交易中的相關性衡量的是兩種資產價格走勢之間的相互關係。它顯示這兩種資產是趨於同向上漲、反向波動，還是各自獨立運作。本文解釋了相關性的運作原理、計算方法以及交易者如何在不同的市場環境下解讀相關性。本文不涉及高階統計建模或演算法相關性策略。
交易中的相關性是什麼？
相關性是一個統計概念，用來衡量兩個或多個變數之間的關係。它是金融和投資分析中一個重要的工具，可以幫助交易者和投資者了解兩種或多種資產的相關程度。
相關係數是一種統計指標，用來表示兩個變數之間關係的強度和方向，取值範圍在-1到1之間。相關係數為1表示完全正相關，-1表示完全負相關，0表示變數之間沒有相關性。
例如，黃金和美元通常呈現負相關關係，這意味著當美元升值時，黃金價格往往會下跌，反之亦然。另一方面，黃金和白銀等資產歷來呈正相關關係，因為它們的價格走勢通常一致。
若油價與航空公司股票表現的相關係數為-0.6，則表示二者呈負相關關係。當油價上漲時，由於營運成本增加，航空公司股票往往會下跌；而當油價下跌時，航空公司股票則可能會上漲。
需要注意的是，相關性並不等同於因果關係。兩個變數相關並不意味著其中一個變數會導致另一個變數。其他因素也可能影響它們之間的關係。
如何計算相關性？
計算相關性是一個相對簡單的過程，它涉及分析兩個資料集之間的關係。最常用的方法是皮爾遜相關係數。
皮爾遜相關係數是一種統計測量方法，用於根據歷史數據量化兩個變數之間的線性關係。
r = (n * Σ(xy) - Σx * Σy) / sqrt[(n * Σ(x^2) - (Σx)^2) * (n * Σ(y^2) - (Σy)^2)]
在哪裡：
- r = 皮爾遜相關係數
- x = 第一個變數的值
- y = 第二個變數的值
- n = 資料點數量
- xy = x 和 y 積和
- x = x 值的總和
- y = y 值的總和
- x² = x 值的平方和
- y² = y 值平方和
結果介於 -1 和 1 之間，表示關係的強度和方向。
正相關和負相關分別是什麼意思？
為了更好地理解相關性在實踐中是如何運作的，請考慮使用兩隻股票的例子。
假設你利用歷史數據分析蘋果和微軟的股票表現的關係。若相關係數為 0.8，則表示二者之間有強烈的正相關性。當一隻股票上漲時，另一隻股票往往也會朝著類似的方向發展。
相反，負相關意味著兩種資產的走勢相反。例如，在市場不確定時期，某些防禦性資產的走勢可能與股票截然不同。
這些關係並非一成不變，而是會隨著更廣泛的市場狀況而演變。
為什麼交易中的相關性很重要？
相關性分析可以幫助我們了解不同資產之間的相對行為模式。這種資訊通常用於分析市場結構和關係。
分散投資是其關鍵應用。分散投資是指將不同的資產組合到一個投資組合中，以降低對單一風險源的整體曝險。根據市場情況，相關性較低或負相關的資產可能有助於降低整體波動性。
相關性分析還可以幫助識別市場之間的關係。例如，大宗商品、貨幣和股票可能會因宏觀經濟狀況的不同而呈現不同的相關模式。
此外，相關性可用於評估潛在風險。當多種資產高度相關時，它們在市場承壓期間可能會同步波動，從而增加整體風險敞口。
相關性如何隨時間變化？
相關性並非一成不變，而是會隨著市場狀況、波動性和宏觀經濟發展而改變。在市場承壓時期，風險資產之間的相關性有時會增強，從而降低分散投資的效果。
例如，通常表現獨立的資產在全球經濟不確定時期可能會開始朝同一方向波動。這反映了市場情緒的更廣泛轉變。
因此，一些交易者經常監控滾動相關性，即計算移動時間視窗（例如 30 天或 90 天週期）內的相關性，以觀察關係如何演變。
實務中如何分析相關性？
相關性分析通常使用不同時間段的歷史資料。觀察短期和長期相關性可以提供關於市場關係的不同視角。
它也可以用來比較不同資產類別（例如股票、商品和貨幣）的行為。這些比較有助於更全面地了解市場在不同經濟條件下的相互作用。
相關性通常不提供方向性訊號，而是作為一種背景工具來支援整體分析。
相關性研究的限制是什麼？
相關性反映的是歷史關係，並不保證未來的走勢。資產之間的關係可能因經濟事件、政策決策或市場結構性變化而改變。
它也側重於線性關係，可能無法捕捉變數之間更複雜的相互作用。利率變動或地緣政治發展等外在因素，可能會對資產行為產生超出相關性所顯示的影響。
因此，相關性分析通常是與其他分析方法一起使用，而不是單獨使用。
結論
相關性分析能夠揭示資產之間的相互關係。它有助於解釋市場關係，支持多元化投資決策，並為更廣泛的分析框架做出貢獻。
然而，相關性並非一成不變，也不意味著因果關係。市場狀況、經濟發展和外部因素都會影響這些關係隨時間推移而發生的演變。
將相關性作為分析的一個組成部分來理解，有助於對市場行為進行更有條理的解釋。
常見問題解答
1. 交易中的強相關性是什麼？
相關性高於0.7或低於-0.7通常被認為是強相關性。然而，這取決於所分析的資產類別、時間範圍和市場狀況。
2. 相關性會隨時間改變嗎？
是的，相關性是動態的，可能會因經濟週期、市場波動以及政策變化或全球發展等外部事件而改變。
3. 相關性是否意味著因果關係？
不，相關性衡量的是變數之間的關係，但並沒有顯示一個變數導致另一個變數的變化。
4. 交易者為什麼要監控相關性？
相關性有助於交易者了解資產之間的相對行為，從而支持對市場結構和風險敞口進行更廣泛的分析。
詞彙表
相關性 ：一個統計指標，表示兩個變數之間關係的強度和方向，取值範圍從 -1 到 1。
皮爾遜相關係數：一種常用的統計方法，利用歷史資料來衡量兩個變數之間的線性關係。
正相關：指兩個變數隨時間推移趨向相同方向的變化關係。
負相關：兩個變數呈現相反趨勢的關係。
多元化投資：一種投資組合策略，涉及將不同的資產組合在一起，以降低對單一風險因素的風險敞口。
滾動相關性：一種計算移動時間視窗內相關性的方法，用於分析變數之間的關係如何隨時間變化。
