Статистика изучает не только отдельные показатели (случайные величины, или величины, которые можно считать случайными с определенной степень точности), но и их взаимосвязи. Между одними величинами связи отсутствуют (или пренебрежимо малы) – например, между средним ростом школьников и их оценками по математике, а между другими имеются – например, между ростом и весом.
Здесь нужно понимать, что речь идет не о конкретной функции, а просто о наличии влияния той или иной степени силы. Так, люди одного роста не обязательно имеют одинаковый вес, но в целом, при изучении большой группы людей, можно определить, что чем больше рост, тем больше вес.
Под корреляцией (термин происходит от латинского correlation, что переводится как «взаимосвязь, соотношение») понимают статистическую взаимосвязь случайных величин (двух или более), при которой изменение значений одной (или нескольких из них) величины сопутствует систематическим изменениям в значениях другой (других) величин.
Выявленная корреляционная связь не должна служить основанием для предположения о наличии причинно-следственных связей. Более того, наблюдаемая в одной выборке значительная корреляция может не проявляться в другой выборке. Рассмотрим на примере: в крупном городе выявлена корреляционная связь между числом пожарных, участвующих в тушении пожара, и нанесенным ущербом. Это не значит, что имеет место причинно-следственная связь, и если посылать на пожар меньше спасателей, то ущерб снизится. На самом деле, здесь имеет место общая причина: чем более серьезный пожар (например, по охваченной площади), тем больше сотрудников работает и тем больше ущерб. Теперь рассмотрим маленький город, в котором всего одна пожарная бригада, выезжающая на все пожары. Количество пожарных всегда постоянно, а ущерб от пожаров разный. Корреляции нет.
Корреляция валютных пар является выражением синхронности изменения их котировок.
Валюты могут коррелировать:
Первый вид корреляции наиболее важен для технического анализа, ограничивающегося сделками на валютном рынке, второй и третий – для фундаментального анализа. Трейдерам важно понимать, какие валютные пары являются коррелированными, чтобы управлять рисками сделок.
Основным источником корреляции в валютных парах является тот факт, что валюты входят не в одну, а в несколько пар. Каждая валюта является «представителем экономики», фундаментальные процессы в которой оказывают влияние на курс валюты. Так, допустим, в экономике США начинается кризис, курс доллара относительно евро снижается (пара EUR/USD дорожает). Естественно предположить, что относительно доллара подорожает и японская иена (если в экономике Японии не происходило никаких потрясений), и швейцарский франк, и многие другие валюты. Речь идет только об общем направлении, которое будет совпадать – конкретное численное выражение роста в пунктах или процентах может быть далеко не одинаковым.
Под положительной корреляцией понимают изменение котировок валютных пар в одном направлении: если увеличивается стоимость одной, растет и стоимость другой; при падении стоимости одной падает и стоимость второй.
Рассмотрим для примера две валютные пары: EUR/USD и CHF/USD. Допустим, первая пара растет, т.е. доллар дешевеет относительно евро. Если это вызвано негативными тенденциями в американской экономике, то логично, что будет расти и пара CHF/USD. Если этого не произойдет, при относительно стабильном соотношении между евро и франком может оказаться, что производить обмен выгодно не напрямую. Рассмотрим это на схематичном примере. Пусть в начальный момент времени курс составлял:
Трейдеру все равно, сначала продать франки за евро, а потом купить на них доллары, или сразу продать франки за доллары (комиссией системы в данном случае пренебрегаем для наглядности).
Теперь предположим, что курс пары EUR/USD вырос, а остальные курсы не поменялись:
Владелец франка может получить за него сразу 6 долларов, а если продаст франки за евро, а потом евро за доллары – уже 7,5 долларов. Естественно, все будут совершать именно такие сделки, что приведет к изменению соотношения спроса и предложения на пары (предложение по паре CHF/USD резко снизится). А поскольку на валютном рынке действуют рыночные законы, курс достаточно быстро изменится и определится новое равновесие.
Аналогичные процессы будут наблюдаться и если рост вызван успехами европейской экономики.
Отрицательная корреляция имеет место, когда стоимости валютных пар изменяются противоположным образом (когда одна растет, другая падает).
Примером могут служить пары EUR/USD и USD/JPY. Несложно заметить, что в одной паре доллар выступает базовой валютой, а в другой – валютой котировки. Естественно, что изменение «ценности» доллара по-разному повлияет на котировки пар.
Важно понимать, что скоррелированными могут быть и пары, в которые входят разные валюты, особенно если экономики нескольких стран тесно связаны между собой. В частности, падение курса российского рубля обычно ведет и к падению курса белорусского рубля.
Главная цель изучения корреляции для трейдера – это управление рисками. Допустим, трейдер рискует 5% своего счета в каждой из двух сделок:
Суммарный риск составляет 10%, потому что если тенденция курса доллара предсказана неверно, против рынка окажутся обе сделки.
Если же заключить две сделки с обратной корреляцией, то риск снизится – вероятнее всего, одна из них окажется выигрышной (правда, снизится и ожидаемая прибыль, поскольку вторая сделка окажется проигрышной).
Кроме того, анализ коррелированных пар позволяет более глубоко понять механизмы и причины той или иной тенденции, предсказать ее изменения.