При нулевом значении коэффициента корреляция взаимосвязь между доходностями акций является сильной
Могу ли я использовать коэффициент корреляции для прогнозирования доходности фондового рынка?
Коэффициент корреляции имеет ограниченную возможность прогнозирования доходности на фондовом рынке для отдельных акций. Тем не менее, статистические измерения могут иметь значение для прогнозирования степени движения двух акций по отношению друг к другу, поскольку коэффициент корреляции является мерой взаимосвязи между тем, как две акции движутся в тандеме друг с другом, а также силы этого движения. отношение.
Современная теория портфеля
Хотя коэффициент корреляции может быть не в состоянии предсказать будущую доходность акций, этот инструмент полезен для понимания (и смягчения) риска, поскольку он является центральным компонентом Эффективная граница, в свою очередь, обеспечивает изогнутую связь между возможным возвращением к смеси активов в портфеле по сравнению с данной суммой риски для данного сочетания активов.
Ключевые выводы
Коэффициент корреляции
Инвесторы могут использовать коэффициент корреляции для выбора активов с отрицательной корреляцией для включения в свои портфели. При вычислении коэффициента корреляции учитываются ковариация двух рассматриваемых переменных и стандартное отклонение каждой переменной.
В то время как стандартное отклонение – это мера разброса данных от среднего, ковариация – это мера того, как две переменные изменяются вместе. Разделив ковариацию на произведение двух стандартных отклонений, можно рассчитать коэффициент корреляции и определить, в какой степени активы в портфеле могут перемещаться в тандеме.
Прогнозирующая сила
Коэффициент корреляции – это, по сути, линейная регрессия, выполняемая для доходности каждой акции по отношению к другой. Если отобразить графически, положительная корреляция покажет восходящую линию. Отрицательная корреляция покажет нисходящую линию. Хотя коэффициент корреляции является мерой исторической взаимосвязи между двумя акциями, он также может служить ориентиром для будущей взаимосвязи между активами.
Однако соотношение между двумя инвестициями динамично и может меняться. Корреляция может измениться, особенно в периоды повышенной волатильности, как раз тогда, когда возрастает риск для портфелей. Таким образом, MPT может иметь ограничения в своей способности защищать от риска в периоды высокой волатильности из-за предположения, что корреляции остаются постоянными. Ограничения MPT также ограничивают предсказательную силу коэффициента корреляции.
Корреляция используется в современной теории портфелей для включения диверсифицированных активов, которые могут помочь снизить общий риск портфеля. Однако одна из основных критических замечаний в отношении MPT заключается в том, что он предполагает, что корреляция между активами статична во времени. В действительности корреляции часто меняются, особенно в периоды повышенной волатильности. Короче говоря, хотя корреляция имеет некоторую прогностическую ценность, эта мера имеет ограничения в использовании.
Что такое корреляция акций и облигаций?
Объясните, пожалуйста, простым языком, что такое корреляция ценных бумаг? Почему о ней говорят при составлении портфеля и что значит, когда она отрицательная?
Корреляция показывает, насколько активы схожи по поведению. Показатель описывает закономерности. Например, если при росте одного актива другой дешевеет и эта закономерность подтверждается историческими данными, говорят, что у активов обратная корреляция. Это относится как к отдельным ценным бумагам, так и к широким рынкам, классам активов и секторам экономики.
Коэффициент корреляции вычисляется на конкретном историческом отрезке. Он обозначается буквой r и принимает значения от −1 до +1. Если два актива движутся в связке, то коэффициент корреляции будет ближе к +1, а если в противоположных направлениях — ближе к −1. Но когда корреляция близка к нулю, взаимосвязи между ними нет. Это значит, что при росте или падении одного актива другой может вообще никак себя не проявлять. Например, корреляция акций и облигаций на рынке США в период с 1950 по 2012 год составила 0,11.
Расскажу, как можно использовать знание о корреляции при формировании портфеля.
Роль корреляции в управлении портфелем
Понимание корреляции между инструментами позволяет диверсифицировать портфель и снизить инвестиционные риски.
