Compreender a Correlação: Um Guia Prático para Decisões Baseadas em Dados

Por que a Correlação Importa nos Mercados Reais

Antes de mergulhar nas fórmulas, considere por que os investidores se preocupam com a correlação. Quando dois ativos se movem juntos de forma previsível, é possível construir carteiras que resistam melhor às quedas. Quando eles se movem em direções opostas, combiná-los reduz o risco global. Essa é a força de entender como as variáveis se relacionam — não é apenas acadêmico, é relevante para o dinheiro.

Os Fundamentos: O que a Correlação Realmente Mede

Um coeficiente de correlação é uma métrica única que captura quão estreitamente duas séries de dados se movem em conjunto. Ele está sempre entre -1 e 1. Perto de 1 significa que sobem e descem juntos. Perto de -1 indica movimento inverso. Em torno de 0 sugere pouca relação linear. Esse número simples traduz gráficos de dispersão confusos em algo que você pode agir.

A beleza é a universalidade: seja estudando temperatura e vendas de sorvete, ou movimentos de preços de ativos, a escala de -1 a 1 permite comparar cenários completamente diferentes. É uma linguagem comum para a força do relacionamento.

Escolhendo o Método de Correlação Certo

Nem todas as medidas de correlação funcionam igualmente bem para todas as situações. A escolha depende do seu tipo de dado.

Correlação de Pearson funciona quando ambas as variáveis são contínuas — ou seja, podem assumir qualquer valor dentro de um intervalo, como movimentos de preço ou retornos. Ela quantifica o quão de perto duas variáveis contínuas seguem uma linha reta juntas.

Spearman e Kendall são alternativas baseadas em ranking. Use-os quando os dados forem ordinais (classificados mas não uniformemente espaçados) ou quando a relação for curvada em vez de reta. Essas técnicas lidam melhor com dados confusos do mundo real do que Pearson em muitos casos.

A distinção importa: variáveis categóricas vs contínuas requerem tratamentos diferentes. Variáveis categóricas (como “nível de risco: baixo/médio/alto” ou “regime de mercado: touro/besta”) precisam de ferramentas completamente diferentes — pense em tabelas de contingência ou V de Cramér em vez de Pearson. Variáveis contínuas (preço, volume, tempo) são o ponto forte do Pearson.

Para dados categóricos combinados com dados contínuos, pode ser necessário usar técnicas especializadas ou converter uma medida em outra forma primeiro.

Compreendendo a Escala: O que os Números Significam

Esses intervalos oferecem uma orientação geral, embora o contexto sempre importe:

Valores negativos funcionam da mesma forma: -0.7 indica forte movimento inverso.

Por que a advertência do contexto? A física de partículas exige correlações próximas de ±1 para considerar algo real. As ciências sociais aceitam valores muito mais fracos porque o comportamento humano é inerentemente mais barulhento. Nos mercados, o que conta como “significativo” depende da sua estratégia e horizonte de tempo.

Como a Correlação é Calculada (A Mecânica)

A fórmula de Pearson é simples na teoria: divide a covariância pelo produto dos desvios padrão.