Correlações de moeda Cada célula nas tabelas a seguir contém o coeficiente de correlação para dois pares de moedas (correlações de moeda) que são nomeados nos campos correspondentes do painel superior e esquerdo. O coeficiente de correlação mede quão estreitamente dois pares de moedas se movem juntos. Se ambos os pares se movem para cima e para baixo em um perfeito uníssono, seu coeficiente de correlação é 1. Se o movimento de um par não diz nada sobre o movimento do outro par, então há uma correlação zero entre esses pares. Se dois pares se movem em direções exatamente opostas, seu coeficiente de correlação é -1. As correlações também são divididas em quatro grupos de acordo com sua força. Para facilitar a visualização, todas as correlações na tabela a seguir são coloridas para mostrar sua força, conforme observado abaixo: Fraco (Branco): o valor absoluto do coeficiente de correlação não excede 0,3 (ou seja, pode ser qualquer coisa de -0,3 a 0,3). Médio (Cinza): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,3 mas inferior a 0,5. Forte (preto): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,5 mas menor que 0,8. Alto (Vermelho): o valor absoluto do coeficiente de correlação é igual ou superior a 0,8. Os coeficientes de correlação são calculados utilizando os preços de fechamento diários vistos nos últimos 40 dias de negociação (mais curto prazo) e nos últimos 120 dias de negociação (prazo maior). Estes dois períodos foram escolhidos entre os duzentos possíveis períodos de correlação com base em quão bem os coeficientes de correlação correspondem às flutuações diárias dos preços. Como você pode ver no simulador de correlação (Nota: Esta calculadora exige que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado no seu navegador), a correlação real geralmente divergirá mais forte do valor alvo quando for calculado por períodos de tempo mais curtos. Isso torna importante verificar as correlações de curto prazo contra as correlações de longo prazo, o que é feito na tabela REL abaixo. A tabela REL (de quotreliabilityquot) compara as correlações de curto prazo e de longo prazo e mostra a média de ambos os coeficientes quando eles permanecem próximos para ambos os períodos de tempo. Acredita-se que, se os coeficientes de correlação a curto e longo prazo concordarem, a correlação é mais confiável - mais propensos a persistir no futuro próximo. Você pode verificar como as correlações diárias a curto e longo prazo mudam ao longo do tempo para os pares de moedas mais comumente negociados na página de correlação de trailing (Nota: O tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha Flash instalado e habilitado para Javascript no seu navegador). A correlação também pode ser definida como o grau de similaridade (similaridade direta quando a correlação é similaridade inversa positiva quando a correlação é negativa) que você pode esperar existir entre padrões de gráficos técnicos (por exemplo, linhas de tendência, padrões de preços, candelabros e ondas de Elliott) visíveis em duas moedas Gráficos de pares. Por exemplo, você pode esperar ver uma imagem espelhada quase exata da linha de tendência que aparece no gráfico diário do EURUSD quando você olha para o mesmo gráfico de escala de tempo do USDCHF (porque a correlação negativa desses pares é tão alta). Os coeficientes de correlação diários apresentados aqui, portanto, medem a correspondência entre os padrões intermediários (últimos 120 dias) e os menores (últimos 40 dias) visíveis nos gráficos diários dos pares de moedas para os quais são calculados. Esta informação será mais útil para os comerciantes de posições (mantendo as posições abertas de um dia a alguns dias) que dependem principalmente dos estudos diários de gráficos. Se você deseja calcular as correlações para outros períodos de tempo, você pode fazê-lo no Excel, conforme descrito na parte inferior desta página. Nota de Tabela de Correlação de Moedas. É melhor diversificar aqueles pares de moedas cuja correlação é colorida em branco ou cinza (com mais cautela) na tabela REL. Você pode reduzir ainda mais a lista de candidatos para a diversificação, excluindo os pares que gastaram menos tempo sendo debilmente correlacionados durante os últimos 100 dias de negociação - como é mostrado na página de correlações de trânsito (soma das porcentagens de tempo que os 40- As correlações do dia e do 120 dias