Например, если инвестор собрал портфель из 10 нефтегазовых компаний, он защитил себя только от специфических рисков, связанных с конкретным эмитентом. Волатильность портфеля по-прежнему будет высокой: если цены на нефть упадут, портфель также уйдет в красную зону из-за тесной корреляции акций.
Чтобы диверсификация работала, необходимо использовать инструменты с низкой или обратной корреляцией. Тогда движение цены одного актива будет компенсироваться движением другого. Так, государственные облигации — наиболее частный диверсификатор для акций, поскольку у этих активов исторически низкая взаимосвязь друг с другом.
Таким же образом устроен и механизм хеджирования, когда инвестор открывает позицию с отрицательной корреляцией к исходному активу, чтобы застраховаться от его падения. Например, так называемые обратные ETF обладают корреляцией, близкой к −1 по отношению к исходному активу.
Как победить выгорание
Как изменяется корреляция со временем
Современная теория портфеля позволяет найти идеальную смесь активов, при которой у портфеля будет оптимальное соотношение доходности и риска. Но главный недостаток этой теории в том, что корреляции со временем могут меняться. Два актива могут начать двигаться синхронно, даже если в прошлом их взаимосвязь была низкой. И заметить это можно только постфактум — на исторических данных.
Например, компания Blackstone провела исследование корреляции между разными классами активов за 20 лет. Результаты показали, что корреляция со временем только увеличивается. Это связано с разными факторами: тесной интеграцией экономик, глобальными производственными цепочками и усилившимся влиянием рынков друг на друга.
Seeking an Alternative — BlackstonePDF, 421 КБ
Если посмотреть на десятилетие перед кризисом 2008 года, то корреляция большинства инструментов по отношению к S&P 500 была ниже 0,5. Но после 2008 года она заметно выросла. Теперь только у высоконадежных облигаций по-прежнему слабая связь с акциями, хотя их корреляция сменилась с отрицательной на положительную: если раньше при падении S&P 500 они росли, то теперь тоже падают, пусть и не так сильно.
Корреляция различных классов активов с индексом S&P 500
| 1998—2007 | 2008—2020 | |
|---|---|---|
| Глобальные акции | 0,84 | 0,89 |
| Недвижимость | 0,32 | 0,74 |
| Высокодоходные облигации | 0,49 | 0,73 |
| Товары | −0,01 | 0,59 |
| Высоконадежные облигации | −0,21 | 0,01 |
Корреляция и волатильность
Между корреляцией и волатильностью существует взаимосвязь: когда рынки становятся волатильными, корреляции между инструментами возрастают. Поэтому рост корреляции со временем можно объяснить тем, что за последние десятилетия рынки стали более волатильными. Например, с 2000 по 2009 год было 95 торговых сессий, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и больше. А за предшествующие 50 лет был всего 81 случай.
Количество дней в каждом десятилетии, когда S&P 500 сдвинулся на 3% и более
| 1950—1959 | 5 |
| 1960—1969 | 9 |
| 1970—1979 | 16 |
| 1980—1989 | 24 |
| 1990—1999 | 27 |
| 2000—2009 | 95 |
| 2010—2019 | 50 |
Особенно явно корреляции усиливаются во время фондовых обвалов. В панике инвесторы массово скидывают ценные бумаги широкого спектра, и в итоге все падает независимо от корреляции.
Поэтому на спокойном рынке с 2014 по 2017 год положительно коррелировали между собой только высокорисковые активы: S&P 500, глобальные акции, бумаги развивающихся рынков и фонды REIT. А низкорисковые активы были связаны только между собой. Это, например, муниципальные, корпоративные облигации, долгосрочные трежерис. При этом корреляции между этими двумя группами активов практически не наблюдалось.
Но во время коронавирусного кризиса корреляции усилились. Все перечисленные выше активы стали взаимосвязаны. А облигации, которые традиционно считаются защитным инструментом, падали вместе с рисковыми активами.
