互相關是一種測量方法,用於跟蹤兩組或多組時間序列資料之間的相對運動。它用於比較多個時間序列,並客觀地確定它們之間的匹配程度,特別是在什麼時候出現最佳匹配。
互相關也可以揭示資料中的任何週期性。
互相關通常用於測量兩個不同時間序列之間的資訊。時間序列資料相關係數的可能範圍為-1.0到+1.0。互相關值越接近1,集合就越相似。
投資者和分析師利用互相關來瞭解兩種或兩種以上股票或其他資產的價格表現如何。這對於分散策略和成對交易等相關交易尤為重要。
最重要的是,在投資組合管理中使用互相關來衡量投資組閤中所包含資產的多元化程度。投資者增加資產的多樣化,以減少大損失的風險。也就是說,兩個科技股的價格在大多數時間可能朝著同一個方向移動,而一個科技股和一個石油股的價格可能朝著相反的方向移動。相互關聯有助於投資者更準確地確定其流動模式。
互相關只能測量歷史資料的模式。它無法預測未來。
在最簡單的版本中,它可以用一個自變數X和兩個因變數Y和Z來描述。如果自變數X影響變數Y,且二者正相關,那麼隨著X值的上升,Y值也會上升。
如果X和Z之間的關係也是如此,那麼隨著X值的上升,Z值也會上升。變數Y和Z可以說是交叉相關的,因為它們的行為是正相關的,這是因為它們各自與變數X的關係。
互相關可以用來獲得對更大市場的整體性質的看法。例如,早在2011年,標普內部的各個行業;p500的相關度為95%。
這意味著所有的板塊幾乎都是同步移動的。在那段時期,很難挑選表現優於大盤的股票。為了增加投資組合的多樣化,也很難選擇不同部門的股票。投資者必須考慮其他型別的資產,以幫助管理他們的投資組合風險。
另一方面,市場相關性高意味著投資者可以購買指數基金的股票,以獲得市場敞口,而不是試圖選擇個股。
在投資組合管理中,互相關用於衡量投資組閤中所包含資產的多樣化程度。現代投資組合理論(MPT)利用投資組閤中所有資產的相關性來幫助確定最有效的邊界。這一概念有助於針對一定程度的風險最佳化預期收益。
包括相互之間相關性較低的資產,有助於降低投資組合的整體風險。儘管如此,互相關可以隨著時間的推移而改變。也只能從歷史的角度來衡量。兩項過去高度相關的資產可能變得不相關,並開始分開移動。事實上,這是MPT的一個缺點。它假設資產之間存在穩定的相關性。
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