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Calculadora de correlación forex

Consulta la correlación entre los principales pares de divisas o calcula el coeficiente de Pearson con tus propias series de precios, y descubre qué pares se mueven juntos, cuáles al revés y cuándo dos operaciones son en realidad la misma.

Elige el primer par

Pares con datos de referencia para EUR/USD

Coeficiente de correlación

r = 0.89

positiva fuerte

−1.0 (inversa)

0

+1.0 (idéntica)

Coeficiente (r)

0.8900

Intensidad

positiva fuerte

Pares comparados

EUR/USD / GBP/USD

Interpretación

r = 0.89: correlación positiva fuerte. Los dos pares suelen moverse en la misma dirección; operar ambos en el mismo sentido duplica tu exposición real.

Aviso de riesgo de cartera

Riesgo de solapamiento alto

Estos pares tienen una correlación del 89%. Operar los dos en el mismo sentido es casi como duplicar la posición. Reduce el lotaje u opera solo uno.

Nota: las correlaciones fijas son medias anuales aproximadas. La correlación real cambia con el tiempo; vuelve a calcularla con datos actuales antes de operar.

Última revisión: · Cómo comprobamos nuestras calculadoras


Cómo usar la calculadora de correlación forex

Abrir un largo en EUR/USD y otro en GBP/USD parece diversificar, pero los dos pares se mueven casi siempre juntos porque comparten el dólar. La correlación mide ese parecido con un número entre −1 y +1, y te avisa cuando dos operaciones son en realidad una sola con el doble de riesgo.

  1. Consultar pares: elige el primer par y después el segundo entre los que tienen dato de referencia. La calculadora devuelve el coeficiente, su intensidad y qué significa para tus posiciones.
  2. Cálculo propio: pega dos series de precios de cierre (o de rentabilidades) del mismo periodo, separadas por comas o espacios, con el mismo número de valores en las dos. La calculadora aplica el coeficiente de Pearson.

El resultado muestra el coeficiente r, una barra de −1 a +1, la intensidad (débil, moderada o fuerte) y una interpretación. Si la correlación pasa de ±0.7 aparece un aviso: solapamiento de riesgo si es positiva, cobertura natural si es negativa.

La fórmula

  • Coeficiente de Pearson: r = Σ (x − x̄)(y − ȳ) ÷ √(Σ (x − x̄)² × Σ (y − ȳ)²)
  • Intensidad: |r| ≥ 0.7 fuerte · 0.3 a 0.7 moderada · menos de 0.3 débil

Un r de +1 significa que los dos pares se mueven siempre en el mismo sentido; −1, siempre en el contrario; 0, que no hay relación lineal. Para medir el riesgo de una cartera conviene calcularla sobre rentabilidades (variación porcentual de cada día) más que sobre precios, porque dos series de precios con tendencia pueden parecer correlacionadas solo por eso.

Los valores de referencia son medias aproximadas de un año. La correlación cambia con los tipos de interés, el apetito por el riesgo y las noticias: EUR/USD y USD/JPY pueden pasar de −0.6 a casi cero en pocos meses. Para decisiones concretas, recalcula con datos de las últimas semanas en el modo de cálculo propio.

Ejemplos prácticos

Ejemplo 1 — EUR/USD y GBP/USD: la misma apuesta dos veces

  • Coeficiente: +0.89, correlación positiva fuerte

Si arriesgas un 1% en cada uno en el mismo sentido, en la práctica arriesgas cerca de un 2% en el dólar. Para mantener el riesgo total en un 1%, abre la mitad del lotaje en cada par. Calcula los lotes con la calculadora de lotaje.

Ejemplo 2 — EUR/USD y USD/CHF: casi un espejo

  • Coeficiente: −0.92, correlación negativa fuerte

En EUR/USD el dólar es la segunda divisa y en USD/CHF la primera, así que se mueven al revés. Un largo en EUR/USD y un largo en USD/CHF casi se anulan; un largo en EUR/USD y un corto en USD/CHF son, de nuevo, la misma apuesta contra el dólar.

Ejemplo 3 — Correlaciones moderadas

  • EUR/USD y USD/JPY: −0.55, negativa moderada
  • EUR/USD y EUR/GBP: +0.40, positiva moderada

Con correlaciones de ±0.4 a ±0.6 los pares comparten parte del movimiento, pero divergen a menudo. Ahí la diversificación existe, aunque es menor de lo que parece. El yen, además, responde a la aversión al riesgo de forma propia: en una crisis puede subir frente a todos a la vez.

Cómo usar la correlación en la gestión del riesgo

  • Suma el riesgo de pares correlacionados como si fuera una sola posición antes de abrir la siguiente.
  • No confundas cobertura con estrategia: dos posiciones con r = −0.9 en sentidos que se anulan solo te dejan pagando spread y swap.
  • Revisa la correlación con datos recientes antes de una noticia importante: es cuando más cambia.

El riesgo total de tus operaciones abiertas se refleja en el drawdown de la cuenta; mira cuánto puede caer con la calculadora de drawdown, y el margen que consumen juntas con la calculadora de margen forex.

Preguntas frecuentes

Una medida de cuánto se parecen los movimientos de dos pares de divisas, de −1 a +1. Positiva: suben y bajan juntos. Negativa: se mueven en sentidos opuestos. Cercana a cero: se mueven de forma independiente.

Los que comparten divisa en la misma posición, como EUR/USD y GBP/USD (alrededor de +0.89) o AUD/USD y NZD/USD (alrededor de +0.92). Abrirlos en el mismo sentido casi duplica el riesgo.

Los que tienen el dólar en posiciones opuestas, como EUR/USD y USD/CHF (alrededor de −0.92) o GBP/USD y USD/CHF (alrededor de −0.87). Un largo en cada uno casi se anula.

Continuamente. Los valores de referencia son medias de un año; en semanas de noticias o de cambios de tipos puede variar mucho. Recalcúlala con datos recientes en el modo de cálculo propio.

Con rentabilidades (variación porcentual de cada periodo) si quieres medir riesgo: las series de precios con tendencia pueden parecer correlacionadas solo porque las dos suben o bajan durante el periodo.

Técnicamente bastan dos valores por serie, pero con menos de 20 o 30 el coeficiente cambia mucho con cada dato nuevo. Para una lectura útil usa al menos un mes de cierres diarios; para posiciones de largo plazo, tres meses o un año.

Puede servir, pero una cobertura con un par correlacionado nunca es perfecta: si la correlación se rompe, pierdes en las dos patas. Una cobertura cuesta además spread y swap, así que suele ser más barato reducir la posición original.

Fuentes

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