Koefisien Korelasi/Correlation Coefficient (CC)
Definisi
Koefisien Korelasi/Correlation Coefficient (CC) digunakan dalam statistik untuk mengukur korelasi antara dua set data. Di dunia perdagangan, set data akan menjadi saham, ETF atau instrumen keuangan lainnya. Korelasi antara dua instrumen keuangan, sederhananya, adalah derajat di mana mereka terkait. Korelasi didasarkan pada skala 1 hingga -1. Semakin dekat Koefisien Korelasi ke 1, semakin tinggi korelasi positifnya. Instrumen akan bergerak naik dan turun bersama. Semakin tinggi efisiensi Korelasi ke -1, semakin mereka bergerak ke arah yang berlawanan. Nilai 0 menunjukkan bahwa tidak ada korelasi.
Korelasi Positif Tinggi
Sejarah
Koefisien Korelasi digunakan tidak hanya dalam bidang keuangan, tetapi juga dalam analisis statistik yang mencakup banyak topik berbeda. Ini telah digunakan selama ratusan tahun.
Kalkulasi
Perhitungan Koefisien Korelasi menggunakan Harga Penutupan. Contoh di bawah ini akan dibuat menggunakan Harga Penutupan selama 12 periode untuk SPY dan JPM:
angka dapat sedikit berbeda karena pembulatan
| PERIOD | DATE | SECURITY 1 | SECURITY 2 |
|
|
|
|
| Date | SPY | JPM |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 |
Semua data yang diperlukan perlu diatur (lebih disukai dalam tabel) yang dapat dilakukan dalam tiga langkah.
1. Pertama, setiap periode harus dikuadratkan untuk kedua sekuritas.
| PERIOD | DATE | SECURITY 1 | SECURITY 2 | ||
| Date | SPY | JPM | SPY Squared | JPM Squared | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 |
2. Kalikan nilai periode setiap SPY dengan setiap periode JPM. Perhatikan kolom terakhir.
| PERIOD | DATE | SECURITY 1 | SECURITY 2 | |||
| Date | SPY | JPM | SPY Squared | JPM Squared | SPY x JPM | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 | 9649.12 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 | 9641.58 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 | 9576.27 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 | 9418.32 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 | 9355.65 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 | 9310.13 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 | 9230.78 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 | 9147.16 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 | 9208.13 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 | 9137.27 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 | 8866.39 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 | 8594.97 |
3. Temukan Nilai Rata-rata untuk setiap kolom.
| PERIOD | DATE | SECURITY 1 | SECURITY 2 | |||
| Date | SPY | JPM | SPY Squared | JPM Squared | SPY x JPM | |
| 1 | 8/1/2013 | 170.66 | 56.54 | 29124.84 | 3196.77 | 9649.12 |
| 2 | 8/2/2013 | 170.95 | 56.40 | 29223.90 | 3180.96 | 9641.58 |
| 3 | 8/5/2013 | 170.70 | 56.10 | 29138.49 | 3147.21 | 9576.27 |
| 4 | 8/6/2013 | 169.73 | 55.49 | 28808.27 | 3079.14 | 9418.32 |
| 5 | 8/7/2013 | 169.18 | 55.30 | 28621.87 | 3058.09 | 9355.65 |
| 6 | 8/8/2013 | 169.80 | 54.83 | 28832.04 | 3006.33 | 9310.13 |
| 7 | 8/9/2013 | 169.31 | 54.52 | 28665.88 | 2972.43 | 9230.78 |
| 8 | 8/12/2013 | 169.11 | 54.09 | 28598.19 | 2925.73 | 9147.16 |
| 9 | 8/13/2013 | 169.61 | 54.29 | 28767.55 | 2947.40 | 9208.13 |
| 10 | 8/14/2013 | 168.74 | 54.15 | 28473.19 | 2932.22 | 9137.27 |
| 11 | 8/15/2013 | 166.38 | 53.29 | 27682.30 | 2839.82 | 8866.39 |
| 12 | 8/16/2013 | 165.83 | 51.83 | 27499.59 | 2686.35 | 8594.97 |
| Average | 169.1667 | 54.7358 | 28619.6762 | 2997.7049 | 9261.3142 |
Sekarang semua data telah diatur dengan benar dalam sebuah tabel, sisa rumus dapat diselesaikan. Bagian ini dapat dilakukan dalam tiga langkah juga.
