Was ist „Correlation Analysis“ ?

„Correlation Analysis“ (deutsch: „Korrelationsanalyse„) bezieht sich im Trading auf die Untersuchung der Beziehung zwischen zwei oder mehr Finanzinstrumenten oder Märkten, um herauszufinden, ob und inwieweit sie miteinander korrelieren. Eine Korrelation zwischen zwei Instrumenten oder Märkten kann positiv, negativ oder neutral sein.

Ein positives Korrelationsverhältnis bedeutet, dass die beiden Instrumente oder Märkte in die gleiche Richtung tendieren. Ein negatives Korrelationsverhältnis bedeutet, dass die beiden Instrumente oder Märkte in entgegengesetzte Richtungen tendieren. Eine neutrale Korrelation bedeutet, dass es keine erkennbare Beziehung zwischen den beiden Instrumenten oder Märkten gibt.

Die Korrelation zwischen verschiedenen Finanzinstrumenten oder Märkten kann für Trader nützlich sein, um das Risiko in ihrem Portfolio zu reduzieren oder Diversifikationsmöglichkeiten zu finden. Wenn beispielsweise eine negative Korrelation zwischen zwei Instrumenten besteht, kann eine Kombination aus beiden in einem Portfolio das Risiko verringern, da sich Verluste in einem Instrument durch Gewinne in dem anderen ausgleichen können.

Vorteile/Nachteile von „Correlation Analysis“:

Die Verwendung von „Correlation Analysis“ im Trading hat Vor- und Nachteile.

Vorteile:

• Risikomanagement: Die Korrelation zwischen verschiedenen Finanzinstrumenten oder Märkten kann genutzt werden, um das Risiko in einem Portfolio zu reduzieren. Durch die Diversifikation in nicht-korrelierten Instrumenten können Verluste in einem Instrument durch Gewinne in einem anderen ausgeglichen werden.
• Identifizierung von Handelsmöglichkeiten: Durch die Analyse der Korrelationen können Trader Handelsmöglichkeiten finden. Wenn beispielsweise eine positive Korrelation zwischen Gold- und Ölpreisen besteht, kann ein Trader bei einem Anstieg des Goldpreises auch eine Erhöhung des Ölpreises erwarten und seine Handelsentscheidung dementsprechend anpassen.
• Reduktion von Handelsrisiken: Durch die Identifizierung von stark korrelierten Instrumenten oder Märkten können Trader das Risiko reduzieren, das mit einer Überbelichtung in einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Markt verbunden ist.

Nachteile:

• Limitierungen: Die Korrelationen zwischen Finanzinstrumenten oder Märkten können sich im Laufe der Zeit ändern und sind nicht immer stabil. Eine positive Korrelation zwischen zwei Instrumenten in der Vergangenheit garantiert keine zukünftige Korrelation.
• Kein Alleinstellungsmerkmal: Viele Trader verwenden Korrelationsanalysen, was dazu führen kann, dass ähnliche Trades von vielen Marktteilnehmern ausgeführt werden. Dadurch kann sich die Marktstimmung ändern und die Handelsstrategie des Traders beeinträchtigt werden.
• Unterschiedliche Zeiträume: Unterschiedliche Zeiträume, in denen die Korrelationen untersucht werden, können unterschiedliche Ergebnisse liefern. Dies kann zu Verwirrung führen und zu Fehlentscheidungen führen, wenn der Trader nicht darauf achtet, welchen Zeitraum er untersucht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von „Correlation Analysis“ im Trading von Vorteil sein kann, aber auch ihre Grenzen hat und nicht als alleiniges Kriterium für Handelsentscheidungen verwendet werden sollte. Trader sollten immer auch andere Faktoren berücksichtigen, wie Fundamentaldaten und technische Analysen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

„Correlation Analysis“ Beispiel:

Ein Beispiel für „Correlation Analysis“ im Trading wäre die Untersuchung der Korrelation zwischen Bitcoin und anderen Kryptowährungen.

Bitcoin ist die größte und bekannteste Kryptowährung und hat in der Regel eine hohe Korrelation zu anderen Kryptowährungen. Wenn sich der Bitcoin-Preis ändert, kann dies auch Auswirkungen auf andere Kryptowährungen haben.

Trader könnten dies nutzen, um ihre Handelsstrategie zu optimieren. Wenn beispielsweise eine positive Korrelation zwischen Bitcoin und Ethereum besteht, könnte ein Trader Ethereum kaufen, wenn er erwartet, dass der Bitcoin-Preis steigt, da dies in der Regel auch eine positive Auswirkung auf den Ethereum-Preis haben wird.

Andererseits, wenn ein Trader erwartet, dass der Bitcoin-Preis sinken wird, könnte er eine Kryptowährung kaufen, die eine negative Korrelation zu Bitcoin aufweist. Wenn beispielsweise eine negative Korrelation zwischen Bitcoin und Ripple besteht, könnte der Trader Ripple kaufen, wenn er erwartet, dass der Bitcoin-Preis sinkt, da Ripple dann in der Regel steigen würde.

Trader sollten jedoch berücksichtigen, dass die Korrelationen zwischen Kryptowährungen sich im Laufe der Zeit ändern können und nicht immer stabil sind. Daher sollten sie nicht ausschließlich auf Korrelationsanalysen basieren und andere Faktoren berücksichtigen, wie Fundamentaldaten und technische Analysen.

