Correlação Cruzada
O que é correlação cruzada?
A correlação cruzada é uma medida que rastreia os movimentos de dois ou mais conjuntos de dados de série temporal em relação um ao outro. É usado para comparar várias séries temporais e determinar objetivamente o quão bem elas combinam entre si e, em particular, em que ponto ocorre a melhor correspondência.
A correlação cruzada também pode revelar quaisquer periodicidades nos dados.
Principais vantagens
- A correlação cruzada é usada para rastrear as semelhanças no movimento de dois fatores ao longo do tempo.
- Os investidores em ações usam-no para determinar o grau em que duas ações se movem em conjunto.
- A diversificação da carteira requer a seleção de ações e outros ativos que se movem em direções opostas, a fim de proteger as perdas.
Compreendendo a correlação cruzada
A correlação cruzada é geralmente usada ao medir informações entre duas séries temporais diferentes. O intervalo possível para o coeficiente de correlação dos dados da série temporal é de -1,0 a +1,0. Quanto mais próximo o valor da correlação cruzada estiver de 1, mais próximos os conjuntos são idênticos.
Investidores e analistas empregam correlação cruzada para entender como os preços de duas ou mais ações – ou outros ativos – atuam entre si. Isso é particularmente importante para negociações de correlação, como estratégias de dispersão e negociação de pares.
Acima de tudo, a correlação cruzada é usada no gerenciamento de portfólio para medir o grau de diversificação entre os ativos contidos em um portfólio. Os investidores aumentam a diversificação de seus ativos de forma a reduzir o risco de grandes perdas. Ou seja, os preços de duas ações de tecnologia podem se mover na mesma direção na maioria das vezes, enquanto um estoque de tecnologia e um estoque de petróleo podem se mover em direções opostas. A correlação cruzada ajuda o investidor a definir seus padrões de movimento com mais precisão.
A correlação cruzada só pode medir padrões de dados históricos. Não pode prever o futuro.
Fórmula para correlação cruzada
Em sua versão mais simples, pode ser descrito em termos de uma variável independente, X, e duas variáveis dependentes, Y e Z. Se a variável independente X influencia a variável Y e as duas estão positivamente correlacionadas, então, conforme o valor de X aumenta, o mesmo ocorre o valor de Y.
Se o mesmo for verdadeiro para a relação entre X e Z, então, conforme o valor de X aumenta, o valor de Z também aumenta. As variáveis Y e Z podem ser consideradas correlacionadas cruzadamente porque seu comportamento é positivamente correlacionado como resultado de cada um de seus relacionamentos individuais com a variável X.
Como a correlação cruzada é usada
Mercado de ações
A correlação cruzada pode ser usada para obter uma perspectiva sobre a natureza geral do mercado maior. Por exemplo, em 2011, vários setores dentro do S&P 500 exibiram um grau de correlação de 95%.
Isso significa que todos os setores se moveram virtualmente em sincronia uns com os outros. Foi difícil escolher ações com desempenho superior ao do mercado mais amplo durante esse período. Também era difícil selecionar ações em diferentes setores para aumentar a diversificação de uma carteira. Os investidores tiveram que olhar para outros tipos de ativos para ajudar a gerenciar o risco de seu portfólio.
Por outro lado, a alta correlação de mercado significava que os investidores podiam comprar ações em fundos de índice para ganhar exposição ao mercado, em vez de tentar escolher ações individuais.
Gerenciamento de portfólio
A correlação cruzada é usada no gerenciamento de portfólio para medir o grau de diversificação entre os ativos contidos em um portfólio. A teoria moderna de portfólio (MPT) usa uma medida da correlação de todos os ativos em um portfólio para ajudar a determinar a fronteira mais eficiente. Este conceito ajuda a otimizar os retornos esperados contra um certo nível de risco.
Incluir ativos com baixa correlação entre si ajuda a reduzir o risco geral em um portfólio. Ainda assim, a correlação cruzada pode mudar com o tempo. Também só pode ser medido historicamente. Dois ativos que tiveram um alto grau de correlação no passado podem se tornar não correlacionados e começar a se mover separadamente. Esta é, de fato, uma deficiência do MPT. Ele assume correlações estáveis entre os ativos.