O que é 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 temporal duas vezes: uma em sua forma original e uma vez defasada em um ou mais períodos de tempo.
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Autocorrelação
Compreendendo a autocorrelação
A autocorrelação também pode ser referida como correlação defasada ou correlação 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 visto em uma série temporal leva a um aumento proporcional na outra série temporal). Uma autocorrelação de 1 negativo, por outro lado, representa uma correlação negativa perfeita (um aumento visto em uma série temporal resulta em uma diminuição proporcional na outra série temporal). A autocorrelação mede relações lineares; mesmo se a autocorrelação for minúscula, ainda pode haver uma relação não linear entre uma série temporal e uma versão defasada de si mesma.
Principais vantagens
- A autocorrelação representa o grau de similaridade entre uma determinada série temporal e uma versão defasada dela 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 o impacto que os preços passados de um título têm sobre seu preço futuro.
Autocorrelação em Análise Técnica
A autocorrelação pode ser útil para a análise técnica, que está mais preocupada com as tendências e relações entre os preços dos títulos usando técnicas de gráficos em vez da saúde financeira ou gestão de uma empresa. Os analistas técnicos podem usar a autocorrelação para ver o impacto que os preços passados de um título têm sobre seu preço futuro.
A autocorrelação pode mostrar se há um fator de momentum associado a um estoque. Por exemplo, se os investidores souberem que uma ação tem um valor de autocorrelação positiva historicamente alto e a testemunharem obtendo ganhos consideráveis nos últimos dias, então eles podem esperar que os movimentos nos próximos dias (a série temporal principal) correspondam àqueles da série de tempo atrasada e para mover para cima.
Exemplo de autocorrelação
Vamos supor que Emma esteja procurando determinar se os retornos de uma ação em seu portfólio apresentam autocorrelação; os retornos das ações estão relacionados aos seus retornos em pregões anteriores. Se os retornos exibirem autocorrelação, Emma poderia caracterizá-lo como um estoque momentum, porque os retornos passados parecem influenciar os retornos futuros. Emma executa uma regressão com dois retornos de sessões de negociação anteriores como as variáveis independentes e o retorno atual como a variável dependente. Ela descobre 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 vantagem da autocorrelação e do impulso resultante, continuando a manter sua posição ou acumulando mais ações.