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Matrice de Corrélation

Calculez la corrélation par paire entre actifs

La première ligne contient les en-têtes. Chaque ligne suivante est un point de données. Utilisez des virgules pour séparer les valeurs.

Qu'est-ce que cet outil ?

La matrice de corrélation affiche les coefficients de corrélation par paires entre plusieurs actifs ou séries de données. Les valeurs vont de -1 (corrélation négative parfaite) en passant par 0 (aucune corrélation) à +1 (corrélation positive parfaite). La diversification fonctionne mieux lorsque les actifs du portefeuille ont des corrélations faibles ou négatives. Lorsque tous les actifs bougent ensemble (forte corrélation positive), les bénéfices de la diversification disparaissent. Cet outil calcule la corrélation de Pearson à partir de données historiques de prix ou de rendements et la visualise sous forme de carte thermique.

Comment l'utiliser

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    Saisissez les données des actifs

    Les données de prix ou de rendement pour chaque actif (une par ligne, alignées par date).

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    Choisissez la méthode

    La méthode de corrélation de Pearson, de Spearman ou de Kendall.

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    Consultez la matrice

    La matrice de corrélation avec carte thermique codifiée par couleurs pour une lecture aisée.

Foire aux questions

Pourquoi la corrélation est-elle importante pour la gestion de portefeuille ?

La corrélation détermine l'efficacité de la diversification. Un portefeuille d'actions corrélées à 0,9 se comporte presque comme une seule action lors des événements de marché. Une véritable diversification exige des actifs dont la corrélation est proche de 0 ou négative. L'or, les obligations et la liquidité ont souvent une corrélation faible ou négative avec les actions, ce qui en fait des protections efficaces.

Quelles sont les différentes méthodes de corrélation ?

Pearson mesure les relations linéaires et est le plus courant. Spearman classe d'abord les valeurs et détecte les relations monotones mais non linéaires. Kendall est plus robuste pour les petits échantillons et les données ordinales. Pour les données financières, Pearson est la norme, mais Spearman est utile lorsque les relations sont non linéaires (par ex., clustering de volatilité).

La corrélation implique-t-elle la causalité ?

Non — c'est l'erreur statistique la plus courante. Deux variables peuvent être fortement corrélées sans aucune relation de causalité. Les cours boursiers et les ventes de glace sont corrélés (tous deux progressent en été), mais l'un n'est pas la cause de l'autre. En finance, utilisez la corrélation pour construire le portefeuille, pas comme preuve de causalité.

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