What Is Cross-Correlation?
相互相関は、2つ以上の時系列データの相対的な動きを追跡する測定値です。 複数の時系列データを比較し、それらが互いにどの程度一致しているか、特に、どの時点で最も一致するのかを客観的に判断するために使用されます。
相互相関の理解
相互相関は、一般的に2つの異なる時系列間の情報を測定するときに使用されます。 時系列データの相関係数の取り得る範囲は-1.0から+1.0までです。 5231>
投資家やアナリストは、2 つ以上の株式またはその他の資産の価格が互いにどのように作用しているかを理解するために、相互相関を使用します。 これは、分散戦略やペア取引などの相関取引で特に重要です。
とりわけ、ポートフォリオ管理では、ポートフォリオに含まれる資産間の分散度合いを測定するために、相互相関が使用されます。 投資家は、大きな損失を被るリスクを減らすために、資産の分散性を高めるのです。 つまり、2つのテクノロジー株の価格はほとんどの場合同じ方向に動くかもしれませんが、テクノロジー株と石油株は反対方向に動くかもしれません。 相互相関は、投資家がその動きのパターンをより正確に突き止めるのに役立ちます。
相互相関は、過去のデータのパターンを測定することができるだけです。 最も単純なバージョンでは、独立変数 X と 2 つの従属変数 Y と Z で説明できます。独立変数 X が変数 Y に影響を与え、2 つが正の相関関係にある場合、X の値が上昇すると、Y の値も上昇します。
XとZの関係も同様であれば、Xの値が上昇するとZの値も上昇します。変数YとZは、変数Xに対する個々の関係の結果として、それらの動作が正の相関を持つので、相互相関があると言うことができます。 例えば、2011年当時、S&P 500のさまざまなセクターは、95%の相関を示しました。
つまり、すべてのセクターが互いにほぼ同時に動いていたのです。 この時期、市場全体をアウトパフォームする銘柄を選ぶのは難しいことでした。 また、ポートフォリオの分散性を高めるために、異なるセクターの銘柄を選択することも困難でした。
一方、市場の相関が高いため、投資家は個別銘柄を選ぶのではなく、インデックスファンドの株式を購入して市場にエクスポージャーを得ることができました。 現代ポートフォリオ理論（MPT）では、ポートフォリオに含まれるすべての資産の相関関係を測定し、最も効率的なフロンティアを決定するのに役立てます。 この概念は、一定レベルのリスクに対する期待リターンを最適化するのに役立ちます。
相互の相関が低い資産を含めることは、ポートフォリオ全体のリスクを低減するのに役立ちます。 それでも、相互相関は時間の経過とともに変化する可能性があります。 また、歴史的にしか測定できません。 過去に高い相関関係にあった2つの資産が無相関となり、別々に動き出すこともあります。 これは、実は、MPTの一つの欠点です。 資産間に安定した相関があることを前提としているのです。