فهم الارتباط: دليل عملي لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات

لماذا تعتبر الارتباطات مهمة في الأسواق الحقيقية

قبل الغوص في الصيغ، فكر في سبب اهتمام المستثمرين بالارتباط. عندما يتحرك أصلان معًا بشكل متوقع، يمكنك بناء محافظ تتكيف بشكل أفضل مع الانكماشات. عندما يتحركان في اتجاهين متعاكسين، فإن الجمع بينهما يقلل من المخاطر الإجمالية. هذه هي قوة فهم كيفية ارتباط المتغيرات — فهي ليست مجرد مسألة أكاديمية، بل لها علاقة بالمال.

الأساسيات: ماذا يقيس الارتباط فعليًا

معامل الارتباط هو مقياس واحد يلتقط مدى ترابط تدفقات البيانات معًا بشكل وثيق. دائمًا ما يتراوح بين -1 و 1. القرب من 1 يعني أنهما يرتفعان وينخفضان معًا. القرب من -1 يعني أنهما يتحركان بشكل عكسي. حول 0 يشير إلى وجود نمط خطي قليل. هذا الرقم البسيط يحول الرسوم البيانية المبعثرة المعقدة إلى شيء يمكنك التصرف بناءً عليه.

الجمال في الشمولية: سواء كنت تدرس درجة الحرارة ومبيعات الآيس كريم، أو تحركات أسعار الأصول، فإن مقياس -1 إلى 1 يتيح لك المقارنة عبر سيناريوهات مختلفة تمامًا. إنه لغة مشتركة لقوة العلاقة.

اختيار طريقة الارتباط المناسبة

ليست جميع مقاييس الارتباط تعمل بشكل متساوٍ في كل الحالات. يعتمد الاختيار على نوع البيانات لديك.

ارتباط بيرسون يعمل عندما يكون كلا المتغيرين مستمرين — أي يمكن أن يأخذا أي قيمة ضمن نطاق معين، مثل تحركات الأسعار أو العوائد. يقيس مدى التزام متغيرين مستمرين باتباع خط مستقيم معًا.

سبيرمان وكندال هما بديلان يعتمدان على الرتب. استخدمهما عندما تكون البيانات تصنيفية (مرتبة ولكن غير متساوية التباعد) أو عندما يكون العلاقة منحنية بدلاً من أن تكون خطية. تتعامل هذه الطرق مع البيانات المعقدة من العالم الحقيقي بشكل أفضل من بيرسون في كثير من الحالات.

الفرق مهم: المتغيرات التصنيفية مقابل المستمرة تتطلب معالجات مختلفة. المتغيرات التصنيفية (مثل “مستوى المخاطرة: منخفض/متوسط/مرتفع” أو “نظام السوق: صاعد/هابط”) تحتاج أدوات مختلفة تمامًا — فكر في جداول الطوارئ أو V كرامر بدلاً من بيرسون. المتغيرات المستمرة (السعر، الحجم، الوقت) هي المجال المفضل لبيرسون.

بالنسبة للبيانات التصنيفية المدمجة مع البيانات المستمرة، قد تحتاج إلى تقنيات متخصصة أو تحويل مقياس واحد إلى شكل آخر أولاً.

فهم المقياس: ماذا تعني الأرقام

هذه النطاقات تقدم إرشادات تقريبية، على الرغم من أن السياق دائمًا مهم:

القيم السالبة تعمل بنفس الطريقة: -0.7 تعني حركة عكسية قوية.

لماذا التحذير من السياق؟ تتطلب فيزياء الجسيمات ارتباطات قريبة من ±1 لاعتبارها حقيقية. العلوم الاجتماعية تقبل قييم أضعف بكثير لأن سلوك الإنسان بطبيعته أكثر ضوضاء. في الأسواق، ما يُعتبر “ذو معنى” يعتمد على استراتيجيتك والأفق الزمني.

كيف يتم حساب الارتباط (الآليات)

صيغة بيرسون بسيطة من حيث المفهوم: قسّم التغاير على حاصل ضرب الانحرافات المعيارية.