permaneceram fracas. Por favor, note: o tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado em seu navegador). Se a correlação for colorida em vermelho para dois pares na tabela REL, você pode usar isso para selecionar somente a negociação que o par que ofereça a entrada com a maior razão de recompensa / risco entre os dois. Você também pode usar essas informações para esclarecer a imagem técnica (por exemplo, contagens de ondas de Elliott) do par de moedas que você troca, observando o gráfico do (s) outro (s) par de moedas, com o qual está altamente correlacionado. Tutorial de correlações do Excel Você pode calcular correlações individuais para dois pares de moedas e para qualquer período de tempo passando por essas etapas: Selecione os pares de moedas que você deseja analisar. Exporte os dados de preços para cada um desses pares a partir de seus gráficos forex (por exemplo, Intellicharts) para um arquivo em seu computador (o formato usual para exportação de dados é CSV). Importe cada arquivo no Excel, indo para DatagtImport External DatagtImport Data e apontando para ele. Você pode precisar importar os números como texto e, em seguida, substituir os pontos por vírgulas para que o Excel possa trabalhar com os preços como números. Certifique-se de que as datas na série temporal importada concordem para cada linha (você pode ignorar esta etapa se estiver trabalhando com apenas um preço de alimentação). Elimine as colunas para Abrir, Alto e Baixo. Mude o nome das colunas com os preços de fechamento para os nomes dos pares de moeda aos quais eles pertencem. Use a função CORREL para calcular a correlação. Esta função funciona em dois arrays, que serão os intervalos de mesmo comprimento dos preços de fechamento para os dois pares. Basta digitar em uma das células vazias quotcorrel (então, pressione o botão quotfxquot ao lado da barra de fórmulas e selecione os dois intervalos. A fórmula resultante será assim: - CORREL (A1: A40B1: B40) e calculará o valor do Coeficiente de correlação entre os pares para o período de tempo escolhido. Neste exemplo, serão 40 horas, dias ou semanas, dependendo da escala de tempo dos gráficos em análise. Para calcular a matriz de correlação de qualquer número de pares, repita os passos 1 a 1 acima 3 para cada par. Corte a tabela inteira para que os nomes dos pares de moedas estejam na primeira linha e os preços de fechamento sejam apenas para o período de tempo que você deseja analisar. Em vez de usar a função CORREL, vá para a análise do ToolsgtData. Selecione quotCorrelationquot na lista de ferramentas de análise. Pressione o botão ao lado do quotInput Rangequot e, em seguida, realce o conteúdo de todas as colunas. Marque a marca ao lado de quotLabels em First Rowquot. Selecione o intervalo de saída escolhendo Uma célula à direita da mesa. Pressione quotOKquot. Nota . Talvez seja necessário instalar o pacote Análise de dados a partir do CD de Instalação do Office se não for carregado por padrão. Para instalá-lo, vá para ToolsgtAdd-Ins. em seguida, selecione Ferramentas de análise e clique em OK para começar a criar suas correlações de moeda matrix. OANDA 1080108910871086108311001079109110771090 10921072108110831099 biscoito, 10951090108610731099 1089107610771083107210901100 1085107210961080 10891072108110901099 10871088108610891090109910841080 1074 1080108910871086108311001079108610741072108510801080 1080 108510721089109010881086108010901100 10801093 10891086107510831072108910851086 108710861090108810771073108510861089109011031084 10851072109610801093 10871086108910771090108010901077108310771081. 10601072108110831099 bolinho 10851077 10841086107510911090 1073109910901100 108010891087108610831100107910861074107210851099 107610831103 109110891090107210851086107410831077108510801103 10741072109610771081 10831080109510851086108910901080. 1055108610891077109710721103 108510721096 1089107210811090, 10741099 108910861075108310721096107210771090107710891100 1089 10801089108710861083110010791086107410721085108010771084 OANDA8217 1092107210811083108610 74 biscoito 1074 108910861086109010741077109010891090107410801080 1089 10851072109610771081 105510861083108010901080108210861081 108210861085109210801076107710851094108010721083110010851086108910901080. 