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Corrélation EURUSD – DAX

Corrélation EURUSD – DAX

Ces derniers temps nous avons pu observer une corrélation négative entre l’EURUSD et le DAX. Mais ça n’a pas toujours été le cas. Etudions un peu cette corrélation eurusd dax.

 

Conclusion

correlation_eurusd_dax

 

Sur dix années [2005-2015], on obtient une corrélation moyenne de +20%, en prenant en compte toutes les variations quotidiennes. Corrélation positive donc. Cela signifie qu’en moyenne, il y a plus de chance que la paire EURUSD et le DAX aillent dans le même sens. Quand l’un monte, l’autre monte aussi.

 

Cette “daily” corrélation varie en fonction de l’horizon de temps étudié. Ainsi, la corrélation sur un an (courbe verte) n’est pas la même que celle sur 3 mois (courbe rouge). Cette dernière étant plus volatile.

 

Sur la période [2009-2013], la corrélation eurusd-dax se situait entre +20% et +60%. Depuis, elle a dégringolé vers les -40%.

 

correlation_eurusd_dax

 

Au 22/05/15, les corrélations sur 3 mois, 6 mois, 1 an, 2 ans et globale sont les suivantes:

correl_eur_dax

Il faut bien-sûr faire très attention à l’utilisation qu’on peut faire de cette analyse.

A priori, on pourrait se dire que, en ce moment, et sur un horizon minimum de 3 mois, si l’eurusd baisse, le dax va monter, et vice-versa. On peut en déduire certaines stratégies de couverture.

Mais attention, il se peut très bien que petit à petit cette corrélation eurusd-dax revienne à sa tendance long-terme positive.

 

Méthodologie

 

Données: EURUSD et DAX en pas journalier de 2005 à 2015.

 

Pour chaque actif et chaque jour de marché, on regarde la variation entre le close du jour (J) et le close de la veille (J-1). Cela nous donne une variation pour l’eurusd et une variation pour le DAX. Ces calculs sont effectués sur toute la série de données.

 

On calcule ensuite, pour chaque jour, la corrélation moyenne de ces variations (corrélation entre les variations eurusd et les variations dax) sur différents horizons de temps: 3 mois, 6 mois et un an.

EURUSD: corrélation entre le jour et la nuit

EURUSD: corrélation entre le jour et la nuit

…ou plus précisément, corrélation entre les variations de nuit et celles du jour qui suit.

[voir méthodologie ci-dessous]

L’idée est de savoir comment se comporte la paire EUR/USD pendant une journée de trading “européenne” par rapport à ce qu’elle a fait la nuit précédente.

eurusd_correl

 

Conclusion

 

Sur trois années [2012-2015], on obtient une corrélation moyenne de -6.54%, en prenant en compte toutes les variations quotidiennes de jour et de nuit. Corrélation négative donc. Cela signifie qu’en moyenne, il y a plus de chance qu’après une nuit de baisse, la paire EURUSD monte dans la journée qui suit plutôt que l’opposé, et vice-versa.

Cette corrélation varie en fonction de l’horizon de temps étudié. Ainsi, la corrélation sur un an varie entre +2.60% et -20%, tandis que la corrélation sur 6 mois varie entre +15% et -30%, la plupart des données reflétant une corrélation négative.

Au 17/03/15, les corrélations sur 6 mois, 1 an, 2 ans et globale sont les suivantes:

eurusd_correl2

 

Il faut bien-sûr faire très attention à l’utilisation qu’on peut tirer de cette analyse.

A priori, on pourrait se dire que: si tous les jours pendant au moins 6 mois on prenait des positions opposées à la direction nocturne, en exécutant les trades à 8h00 (ouverture) et 22h00 (coupure), alors on serait globalement gagnant!

 Je vous laisse faire l’étude sur des données hebdomadaires!

 

Méthodologie

 

Données: paire EUR/USD en pas horaire de février 2011 à mars 2015.

Nuit: de 22:00 (jour J-1) à 8:00 (jour J), GMT+1.

Jour: de 08:00 (jour J) à 22:00 (jour J), GMT+1.

Je prends donc une journée de trading européenne “allongée”, puisque je vais jusqu’à 22:00. On pourrait alors dire que c’est une journée Europe + US.

Pour chaque nuit, je regarde la variation entre le Close de la veille (J-1) à 22:00, et l’Open du jour J à 8:00.

Pour chaque jour, je regarde la variation entre l’Open du jour J à 8:00, et le Close du jour J à 22:00.

Ces calculs sont effectués sur toute la série de données.

On calcule ensuite la corrélation entre les variations “nuit” et les variations “jour” sur différents horizons de temps (6 mois, 1 an, etc.).