นิยามความสัมพันธ์แบบอนุกรม

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมคืออะไร?

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมคือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและเวอร์ชันที่ล้าหลังของตัวเองในช่วงเวลาต่างๆ รูปแบบการทำซ้ำมักจะแสดงความสัมพันธ์แบบอนุกรมเมื่อระดับของตัวแปรมีผลต่อระดับในอนาคต ในด้านการเงินนักวิเคราะห์ทางเทคนิคใช้ความสัมพันธ์นี้เพื่อกำหนดว่าราคาหลักทรัพย์ในอดีตคาดการณ์ราคาในอนาคตได้ดีเพียงใด

ความสัมพันธ์ต่อเนื่องเป็นที่รู้จักกันว่า autocorrelation หรือความสัมพันธ์ล้าหลัง

ประเด็นที่สำคัญ

• ความสัมพันธ์แบบอนุกรมคือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่กำหนดและเวอร์ชันที่ล้าหลังของตัวเองในช่วงเวลาต่างๆ ตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันตามลำดับมีรูปแบบและไม่สุ่ม นักวิเคราะห์ทางเทคนิคตรวจสอบรูปแบบการทำกำไรของหลักทรัพย์หรือกลุ่มหลักทรัพย์และกำหนดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับโอกาสการลงทุน

รื้อถอนความสัมพันธ์แบบอนุกรม

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมถูกใช้ในสถิติเพื่ออธิบายความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกตของตัวแปรเดียวกันในช่วงเวลาที่ระบุ หากความสัมพันธ์ต่อเนื่องของตัวแปรถูกวัดเป็นศูนย์จะไม่มีความสัมพันธ์กันและการสังเกตแต่ละข้อนั้นไม่ขึ้นอยู่กับกันและกัน ในทางกลับกันหากความสัมพันธ์ต่อเนื่องของตัวแปรเอียงไปทางหนึ่งการสังเกตนั้นมีความสัมพันธ์กันแบบอนุกรมและการสังเกตในอนาคตจะได้รับผลกระทบจากค่าที่ผ่านมา โดยพื้นฐานแล้วตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กันในลำดับมีรูปแบบและไม่สุ่ม

ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเมื่อโมเดลไม่ถูกต้องสมบูรณ์และผลลัพธ์ในผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในระหว่างการใช้งานจริง เมื่อข้อผิดพลาดจากช่วงเวลาที่แตกต่างกัน (มักจะอยู่ติดกัน) (หรือการสังเกตข้ามส่วน) มีความสัมพันธ์กันคำว่าข้อผิดพลาดจะมีความสัมพันธ์แบบอนุกรม ความสัมพันธ์แบบอนุกรมเกิดขึ้นในการศึกษาอนุกรมเวลาเมื่อข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับระยะเวลาที่กำหนดดำเนินการในช่วงเวลาในอนาคต ตัวอย่างเช่นเมื่อทำนายการเติบโตของหุ้นปันผลการประเมินค่าสูงไปในหนึ่งปีจะนำไปสู่การประเมินค่าสูงเกินไปในปีที่ประสบความสำเร็จ

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมสามารถทำให้แบบจำลองการซื้อขายมีความแม่นยำมากขึ้นซึ่งช่วยให้นักลงทุนพัฒนากลยุทธ์การลงทุนที่มีความเสี่ยงน้อยกว่า

การวิเคราะห์ทางเทคนิคใช้มาตรการของความสัมพันธ์แบบอนุกรมเมื่อวิเคราะห์รูปแบบความปลอดภัย การวิเคราะห์จะขึ้นอยู่กับการเคลื่อนไหวของราคาหุ้นและปริมาณที่เกี่ยวข้องมากกว่าพื้นฐานของ บริษัท ผู้ปฏิบัติงานของการวิเคราะห์ทางเทคนิคหากพวกเขาใช้ความสัมพันธ์แบบอนุกรมอย่างถูกต้องระบุและตรวจสอบรูปแบบการทำกำไรหรือการรักษาความปลอดภัยหรือกลุ่มของหลักทรัพย์และโอกาสในการลงทุนจุด

แนวคิดของความสัมพันธ์แบบอนุกรม

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมนั้นเดิมใช้ในงานวิศวกรรมเพื่อพิจารณาว่าสัญญาณเช่นสัญญาณคอมพิวเตอร์หรือคลื่นวิทยุแตกต่างกันอย่างไรเมื่อเทียบกับช่วงเวลา แนวคิดดังกล่าวได้รับความนิยมในแวดวงเศรษฐกิจมากขึ้นเนื่องจากนักเศรษฐศาสตร์และผู้ปฏิบัติงานด้านเศรษฐมิติใช้มาตรการในการวิเคราะห์ข้อมูลทางเศรษฐกิจเมื่อเวลาผ่านไป

ขณะนี้สถาบันการเงินขนาดใหญ่เกือบทั้งหมดมีนักวิเคราะห์เชิงปริมาณซึ่งรู้จักกันในนามพนักงาน นักวิเคราะห์การซื้อขายทางการเงินเหล่านี้ใช้การวิเคราะห์ทางเทคนิคและการอนุมานเชิงสถิติอื่น ๆ เพื่อวิเคราะห์และทำนายตลาดหุ้น ผู้สร้างแบบจำลองเหล่านี้พยายามระบุโครงสร้างของสหสัมพันธ์เพื่อปรับปรุงการคาดการณ์และความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ นอกจากนี้การระบุโครงสร้างความสัมพันธ์จะช่วยปรับปรุงความสมจริงของอนุกรมเวลาจำลองใด ๆ ตามโมเดล การจำลองที่แม่นยำช่วยลดความเสี่ยงของกลยุทธ์การลงทุน

Quants เป็นส่วนสำคัญของความสำเร็จของสถาบันการเงินเหล่านี้เนื่องจากเป็นแบบจำลองทางการตลาดที่สถาบันนั้นใช้เป็นพื้นฐานสำหรับกลยุทธ์การลงทุน

เดิมทีมีการใช้ความสัมพันธ์แบบอนุกรมในการประมวลผลสัญญาณและวิศวกรรมระบบเพื่อพิจารณาว่าสัญญาณแตกต่างกันไปตามกาลเวลา ในปี 1980 นักเศรษฐศาสตร์และนักคณิตศาสตร์ได้รีบไปที่ Wall Street เพื่อนำแนวคิดนี้ไปใช้ในการทำนายราคาหุ้น

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมระหว่างเควสท์เหล่านี้ถูกกำหนดโดยใช้การทดสอบ Durbin-Watson ความสัมพันธ์อาจเป็นบวกหรือลบก็ได้ ราคาหุ้นที่แสดงความสัมพันธ์เชิงบวกต่อเนื่องมีรูปแบบที่เป็นบวก การรักษาความปลอดภัยที่มีความสัมพันธ์เชิงลบต่อเนื่องมีอิทธิพลในทางลบต่อตัวเองเมื่อเวลาผ่านไป