การวิเคราะห์สหสัมพันธ์: คำแนะนำสำหรับเทรดเดอร์และนักลงทุน
-
ทีมงานผู้เขียน Skilling
-
-
- การเทรด
- ศึกษาศาสตร์
สหสัมพันธ์เป็นแนวคิดทางสถิติที่ใช้วัด ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่ 2 ตัวขึ้นไป เป็นเครื่องมืออันทรงคุณค่าในการวิเคราะห์ทางการเงินและการลงทุน ช่วยให้เทรดเดอร์และนักลงทุนเข้าใจถึงระดับความเกี่ยวข้องของสินทรัพย์สองรายการขึ้นไป
โดยจะวัดความแข็งแกร่งและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร และมีช่วงตั้งแต่ -1 ถึง 1 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 1 บ่งบอกถึง ความสัมพันธ์เชิงบวก ที่สมบูรณ์แบบ ในขณะที่ค่าสัมประสิทธิ์ -1 บ่งชี้ถึง ความสัมพันธ์เชิงลบ ที่สมบูรณ์แบบ ค่าสัมประสิทธิ์ 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์กันระหว่างตัวแปร
ตัวอย่างเช่น หากราคาของ gold และมูลค่าของดอลลาร์สหรัฐมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ที่ 0.8 หมายความว่าทั้งสองมีความสัมพันธ์กันในเชิงบวก เมื่อค่าเงินดอลลาร์เพิ่มขึ้น ราคาทองคำก็มีแนวโน้มจะสูงขึ้นเช่นกัน และเมื่อค่าเงินดอลลาร์ตก ราคาทองคำก็มีแนวโน้มจะตกเช่นกัน
ในทางกลับกัน หากราคาน้ำมันและราคาหุ้นของสายการบินมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ -0.6 แสดงว่ามีความสัมพันธ์กันในเชิงลบ เมื่อราคาน้ำมันสูงขึ้น ราคาหุ้นของสายการบินก็มีแนวโน้มลดลง และในทางกลับกัน
สำคัญ! ความสัมพันธ์ ไม่เหมือนกับสาเหตุ เพียงเพราะว่าตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันไม่ได้หมายความว่าตัวแปรหนึ่งจะทำให้เกิดอีกตัวแปรหนึ่ง อาจมีตัวแปรที่สามหรือปัจจัยอื่น ๆ ที่มีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขา
สหสัมพันธ์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ทางการเงินและการลงทุนที่ช่วยให้เทรดเดอร์และนักลงทุนเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ การทำความเข้าใจและรวมเข้ากับตัวชี้วัดอื่นๆ และ การวิเคราะห์ทางเทคนิค สามารถช่วยกระจายพอร์ตการลงทุนและตัดสินใจลงทุนได้อย่างมีข้อมูล
เหตุใดความสัมพันธ์จึงสำคัญสำหรับการซื้อขาย?
ความสัมพันธ์สามารถบอกเทรดเดอร์และนักลงทุนได้มากมายเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์สองรายการขึ้นไป
- สามารถช่วยให้เทรดเดอร์กระจายพอร์ตการลงทุนของตนได้
- โดยการลงทุนในสินทรัพย์ที่ไม่มีความสัมพันธ์กันมากนัก นักเทรดสามารถลดความเสี่ยงโดยรวมได้ เนื่องจากหากสินทรัพย์หนึ่งในพอร์ตการลงทุนลดลง สินทรัพย์อื่นๆ ทั้งหมดก็มีโอกาสน้อยลงเช่นกัน
- ความสัมพันธ์สามารถช่วยให้เทรดเดอร์และนักลงทุนระบุโอกาสในการทำกำไรได้
- หากสินทรัพย์สองรายการมีความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง อาจเป็นไปได้ที่จะทำกำไรจากการเปลี่ยนแปลงมูลค่าของสินทรัพย์หนึ่งโดยการซื้อขายอีกสินทรัพย์หนึ่ง ตัวอย่างเช่น หากทองคำและเงินมีความสัมพันธ์กันสูง เทรดเดอร์อาจทำกำไรได้จาก ซื้อเงินเมื่อคาดว่าราคาทองคำจะสูงขึ้น และขายเมื่อคาดว่าราคาทองคำจะตก
- ผู้ค้าและนักลงทุนสามารถใช้ความสัมพันธ์เพื่อระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
- หากสินทรัพย์สองรายการมีความสัมพันธ์เชิงลบที่แข็งแกร่ง อาจเป็นไปได้ที่จะป้องกันความเสี่ยงจากการลดลงในสินทรัพย์หนึ่งโดยการลงทุนในอีกสินทรัพย์หนึ่ง ตัวอย่างเช่น หากราคาหุ้นของสายการบินมีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมากกับราคาของ น้ำมัน นักลงทุนอาจป้องกันความเสี่ยงจากการลดลงของราคาหุ้นของสายการบินได้โดยการลงทุนในน้ำมันฟิวเจอร์ส
โดยรวมแล้ว ความสัมพันธ์สามารถบอกได้มากมายเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ และสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจลงทุนได้อย่างมีข้อมูล อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่ามันไม่ได้หมายความถึงสาเหตุเสมอไป และปัจจัยอื่นๆ อาจมีอิทธิพลต่อความสัมพันธ์นี้
วิธีคำนวณความสัมพันธ์
การคำนวณความสัมพันธ์เป็นกระบวนการที่ค่อนข้างตรงไปตรงมาซึ่งมีขั้นตอนง่ายๆ เพียงไม่กี่ขั้นตอน วิธีคำนวณความสัมพันธ์ที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน หรือที่เรียกว่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ผลิตภัณฑ์-โมเมนต์