Как посчитать корреляцию
Чтобы рассчитать корреляцию, можно воспользоваться онлайн-калькулятором, например от Portfolio Visualizer или более простым вариантом от Unicornbay.
Я использовал Portfolio Visualizer, чтобы проверить корреляции между такими классами активов:
Для этого я вбил через пробелы указанные тикеры, выбрал расчет корреляций на основе месячной доходности инструментов и рассчитал 36-месячную скользящую.
Корреляции рассчитывались в рамках окна шириной три года, которое двигалось по шкале времени с марта 2006 по февраль 2021 года. Скользящая корреляция за 36 месяцев позволяет увидеть, как менялись ее значения с течением времени.
Я начал расчет с марта 2006 года, так как для фонда DBC более ранних данных нет.
Результаты расчетов представлены в таблице. Мы видим, что исторически у недвижимости, коммодити и S&P 500 слабая отрицательная корреляция по отношению к долгосрочным и коротким облигациям.
36-месячная скользящая корреляция разных классов активов
| Название | Тикер | TLT | SHY | SPY | GLD | DBC | VNQ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| iShares 20+ Year Treasury Bond ETF | TLT | — | 0,54 | −0,32 | 0,23 | −0,37 | −0,01 |
| iShares 1-3 Year Treasury Bond ETF | SHY | 0,54 | — | −0,37 | 0,29 | −0,21 | −0,18 |
| SPDR S&P 500 ETF Trust | SPY | −0,32 | −0,37 | — | 0,05 | 0,54 | 0,72 |
| SPDR Gold Shares | GLD | 0,23 | 0,29 | 0,05 | — | 0,36 | 0,09 |
| Invesco DB Commodity Tracking | DBC | −0,37 | −0,21 | 0,54 | 0,36 | — | 0,34 |
| Vanguard Real Estate ETF | VNQ | −0,01 | −0,18 | 0,72 | 0,09 | 0,34 | — |
Как рассчитать корреляцию в «Экселе»
Скользящие корреляции также достаточно легко рассчитать в «Экселе». В этом помогает функция КОРРЕЛ() — или CORREL() в англоязычной версии.
Для начала необходимо сформировать два массива данных с котировками интересующих инструментов. Для примера я возьму акции «Газпрома» (GAZP) и Сбербанка (SBER) и выгружу цены бумаг на конец каждого месяца с 1 марта 2015 по 1 марта 2021 года. Всего получилось 73 месяца.
После этого можно воспользоваться функцией КОРРЕЛ(), чтобы посчитать скользящие корреляции. Я приведу пример, как рассчитать скользящую трехмесячную, то есть значение за каждое предыдущее окно в три месяца.
Что в итоге
Корреляция показывает схожесть поведения активов. Понимание корреляций активов используется при диверсификации, а также оптимизации стратегии согласно современной теории портфеля.
Корреляция рассчитывается на конкретном временном отрезке, и она может меняться. Как показывают исторические данные, с течением времени корреляция растет.
Корреляция усиливается на падающих рынках и вместе с увеличением волатильности.
Что делать? Читатели спрашивают — эксперты Т—Ж отвечают
MarketTwits, как-то неправильно приводить в пример корреляцию акции и индекса, состоящего на 1/6 из этих акций. Вот Русгидро и Сбер сравнить да, выбрать их индекса максимально отрицательно коррелирующие и составить свой идеальный индекс)
Что означают положительный, отрицательный и нулевой коэффициенты корреляции?
Опубликовано 29.06.2021 · Обновлено 03.10.2021
Коэффициенты корреляции – это индикаторы силы линейной связи между двумя разными переменными x и y. Коэффициент линейной корреляции больше нуля указывает на положительную взаимосвязь. Значение меньше нуля означает отрицательную связь. Наконец, нулевое значение указывает на отсутствие связи между двумя переменными x и y. В этой статье объясняется значение коэффициента линейной корреляции для инвесторов, как рассчитать ковариацию для акций и как инвесторы могут использовать корреляцию для прогнозирования рынка.