1048108510891090108810911082109410801080 10871086 107310831086108210801088108610741072108510801102 1080 10911076107210831077108510801102 109210721081108310861074 biscoito, 1072 10901072108210781077 1091108710881072107410831077108510801102 108010841080 108710881080107410771076107710851099 10851072 10891072108110901077 aboutcookies. org. 1042 108910831091109510721077 10861075108810721085108010951077108510801103 1080108910871086108311001079108610741072108510801103 109210721081108310861074 bolinho 108610871088107710761077108310771085108510991077 1092109110851082109410801080 108510721096107710751086 10891072108110901072 10731091107610911090 1085107710761086108910901091108710851099. 104710721075108810911079108010901100 108410861073108010831100108510991077 1087108810801083108610781077108510801103 1042109310861076 1042109910731088107210901100 1089109510771090: 104210801076107710901100, 108210721082 1089108410771089109010801083108010891100 10741072108311021090108510991077 1087107210881099 108610901085108610891080109010771083110010851086 1076108810911075 10761088109110751072 105010721082 109510801090107210901100 1090107210731083108010941091 1042 108210721078107610861081 110310951077108110821077 1090107210731083108010941099 1089108610761077108810781080109010891103 10821086110110921092108010941080107710851090 10821086108810881077 10831103109410801080 10841077107810761091 10761074109110841103 107410721083110210901085109910841080 108710721088107210841080 (107410771088109010801082107210831100108510991077 107910721075108610831086107410821080) 10791072 108910861086109010741077109010891090107410911102109710801081 108710771088108010861076 1074108810771084107710851080 (10751086108810801079108610851090107210831100108510991077 107910721075108610831086107410821080). 1057 1087108610841086109711001102 108910831077107610911102109710801093 108210721090107710751086108810801081 10841086107810851086 107310991089109010881086 108810721089109610801092108810861074107210901100 109010721073108310801095108510991077 10791085107210951077108510801103. 10541073108810721090108010901077 10741085108010841072108510801077, 109510901086 1085107210831080109510801077 1086109010881080109410721090107710831100108510861081 1082108610881088107710831103109410801080 108910741080107610771090107710831100108910901074109110771090 1086 1082108610881088107710831103109410801080 1076107410911093 10741072108311021090108510991093 108710721088 1074 108710881086109010801074108610871086108310861078108510991093 108510721087108810721074108310771085108011031093 (10851072108710881080108410771088, 10821086107510761072 1094107710851072 10861076108510861081 1087107210881099 1087108610741099109610721077109010891103, 1094107710851072 107610881091107510861081 1087108610851080107810721077109010891103, 1 080 10851072108610731086108810861090) 0,0-0,2 1050108610881088107710831103109410801103 1089 1091108810861074108510771084 10861090 10861095107710851100 1085108010791082108610751086 10761086 108510771079108510721095108010901077108311001085108610751086 0,2-0,4 105710831072107310721103, 108510801079108210721103 1082108610881088107710831103109410801103 (10851077 10861095107710851100 107910851072109510801090107710831100108510721103) 0,4-0,7 105910841077108810771085108510721103 1082108610881088107710831103109410801103 0,7-0,9 1057108010831100108510721103, 1074109910891086108210721103 1082108610881088107710831103109410801103 0,9-1,0 10541095107710851100 1089108010831100108510721103 1082108610881088107710831103109410801103 105010721082 10741099109510801089108311031102109010891103 108210861101109210921080109410801077108510901099 1082108610881088107710831103109410801080 10501086110110921092108010941080107710851090 1082108610881088107710831103109410801080 107610831103 1076107410911093 108610731084 10771085108510991093 108210911088108910861074 10741099109510801089108311031077109010891103 10871086 108910831077107610911102109710771081 1092108610881084109110831077: 1042 107610721085108510861081 10871088107710791077108510901072109410801080 108710881077107610861089109010721074108311031077109010891103 109010861083110010821086 10861073109710721103 1080108510921086108810841072109410801103. 1055108810801084107710881099 1087108810801074108610761103109010891103 1080108910821083110210951080109010771083110010851086 1074 10801083108311021089109010881072109010801074108510991093 10941077108311031093 1080 10841086107510911090 10851077 10861090108810721078107210901100 1090107710821091109710801077 1094107710851099 OANDA. 