自相关定义及实例 编辑

什么是自相关？

自相关是一种数学表示的程度之间的相似性时间序列 以及在连续的时间间隔内自身的滞后版本。它与计算两个不同时间序列之间的相关性相同，只是自相关函数使用同一时间序列两次：一次以原始形式使用，一次滞后于一个或多个时间段；

自相关

了解自相关

自相关也可以称为滞后相关或序列相关，因为它度量变量的当前值和过去值之间的关系。当计算自相关时，得到的输出可以在1到负1之间，这与传统的相关统计一致。+1的自相关表示一个完美的正相关（一个时间序列中的增长导致另一个时间序列中的比例增长）。另一方面，负1的自相关表示完美负相关 （一个时间序列中的增加会导致另一个时间序列中的相应减少）。自相关测量线性关系；即使自相关很小，时间序列和其自身的滞后版本之间仍然可能存在非线性关系。

关键要点

• 自相关表示一个给定的时间序列和其自身在连续时间间隔内的滞后版本之间的相似程度。
• 自相关度量变量的当前值和过去值之间的关系。
• +1的自相关表示完全正相关，而负1的自相关表示完全负相关。
• 技术分析师可以利用自相关来观察过去的价格对未来价格的影响。

技术分析中的自相关

自相关可以用于技术分析 ，它最关心的是证券价格的趋势以及它们之间的关系，使用图表技术而不是公司的财务状况或管理。技术分析师可以利用自相关来观察过去的价格对未来价格的影响。

自相关可以显示是否存在动量 与股票有关的因素。例如，如果投资者知道一只股票具有历史上较高的正自相关值，并目睹它在过去几天取得了可观的收益，那么他们可能会合理地预期未来几天的走势（领先时间序列）与滞后时间序列的走势相匹配，并向上移动。

自相关示例

假设艾玛想确定一只股票在她身上的回报率文件夹表现出自相关性；股票的收益率与其前几个交易日的收益率相关。如果回报确实表现出自相关，艾玛可以将其定性为动量股，因为过去的回报似乎会影响未来的回报。艾玛用两个优先变量进行回归分析'交易时段'收益作为自变量，当前收益作为因变量。她发现，前一天的回报率具有0.7的正自相关，而前两天的回报率具有0.3的正自相关。过去的回报似乎会影响未来的回报。因此，艾玛可以调整她的投资组合，以利用自相关和由此产生的势头，继续保持她的立场或立场积累 更多股份。