Wenn wir über die Spearman-Rangkorrelation sprechen, denken viele Trader an feste Niveaus, die, sobald sie überschritten werden, eine starke "Korrelation" (positiv oder negativ, spielt keine Rolle) anzeigen. In diesem Beitrag stelle ich euch eine Variante vor, die flexible Niveaus nutzt, um anstelle von festen Werten die Stärke der Korrelation zu messen.
Theorie:
Die Spearman-Rangkorrelation ist ein nichtparametrisches (verteilungsfreies) Rangmaß, das von Spearman im Jahr 1904 vorgeschlagen wurde, um die Stärke der Assoziationen zwischen zwei Variablen zu messen (Lehmann und D'Abrera 1998). Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient kann verwendet werden, um ein R-Schätzer zu erhalten und ist ein Maß für die monotone Assoziation, das insbesondere dann zum Einsatz kommt, wenn die Datenverteilung die Verwendung des Pearson-Korrelationskoeffizienten problematisch oder irreführend macht.
Der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient wird definiert durch:
Hierbei ist die Differenz der statistischen Ränge der entsprechenden Variablen zu verstehen und ist eine Annäherung an den exakten Korrelationskoeffizienten.
Verwendung:
Die Farbänderung kann als Signal genutzt werden.
PS: Ein "großes Bild" Beispiel, das zeigt, warum es scheint, dass flexible Niveaus die Schätzung verbessern, wenn die Spearman-Rangkorrelation verwendet wird.
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