„Correlation Analyse“ im Vergleich:

Es gibt mehrere ähnliche Methoden im Trading, die zur Analyse von Beziehungen zwischen verschiedenen Finanzinstrumenten oder Märkten verwendet werden. Hier sind einige der wichtigsten Methoden im Vergleich zur „Correlation Analysis“:

• Regression Analysis: Regression Analysis ist ein statistisches Verfahren, das die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen untersucht, um Prognosen zu erstellen. Im Trading wird die Regression Analysis verwendet, um eine Beziehung zwischen dem Preis eines Finanzinstruments und anderen Faktoren, wie beispielsweise Wirtschaftsdaten oder Unternehmensgewinnen, herzustellen.
• Cointegration Analysis: Cointegration ist eine Methode zur Untersuchung der Beziehung zwischen zwei oder mehr Finanzinstrumenten, die langfristig miteinander verbunden sind. Im Gegensatz zur Korrelation, die die kurzfristige Beziehung zwischen den Instrumenten beschreibt, beschreibt Cointegration die langfristige Beziehung zwischen den Instrumenten.
• Granger Causality: Granger Causality ist eine Methode, um herauszufinden, ob eine Zeitreihe eine Vorhersage für eine andere Zeitreihe treffen kann. Im Trading kann dies verwendet werden, um die Beziehung zwischen zwei Finanzinstrumenten zu untersuchen und zu entscheiden, welches Instrument die Vorhersage für das andere Instrument treffen kann.
• Cluster Analysis: Cluster Analysis ist eine Methode zur Gruppierung von ähnlichen Finanzinstrumenten oder Märkten, basierend auf ihren Ähnlichkeiten in Bezug auf verschiedene Faktoren wie Volatilität, Rendite oder Handelsvolumen.

Im Vergleich zur Korrelation Analysis unterscheiden sich diese Methoden in Bezug auf den Zweck und die Art der Beziehung, die untersucht wird. Während die Korrelation Analysis auf die kurzfristige Beziehung zwischen Finanzinstrumenten oder Märkten abzielt, kann die Regression Analysis verwendet werden, um die langfristige Beziehung zwischen dem Preis eines Instruments und anderen Faktoren zu untersuchen.

Die „Cointegration Analysis“ ist auch auf langfristige Beziehungen ausgerichtet, während die „Granger Causality“ und „Cluster Analysis“ jeweils andere Aspekte der Beziehungen zwischen Finanzinstrumenten oder Märkten untersuchen.

„Correlation Analysis“ Berechnung:

Die Korrelation zwischen zwei Variablen kann mit Hilfe des Korrelationskoeffizienten berechnet werden. Es gibt verschiedene Arten von Korrelationskoeffizienten, der häufigste ist der Pearson-Korrelationskoeffizient.

Die Formel zur Berechnung des Pearson-Korrelationskoeffizienten lautet wie folgt:

• r = (n∑xy – (∑x)(∑y)) / sqrt((n∑x^2 – (∑x)^2)(n∑y^2 – (∑y)^2))

wobei:

• r der Pearson-Korrelationskoeffizient ist,
• n die Anzahl der Datenpunkte ist,
• ∑xy die Summe der Produkte von x und y ist,
• ∑x die Summe von x ist,
• ∑y die Summe von y ist,
• ∑x^2 die Summe der Quadrate von x ist,
• ∑y^2 die Summe der Quadrate von y ist.

Der Pearson-Korrelationskoeffizient r liegt zwischen -1 und +1. Ein Wert von -1 zeigt eine perfekte negative Korrelation an, ein Wert von +1 zeigt eine perfekte positive Korrelation an und ein Wert von 0 zeigt keine Korrelation an. Werte zwischen -1 und 0 oder zwischen 0 und +1 zeigen eine negative bzw. positive Korrelation an, die aber nicht perfekt ist.

Es gibt auch andere Korrelationskoeffizienten, wie zum Beispiel den Spearman-Korrelationskoeffizienten, der auf Rängen statt auf den eigentlichen Datenpunkten basiert, oder den Kendall-Korrelationskoeffizienten, der die Anzahl der Paare von Datenpunkten mit der gleichen Beziehung und der entgegengesetzten Beziehung zählt.

Fazit:

Zusammenfassend ist die Korrelationsanalyse eine Methode im Trading, mit der man die Beziehung zwischen verschiedenen Finanzinstrumenten oder Märkten untersuchen kann. Die Analyse kann dazu beitragen, das Risiko in einem Portfolio zu minimieren, indem man Instrumente identifiziert, die eine geringe oder negative Korrelation aufweisen. Außerdem kann die Korrelationsanalyse genutzt werden, um potenzielle Handelsmöglichkeiten zu identifizieren, wenn positive Korrelationen zwischen Instrumenten vorliegen.

Allerdings hat die Korrelationsanalyse auch ihre Grenzen und es sollten immer auch andere Faktoren wie Fundamentaldaten, Marktstimmung und technische Analysen in Betracht gezogen werden. Zudem sollten Anleger immer bedenken, dass Korrelationen zeitabhängig sind und sich im Laufe der Zeit verändern können.

Insgesamt kann die Korrelationsanalyse eine nützliche Methode im Trading sein, aber sie sollte als Teil eines umfassenden Analyseprozesses genutzt werden.

Mit freundlichen Grüßen