« เมื่อ: 07, ธันวาคม 2016, 06:06:22 PM »
การใช้งาน Indicator Correlation Coefficient
ลิขสิทธิ์ Traderider.com
ผู้แปล Mamay
ช่อง QQQ แสดงราคา 20 วันพร้อมค่าเฉลี่ย QQQ ด้านล่าง
อีก 2 ช่องแสดงราคายกกำลังสอง พร้อมกับค่าเฉลี่ยด้านล่าง
ช่องสุดท้ายแสดง INTC คูณด้วย QQQ ของแต่ละช่วงพร้อมกับค่าเฉลี่ยด้านท้ายตาราง
การใช้ช่องสุดท้าย เราสามารถคำนวณ Variance, Covariance และค่า Correlation Coefficient สูตร Excel แสดงด้านล่างสุด และช่วงเวลาที่เราเลือกคือ 20 วัน ตั้งแต่ June 22nd ถึง July 20th หุ้น Intel แสดงให้เห็นถึงค่าความสัมพันธ์ที่เป็นบวกอย่างชัดเจน (+.95) พร้อมกับ Nasdaq 100 ETF
การตีความ ค่า Correlation Coefficient ผันผวนระหว่าง -1 และ +1 มันไม่ใช่ momentum oscillator แทนที่มันจะเคลื่อนจากบวกไปหาลบ มันบอกถึง ค่าความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน ค่า. +1 is ถือว่าเป็นค่าที่เคลื่อนไหวเหมือนกันอย่างสมบูรณ์แบบในทิศทางเดียวกัน ระดับของค่าความสัมพันธ์นั้นจะแตกต่างกันไปตามเวลา หุ้นน้ำมันและ ราคาน้ำมันจะมีความสัมพันธ์กันแทบจะตลอดเวลา ตัวอย่างข้างล่างแสดลห้น Energy SPDR (XLE) พร้อมกับราคา Spot Light Crude ($WTIC) ไม่แปลกใจเลยที่ค่า 20-day Correlation Coefficient นั้นเป็นค่าบวกมากกว่า +.75 มีความสัมพันธ์กันอย่างชัดเจนระหว่างหลักทรัพย์ 2 คู่ โดยทั่วไปแล้วค่าเกิน .50 ก็ถือว่าเยอะมากแล้ว ณ จุด -1 ถือว่าเป็นจุดที่ความสัมพันธ์ตรงข้ามกันอย่างสมบูรณ์แบบ ค่าระหว่าง 0 – 1 นั้นบอกว่าหลักทรัพย์จะเคลื่อนไหวในทิศทางตรงกันข้ามกัน ระดับความสัมพันธ์นั้นแตกต่างกันไปตามเวลา ราคาทองและราคาดอลล่าร์เป็น 2 หลักทรัพย์ที่เข้าข่ายนี้ กราฟข้างล่างแสดง Spot Gold Spot ($GOLD) พร้อมกับ US Dollar Index ($USD) แม้ว่า Correlation Coefficient จะอยู่ในช่วงบวกอยู่บ้างแต่ส่วนใหญ่จะอยู่แดนลบ หรือพูดง่าย ๆ ถ้ามันมากกว่า-.50 แสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงลบที่ชัดเจนการกระจาย ค่า Correlation Coefficient สามารถใช้ในการวิเคราะห์หลักทรัพย์ที่ไม่สัมพันธ์กัน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องใช้ในการทำพอร์ทที่มีการกระจาย ไม่แปลกใจเลยว่า กลุ่ม 9 กลุ่มใน S&P sectors นั้นส่วนใหญ่จะสัมพันธ์กับ S&P 500 อย่างไรก็ตามบางอันนั้นมีความสัมพันธ์มากกว่าอันอื่น เช่น Technology ETF (XLK) และ Consumer Discretionary SPDR (XLY) ซึ่งมีความสัมพันธ์ทางบวกกับ S&P 500 มากกว่า 3 ปี ซึ่งค่า Correlation Coefficients ใช้เวลา 90 วันในการคำนวณ consumer discretionary sector นั้นลดต่ำกว่า .50 เพียงครั้งเดียวในรอบ 3 ปี หุ้นเทคโนโลยีไม่เคยลดลงต่ำกว่า .50 เนื่องจากหุ้นกลุ่มนี้สัมพันธ์กับตลาด ในทางกลับกัน ค่า Correlation Coefficient สำหรับกลุ่ม consumer staples sector ลดต่ำกว่า .50 ไม่กี่ครั้งและค่า Correlation Coefficient สำหรับ utilities sector นั้นต่ำกว่า 0 สองครั้ง เครื่องมือนี้แสดงว่าหมวด consumer staples และ utilities sectors นั้นมีความสัมพันธ์น้อยเมื่อเทียบกับ S&P 500 น้อยกว่า กลุ่ม consumer discretionary และกลุ่ม technology sector ในการที่จะกระจายหุ้น มันจำเป็นจะต้องดูภาวะตลาดด้วย กราฟข้างล่างแสดง ETFs 4 ตัวที่มีค่าความสัมพันธ์ – ในแต่ละช่วงกับหุ้น (SPY) สังเกตุว่าค่า Correlation Coefficients ลดต่ำกว่า 0 หลายครั้ง ในตัวอย่างนี้ ผมใช้ 50-day Correlation Coefficient ส่วนค่า ของ 20+ year Bond ETF (TLT) แสดงพันธบัตร ซึ่งมีความสัมพันธ์ทางลบกับหุ้นส่วนใหญ่ ราคา Gold (สีแดง) เคลื่อนไหวระหว่างค่าบวกและค่าลบ ในภาพรวมแล้ว มันมีค่าบวกมากกว่าค่าลบในตลอด 3 ปี Yen Trust (สีเขียว ) ปรากฏการแบ่งระหว่างค่าบวก กับค่าลบ แต่ที่น่าแปลกใจ เมื่อ US Dollar Fund (UUP) แสดงค่าความสัมพันธ์ที่เป็นทิศทางเดียวกับตลาด สรุป ค่า Correlation Coefficient บอกเราถึงความสัมพันธ์ระหว่าง 2 หลักทรัพย์ ในช่วงเวลาหนึ่ง หลักทรัพย์ 2 หลักทรัพย์เคลื่อนไหวไปทิศทางเดียวกัน พร้อมกับ Correlation Coefficient ซึ่งเป็นค่าบวก ในทางกลับกัน ค่าหลักทรัยพ์สองหลักทรัพย์จะเคลื่อนไหวตรงข้ามกันเมื่อค่าเป็นลบ ตัวอย่างข้างบนแสดงตัวอย่างการคำนวณ 20-day และ 50-day Correlation Coefficient การคำนวณที่ใช้เวลายาวกว่านั้นอาจจะใช้ 150 หรือ 250 days (1 ปี) เพื่อให้ได้เส้นที่สมูทขึ้นในระยะยาวลิขสิทธิ์ Traderider.com
ผู้แปล Mamay
