風險與報酬

相關係數

Correlation Coefficient

用 -1 到 1 描述兩組報酬在樣本期間內同向或反向變動程度。

別名
相關性、Correlation
分類
風險與報酬

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相關係數接近 1,表示兩組報酬在這段樣本中常同向變動;接近 -1,表示常反向變動;接近 0,只表示線性共同變動不明顯,不代表兩者完全無關。

它是某個期間與資料頻率算出的樣本結果。換一段期間、改用日報酬或月報酬,都可能得到不同數字,因此不能把它當成兩項資產永遠不變的關係。

而且相關不等於因果:兩項資產一起漲跌,可能只是共同受到利率、匯率或市場情緒影響,不能據此說其中一項造成另一項變動。

用一個完整情境看懂

兩座農場的收成若都受同一場颱風影響,常一起好或一起差,相關性可能高;一座靠雨水、一座溫室控制,走勢可能不同。但一起變化不證明其中一座造成另一座收成。

放進臺股畫面: 做資產配置時,兩檔名稱不同的 ETF 可能持有高度重疊公司,歷史相關係數仍很高。同一組資產換一段樣本期間,估計結果也可能不同,不能把過去的低相關當成未來保證。

數字或畫面: 若 A 上漲的月份 B 多半也上漲,相關係數可能接近 0.9;但若只用 6 個月資料,換一段期間可能變成 0.5。數字是樣本描述,不是永久契約。

判讀時要看什麼?

使用相同日期與頻率的總報酬資料,查看不同滾動期間,並檢查實際持股或風險來源。不要把低相關誤認成完全不會同跌。

最容易搞錯: 相關不等於因果,也不是固定常數;樣本期間或資料頻率不同,估計結果就可能改變。