свернуть
Зарабатывайте на рынке Forex в автоматическом режиме.
Инвестируйте от 100$ до 100 000$ и более.
С нами уже более 50 000 инвесторов
Получите наши советники совершенно бесплатно.
Данный раздел находится в режиме тестирования, на сайте могут быть ошибки и недочеты.
Просим прощение за неудобства. С уважением, администрация
Скрыть
Словарь Форекс
Словарь Форекс
(1817 терминов)

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

Автокорреляция

Автокорреляция (аutocorrelation или serial correlation) – это корреляционная связь, возникающая между значениями одного случайного процесса в разные моменты времени. Функция, которая характеризует данную связь, носит название "автокорреляционная функция". При анализе временных рядов она показывает внутреннюю зависимость между конкретным временным рядом и тем же самым рядом, однако сдвинутым на некий промежуток времени. Говоря другими словами, это корреляция перевернутых на L временных единиц членов ряда и непосредственно самых членов ряда: х1, х2, … и х1+L, x2+L,… Запаздывание L – это лаг, целое положительное число.

Исследования автокорреляции показывают, что чем сдвиг по времени больше, тем абсолютное значение коэффициента корреляции будет меньше. Так, для случайных соседних величин коэффициент корреляции равен и максимален. То есть если в течение какого-то периода времени цена росла, то после этого она наверняка упадет - и наоборот. В экономике данный эффект носит название "коррекция".

Автокорреляция между ростом и падением цены за одинаковые временные промежутки - это лишь частный случай возможной корреляции. Существует огромное количество параметров, которые также могут быть зависимы. К примеру, несколько положительных изменений цен могут многое сказать о дальнейшем поведении цены. Как уже упоминалось выше, для случайных соседних величин в потоке коэффициент автокорреляции равен - можно с большой долей вероятности сказать, насколько сильно изменится цена (однако не направление ее изменения), при этом нужно знать изменение цены до этого. При увеличении сдвига коэффициент уменьшается, а затем снова начинает возрастать - новый максимум приходится на сдвиг по времени длиной в одни сутки.

Анализ зависимостей во временных рядах - это поиск любых зависимостей, которые выражаются математическими средствами. Стандартные методы - анализ распределений и авторегрессии. В случае установления нормального распределения трейдер может воспользоваться стандартным методом проверки статистической гипотезы, а именно - проверить наличие автокорреляции (см. рис. 1)

Коэффициенты автокорреляции для моментов первого порядка исходного временного ряда

(Рис. 1 – Коэффициенты автокорреляции для моментов первого порядка исходного временного ряда)

График довольно быстро снижается. Уже при лаге=3 автокорреляция с положительной превращается в отрицательную. Максимальный коэффициент в данном примере получается при лаге=1, он равен 0,074. В свою очередь, критичный уровень с количеством наблюдений 500 и уровнем значимости 0,05 равен приблизительно 0,089. Это больше, чем полученный максимальный коэффициент и свидетельствует о том, что наличие автокорреляции по статистическим стандартам не доказано. В данном случае альтернативным решением является использование менее строгого уровня значимости - к примеру, 0,1 или 0,2.

Регистрация
Имя и Фамилия
Логин
E-mail
Пароль
Повтор

Зарегистрироваться

Нажимая на кнопку “зарегистрироваться”
Вы принимаете наши условия

X
Авторизация
Логин
Пароль