Ключевые выводы:
Понимание корреляции
Коэффициент корреляции ( ρ ) – это мера, которая определяет степень, в которой связано движение двух разных переменных. Наиболее распространенный коэффициент корреляции, генерируемый корреляцией произведения-момента Пирсона, используется для измерения линейной связи между двумя переменными. Однако в нелинейной зависимости этот коэффициент корреляции не всегда может быть подходящей мерой зависимости.
Краткий обзор
При интерпретации корреляции важно помнить, что наличие корреляции между двумя переменными не означает, что одна вызывает другую.
Корреляция и финансовые рынки
На финансовых рынках коэффициент корреляции используется для измерения акции движутся в противоположных направлениях, коэффициент корреляции отрицательный.
Например, предположим, что цены на кофе и компьютеры наблюдаются и обнаруживают корреляцию +,0008. Это означает, что между двумя переменными нет корреляции или взаимосвязи.
Расчет ρ
Стандартное отклонение – это мера разброса данных от среднего значения. Ковариация – это мера того, как две переменные изменяются вместе. Однако его масштабы безграничны, поэтому его трудно интерпретировать. Нормализованная версия статистики вычисляется путем деления ковариации на произведение двух стандартных отклонений. Это коэффициент корреляции.
Положительное соотношение
Положительная корреляция – когда коэффициент корреляции больше 0 – означает, что обе переменные движутся в одном направлении. Когда ρ равно +1, это означает, что две сравниваемые переменные имеют идеальную положительную взаимосвязь; когда одна переменная движется выше или ниже, другая переменная движется в том же направлении с той же величиной.
Чем ближе значение ρ к +1, тем сильнее линейная зависимость. Например, предположим, что стоимость цен на нефть напрямую связана с ценами на авиабилеты с коэффициентом корреляции +0,95. Взаимосвязь между ценами на нефть и стоимостью авиабилетов имеет очень сильную положительную корреляцию, так как значение близко к +1. Таким образом, если цена на нефть снижается, цены на авиабилеты также уменьшаются, а если цена на нефть растет, то же самое происходит и с ценами на авиабилеты.
На приведенной ниже диаграмме мы сравниваем один из крупнейших банков США, JPMorgan Chase & Co. ( биржевым фондом Financial Select SPDR Exchange Traded Fund (ETF) (XLF ).1 Как вы понимаете, компания JPMorgan Chase & Co. должна иметь положительную корреляцию с банковской отраслью в целом. Мы видим, что коэффициент корреляции в настоящее время составляет 0,98, что свидетельствует о сильной положительной корреляции. Значение выше 0,50 обычно свидетельствует о положительной корреляции.
Понимание корреляции между двумя акциями (или одной акцией) и отраслью может помочь инвесторам оценить, как акции торгуются по сравнению с аналогами. Все типы ценных бумаг, включая облигации, сектора и ETF, можно сравнить с помощью коэффициента корреляции.
Отрицательная корреляция
Примеры отрицательной корреляции
Когда дело доходит до инвестирования, отрицательная корреляция не обязательно означает, что следует избегать ценных бумаг. Коэффициент корреляции может помочь инвесторам диверсифицировать свой портфель, включив в него набор инвестиций, имеющих отрицательную или низкую корреляцию с фондовым рынком. Короче говоря, при снижении риска волатильности в портфеле иногда все же привлекаются противоположности.
Коэффициент линейной корреляции
Даже для небольших наборов данных вычисления коэффициента линейной корреляции могут оказаться слишком длинными, чтобы их можно было выполнять вручную. Таким образом, данные часто загружаются в калькулятор или, что более вероятно, в компьютер или статистическую программу, чтобы найти коэффициент.
Коэффициент Пирсона
Простая линейная регрессия описывает линейную связь между переменной ответа (обозначенной y) и независимой переменной (обозначенной x) с использованием статистической модели. Статистические модели используются для прогнозов.
Краткий обзор
Упростите линейную регрессию, вычислив корреляцию с помощью такого программного обеспечения, как Excel.