ในการคำนวณ คุณต้องรวบรวมข้อมูลของตัวแปรสองตัวที่คุณต้องการวิเคราะห์ก่อน
ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างราคาหุ้น Apple และราคาหุ้น Microsoft คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลราคาปิดรายวันของหุ้นทั้งสองตัว
เมื่อคุณมีแล้ว คุณสามารถคำนวณค่าสัมประสิทธิ์โดยใช้สูตรต่อไปนี้
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันอยู่ในช่วง -1 ถึง 1 โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ 1 แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่สมบูรณ์แบบ สัมประสิทธิ์ -1 แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่สมบูรณ์แบบ และค่าสัมประสิทธิ์ 0 บ่งชี้ว่าไม่มีความสัมพันธ์กัน
โดยสรุป การคำนวณความสัมพันธ์โดยใช้สัมประสิทธิ์นี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัว ด้วยการทำความเข้าใจวิธีการกำหนด เทรดเดอร์และนักลงทุนจึงสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและจัดการพอร์ตการลงทุนของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ตัวอย่างความสัมพันธ์
เพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้นว่าความสัมพันธ์ทำงานอย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริง เรามาดูตัวอย่างกัน
สมมติว่าคุณต้องการวิเคราะห์ ความสัมพันธ์ระหว่างราคาหุ้นของ Apple และราคาหุ้นของ Microsoft คุณรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับราคาปิดรายวันของหุ้นทั้งสองในปีที่ผ่านมา และคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของ Pearson โดยใช้สูตรที่อธิบายไว้ก่อนหน้านี้ คุณพบว่าค่าสัมประสิทธิ์ระหว่างสิ่งเหล่านี้คือ 0.8 ซึ่งบ่งบอกถึงความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่ง ซึ่งหมายความว่าเมื่อราคาหุ้นของ Apple เพิ่มขึ้น ราคาหุ้นของ Microsoft ก็มีแนวโน้มที่จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน และในทางกลับกัน
จากข้อมูลนี้ คุณอาจพิจารณาลงทุนในหุ้นทั้งสองตัว เนื่องจากมีความสัมพันธ์เชิงบวกและมีแนวโน้มที่จะเคลื่อนไหวไปในทิศทางเดียวกัน อีกทางหนึ่ง คุณอาจตัดสินใจลงทุนในหุ้นตัวหนึ่งและขายหุ้นอีกตัวหนึ่ง เพื่อป้องกันความเสี่ยงในการเดิมพันและลดความเสี่ยง
สิ่งสำคัญที่ควรทราบก็คือ การที่ตัวแปรสองตัวมีความสัมพันธ์กันไม่ได้หมายความว่าตัวแปรหนึ่งจะทำให้เกิดอีกตัวแปรหนึ่ง ในตัวอย่างนี้ อาจมีปัจจัยอื่นๆ ที่ผลักดันราคาหุ้นของทั้งสองบริษัท เช่น ภาวะตลาดโดยรวมหรือเหตุการณ์ข่าว
การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรผ่านการวิเคราะห์สหสัมพันธ์สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าสำหรับเทรดเดอร์และนักลงทุน ตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงแสดงให้เห็นถึงการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ในทางปฏิบัติในการตัดสินใจลงทุนโดยมีข้อมูลครบถ้วน
บทสรุป
การวิเคราะห์สหสัมพันธ์อาจเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับเทรดเดอร์และนักลงทุน โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างสินทรัพย์ต่างๆ
ด้วยการทำความเข้าใจแนวคิดนี้ เทรดเดอร์จึงสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นเกี่ยวกับสินทรัพย์ที่จะลงทุน วิธีจัดการพอร์ตโฟลิโอของตน และวิธีลดความเสี่ยง การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ยังสามารถใช้เพื่อระบุแนวโน้มของตลาดที่เป็นไปได้ และเพื่อให้เข้าใจถึงพลวัตของตลาดอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
เมื่อคำนวณ สิ่งสำคัญคือต้องเลือกการวัดที่เหมาะสมกับ รูปแบบการซื้อขาย ของคุณ และเพื่อทำความเข้าใจข้อจำกัดของวิธีการ ความสัมพันธ์ไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงสาเหตุ และอาจมีปัจจัยอื่นๆ ที่ขับเคลื่อนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
นี่เป็นแนวคิดพื้นฐานในด้านการเงินและเศรษฐศาสตร์ แต่เป็นเพียงเครื่องมือหนึ่งในคลังแสงของเทรดเดอร์ ควรใช้ร่วมกับการวิเคราะห์อื่นๆ และกลยุทธ์ การจัดการความเสี่ยง เพื่อประกอบการตัดสินใจลงทุนอย่างมีข้อมูล
ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน ผลการดำเนินงานในอดีตไม่ได้รับประกันหรือคาดการณ์ผลการดำเนินงานในอนาคต
