Comprendre la corrélation : un guide pratique pour des décisions basées sur les données

Pourquoi la corrélation est importante sur les marchés réels

Avant de plonger dans les formules, réfléchissez à pourquoi les investisseurs se soucient de la corrélation. Lorsque deux actifs évoluent de manière prévisible ensemble, vous pouvez constituer des portefeuilles qui résistent mieux aux baisses. Lorsqu’ils évoluent en sens inverse, leur combinaison réduit le risque global. C’est la puissance de comprendre comment les variables se rapportent — ce n’est pas seulement académique, c’est pertinent pour l’argent.

Les bases : ce que mesure réellement la corrélation

Un coefficient de corrélation est une métrique unique qui capture la façon dont deux flux de données évoluent de manière synchronisée. Il se situe toujours entre -1 et 1. Près de 1 signifie qu’ils montent et descendent ensemble. Près de -1 indique une évolution inverse. Autour de 0 suggère peu de tendance linéaire. Ce nombre simple traduit des nuages de points désordonnés en quelque chose sur lequel vous pouvez agir.

L’avantage est l’universalité : que vous étudiiez la température et les ventes de glaces, ou les mouvements de prix d’actifs, l’échelle de -1 à 1 vous permet de comparer des scénarios complètement différents. C’est un langage commun pour la force de la relation.

Choisir la bonne méthode de corrélation

Toutes les mesures de corrélation ne fonctionnent pas aussi bien dans toutes les situations. Le choix dépend du type de vos données.

Corrélation de Pearson fonctionne lorsque les deux variables sont continues — c’est-à-dire qu’elles peuvent prendre n’importe quelle valeur dans une plage, comme les mouvements de prix ou les rendements. Elle quantifie à quel point deux variables continues suivent une ligne droite ensemble.

Spearman et Kendall sont des alternatives basées sur le rang. Utilisez-les lorsque les données sont ordinales (classées mais pas uniformément espacées) ou lorsque la relation est courbe plutôt que linéaire. Ces méthodes gèrent mieux les données désordonnées du monde réel que Pearson dans de nombreux cas.

La distinction est importante : les variables catégoriques vs continues nécessitent des traitements différents. Les variables catégoriques (comme “niveau de risque : faible/moyen/élevé” ou “régime de marché : haussier/baissier”) demandent des outils complètement différents — pensez aux tableaux de contingence ou au V de Cramér plutôt que Pearson. Les variables continues (prix, volume, temps) sont le domaine de prédilection de Pearson.

Pour des données catégoriques combinées à des données continues, vous pourriez avoir besoin de techniques spécialisées ou de convertir une mesure en une autre première.

Comprendre l’échelle : ce que signifient les nombres

Ces plages donnent une idée approximative, même si le contexte est toujours important :

Les valeurs négatives fonctionnent de la même manière : -0,7 indique une forte évolution inverse.

Pourquoi la mise en garde du contexte ? La physique des particules exige des corrélations proches de ±1 pour considérer quelque chose comme réel. Les sciences sociales acceptent des valeurs beaucoup plus faibles car le comportement humain est intrinsèquement plus bruyant. Sur les marchés, ce qui compte comme “significatif” dépend de votre stratégie et de votre horizon temporel.

Comment la corrélation est calculée (Les mécanismes)

La formule de Pearson est simple en théorie : diviser la covariance par le produit des écarts-types.