- Hitung Varians untuk kedua sekuritas. Varians = Rata-Rata Kuadrat - (Nilai Rata-Rata * Nilai Rata-Rata)Varians SPY: 2.3151Varians JPM: 1.697
- Hitung Kovarian sekuritas. Kovarian = (Nilai Rata-rata Sekuritas 1x Sekuritas 2) - (Nilai Rata-rata Sekuritas 1x Nilai Rata-rata Sekuritas 2)SPY & JPM Kovarian= 1.8395
- Hitung Koefisien Korelasi. Koefisien Korelasi = Kovarian / SQRT (Variasi Sekuritas 1 x Variasi Sekuritas 2)Koefisien Korelasi SPY & JPM = 0,9432
Dasar-Dasar
Meskipun Koefisien Korelasi (CC) bergerak dalam ikatan 1 hingga -1, itu tidak dianggap sebagai osilator. Nilai-nilai berfluktuasi antara korelasi positif dan negatif, menunjukkan seberapa dekat harga mereka bergerak bersama. Koefisien Korelasi +1 adalah korelasi positif sempurna dan mereka bergerak dalam sinkronisasi sempurna. Koefisien Korelasi -1 adalah korelasi negatif sempurna dan bergerak dalam arah yang berlawanan. Kedua ekstrim ini jarang terjadi dan Koefisien Korelasi akan sering berfluktuasi di suatu tempat di antara keduanya. Koefisien Korelasi 0 adalah titik tengah yang menunjukkan bahwa saat ini tidak ada korelasi antara kedua instrumen.
Korelasi Negatif Tinggi
Apa yang dicari
Berbeda dengan banyak indikator analisis teknis, Koefisien Korelasi ideal untuk investasi jangka panjang. Jika seorang investor mencari portofolio yang benar-benar terdiversifikasi, maka Koefisien Korelasi bisa sangat berguna. Ini dapat membantu anda menentukan beragam aset dalam portofolio anda satu sama lainnya. Dengan kata lain, dengan memiliki instrumen dengan korelasi rendah, risiko duplikasi yang tidak perlu dapat dihindari.
Kesimpulan
Seperti disebutkan sebelumnya, Koefisien Korelasi dapat menjadi alat yang berguna dalam menyusun portofolio yang beragam. Namun satu hal yang harus selalu diingat, adalah korelasi antara dua instrumen yang dapat dan memang berubah dari waktu ke waktu. Indikator ini akan membantu pedagang untuk menyadari perubahan tersebut dan mengubah investasinya.
Input
Simbol
Instrumen kedua yang mana akan dikomparasikan dengan instrumen asalnya pada chart.
Panjang
Periode waktu yang digunakan dalam mengkalkulasi korelasinya. 20 adalah bawaannya.
Sumber
Menentukan data apa dari tiap bar yang akan digunakan dalam kalkulasinya. Penutupan adalah bawaannya.
Corak
Korelasi
Dapat mengubah visibilitas Koefisien Korelasi serta visibilitas garis harga yang menunjukkan nilai aktual Koefisien Korelasi. Dapat juga memilih warna Koefisien Korelasi, ketebalan garis dan gaya visual (Area adalah Bawaannya).
Level
Mengubah visibilitas dan mengatur level harga dari tiga garis horizontal tambahan. Secara bawaan, garis menampilkan nilai maksimum dan minimum yang mungkin dari perhitungan koefisien korelasi (masing-masing 1 dan -1), serta level korelasi nol. Dimungkinkan juga untuk mengatur warna, ketebalan garis, dan memilih corak visual dari setiap garis (bawaannya adalah Garis putus-putus).