105410851080 10851077 11031074108311031102109010891103 10801085107410771089109010801094108010861085108510861081 1088107710821086108410771085107610721094108010771081 108010831080 10871086107310911078107610771085108010771084 1082 1089108610741077108810961077108510801102 108910761077108310821080. 1056107710791091108311001090107210901099, 10761086108910901080107510851091109010991077 1074 1087108810861096108310861084, 1085107710861073110310791072109010771083110010851086 109110821072107910991074107211021090 10851072 1088107710791091108311001090107210901099 1074 1073109110761091109710771084.Currency Correlações Cada célula nas tabelas a seguir contém o coeficiente de correlação para dois pares de moedas (correlações de moeda), que são citados na correspondente Campos do painel superior e esquerdo. O coeficiente de correlação mede quão estreitamente dois pares de moedas se movem juntos. Se ambos os pares se movem para cima e para baixo em um perfeito uníssono, seu coeficiente de correlação é 1. Se o movimento de um par não diz nada sobre o movimento do outro par, então há uma correlação zero entre esses pares. Se dois pares se movem em direções exatamente opostas, seu coeficiente de correlação é -1. As correlações também são divididas em quatro grupos de acordo com sua força. Para facilitar a visualização, todas as correlações na tabela a seguir são coloridas para mostrar sua força, conforme observado abaixo: Fraco (Branco): o valor absoluto do coeficiente de correlação não excede 0,3 (ou seja, pode ser qualquer coisa de -0,3 a 0,3). Médio (Cinza): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,3 mas inferior a 0,5. Forte (preto): o valor absoluto do coeficiente é maior que 0,5 mas menor que 0,8. Alto (Vermelho): o valor absoluto do coeficiente de correlação é igual ou superior a 0,8. Os coeficientes de correlação são calculados utilizando os preços de fechamento diários vistos nos últimos 40 dias de negociação (mais curto prazo) e nos últimos 120 dias de negociação (prazo maior). Estes dois períodos foram escolhidos entre os duzentos possíveis períodos de correlação com base em quão bem os coeficientes de correlação correspondem às flutuações diárias dos preços. Como você pode ver no simulador de correlação (Nota: Esta calculadora exige que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado no seu navegador), a correlação real geralmente divergirá mais forte do valor alvo quando for calculado por períodos de tempo mais curtos. Isso torna importante verificar as correlações de curto prazo contra as correlações de longo prazo, o que é feito na tabela REL abaixo. A tabela REL (de quotreliabilityquot) compara as correlações de curto prazo e de longo prazo e mostra a média de ambos os coeficientes quando eles permanecem próximos para ambos os períodos de tempo. Acredita-se que, se os coeficientes de correlação a curto e longo prazo concordarem, a correlação é mais confiável - mais propensos a persistir no futuro próximo. Você pode verificar como as correlações diárias a curto e longo prazo mudam ao longo do tempo para os pares de moedas mais comumente negociados na página de correlação de trailing (Nota: O tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha Flash instalado e habilitado para Javascript no seu navegador). A correlação também pode ser definida como o grau de similaridade (similaridade direta quando a correlação é similaridade inversa positiva quando a correlação é negativa) que você pode esperar existir entre padrões de gráficos técnicos (por exemplo, linhas de tendência, padrões de preços, candelabros e ondas de Elliott) visíveis em duas moedas Gráficos de pares. Por exemplo, você pode esperar ver uma imagem espelhada quase exata da linha de tendência que aparece no gráfico diário do EURUSD quando você olha para o mesmo gráfico de escala de tempo do USDCHF (porque a correlação negativa desses pares é tão alta). Os coeficientes de correlação diários apresentados aqui, portanto, medem a correspondência entre os padrões intermediários (últimos 120 dias) e os menores (últimos 40 dias) visíveis nos gráficos diários dos pares de moedas para os quais são calculados. Esta informação será mais útil para os comerciantes de posições (mantendo as posições abertas de um dia a alguns dias) que dependem principalmente dos estudos diários de gráficos. Se você deseja calcular as correlações para outros períodos de tempo, você pode fazê-lo no Excel, conforme