В финансах, например, корреляция используется в нескольких анализах, включая расчет стандартного отклонения портфеля. Поскольку это требует много времени, корреляцию лучше всего рассчитать с помощью такого программного обеспечения, как Excel. Корреляция объединяет статистические концепции, а именно дисперсию и стандартное отклонение. Дисперсия – это дисперсия переменной вокруг среднего значения, а стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии.
Поиск корреляции с помощью Excel
В Excel есть несколько методов расчета корреляции. Самый простой – получить два набора данных рядом и использовать встроенную формулу корреляции:
Если вы хотите создать корреляционную матрицу для ряда наборов данных, в Excel есть подключаемый модуль анализа данных, который находится на вкладке «Данные» в разделе «Анализ».
Выберите таблицу доходов. В этом случае наши столбцы имеют заголовки, поэтому мы хотим установить флажок «Ярлыки в первой строке», чтобы Excel обрабатывал их как заголовки. Затем вы можете выбрать вывод на том же листе или на новом листе.
Как только вы нажмете Enter, данные будут созданы автоматически. Вы можете добавить текст и условное форматирование, чтобы очистить результат.
Часто задаваемые вопросы о коэффициенте линейной корреляции
Что такое коэффициент линейной корреляции?
Коэффициент линейной корреляции – это число, вычисленное на основе заданных данных, которое измеряет силу линейной связи между двумя переменными, x и y.
Как найти коэффициент линейной корреляции?
Корреляция объединяет несколько важных и связанных статистических концепций, а именно дисперсию и стандартное отклонение. Дисперсия – это дисперсия переменной вокруг среднего значения, а стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии.
Вычисления слишком длинные, чтобы их можно было выполнять вручную, и программное обеспечение, такое как Excel или статистическая программа, является инструментами, используемыми для вычисления коэффициента.
Что подразумевается под линейной корреляцией?
Как найти коэффициент линейной корреляции на калькуляторе?
Графический калькулятор необходим для расчета коэффициента корреляции.Следующие инструкции предоставлены Statology.
Шаг 1. Включите диагностику
Вам нужно будет сделать этот шаг на калькуляторе только один раз. После этого вы всегда можете начать с шага 2 ниже. Если вы этого не сделаете, r (коэффициент корреляции) не будет отображаться при запуске функции линейной регрессии.
Нажмите [2nd], а затем [0], чтобы войти в каталог вашего калькулятора. Прокрутите, пока не увидите «DiagnosticsOn».
Нажимайте Enter, пока на экране калькулятора не появится надпись «Готово».
Это важно повторить: вам никогда не придется делать это снова, если вы не перезагрузите калькулятор.
Шаг 2: введите данные
Введите свои данные в калькулятор, нажав [STAT], а затем выбрав 1: Edit. Чтобы упростить задачу, вы должны ввести все свои «данные x» в L1 и все «данные y» в L2.
После того, как вы введете свои данные, вы перейдете к [STAT], а затем к меню CALC вверху. Наконец, выберите 4: LinReg и нажмите Enter.
Это оно! Готово! Теперь вы можете просто считать коэффициент корреляции прямо с экрана (его r). Помните, что если r не отображается на вашем калькуляторе, необходимо включить диагностику. Это то же самое место на калькуляторе, где вы найдете уравнение линейной регрессии и коэффициент детерминации.
Коэффициент линейной корреляции может быть полезен при определении взаимосвязи между инвестициями и рынком в целом или другими ценными бумагами. Его часто используют для прогнозирования доходности фондового рынка. Это статистическое измерение полезно во многих отношениях, особенно в финансовой отрасли. Например, это может быть полезно для определения того, насколько хорошо взаимный фонд ведет себя по сравнению с его эталонным индексом, или его можно использовать для определения того, как взаимный фонд ведет себя по отношению к другому фонду или классу активов. Добавляя взаимный фонд с низкой или отрицательной корреляцией к существующему портфелю, можно получить преимущества диверсификации.
