O que “correlação” significa para pares de forex
Em finanças, dois pares de forex têm “correlação” quando seus retornos se movem juntos de forma mensurável. A correlação é tipicamente expressa como um número entre -1 e +1:
- +1: os retornos se movem juntos perfeitamente
- 0: sem co-movimento linear nos dados escolhidos
- -1: eles se movem em direções opostas perfeitamente
Uma limitação importante é que a correlação depende de como você a mede: a janela de tempo (dias, semanas, meses), a definição de retorno (retornos logarítmicos ou retornos percentuais) e a fonte de dados. Portanto, “quais pares têm correlação” não pode ser respondido como uma lista fixa única que sempre se aplica.
Neste artigo, “pares de alta liquidez” refere-se aos pares principais mais ativamente negociados. A razão prática pela qual eles são discutidos em conjunto é que geralmente têm mercados profundos e dados amplamente disponíveis, o que torna os estudos de correlação mais reproduzíveis entre fontes.
Resposta direta: padrões comuns de correlação entre pares de alta liquidez
Dentro dos pares principais de alta liquidez, a correlação frequentemente se agrupa em torno de exposição cambial compartilhada e fatores macroeconômicos comuns. Em vez de afirmar resultados exatos, é mais preciso descrever tipos frequentes de relações de correlação que você pode testar:
1) Pares que compartilham a mesma moeda base ou de cotação
Se dois pares contêm a mesma moeda (por exemplo, ambos incluem USD), seus movimentos podem frequentemente ser correlacionados porque os fatores subjacentes dessa moeda (sentimento de risco, expectativas de taxas de juros, demanda ampla por USD) afetam ambos os pares.
Exemplos típicos de comparações de “moeda compartilhada” no conjunto dos pares principais:
- Pares envolvendo USD tendem a mostrar co-movimento mais forte entre si do que com pares que não incluem USD.
- Pares envolvendo EUR podem mostrar co-movimento entre si quando o fator do euro domina.
- Pares envolvendo JPY podem mostrar co-movimento entre si quando a sensibilidade do iene a mudanças nos rendimentos globais ou no risco domina.
2) Pares que estão relacionados por meio de conversões cruzadas
Alguns pares se movem de maneiras vinculadas porque um pode ser expresso usando outro por meio de aritmética cambial. Por exemplo, EUR/USD e GBP/USD podem ambos ser influenciados pelo USD, enquanto EUR/GBP depende do desempenho relativo entre EUR e GBP. Essa ligação estrutural significa que as correlações podem ser maiores para pares que compartilham uma “perna” dominante, mas o sinal e a força podem mudar dependendo do regime de mercado.
3) Correlação dependente do regime (risk-on vs risk-off)
Pares de alta liquidez podem se correlacionar de forma diferente entre regimes. Em períodos em que um fator global dominante controla os movimentos, a correlação entre os pares principais pode aumentar. Quando fatores idiossincráticos (como notícias específicas de um país) dominam uma moeda específica, as correlações podem enfraquecer ou se inverter.
Como verificar quais pares têm correlação (e o que comparar)
Para responder à sua própria pergunta “quais pares têm correlação”, use um método consistente.
- Escolha o universo: pares principais de alta liquidez (um conjunto pequeno dos símbolos de pares mais negociados).
- Escolha um horizonte: a correlação pode diferir para retornos de 1 semana versus 3 meses.
- Defina os retornos de forma consistente: por exemplo, calcule retornos logarítmicos diários para cada par nos mesmos timestamps.
- Calcule as correlações: calcule a matriz de correlação entre os pares.
- Valide a estabilidade: execute novamente o cálculo em múltiplas janelas móveis para ver se as relações persistem.
Uma verificação independente útil é a simetria: se EUR/USD está correlacionado com USD/JPY na sua janela, confirme que a relação não é um artefato da definição escolhida, alternando para retornos percentuais ou um horizonte diferente. Você deve esperar algumas diferenças.
Critérios de comparação: o que “correlação semelhante” pode significar
Diferentes estudos podem produzir diferentes listas classificadas de pares “mais correlacionados” porque os critérios diferem. Critérios comuns incluem:
- Correlação por sinal: procurar apenas correlações positivas ou considerar correlações negativas separadamente. - Limite de força: tratar “alta correlação” como acima de um valor absoluto escolhido. - Estabilidade fora da amostra: verificar se a correlação permanece semelhante além da janela inicial.