シリアル相関とは
シリアル相関は、さまざまな時間間隔での変数とそれ自体の遅延バージョンの間の関係です。 繰り返しパターンは、変数のレベルがその将来のレベルに影響を与える場合、しばしば連続的な相関関係を示します。 金融では、この相関関係をテクニカルアナリストが使用して、証券の過去の価格が将来の価格をどの程度予測するかを決定します。
シリアル相関は、自己相関または遅延相関とも呼ばれます。
重要なポイント
- シリアル相関は、さまざまな時間間隔での特定の変数とそれ自体の遅延バージョン間の関係です。 連続的に相関している変数にはパターンがあり、ランダムではありません。 テクニカルアナリストは、セキュリティまたは有価証券のグループの収益性の高いパターンを検証し、投資機会に関連するリスクを判断します。
シリアル相関解体
シリアル相関は、特定の期間にわたる同じ変数の観測値間の関係を記述するために統計で使用されます。 変数のシリアル相関がゼロとして測定された場合、相関はなく、各観測値は互いに独立しています。 逆に、変数のシリアル相関が1に偏ると、観測値は連続的に相関し、将来の観測値は過去の値の影響を受けます。 本質的に、連続的に相関している変数にはパターンがあり、ランダムではありません。
エラー用語は、モデルが完全に正確ではなく、実際のアプリケーションで結果が異なる場合に発生します。 異なる（通常は隣接する）期間（または断面観測）の誤差項が相関する場合、誤差項は連続して相関します。 時系列研究では、特定の期間に関連するエラーが将来の期間に持ち越されると、シリアル相関が発生します。 たとえば、株式配当の成長を予測する場合、1年間の過大評価は、その後の過大評価につながります。
シリアル相関により、シミュレートされた取引モデルがより正確になり、投資家がリスクの少ない投資戦略を開発するのに役立ちます。
テクニカル分析では、セキュリティのパターンを分析する際にシリアル相関の測定値を使用します。 この分析は、企業のファンダメンタルズではなく、株価の動きと関連するボリュームに完全に基づいています。 テクニカル分析の実践者は、シリアル相関を正しく使用している場合、収益性の高いパターンまたは証券または証券のグループを特定して検証し、投資機会を見つけます。
シリアル相関の概念
シリアル相関は元々、コンピューター信号や電波などの信号が時間の経過とともに変化するかを判断するためにエンジニアリングで使用されていました。 この概念は、経済学者や計量経済学の実務家がこの尺度を使用して経済データを長期にわたって分析したため、経済界で人気が高まりました。
現在、ほとんどすべての大規模な金融機関では、スタッフにクオンツとして知られる定量分析者がいます。 これらの金融取引アナリストは、テクニカル分析およびその他の統計的推論を使用して、株式市場を分析および予測します。 これらのモデラーは、相関関係の構造を識別して、予測と戦略の潜在的な収益性を改善しようとします。 さらに、相関構造を特定すると、モデルに基づいてシミュレートされた時系列のリアリズムが向上します。 正確なシミュレーションにより、投資戦略のリスクが軽減されます。
クォントは、金融機関が投資戦略の基礎として使用する市場モデルを提供するため、これらの金融機関の多くの成功に不可欠です。
シリアル相関は元々、信号処理とシステムエンジニアリングで使用され、信号が時間とともにどのように変化するかを決定します。 1980年代、経済学者と数学者はウォール街に駆け込み、この概念を適用して株価を予測しました。
これらのクオンツ間のシリアル相関は、ダービン-ワトソン検定を使用して決定されます。 相関は正または負のいずれかです。 正のシリアル相関を示す株価は正のパターンを持っています。 負のシリアル相関を持つセキュリティは、時間の経過とともにそれ自体に悪影響を及ぼします。