descrito na parte inferior desta página. Nota de Tabela de Correlação de Moedas. É melhor diversificar aqueles pares de moedas cuja correlação é colorida em branco ou cinza (com mais cautela) na tabela REL. Você pode reduzir ainda mais a lista de candidatos para a diversificação, excluindo os pares que gastaram menos tempo sendo debilmente correlacionados durante os últimos 100 dias de negociação - como é mostrado na página de correlações de trânsito (soma das porcentagens de tempo que os 40- As correlações do dia e do 120 dias permaneceram fracas. Por favor, note: o tamanho desta página é de 1,3 Mbs e requer que você tenha o Flash instalado e o Javascript ativado em seu navegador). Se a correlação for colorida em vermelho para dois pares na tabela REL, você pode usar isso para selecionar somente a negociação que o par que ofereça a entrada com a maior razão de recompensa / risco entre os dois. Você também pode usar essas informações para esclarecer a imagem técnica (por exemplo, contagens de ondas de Elliott) do par de moedas que você troca, observando o gráfico do (s) outro (s) par de moedas, com o qual está altamente correlacionado. Tutorial de correlações do Excel Você pode calcular correlações individuais para dois pares de moedas e para qualquer período de tempo passando por essas etapas: Selecione os pares de moedas que você deseja analisar. Exporte os dados de preços para cada um desses pares a partir de seus gráficos forex (por exemplo, Intellicharts) para um arquivo em seu computador (o formato usual para exportação de dados é CSV). Importe cada arquivo no Excel, indo para DatagtImport External DatagtImport Data e apontando para ele. Você pode precisar importar os números como texto e, em seguida, substituir os pontos por vírgulas para que o Excel possa trabalhar com os preços como números. Certifique-se de que as datas na série temporal importada concordem para cada linha (você pode ignorar esta etapa se estiver trabalhando com apenas um preço de alimentação). Elimine as colunas para Abrir, Alto e Baixo. Mude o nome das colunas com os preços de fechamento para os nomes dos pares de moeda aos quais eles pertencem. Use a função CORREL para calcular a correlação. Esta função funciona em dois arrays, que serão os intervalos de mesmo comprimento dos preços de fechamento para os dois pares. Basta digitar em uma das células vazias quotcorrel (então, pressione o botão quotfxquot ao lado da barra de fórmulas e selecione os dois intervalos. A fórmula resultante será assim: - CORREL (A1: A40B1: B40) e calculará o valor do Coeficiente de correlação entre os pares para o período de tempo escolhido. Neste exemplo, serão 40 horas, dias ou semanas, dependendo da escala de tempo dos gráficos em análise. Para calcular a matriz de correlação de qualquer número de pares, repita os passos 1 a 1 acima 3 para cada par. Corte a tabela inteira para que os nomes dos pares de moedas estejam na primeira linha e os preços de fechamento sejam apenas para o período de tempo que você deseja analisar. Em vez de usar a função CORREL, vá para a análise do ToolsgtData. Selecione quotCorrelationquot na lista de ferramentas de análise. Pressione o botão ao lado do quotInput Rangequot e, em seguida, realce o conteúdo de todas as colunas. Marque a marca ao lado de quotLabels em First Rowquot. Selecione o intervalo de saída escolhendo Uma célula à direita da mesa. Pressione quotOKquot. Nota . Talvez seja necessário instalar o pacote Análise de dados a partir do CD de Instalação do Office se não for carregado por padrão. Para instalá-lo, vá para ToolsgtAdd-Ins. Em seguida, selecione Analysis ToolPak e clique em OK para começar a criar sua matriz de correlações cambiais. Usando correlações de moeda para sua vantagem Para ser um comerciante efetivo, é importante entender a sensibilidade de suas carteiras para a volatilidade do mercado. Isto é particularmente assim quando se comercializa Forex. Como as moedas são vendidas em pares, nenhum par negocia completamente independente dos outros. Uma vez que você está ciente dessas correlações e de como elas mudam, você pode usá-las para controlar a exposição total da carteira. (Para um guia para todas as coisas forex, confira nosso Investopedia Special Feature: Forex.) Definindo a correlação O motivo da interdependência dos pares de moedas é fácil de ver: se você estivesse negociando a libra britânica contra