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Correlação de Robôs
Correlação para os sinais teóricos de Robôs
Em construção... Estatísticas de layouts reais que rodam sobre os Robôs teóricos.
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Correlação de Robôs no Trader Gráfico
A correlação é uma medida estatística que indica a força e a direção da relação linear entre duas variáveis. No contexto financeiro, a correlação é frequentemente usada para medir a relação entre os retornos de dois ativos financeiros diferentes, como ações, títulos, commodities, moedas ou, no nosso caso, Robôs de DayTrade. A correlação pode ser usada para avaliar a diversificação de uma carteira, identificar oportunidades de hedge e entender como os ativos se movem em relação uns aos outros.
A correlação varia de -1 a 1:
- Uma correlação de 1 indica uma relação linear positiva perfeita entre as duas variáveis. Isso significa que, quando uma variável aumenta, a outra também aumenta na mesma proporção.
- Nos robôs, se você usar algoritmos que possuem correlação próxima a 1 você está criando Carteiras de Robôs agressivas e concentrando e aumentando o risco e pode esperar mais volatilidade e lucros e prejuízos individuais maiores.
- Uma correlação de -1 indica uma relação linear negativa perfeita entre as duas variáveis. Isso significa que, quando uma variável aumenta, a outra diminui na mesma proporção.
- Nos robôs, se você usar algoritmos que possuem correlação próxima a -1 você está criando Carteiras de Robôs defensivas e espalhando e diminuindo o risco e pode esperar menos volatilidade e lucros e prejuízos individuais menores.
- Uma correlação de 0 indica que não há relação linear entre as duas variáveis.
- Nos robôs, se você usar algoritmos que possuem correlação próxima a 0 você está criando Carteiras de Robôs diversificadas e buscando mais retorno por unidade de risco e pode esperar volatilidade e lucros e prejuízos individuais mais adequados.
Fórmula da Correlação
A correlação entre duas séries de dados X e Y pode ser calculada usando a seguinte fórmula:
Correlação(X, Y) = Σ[(X - X_médio) * (Y - Y_médio)] / [√Σ(X - X_médio)² * √Σ(Y - Y_médio)²]
Onde:
- Σ denota a soma.
- X e Y são as séries de dados.
- X_médio e Y_médio são as médias das séries de dados X e Y, respectivamente.
Exemplo
Vamos supor que temos os seguintes retornos mensais para dois ativos financeiros, A e B:
Ativo A: [0.05, -0.02, 0.03, 0.01, -0.04]Ativo B: [0.03, -0.01, 0.04, 0.02, -0.03]
Calculando a correlação entre os retornos dos ativos A e B:
- Calcule a média dos retornos de cada ativo:
X_médio (Ativo A) = (0.05 - 0.02 + 0.03 + 0.01 - 0.04) / 5 ≈ 0.006
Y_médio (Ativo B) = (0.03 - 0.01 + 0.04 + 0.02 - 0.03) / 5 ≈ 0.01 denota a soma. - Aplique a fórmula da correlação:
Correlação(A, B) ≈ [(0.05 - 0.006) * (0.03 - 0.01) + (-0.02 - 0.006) * (-0.01 - 0.01) + ...] / [√((0.05 - 0.006)² + (-0.02 - 0.006)² + ...) * √((0.03 - 0.01)² + (-0.01 - 0.01)² + ...)]
Correlação(A, B) ≈ 0.9762
A correlação entre os retornos dos ativos A e B é aproximadamente 0.9762, o que indica uma forte relação linear positiva entre os dois ativos. Isso significa que, quando o retorno do ativo A aumenta, o retorno do ativo B tende a aumentar em uma proporção semelhante, e vice-versa.
Aplicação da correlação no contexto financeiro
A correlação entre dois ativos financeiros é uma ferramenta importante para os investidores e gestores de carteira. Ao compreender a correlação entre diferentes ativos, os investidores podem tomar decisões mais informadas sobre a diversificação de suas carteiras e gerenciar melhor os riscos. Algumas aplicações da correlação no contexto financeiro incluem:
- Diversificação da carteira: A correlação pode ajudar os investidores a diversificar sua carteira, escolhendo robôs que tenham correlações baixas ou negativas entre si. Isso pode ajudar a reduzir a volatilidade geral da carteira e proteger contra perdas em um único robô.
- Estratégias de hedge: A correlação negativa entre dois robôs pode ser usada para criar estratégias de hedge. Por exemplo, se um investidor possui um robô com alta volatilidade, ele pode investir em outro robô com correlação negativa para ajudar a compensar as perdas potenciais.
- Análise de pares de negociação: A correlação é usada na negociação de pares para identificar robôs que se movem juntos. Os negociadores podem aproveitar as divergências temporárias na correlação para obter lucros.
É importante observar que a correlação é apenas uma medida estatística e não implica causalidade. Além disso, a correlação pode mudar com o tempo, e os investidores devem monitorar regularmente as correlações entre os robôs em sua carteira.
