¿Qué es la correlación cruzada?
La correlación cruzada es una medida que rastrea los movimientos de dos o más conjuntos de datos de series temporales entre sí. Se utiliza para comparar múltiples series temporales y determinar objetivamente lo bien que coinciden entre sí y, en particular, en qué momento se produce la mejor coincidencia.
La correlación cruzada también puede revelar cualquier periodicidad en los datos.
Claves para entender
- La correlación cruzada se utiliza para seguir las similitudes en el movimiento de dos factores a lo largo del tiempo.
- Los inversores en acciones la utilizan para determinar el grado en que dos acciones se mueven en tándem.
- La diversificación de la cartera requiere la selección de acciones y otros activos que se mueven en direcciones opuestas con el fin de cubrir las pérdidas.
Entender la correlación cruzada
La correlación cruzada se utiliza generalmente cuando se mide la información entre dos series temporales diferentes. El rango posible para el coeficiente de correlación de los datos de las series temporales es de -1,0 a +1,0. Cuanto más se acerque el valor de la correlación cruzada a 1, más idénticos serán los conjuntos.
Los inversores y analistas emplean la correlación cruzada para entender cómo se comportan los precios de dos o más acciones -u otros activos- entre sí. Esto es especialmente importante para las operaciones de correlación, como las estrategias de dispersión y el comercio de pares.
Sobre todo, la correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera. Los inversores aumentan la diversificación de sus activos para reducir el riesgo de grandes pérdidas. Es decir, los precios de dos acciones tecnológicas pueden moverse en la misma dirección la mayor parte del tiempo, mientras que una acción tecnológica y una petrolera pueden moverse en direcciones opuestas. La correlación cruzada ayuda al inversor a determinar sus patrones de movimiento con mayor precisión.
La correlación cruzada sólo puede medir patrones de datos históricos. No puede predecir el futuro.
Fórmula de la correlación cruzada
En su versión más sencilla, puede describirse en términos de una variable independiente, X, y dos variables dependientes, Y y Z. Si la variable independiente X influye en la variable Y y las dos están correlacionadas positivamente, entonces a medida que el valor de X aumente también lo hará el valor de Y.
Si lo mismo ocurre con la relación entre X y Z, entonces a medida que el valor de X aumenta, también lo hará el valor de Z. Se puede decir que las variables Y y Z están correlacionadas de forma cruzada porque su comportamiento está positivamente correlacionado como resultado de cada una de sus relaciones individuales con la variable X.
Cómo se utiliza la correlación cruzada
Mercados de valores
La correlación cruzada se puede utilizar para obtener una perspectiva sobre la naturaleza general del mercado más amplio. Por ejemplo, en 2011, varios sectores del S&P 500 mostraban un grado de correlación del 95%.
Eso significa que todos los sectores se movían prácticamente a la par. Fue difícil elegir valores que superaran al mercado en general durante ese periodo. También era difícil seleccionar valores de diferentes sectores para aumentar la diversificación de una cartera. Los inversores tuvieron que buscar otros tipos de activos para ayudar a gestionar el riesgo de su cartera.
Por otro lado, la alta correlación del mercado significaba que los inversores podían comprar acciones en fondos de índices para ganar exposición al mercado, en lugar de intentar elegir acciones individuales.
Gestión de carteras
La correlación cruzada se utiliza en la gestión de carteras para medir el grado de diversificación entre los activos contenidos en una cartera. La teoría moderna de carteras (MPT) utiliza una medida de la correlación de todos los activos de una cartera para ayudar a determinar la frontera más eficiente. Este concepto ayuda a optimizar los rendimientos esperados frente a un determinado nivel de riesgo.
Incluir activos que tienen una baja correlación entre sí ayuda a reducir el riesgo global de una cartera. Sin embargo, la correlación cruzada puede cambiar con el tiempo. Además, sólo puede medirse históricamente. Dos activos que han tenido un alto grado de correlación en el pasado pueden descorrelacionarse y empezar a moverse por separado. Esta es, de hecho, una de las deficiencias de la TPM. Asume correlaciones estables entre los activos.