o iene japonês (par GBPJPY) Por exemplo, você está realmente negociando um derivativo dos pares GBPUSD e USDJPY, portanto, o GBPJPY deve estar um pouco correlacionado com um, se não ambos os outros pares de moedas. No entanto, a interdependência entre as moedas decorre de mais do que o simples fato de serem em pares. Enquanto alguns pares de moedas se movem em conjunto, outros pares de moedas podem se mover em direções opostas, o que é, em essência, o resultado de forças mais complexas. A correlação, no mundo financeiro, é a medida estatística da relação entre dois títulos. O coeficiente de correlação varia entre -1 e 1. Uma correlação de 1 implica que os dois pares de moedas se moverão na mesma direção 100 do tempo. Uma correlação de -1 implica que os dois pares de moedas se moverão na direção oposta 100 do tempo. Uma correlação de zero implica que a relação entre os pares de moeda é completamente aleatória. Leitura da tabela de correspondência Com este conhecimento das correlações em mente, olhemos as seguintes tabelas, cada uma mostrando correlações entre os principais pares de moedas durante o mês de fevereiro de 2018. A tabela superior acima mostra que, em relação ao mês de fevereiro (um mês), o EURUSD E o GBPUSD apresentou uma forte correlação positiva de 0,95. Isso implica que, quando o EURUSD se manda, o GBPUSD também se recuperou 95 do tempo. No entanto, nos últimos 6 meses, a correlação foi mais fraca (0,66), mas, a longo prazo (1 ano), os dois pares de moedas ainda possuem uma forte correlação. Em contrapartida, o EURUSD e o USDCHF apresentaram uma correlação negativa quase perfeita de -1,00. Isso implica que 100 do tempo, quando o EURUSD se recuperou, o USDCHF foi vendido. Essa relação ainda é verdadeira em períodos mais longos, pois os índices de correlação permanecem relativamente estáveis. No entanto, as correlações nem sempre permanecem estáveis. Pegue USDCAD e USDCHF, por exemplo. Com um coeficiente de 0,95, eles tiveram uma forte correlação positiva ao longo do ano passado, mas a relação deteriorou-se significativamente em fevereiro de 2018 por vários motivos, incluindo o aumento dos preços do petróleo e o falhanço do Banco do Canadá. (Para mais, consulte Usando a Paridade de Taxa de Juros para Negociar Forex.) Correlações. Mudança. É claro, então, que as correlações mudam, o que torna o acompanhamento ainda mais importante da mudança nas correlações. Sentimento e fatores econômicos globais são muito dinâmicos e podem até mudar em uma base diária. Forte correlação hoje pode não estar em linha com a correlação de longo prazo entre dois pares de moedas. É por isso que dar uma olhada na correlação de fim de semana de seis meses também é muito importante. Isso fornece uma perspectiva mais clara sobre a relação média de seis meses entre os dois pares de moedas, o que tende a ser mais preciso. As correlações mudam por uma variedade de razões, as mais comuns incluem políticas monetárias divergentes, a sensibilidade de um determinado par de moedas aos preços das commodities, bem como fatores econômicos e políticos únicos. Aqui está uma tabela que mostra as correlações de fim de semana de seis meses que o EURUSD compartilha com outros pares: Calculando Correlações Você mesmo A melhor maneira de manter a corrente na direção e força de seus pares de correlação é calculá-los você mesmo. Isso pode parecer difícil, mas na verdade é bastante simples. Para calcular uma correlação simples, basta usar uma planilha eletrônica, como o Microsoft Excel. Muitos pacotes de gráficos (mesmo alguns grátis) permitem que você baixe os preços diários históricos da moeda, que você pode transportar para o Excel. No Excel, basta usar a função de correlação, que é CORREL (intervalo 1, intervalo 2). As leituras de arranque de um ano, seis, três e um mês fornecem a visão mais abrangente das semelhanças e diferenças na correlação ao longo do tempo, no entanto, você pode decidir por si mesmo qual ou quantas dessas leituras deseja analisar. Aqui está o processo de cálculo de correlação revisado passo a passo: 1. Obter os dados de preços para seus dois pares de moedas dizem que são GBPUSD e USDJPY 2. Faça duas colunas individuais, cada uma delas com um desses pares. Em seguida, preencha as colunas com os preços diários passados que ocorreram para cada par ao longo do período de tempo que você está analisando 3. Na parte inferior da uma das colunas, em um espaço vazio, digite CORREL (4. Destaque todos os dados Em uma das colunas de preços, você deve obter um intervalo de células na caixa da fórmula. 