Корреляция ценных бумаг — что это такое и как работает
Инвесторы при выборе ценных бумаг для портфеля нередко сталкиваются с ситуацией, когда, например, ценовые движения нескольких акций оказываются идентичными. Фактически динамика таких активов демонстрирует тесную связь (корреляцию) между ними. Включение в инвестиционный портфель набора таких связных инструментов может привести как к значительному росту доходности, так и к увеличению рисков. Оценить глубину этой связи помогает коэффициент корреляции.
Понятие корреляции
Фактически корреляция при работе с ценными бумагами позволяет оценить вероятность синхронного движения цен двух активов, например, акций, или акции и индекса. Это означает, что при наличии сильной корреляции при росте цены одной акции будет дорожать и другая. Или же одновременно с падением индекса подешевеют и коррелирующие с ним акции компаний.
Коэффициент корреляции
При значениях коэффициента меньше 0 говорят об обратной (отрицательной) корреляции. Для фондового рынка это означает, что котировки исследуемых активов движутся разнонаправленно: при росте цены одного второй дешевеет, и наоборот.
Соотношение для расчета коэффициента корреляции
В статистике коэффициент корреляции рассчитывают, используя значения ковариации и стандартного отклонения исследуемых величин.
Для работы с ценными бумагами используется следующий вид этого соотношения:
В этом соотношении:
R1,2 – коэффициент корреляции между ценами 1-го и 2-го активов;
P1i, P2i – соответственно, цены активов на i-м интервале наблюдения (например, цена закрытия i-го дня).
P1с, P2с – средние значения цен за все время исследования, которое включает n периодов наблюдения.
Соотношение носит название формулы Пирсона. В практике она несколько неудобна, поскольку требует вычисления средних значений. Ее вариант, который использует только отсчеты цены на каждом i-м периоде наблюдения (цены активов), имеет вид:
На заметку! Первый вариант формулы становится удобнее, если кроме цен активов воспользоваться значениями такого инструмента теханализа, как скользящая средняя с периодом, равным n. Такой подход позволяет просто реализовать и собственный индикатор для торговых платформ, который будет отражать динамику корреляции. Он может сформировать интересный набор торговых сигналов.
Использование корреляции в трейдинге и инвестировании
Понимание корреляции и ее количественную оценку (коэффициент) с успехом используют и трейдеры, извлекающие на фондовом рынке спекулятивную прибыль, и инвесторы.
Корреляция в трейдинге
В краткосрочной торговле ценными бумагами понятие корреляции используется для прогнозирования цены некоторых активов. Суть стратегии заключается в поиске инструментов с высоким коэффициентом корреляции, но изменением котировок с некоторым лагом во времени.
В этом случае трейдер дожидается изменений цены первого актива (его называют лидером или поводырем) и совершает сделку в том же направлении по второму.
Например, на российском рынке акций таким поводырем может служить индекс MOEX Blue Chips или акции входящих в него «тяжеловесов». Бумаги многих компаний следующих эшелонов имеют с этими инструментами высокий коэффициент корреляции (более 0,9), но реагируют на изменения с ощутимым запаздыванием. В результате заключения сделок по ним во время роста лидера (длинных) или падения (коротких) можно извлечь солидную прибыль.
К сведению! Такая связь легко объяснима, поскольку именно «голубые фишки» с высокой точностью отражают состояние всего российского фондового рынка. Изменение их котировок неизменно вызывает рост или снижение интереса игроков и к акциям остальных компаний.
Корреляция для инвесторов
В инвестировании корреляцию используют при формировании и пересмотре инвестиционных портфелей в качестве инструмента для оценки активов, диверсификации вложения и хеджирования.
Таким образом, корреляция и ее коэффициент должны войти в инструментарий любого инвестора. Сложные, на первый взгляд, соотношения легко рассчитываются даже с помощью Excel. При этом правильное использование корреляции позволяет увеличить эффективность портфеля, снизить риски инвестирования и даже извлекать хорошую прибыль на краткосрочных торгах.
Подпишитесь на нашу рассылку, и каждое утро в вашем почтовом ящике будет актуальная информация по всем рынкам.