Correlation Coefficient (CC)
Definisi
Correlation Coefficient (CC) digunakan dalam statistik untuk mengukur korelasi di antara dua set data. Di dalam dunia dagangan, set data boleh jadi saham, etf atau mana-mana instrumen kewangan. Kolerasi di antara dua intrumen kewangan, secara mudahnya, ialah sejauh mana mereka berkaitan. Kolerasi adalah berasaskan satu skala 1 hingga -1. semakin dekat Correlation Coefficient kepada 1, semakin tinggi kolerasi positif mereka. Instrumen akan bergerak ke atas dan ke bawah bersama-sama. Semakin tinggi Correlation Coefficient kepada -1, semakin mereka bergerak dalam arah yang berbeza. Satu nilai pada 0 menandakan bahawa tiada kolerasi.
Korelasi Positif Tinggi (High Positive Correlation)
Sejarah
Correlation Coefficient adalah digunakan bukan sahaja dalam kewangan tetapi dalam analisa statistik yang merangkumi banyak topik-topik berbeza. Ia telah digunakan untuk beratus-ratus tahun.
Pengiraan
Pengiraan Correlation Coefficient menggunakan Closing Price. Contoh di bawah akan digunakan dengan Closing Price lebih dari 12 tempoh untuk SPY dan JPM:
nombor mungkin berlainan sedikit kerana dibundarkan
| TEMPOH | TARIKH | SEKURITI 1 | SEKURITI 2 |
|
|
|
|
| Tarikh | SPY | JPM |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 |
Semua data yang diperlukan akan diletakkan (lebih disukai dalam satu jadual) di mana ia boleh dilakukan dalam tiga langkah.
1. Pertama, setiap tempoh perlu dikuasa duakan untuk kedua-dua sekuriti.
| TEMPOH | TARIKH | SEKURITI 1 | SEKURITI 2 | ||
| Tarikh | SPY | JPM | SPY Kuasa Dua | JPM Kuasa Dua | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 |
2. Darabkan setiap nilai tempoh SPY dengan setiap tempoh JPM. Perhatikan lajur terakhir.
| TEMPOH | TARIKH | SEKURITI 1 | SEKURITI 2 | |||
| Tarikh | SPY | JPM | SPY Kuasa Dua | JPM Kuasa Dua | SPY x JPM | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 | 9649.12 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 | 9641.58 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 | 9576.27 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 | 9418.32 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 | 9355.65 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 | 9310.13 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 | 9230.78 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 | 9147.16 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 | 9208.13 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 | 9137.27 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 | 8866.39 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 | 8594.97 |
3. Cari Nilai Purata untuk setiap lajur.
| TEMPOH | TARIKH | SEKURITI 1 | SEKURITI 2 | |||
| Tarikh | SPY | JPM | SPY Kuasa Dua | JPM Kuasa Dua | SPY x JPM | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 | 9649.12 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 | 9641.58 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 | 9576.27 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 | 9418.32 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 | 9355.65 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 | 9310.13 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 | 9230.78 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 | 9147.16 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 | 9208.13 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 | 9137.27 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 | 8866.39 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 | 8594.97 |
| Average | 169.1667 | 54.7358 | 28619.6762 | 2997.7049 | 9261.3142 |
Sekarang semua data telah disusun dengan elok di dalam jadual, keseluruhan formula boleh diselesaikan. Bahagian ini boleh dilakukan dalam tiga langkah juga.
- Kira Varians untuk kedua-dua sekuriti. Varians = Purata Kuasa Dua - (Nilai Purata * Nilai Purata)
Varians SPY: 2.3151
Varians JPM: 1.697 - Kira Kovarians untuk sekuriti. . Kovarians = (Nilai Purata Sekuriti1 x Sekuriti 2) - (Nilai Purata Sekuriti 1 x Nilai Purata Sekuriti 2)
Kovarians SPY & JPM = 1.8395 - Kira Correlation Coefficient. Correlation Coefficient = Kovarians / SQRT(Varians Sekuriti1 x Varians Sekuriti 2)
SPY & JPM Correlation Coefficient = 0.9432
Asas
Walaupun Correlation Coefficient (CC) bergerak dalam satu julat 1 hingga -1, ia tidak dianggap sebagai pengayun. Nilai-nilai bergerak di antara hubungkait positif dan negatif, menentukan sehampir mana harga mereka bergerak bersama-sama. Satu Correlation Coefficient +1 ialah korelasi positif sempurna dan mereka bergerak dalam segerakan sempurna. Satu Correlation Coefficient -1 ialah korelasi negatif sempurna dan mereka bergerak dalam arah yang berbeza. Kedua-dua ekstrem ini adalah jarang berlaku dan Correlation Coefficient selalunya akan bergerak di antara dua nilai ekstrem ini. Correlation Coefficient 0 ialah titik tengah yang menunjukkan tiada korelasi pada masa ini di antara dua instrumen ini.
Korelasi Negatif Tinggi (High Negative Correlation)
Apa yang patut dilihat
Berlawanan dengan banyak penunjuk analisis teknikal, Correlation Coefficient adalah sesuai untuk pelaburan jangka panjang. Jika seorang pelabur mahukan portfolio yang betul-betul pelbagai, Correlation Coefficient boleh menjadi berguna. Ia boleh membantu anda menentukan untuk mempelbagaikan aset di dalam portfolio anda. Dalam maksud lain, dengan mempunyai instrumen dengan korelasi yang rendah, risiko yang tidak perlu dan berulang boleh dielakkan.
Rumusan
Seperti yang disebut sebelum ini, Correlation Coefficient boleh menjadi satu alat yang berguna dalam menyusun satu portfolio yang pelbagai. Perlu diingatkan bahawa, korelasi antara dua instrumen boleh dan akan berubah dari masa ke semasa. Penunjuk ini akan membantu pedagang untuk lebih menyedari perubahan ini dan menukar pelaburan mereka berdasarkannya.
Input
Simbol
Instrumen kedua yang akan dibandingkan dengan instrumen asal pada carta.
Panjang
Tempoh masa yang digunakan dalam mengira korelasi. Nilai lalai ialah 20 hari.
Sumber
Menentukan data apakah dari setiap bar akan digunakan dalam pengiraan. Nilai lalai ialah Tutup.
Gaya
Korelasi
Boleh togol kebolehlihatan Correlation Coefficient termasuk kebolehlihatan satu garisan harga menunjukkan nilai semasa sebenar dalam Correlation Coefficient. Boleh juga memilih warna, ketebalan garisan dan gaya visual Correlation Coefficient (Nilai lalai ialah Kawasan).
Tingkatan
Togol kebolehlihatan dan menetapkan had harga untuk tiga garisan mendatar tambahan. Secara lalai, garisan memaparkan nilai-nilai mungkin maksimum dan minimum untuk pengiraan pekali korelasi (correlation coefficient) (1 dan -1, umumnya), termasuk tingkatan korelasi kosong. Ia juga dibolehkan untuk menetapkan warna, ketebalan garisan dan memilih gaya visual untuk setiap garisan (lalai ialan garisan Putus-Putus).