5. Digite a vírgula 6. Repita as etapas 3-5 para a outra moeda 7. Feche a fórmula para que ela pareça CORREL (A1: A50, B1: B50) 8. O número produzido representa a correlação entre os dois pares de moedas. Mesmo que as correlações mudem, não é necessário atualizar seus números todos os dias, atualizando uma vez a cada poucas semanas ou pelo menos uma vez por mês geralmente Uma boa idéia. Como usá-lo para gerenciar a exposição Agora que você sabe como calcular as correlações, é hora de examinar como usá-las para sua vantagem. Primeiro, eles podem ajudá-lo a evitar a entrada em duas posições que se cancelam, Por exemplo, ao saber que EURUSD e USDCHF se movem em direções opostas próximas 100 vezes, você veria que ter um portfólio de EURUSD longo e USDCHF longo é o mesmo que ter praticamente nenhuma posição - isso é verdade porque, como indica a correlação, quando o EURUSD se manda, o USDCHF sofrerá um selloff. Por outro lado, a retenção de longo EURUSD e AUDUSD ou NZDUSD longo é semelhante ao dobro na mesma posição, uma vez que as correlações são tão fortes. (Saiba mais em Forex: Vadeando no mercado de moedas.) A diversificação é outro fator a considerar. Uma vez que a correlação EURUSD e AUDUSD tradicionalmente não é 100 positiva, os comerciantes podem usar esses dois pares para diversificar seu risco de forma alguma enquanto mantêm uma visão direcional do núcleo. Por exemplo, para expressar uma perspectiva de baixa no USD, o comerciante, em vez de comprar dois lotes do EURUSD, pode comprar um lote do EURUSD e um lote do AUDUSD. A correlação imperfeita entre os dois pares de moedas diferentes permite uma maior diversificação e um risco marginalmente menor. Além disso, os bancos centrais da Austrália e da Europa têm diferentes preconceitos de política monetária, portanto, no caso de uma manifestação de dólar, o dólar australiano pode ser menos afetado do que o euro. ou vice-versa. Um comerciante pode usar também valores de pip ou ponto diferentes para sua vantagem. Vamos considerar o EURUSD e o USDCHF mais uma vez. Eles têm uma correlação negativa quase perfeita, mas o valor de um movimento de pip no EURUSD é de 10 para um monte de 100.000 unidades, enquanto o valor de uma movimentação de pip em USDCHF é 9.24 para o mesmo número de unidades. Isso implica que os comerciantes podem usar o USDCHF para proteger a exposição do EURUSD. Heres como o hedge funcionaria: digamos que um comerciante tinha um portfólio de um lote curto de EURUSD de 100.000 unidades e um USDCHF curto de 100.000 unidades. Quando o EURUSD aumenta em dez pips ou pontos, o comerciante ficaria abaixo de 100 na posição. No entanto, uma vez que o USDCHF se move em frente ao EURUSD, a posição curta USDCHF seria rentável, provavelmente se movendo perto de dez pips mais alto, um aumento de 92,40. Isto transformaria a perda líquida do portfólio em -7,60 em vez de -100. Claro, essa cobertura também significa lucros menores no caso de uma forte liquidação do EURUSD. Mas, no pior caso, as perdas se tornam relativamente menores. Independentemente de você procurar diversificar suas posições ou encontrar pares alternativos para alavancar sua visão, é muito importante estar ciente da correlação entre vários pares de moedas e suas tendências em mudança. Este é um conhecimento poderoso para todos os comerciantes profissionais que possuem mais de um par de moedas em suas contas de negociação. Esse conhecimento ajuda os comerciantes, diversifica, protege ou dobra os lucros. The Bottom Line Para ser um comerciante efetivo, é importante entender como diferentes pares de moedas se movem em relação uns aos outros, para que os comerciantes possam entender melhor sua exposição. Alguns pares de moedas se movem em conjunto entre si, enquanto outros podem ser opostos polares. Aprender sobre a correlação da moeda ajuda os comerciantes a gerenciar suas carteiras de forma mais apropriada. Independentemente da sua estratégia de negociação e se você está procurando diversificar suas posições ou encontrar pares alternativos para alavancar sua visão, é muito importante ter em mente a correlação entre vários pares de moedas e suas tendências em mudança. (Para mais, confira nosso Tutoriais Forex).
No comments:
Post a Comment