Tự động hóa là gì?
Autocorrelation là một biểu diễn toán học về mức độ tương tự giữa một chuỗi thời gian nhất định và một phiên bản bị trễ của chính nó trong các khoảng thời gian liên tiếp. Nó giống như việc tính toán mối tương quan giữa hai chuỗi thời gian khác nhau, ngoại trừ tự động tương quan sử dụng cùng một chuỗi thời gian hai lần: một lần ở dạng ban đầu và một lần bị trễ một hoặc nhiều khoảng thời gian.
Tự động hóa
Hiểu về tự động
Tự động tương quan cũng có thể được gọi là tương quan trễ hoặc tương quan nối tiếp, vì nó đo mối quan hệ giữa giá trị hiện tại của một biến và các giá trị trong quá khứ của nó. Khi tính toán tự động tương quan, đầu ra kết quả có thể nằm trong khoảng từ 1 đến âm 1, phù hợp với thống kê tương quan truyền thống. Tự động tương quan +1 biểu thị một mối tương quan tích cực hoàn hảo (sự gia tăng được thấy trong chuỗi thời gian một lần dẫn đến sự gia tăng tương xứng trong chuỗi thời gian khác). Mặt khác, tự động tương quan âm 1 thể hiện mối tương quan âm hoàn hảo (sự gia tăng được thấy trong chuỗi thời gian này dẫn đến giảm tỷ lệ trong chuỗi thời gian khác). Autocorrelation đo mối quan hệ tuyến tính; ngay cả khi tự động tương quan là rất nhỏ, vẫn có thể có mối quan hệ phi tuyến giữa một chuỗi thời gian và phiên bản bị trễ của chính nó.
Chìa khóa chính
- Tự động tương quan biểu thị mức độ tương tự giữa một chuỗi thời gian nhất định và phiên bản bị trễ của chính nó trong các khoảng thời gian liên tiếp. Phép đo tương quan đo lường mối quan hệ giữa giá trị hiện tại của biến số và giá trị trong quá khứ của nó. của âm 1 đại diện cho một mối tương quan tiêu cực hoàn hảo. Các nhà phân tích kỹ thuật có thể sử dụng tự động tương quan để xem mức giá của tác động trong quá khứ đối với chứng khoán đối với giá tương lai của nó.
Tự động phân tích trong phân tích kỹ thuật
Tự động tương quan có thể hữu ích cho phân tích kỹ thuật, quan tâm nhất đến xu hướng và mối quan hệ giữa, giá bảo mật bằng cách sử dụng các kỹ thuật biểu đồ thay vì quản lý hoặc sức khỏe tài chính của công ty. Các nhà phân tích kỹ thuật có thể sử dụng tự động tương quan để xem mức giá ảnh hưởng trong quá khứ đối với chứng khoán đối với giá tương lai của nó.
Autocorrelation có thể hiển thị nếu có một yếu tố động lượng liên quan đến một cổ phiếu. Ví dụ: nếu các nhà đầu tư biết rằng một cổ phiếu có giá trị tự tương quan dương cao trong lịch sử và họ chứng kiến nó kiếm được lợi nhuận khá lớn trong nhiều ngày qua, thì họ có thể kỳ vọng một cách hợp lý các chuyển động trong vài ngày tới (chuỗi thời gian hàng đầu) của chuỗi thời gian trễ và để di chuyển lên trên.
Ví dụ về tự động tương quan
Giả sử Emma đang tìm cách xác định xem lợi nhuận của một cổ phiếu trong danh mục đầu tư của cô ấy có biểu hiện tự tương quan hay không; lợi nhuận của cổ phiếu liên quan đến lợi nhuận của nó trong các phiên giao dịch trước đó. Nếu lợi nhuận thể hiện sự tự tương quan, Emma có thể mô tả nó như một cổ phiếu động lực bởi vì lợi nhuận trong quá khứ dường như ảnh hưởng đến lợi nhuận trong tương lai. Emma thực hiện hồi quy với hai lợi nhuận của phiên giao dịch trước đó là các biến độc lập và lợi nhuận hiện tại là biến phụ thuộc. Cô nhận thấy rằng lợi nhuận một ngày trước đó có tỷ lệ tự tương quan dương là 0, 7, trong khi lợi nhuận hai ngày trước đó có tỷ lệ tự tương quan dương là 0, 3. Lợi nhuận trong quá khứ dường như ảnh hưởng đến lợi nhuận trong tương lai. Do đó, Emma có thể điều chỉnh danh mục đầu tư của mình để tận dụng sự tự tương quan và tạo ra động lực bằng cách tiếp tục giữ vị trí của mình hoặc tích lũy thêm cổ phiếu.
