Correlación cruzada
¿Qué es la correlación cruzada?
La correlación cruzada es una medida que rastrea los movimientos de dos o más conjuntos de datos de series de tiempo entre sí. Se utiliza para comparar múltiples series de tiempo y determinar objetivamente qué tan bien coinciden entre sí y, en particular, en qué punto se produce la mejor coincidencia.
La correlación cruzada también puede revelar cualquier periodicidad en los datos.
Conclusiones clave
- La correlación cruzada se utiliza para rastrear las similitudes en el movimiento de dos factores a lo largo del tiempo.
- Los inversores en acciones lo utilizan para determinar el grado en que dos acciones se mueven en conjunto.
- La diversificación de la cartera requiere seleccionar acciones y otros activos que se muevan en direcciones opuestas para cubrir pérdidas.
Comprensión de la correlación cruzada
La correlación cruzada se usa generalmente cuando se mide información entre dos series de tiempo diferentes. El rango posible para el coeficiente de correlación de los datos de la serie temporal es de -1,0 a +1,0. Cuanto más cerca de 1 esté el valor de correlación cruzada, más idénticos serán los conjuntos.
Los inversores y analistas emplean la correlación cruzada para comprender cómo se comportan entre sí los precios de dos o más acciones u otros activos. Esto es particularmente importante para operaciones de correlación como estrategias de dispersión y operaciones de pares.
Sobre todo, la correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera. Los inversores aumentan la diversificación de sus activos para reducir el riesgo de grandes pérdidas. Es decir, los precios de dos acciones de tecnología pueden moverse en la misma dirección la mayor parte del tiempo, mientras que una acción de tecnología y una de petróleo pueden moverse en direcciones opuestas. La correlación cruzada ayuda al inversor a precisar sus patrones de movimiento con mayor precisión.
La correlación cruzada solo puede medir patrones de datos históricos. No puede predecir el futuro.
Fórmula de correlación cruzada
En su versión más simple, se puede describir en términos de una variable independiente, X, y dos variables dependientes, Y y Z. Si la variable independiente X influye en la variable Y y las dos están correlacionadas positivamente, entonces a medida que aumenta el valor de X, también lo hará. el valor de Y.
Si lo mismo ocurre con la relación entre X y Z, entonces a medida que aumenta el valor de X, también lo hará el valor de Z. Se puede decir que las variables Y y Z tienen correlación cruzada porque su comportamiento está correlacionado positivamente como resultado de cada una de sus relaciones individuales con la variable X.
Cómo se usa la correlación cruzada
Los mercados de valores
La correlación cruzada se puede utilizar para obtener una perspectiva de la naturaleza general del mercado más grande. Por ejemplo, en 2011, varios sectores dentro del S&P 500 exhibieron un grado de correlación del 95%.
Eso significa que todos los sectores se movieron virtualmente al mismo ritmo que los demás. Fue difícil elegir valores que superaran al mercado en general durante ese período. También fue difícil seleccionar acciones en diferentes sectores para aumentar la diversificación de una cartera. Los inversores tuvieron que buscar otros tipos de activos para ayudar a administrar el riesgo de su cartera.
Por otro lado, la alta correlación del mercado significaba que los inversores podían comprar acciones en fondos indexados para ganar exposición al mercado, en lugar de intentar elegir acciones individuales.
Gestión de la cartera
La correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera. La teoría de cartera moderna (MPT) utiliza una medida de la correlación de todos los activos de una cartera para ayudar a determinar la frontera más eficiente. Este concepto ayuda a optimizar los rendimientos esperados frente a un cierto nivel de riesgo.
La inclusión de activos que tienen una baja correlación entre sí ayuda a reducir el riesgo general en una cartera. Aún así, la correlación cruzada puede cambiar con el tiempo. También solo se puede medir históricamente. Dos activos que han tenido un alto grado de correlación en el pasado pueden dejar de estar correlacionados y comenzar a moverse por separado. Este es, de hecho, uno de los defectos de MPT. Asume correlaciones estables entre activos.