Correlação de pares de moedas

Mede associação entre duas séries, por exemplo retornos de pares cambiais. O coeficiente de Pearson varia de −1 a +1 e descreve associação linear na amostra. Valor próximo de zero não exclui dependência não linear. Janela, frequência, transformação dos dados e alinhamento temporal influenciam a estimativa; correlação não demonstra causalidade.

O que significa?

Mede associação entre duas séries, por exemplo retornos de pares cambiais. O coeficiente de Pearson varia de −1 a +1 e descreve associação linear na amostra. Valor próximo de zero não exclui dependência não linear. Janela, frequência, transformação dos dados e alinhamento temporal influenciam a estimativa; correlação não demonstra causalidade.

Exemplo concreto

O exemplo original atribui correlação +0,8 aos retornos diários de dois pares numa janela e +0,2 noutra: associação linear mais forte na primeira, sem permanência assegurada. Como contraprova própria, use x=−1; 0; 1 e y=1; 0; 1. Aqui y=x², relação exata não linear, mas Pearson é zero por simetria. Os valores são um modelo matemático, não retornos Forex observados nem uma distribuição futura.

Zero linear não significa independenteTrês pares de valores matemáticos x=−1;0;1 e y=1;0;1, com variâncias não nulas.EXEMPLO DE CÁLCULOx=−1y=1x=0y=0x=1y=1
Zero linear não significa independente. Três pares de valores matemáticos x=−1;0;1 e y=1;0;1, com variâncias não nulas.

Defina a associação medida; Pearson não resume toda a dependência.

x=−1
y=1 – y=x²
x=0
y=0 – Mesma regra
x=1
y=1 – Pearson zero por simetria

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No modelo x=−1;0;1 e y=x², Pearson é zero. O que significa?

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A simetria anula o numerador de Pearson, sem eliminar a relação quadrática.

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Fontes e aprofundamento

A ligação a uma fonte não significa que todas as condições variáveis sejam revistas em cada dia de visita à página.

Os exemplos são hipotéticos. As condições do instrumento e as regras nacionais podem variar.