CORRELAÇÃO

É um termo usado para determinar ligação de dois eventos. Em estatística, correlação indica a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis. Usando uma simples fórmula no Excel (=correl) você consegue chegar a um número entre -1 e +1 e tirar uma conclusão sobre o grau de correlação entre as duas variáveis. Quanto mais próximo de +1, mais correlacionados são os preços.

Só que uma coisa que poucas pessoas sabem é que correlação se confunde com causalidade.

Causalidade pressupõe uma relação de causa e efeito. Quer dizer que a ocorrência de um evento causa, efetivamente, a ocorrência de outro evento. Alguns autores explicam que, para haver causalidade, o evento A (causador) tem que ocorrer antes do evento B (consequência). Nem que essa diferença seja de frações de segundo, mas deve ocorrer antes.

Ainda são coisas parecidas, não? Correlação não se confunde com causalidade? Apesar de serem parecidos, a existência de correlação (ligação entre dois eventos) não implica necessariamente uma relação de causalidade.

Preste atenção aos exemplos abaixo:

Imagine que você tenha uma série relacionando número de bombeiros com magnitude do fogo. Obviamente que são eventos correlacionados. Agora, será que é o número de bombeiros que causa aumento do fogo, ou o contrário? Logicamente é a magnitude do fogo que causa aumento/decréscimo no número de bombeiros.

Outro exemplo interessante é fazer uma correlação entre dentes amarelos e cancro no pulmão. A correlação é alta, mas o que causa dentes amarelos e cancro no pulmão é FUMAR.

Se você estiver olhando apenas os números de correlação entre dentes amarelos e doenças no pulmão você pode não perceber que a real causa é o ato de fumar.

Outra correlação interessante é a de sorvetes vendidos e número de afogamentos. É uma correlação alta, porém, não existe causalidade entre elas. Na verdade, o calor causa mais pessoas na praia, e um número maior de banhistas causa mais afogamentos.

E a mais interessante de todas é a comparação entre o número de piratas e a temperatura global. Segundo os dados levantados numa pesquisa em www.venganza.org, a correlação é positiva. Mas na verdade, apesar da alta correlação, não existe causalidade. Existe coincidência ou correlação espúria.

Antes de dar exemplos reais de causalidade no mercado vou fazer mais uma consideração importante. O simples fato de um evento ocorrer antes do outro não quer dizer que exista relação de causa e efeito. Um exemplo simples é dizer que foi bem na prova porque entrou com o pé direito na sala. Sabemos que não existe nada real que crie uma causalidade entre as duas coisas.

Em se tratando de mercado, muito provavelmente você já deve ter utilizado a correlação entre Dow Jones e Índice Futuro, entre E-mini SP e Índice Futuro, entre E-mini SP e Dólar Futuro dentre outros. Diferentemente dos exemplos dados acima, em que o bom senso prevalece, quando se trata de mercado esses conceitos de correlação e causalidade podem passar despercebidos.

Não estou dizendo que não existe correlação entre essas variáveis, porém, não existe causalidade. No passado havia certa causalidade no intraday porque os players atuavam dessa forma, tanto que nós mesmos ainda usamos essas variáveis para termos sensibilidade.  Entretanto, entendemos que há motivos externos a essas variáveis e que são os reais causadores.

Quer um exemplo? A inclinação da curva de juros dos EUA, ou seja, a diferença entre a taxa de juros de 10 anos e a taxa de juros de 2 anos (o mesmo ocorre com a inclinação da taxa de 30 anos com a de 10 anos). Esse fato tem uma influência significativa sobre as decisões de investimento, justamente por serem os juros que os agentes estão pensando sobre o futuro. Uma curva positivamente inclinada, ou com diferencial de juros positivo, indica normalidade, ou seja, os agentes pedem prêmio para deixar o dinheiro parado. Quanto maior for a inclinação, mais aquecida está a economia.

Já o oposto, ou seja, uma curva negativamente inclinada, indica que os agentes estão acreditando que a economia precisa ser estimulada. Isso força o mercado a investir em produção.

Dessa forma, existe uma grande ligação dessa inclinação com o apetite a risco e, consequentemente com a alta ou baixa das ações norte americanas. Quanto mais o juro longo sobe, mais indicação de força da economia. E esse movimento acontece em conjunto com a alta das ações. Ao mesmo tempo em que os juros longos dos EUA sobem, o dinheiro que está em mercados emergentes buscando rentabilidade tende a ser atraído de volta aos EUA. Isso ocorre devido ao aumento da rentabilidade ponderado pela segurança de tais títulos.

Assim, percebemos movimentos de saída de dinheiro de ações e de títulos de emergentes, fazendo com que esses países assistam sua bolsa cair, seu câmbio depreciar e os juros futuros subirem.

Se você olhar superficialmente vai querer achar “causalidade” na correlação entre Dow Jones / Sp500 e nosso Ibovespa, Dólar Futuro e DI. Mas, na verdade, o causador dos movimentos geralmente são variáveis externas.

Abaixo seguem alguns dos principais exemplos:

– Inclinação da curva de juros dos EUA (2 – 10 anos e 10 – 30 anos);

– Prêmios de risco (dos títulos de Emergentes, das Empresas, etc.);

– Juros Reais.

 

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