Matriz de Correlação
Calcule correlação par a par entre ativos
Primeira linha é cabeçalho. Cada linha subsequente é um ponto de dados. Use vírgulas para separar valores.
O que é esta ferramenta?
A Matriz de Correlação mostra os coeficientes de correlação em pares entre vários ativos ou séries de dados. Os valores variam de -1 (correlação negativa perfeita) passando por 0 (sem correlação) até +1 (correlação positiva perfeita). A diversificação funciona melhor quando os ativos da carteira têm correlações baixas ou negativas. Quando todos os ativos se movem juntos (alta correlação positiva), os benefícios da diversificação desaparecem. Esta ferramenta calcula a correlação de Pearson a partir de dados históricos de preços ou retornos e a visualiza como um mapa de calor.
Como usar
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Insira os dados dos ativos
Os dados de preço ou retorno de cada ativo (um por linha, alinhados por data).
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Escolha o método
O método de correlação de Pearson, Spearman ou Kendall.
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Veja a matriz
A matriz de correlação com mapa de calor codificado por cores para fácil interpretação.
Perguntas frequentes
Por que a correlação é importante para a gestão da carteira?
A correlação determina a eficácia da diversificação. Uma carteira de ações com correlação 0,9 se comporta quase como uma única ação durante eventos de mercado. A verdadeira diversificação requer ativos com correlações próximas de 0 ou negativas. Ouro, títulos e caixa costumam ter correlação baixa ou negativa com ações, o que os torna coberturas eficazes.
Quais são os diferentes métodos de correlação?
Pearson mede relações lineares e é o mais comum. Spearman ordena os valores primeiro, detectando relações monotônicas mas não lineares. Kendall é mais robusto para amostras pequenas e dados ordinais. Para dados financeiros, Pearson é o padrão, mas Spearman é útil quando as relações são não lineares (ex.: clustering de volatilidade).
Correlação implica causalidade?
Não — este é o erro estatístico mais comum. Duas variáveis podem estar altamente correlacionadas sem qualquer relação causal. Preços de ações e vendas de sorvete são correlacionados (ambos sobem no verão), mas um não causa o outro. Em finanças, use a correlação para construir a carteira, não como prova de causalidade.
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