Hiểu rõ về Mối tương quan: Hướng dẫn thực tế cho các quyết định dựa trên dữ liệu

Tại sao Mối quan hệ Phối hợp lại Quan trọng trong Thị trường Thực

Trước khi đi vào các công thức, hãy xem xét lý do tại sao các nhà đầu tư quan tâm đến mối quan hệ phối hợp. Khi hai tài sản di chuyển cùng nhau một cách dự đoán được, bạn có thể xây dựng danh mục đầu tư chống chịu tốt hơn trước các đợt suy thoái. Khi chúng di chuyển theo hướng ngược lại, việc kết hợp chúng giúp giảm thiểu rủi ro tổng thể. Đó chính là sức mạnh của việc hiểu cách các biến số liên quan — không chỉ là lý thuyết học thuật, mà còn liên quan đến tiền bạc.

Những điều cơ bản: Mối quan hệ Phối hợp Thực sự Đo lường Điều gì

Hệ số tương quan là một chỉ số duy nhất phản ánh mức độ chặt chẽ của hai luồng dữ liệu di chuyển cùng nhau như thế nào. Nó luôn nằm trong khoảng -1 đến 1. Gần 1 có nghĩa là chúng tăng giảm cùng nhau. Gần -1 có nghĩa là chúng di chuyển ngược chiều. Khoảng 0 cho thấy ít có mẫu tuyến tính rõ ràng. Số đơn giản này biến các biểu đồ phân tán rối rắm thành thứ bạn có thể hành động dựa vào.

Điều tuyệt vời là tính phổ quát: dù bạn đang nghiên cứu nhiệt độ và doanh số kem, hay biến động giá tài sản, thang đo -1 đến 1 cho phép bạn so sánh giữa các kịch bản hoàn toàn khác nhau. Đây là ngôn ngữ chung cho sức mạnh của mối quan hệ.

Chọn Phương pháp Tương quan Phù hợp

Không phải tất cả các phương pháp đo tương quan đều hoạt động tốt như nhau trong mọi tình huống. Lựa chọn phụ thuộc vào loại dữ liệu của bạn.

Tương quan Pearson phù hợp khi cả hai biến đều liên tục — nghĩa là chúng có thể nhận giá trị bất kỳ trong phạm vi nào, như biến động giá hoặc lợi nhuận. Nó đo lường mức độ chặt chẽ của hai biến liên tục theo một đường thẳng.

Spearman và Kendall là các phương pháp dựa trên thứ hạng. Sử dụng chúng khi dữ liệu là thứ hạng (xếp hạng nhưng không đều nhau) hoặc khi mối quan hệ có dạng cong thay vì thẳng. Những phương pháp này xử lý dữ liệu thực tế phức tạp tốt hơn Pearson trong nhiều trường hợp.

Sự khác biệt quan trọng: biến phân loại so với biến liên tục đòi hỏi các phương pháp xử lý khác nhau. Các biến phân loại (như “mức độ rủi ro: thấp/trung bình/cao” hoặc “chế độ thị trường: tăng trưởng/giảm”) cần các công cụ hoàn toàn khác — như bảng contingency hoặc Cramér’s V thay vì Pearson. Các biến liên tục (giá, khối lượng, thời gian) là lĩnh vực sở trường của Pearson.

Đối với dữ liệu phân loại kết hợp với dữ liệu liên tục, bạn có thể cần các kỹ thuật đặc biệt hoặc chuyển đổi một trong hai dạng dữ liệu sang dạng khác trước.

Hiểu về Thang đo: Ý nghĩa của Các Con số

Các phạm vi này cung cấp hướng dẫn sơ bộ, mặc dù ngữ cảnh luôn quan trọng:

Các giá trị âm cũng hoạt động tương tự: -0.7 có nghĩa là di chuyển ngược chiều mạnh.

Tại sao lại có cảnh báo về ngữ cảnh? Vật lý hạt yêu cầu các mối quan hệ gần ±1 để xác nhận điều gì đó là thực. Khoa học xã hội chấp nhận các giá trị yếu hơn nhiều vì hành vi con người vốn dĩ có nhiều nhiễu. Trong thị trường, điều gì được xem là “có ý nghĩa” phụ thuộc vào chiến lược và khung thời gian của bạn.

Cách Tính Tương quan (Cơ chế)

Công thức Pearson đơn giản về mặt khái niệm: chia phương sai chung cho tích của độ lệch chuẩn.