sur différents intervalles de temps. Les motifs répétés montrent souvent une corrélation en série lorsque le niveau d'une variable affecte son niveau futur. En finance, les analystes techniques utilisent cette corrélation pour déterminer la mesure dans laquelle le prix passé d'un titre prédit le prix futur.
La corrélation série est également appelée corrélation automatique ou corrélation décalée.
Points clés à retenir
- La corrélation série est la relation entre une variable donnée et une version décalée d'elle-même sur différents intervalles de temps.
- Une variable corrélée en série a un motif et n'est pas aléatoire.
- Les analystes techniques valident les modèles de rentabilité d'un titre ou d'un groupe de titres et déterminent le risque associé aux opportunités d'investissement.
Corrélation série déconstruite
La corrélation série est utilisée dans les statistiques pour décrire la relation entre les observations de la même variable sur des périodes spécifiques. Si la corrélation en série d'une variable est mesurée à zéro, il n'y a pas de corrélation et chacune des observations est indépendante l'une de l'autre. À l'inverse, si la corrélation en série d'une variable est biaisée, les observations sont corrélées en série et les observations futures sont affectées par les valeurs passées. Essentiellement, une variable corrélée en série a un motif et n’est pas aléatoire.
Les termes d'erreur se produisent lorsqu'un modèle n'est pas complètement précis et donne des résultats différents lors d'applications réelles. Lorsque les termes d'erreur de différentes périodes (généralement adjacentes) (ou d'observations transversales) sont corrélés, le terme d'erreur est corrélé en série. La corrélation en série se produit dans les études de séries chronologiques lorsque les erreurs associées à une période donnée se répercutent sur des périodes futures. Par exemple, lors de la prévision de la croissance des dividendes en actions, une surestimation sur une année entraînera une surestimation les années suivantes.
La corrélation en série peut rendre les modèles de négociation simulés plus précis, ce qui aide l'investisseur à développer une stratégie d'investissement moins risquée.
L'analyse technique utilise des mesures de corrélation en série lors de l'analyse du modèle de sécurité. L'analyse est entièrement basée sur le mouvement des cours d'une action et le volume associé plutôt que sur les fondamentaux d'une entreprise. Les praticiens de l'analyse technique, s'ils utilisent correctement la corrélation en série, identifient et valident les modèles rentables ou un titre ou un groupe de titres et repèrent des opportunités d'investissement.
Le concept de corrélation série
La corrélation série a été utilisée à l'origine en ingénierie pour déterminer comment un signal, tel qu'un signal d'ordinateur ou une onde radio, variait par rapport à lui-même dans le temps. Le concept a gagné en popularité dans les milieux économiques, car les économistes et les praticiens de l'économétrie ont utilisé cette mesure pour analyser des données économiques au fil du temps.
Presque toutes les grandes institutions financières ont maintenant des analystes quantitatifs, appelés quants, parmi leur personnel. Ces analystes financiers utilisent des analyses techniques et d’autres inférences statistiques pour analyser et prévoir le marché boursier. Ces modélisateurs tentent d'identifier la structure des corrélations afin d'améliorer les prévisions et la rentabilité potentielle d'une stratégie. En outre, l'identification de la structure de corrélation améliore le réalisme de toute série temporelle simulée basée sur le modèle. Des simulations précises réduisent le risque des stratégies d'investissement.
Les quants font partie intégrante du succès de bon nombre de ces institutions financières, car ils fournissent des modèles de marché que l’institution utilise ensuite comme base de sa stratégie de placement.
La corrélation série a été utilisée à l'origine dans le traitement du signal et dans l'ingénierie des systèmes pour déterminer comment un signal variait avec lui-même dans le temps. Dans les années 1980, les économistes et les mathématiciens se sont précipités à Wall Street pour appliquer le concept de prévision du prix des actions.
La corrélation en série entre ces quants est déterminée à l'aide du test de Durbin-Watson. La corrélation peut être positive ou négative. Un cours de bourse affichant une corrélation série positive présente une tendance positive. Un titre ayant une corrélation série négative a une influence négative sur lui-même au fil du temps.
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