В математике корреляция это статистическая взаимосвязь нескольких случайных величин проявляющаяся таким образом, что изменение одной из величин влечет за собой сопоставимое изменение остальных величин. В трейдинге понятие корреляции описывает взаимосвязь между двумя финансовыми инструментами, изменение цены которых имеет схожий характер.
Корреляция может быть как прямой, так и обратной и изменяется в диапазоне от 1 до -1 (от 100% до -100%). Чем более похожи графики цен двух финансовых инструментов, тем значение корреляции ближе к 100%. Если же цена одного финансового инструмента повторяет цену другого с точностью до наоборот (т.е. один растет, другой падает и наоборот), то имеет место быть обратная корреляция. И чем точнее падения одной цены сопровождаются взлётами другой, тем ближе значение корреляции к -100%.
Корреляция на бирже
Акции предприятий относящихся к одной отрасли (например, к золотодобыче или к металлургии) имеют между собой явную взаимосвязь. Все их объединяет текущее положение дел в отрасли. Например, при снижении цен на нефть, вся нефтедобывающая промышленность, если не терпит убытки, то, по крайней мере, недополучает свою прибыль. Соответственно и акции предприятий так или иначе связанных с нефтедобычей если не падают в цене, то, скорее всего, находятся в состоянии флэта.
Особое значение придаётся степени корреляции между различными ценными бумагами при диверсификации инвестиционного портфеля. Неразумно составлять портфель из акций компаний сильно коррелирующих между собой. С точки зрения диверсификации, следует формировать портфель из бумаг максимально независящих друг от друга. В этом случае ухудшение дел в одной сфере деятельности, отразится лишь на акциях тех предприятий, которые имеют непосредственное к ней отношение, а не потянет вниз весь ваш портфель инвестиций.
Корреляция валют на Форекс
Валютный рынок Форекс, пожалуй, в большей степени, чем любой другой, состоит из взаимозависимых финансовых инструментов. Все валютные пары, так или иначе, коррелируют между собой, то в большей, то в меньшей степени. Такая взаимосвязь объясняется отчасти тем, что одна и та же валюта может входить в состав множества валютных пар. Кроме того, в силу того, что американский доллар является резервной валютой многих стран, наблюдается определённая зависимость от него большинства других валют.
Кроме этого валюты могут коррелировать с различными фондовыми индексами или с товарными активами. Например, общеизвестны корреляции между российским рублём и ценой на нефть, австралийским долларом и ценой на золото и т.п.
Данные по корреляции валютных пар представлены на множестве Интернет-ресурсов. Вот, например таблица данных с сайта oanda.com:
В данном случае в настройках таблицы был выбран расчёт корреляции всех основных валютных пар к паре EURUSD.
Как видно из таблицы корреляция между двумя конкретными парами, может заметно отличаться в зависимости от выбранного таймфрейма графика. Например, между парами AUDJPY и EURUSD, на таймфрейме 1 неделя, наблюдается сильная положительная корреляция, а на периоде в 1 месяц и выше, мы видим уже небольшую отрицательную корреляцию.
Или, например пара AUDCAD всё с той же EURUSD на таймфрейме в один день имеет среднюю положительную взаимосвязь в 0.66, а на недельном таймфрейме эта взаимосвязь уже отрицательна, и равна -0.51.
Расчёт коэффициента корреляции
Рассчитать корреляцию, при желании, можно и самостоятельно. Можно заморочиться и сделать это вручную по следующей формуле:
А можно не мудрствовать лукаво и доверить расчёт обычной офисной программе типа Excel. Для этого необходимо будет сначала импортировать данные по ценам анализируемых финансовых инструментов в Excel, а затем воспользоваться стандартной функцией КОРРЕЛ (массив1,массив2).
Давайте остановимся на этом чуть подробнее. Для начала необходимо будет скачать данные из архива котировок нужных вам финансовых инструментов (взаимосвязь между которыми вы собираетесь исследовать). Это можно сделать, экспортировав данные из вашего торгового терминала или найдя архивы котировок в сети. Обратите внимание на то, чтобы котировки обоих финансовых инструментов относились к одному и тому же таймфрейму и одному и тому же периоду времени.
Далее вставляем котировки по первому инструменту — в первую колонку, а по второму инструменту — во вторую колонку документа Excel. Затем выбираем функцию КОРРЕЛ (массив1,массив2) и в качестве первого массива выделяем всю первую колонку, а в качестве второго массива выбираем всю вторую колонку.
Нажимаем «ОК» и получаем искомое значение корреляции. На рисунке выше показан наглядный пример. Для простоты отображения в колонки внесены всего по три значения котировок. На самом деле, для получения достаточно точных результатов, необходимо вносить данные за гораздо больший период времени (как минимум по 50-100 котировок).
Применение коэффициента корреляции на практике
Теперь давайте поговорим о том, как использовать полученные знания на практике. И начнём, пожалуй, с диверсификации открытых позиций. Предположим, что у вас открыта длинная позиция на Форекс по паре EURUSD. Как вы думаете, есть ли смысл открывать вторую позицию по паре GBPUSD? Подсказка: эти две пары находятся в сильной взаимосвязи, и коэффициент корреляции между ними может быть близок к 1.
Если вы откроете длинную позицию по GBPUSD, то этим фактически удвоите свои риски. А если откроете короткую позицию, то результат по ней фактически нивелирует прибыль или убыток, полученный по EURUSD. То есть, если вы не занимаетесь хитрыми хеджирующими стратегиями, то открывать позиции по финансовым инструментам с высокой степенью корреляции между друг другом нет никакого смысла.
Тоже самое касается открытия позиций по парам, имеющим между собой высокую степень отрицательной корреляции (близкую к -1). В данном случае однонаправленные позиции будут нивелировать друг друга, а разнонаправленные приведут к увеличению риска.
Наиболее интересным представляется использование коэффициента корреляции для подтверждения торговых сигналов. Предположим, на графике пары EURUSD произошёл пробой уровня, но вы пока не уверены в его истинности. Для того чтобы убедиться в истинности этого сигнала, мы открываем графики валютных пар с высокой степенью корреляции к рассматриваемой (тот же график GBPUSD) и ищем на них такой же сигнал. Если на других графиках произошло аналогичное пробитие уровня, то сигнал можно считать подтверждённым, если же нет, то скорее всего на EURUSD произошёл ложный пробой уровня.
Аналогичным образом можно использовать графики коррелирующих финансовых инструментов для подтверждения любых других сигналов технического анализа, таких например как:
- Сигналы паттернов
- Сигналы разворота тренда
- Сигналы, подаваемые индикаторами и др.
Мне кажется, вы не точны, поскольку корреляция здесь идёт между рядами динамики
Конкретизируйте, пожалуйста, в чём именно, по-вашему, здесь неточность
В данных массивов (рядах) должны быть не котировки, а их изменения.
Можно заморочиться и составить массив из изменений котировок. Но зачем это делать, если Excel корректно рассчитает корреляцию и на основе массивов котировок?