Autocorrelação
A autocorrelação é uma representação matemática do grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada de si mesma em intervalos de tempo sucessivos. É o mesmo que calcular a correlação entre duas séries temporais diferentes, exceto que a autocorrelação usa a mesma série duas vezes: uma vez em sua forma original e uma vez atrasada em um ou mais períodos de tempo.
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Noções básicas sobre autocorrelação
A autocorrelação também pode ser chamada de correlação atrasada ou serial, pois mede a relação entre o valor atual de uma variável e seus valores anteriores. Ao calcular a autocorrelação, a saída resultante pode variar de 1 a 1 negativo, de acordo com a estatística de correlação tradicional. Uma autocorrelação de +1 representa uma correlação positiva perfeita (um aumento observado em uma série temporal leva a um aumento proporcional na outra série temporal). Uma autocorrelação negativa 1, por outro lado, representa uma correlação negativa perfeita (um aumento observado em uma série temporal resulta em uma diminuição proporcional na outra série temporal). A autocorrelação mede relações lineares; mesmo que a autocorrelação seja minúscula, ainda pode haver um relacionamento não linear entre uma série temporal e uma versão atrasada de si mesma.
Principais Takeaways
- A autocorrelação representa o grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada de si mesma em intervalos de tempo sucessivos.
- A autocorrelação mede a relação entre o valor atual de uma variável e seus valores anteriores.
- Uma autocorrelação de +1 representa uma correlação positiva perfeita, enquanto uma autocorrelação de 1 negativo representa uma correlação negativa perfeita.
- Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver quanto impacto os preços anteriores de um título têm sobre seu preço futuro.
Autocorrelação em Análise Técnica
A autocorrelação pode ser útil para análises técnicas, que estão mais preocupadas com as tendências e os relacionamentos entre preços de segurança usando técnicas de gráficos em vez da saúde ou gerenciamento financeiro da empresa. Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver quanto impacto os preços anteriores de um título têm sobre seu preço futuro.
A autocorrelação pode mostrar se há um fator de momento associado a um estoque. Por exemplo, se os investidores souberem que uma ação tem um valor de autocorrelação positivo historicamente alto e testemunharem ganhos consideráveis nos últimos dias, eles podem esperar razoavelmente que os movimentos nos próximos dias (a série cronológica principal) correspondam àqueles da série temporal atrasada e para subir.
Exemplo de autocorrelação
Vamos supor que Emma esteja procurando determinar se os retornos de uma ação em seu portfólio exibem autocorrelação; os retornos das ações estão relacionados aos retornos dos pregões anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelação, Emma poderia caracterizá-lo como um estoque de momentum, porque retornos passados parecem influenciar retornos futuros. Emma executa uma regressão com retornos de dois pregões anteriores como variáveis independentes e o retorno atual como variável dependente. Ela acha que os retornos um dia antes têm uma autocorrelação positiva de 0, 7, enquanto os retornos dois dias antes têm uma autocorrelação positiva de 0, 3. Retornos passados parecem influenciar retornos futuros. Portanto, Emma pode ajustar seu portfólio para tirar proveito da autocorrelação e do momento resultante, continuando a manter sua posição ou acumulando mais ações.
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