что такое корреляция в трейдинге

Что такое корреляция валютных пар в торговле на финансовых рыках

Глупый вопрос, не правда ли? Вы ведь даже и не думали о том, как найти коэффициент корреляции! У вас сейчас скорее всего вертится вопрос — «А что такое корреляция?». Не ошибаюсь?

На самом деле в торговле на рынке Форекс или бинарными опционами, найти коэффициент корреляции, примерно то же самое, что правильно определить тренд!

Сделать это не сложно, если воспользоваться отличным инструментом — сайтом Investing.com Но сначала желательно понять для чего это нужно и как пары взаимосвязаны между собой.

Что такое корреляция валютных пар

Если вы еще раз обратите внимание на скрин выше, то увидите, что цена на двух валютных парах, EUR/USD и GBP/USD (евро/доллар и фунт/доллар), идет вверх практически синхронно.

В то же время на нижних парах, USD/CHF и USD/CAD (доллар/швейцарский франк и доллар/канадский доллар), так же почти синхронно идут вниз. Это и есть взаимосвязь валютных пар или корреляция!

Если рассмотреть на примере, то взаимосвязь можно проследить следующим образом — дорожает бензин => дорожают продукты питания. Дорожает сырье => уменьшается заработная плата => повышается уровень безработицы => понижаются цены на жилье. В нашем случае с валютными парами это происходит так — дешевеет евро => дорожает доллар!

И, как следствие, начинают дешеветь валюты связанные с долларом. В тоже время валюты связанные в евро, в свою очередь, начинают дорожать. Это корреляция валютных пар связанных с основными мировыми валютами — евро и американским долларом.

Есть такая взаимосвязь и на других валютных парах, но она интересует не очень большое количество трейдеров. Кстати, валютные пары не связанные с евро и долларом, зачастую называют — экзотикой!

Итак, если мы научимся правильно определять корреляцию, то можем достичь двух важных целей любого трейдера — увеличить профит и минимизировать риски!

Корреляция валютных пар

На рынке Форекс пошли еще дальше и чтобы наиболее точно показать связь приравняли эту цифру к 100. Вероятно, чтобы избежать длинных чисел с тысячными.

Например, 95,7 — очень хороший коэффициент. Или, 3,4 — валюты практически не оказывают никакого влияния друг на друга.

Мы с вами на графиках, на скрине выше, заметили, что пары EUR/USD и GBP/USD взаимосвязаны друг с другом. Но, оказывается у них не очень то и большой коэффициент корреляции! Всего — 68,9. Смотрите скрин ниже (кликабельно):

Зато с парой CHF/JPY (швейцарский франк/японская йена), этот коэффициент аж 95,7! Как говорится — идут ноздря в ноздрю!

В тоже время есть большая и маленькая взаимосвязь в другую сторону. Например, EUR/USD и USD/DKK (доллар/датская крона), прямо противоположны друг другу:

Теперь поняли к чему я клоню и как на этом можно зарабатывать в торговле бинарными опционами или на рынке Форекс и CFD? Глупо было бы не воспользоваться такой отличной возможностью заработать, не так ли?

Как это реализовать? Да очень просто!

После того, как вы найдете коэффициент корреляции между валютными парами, можно уже открывать несколько ордеров или покупать несколько опционов!

Если вы правильно проанализировали рынок, то все ваши сделки закроются в плюс! Если и ошиблись немного, то какая-то из открытых вами сделок обязательно закроется положительно!

Наверняка у вас было такое, что время истечения опциона заканчивалось всего в паре пунктов от прибыльного уровня? Если бы вы воспользовались корреляционной парой, то второй ваш опцион закрылся бы в плюс и возместил потерю по первому.

Я знаю, какой у вас сейчас крутится вопрос! А что, если оба закроются в минус? Да, такое тоже может быть! Но в таком случае, вы очень сильно ошиблись с анализом! И вам надо не диверсифицировать торговлю, а учиться правильно анализировать рынок!

Как определить коэффициент корреляции

Где на сайте investing.com найти инструмент корреляции? Наведите мышку на вкладку «Инструменты» и в выпадающем меню выберите — «Корреляция Форекс».

Здесь выбираете валютную пару, интервал (таймфрейм) и количество периодов. Или, если хотите, свечей. Понятно, что чем больше таймфрейм и количество периодов, тем точнее вы сможете определить взаимосвязь валютных пар!

Источник

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

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

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

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)

Источник

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:

R_1,2 – коэффициент корреляции между ценами 1-го и 2-го активов;

P_1i, P_2i – соответственно, цены активов на i-м интервале наблюдения (например, цена закрытия i-го дня).

P_1с, P_2с – 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 лидер ом 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 лидер а (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.

Источник

Корреляция финансовых инструментов

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 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.

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.

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:

Источник