Mengapa Korelasi Penting Saat Membangun Portofolio Crypto Anda

Berhenti menebak hubungan aset

Ketika Anda memegang beberapa cryptocurrency atau campuran aset crypto dan tradisional, Anda membuat asumsi: bahwa mereka tidak semuanya bergerak ke arah yang sama. Tapi apakah Anda benar-benar tahu? Koefisien korelasi menjawab pertanyaan ini dengan satu angka antara -1 dan 1. Mendekati 1 berarti mereka naik dan turun bersamaan; mendekati -1 berarti mereka bergerak berlawanan; dekat 0 berarti tidak ada pola yang jelas. Angka ini bisa menyelamatkan Anda dari portofolio yang kurang terdiversifikasi dengan baik.

Matematika di baliknya (sederhanakan saja)

Pada intinya, korelasi mengukur bagaimana satu variabel berubah saat variabel lain berubah. Rumusnya: bagi kovarians dua aset dengan hasil kali deviasi standar mereka. Hasilnya? Sebuah metrik standar yang berlaku untuk setiap pasangan, apakah membandingkan Bitcoin dengan Ethereum atau saham dengan obligasi.

Langkah demi langkah dengan angka nyata:

Ambil empat data poin untuk Aset X dan Aset Y:

• X: 2, 4, 6, 8
• Y: 1, 3, 5, 7

Hitung rata-rata masing-masing seri. Temukan deviasi dari rata-rata untuk setiap nilai. Kalikan deviasi pasangan dan jumlahkan (itulah numerator kovarians Anda). Hitung deviasi standar. Bagi kovarians dengan hasil kali deviasi standar. Di sini, Anda akan mendapatkan r sangat dekat dengan 1—hubungan positif yang hampir sempurna.

Dalam investasi nyata, perangkat lunak yang menangani ini. Anda hanya perlu memahami apa arti angka tersebut.

Tiga cara mengukur korelasi

Korelasi Pearson menangkap hubungan linier antara variabel kontinu—ini yang paling umum digunakan. Cocok saat data mengikuti distribusi normal.

Koefisien korelasi peringkat Spearman digunakan saat hubungan tidak sepenuhnya linier. Ia memberi peringkat data terlebih dahulu, lalu mengukur pola monotonik. Jika pengembalian Bitcoin dan altcoin tidak bergerak dalam garis lurus tetapi tetap naik dan turun bersama, Spearman sering memberi gambaran yang lebih baik.

Koefisien korelasi peringkat Kendall adalah opsi berbasis peringkat lainnya, kadang lebih andal dengan sampel kecil atau data yang memiliki banyak ties. Di pasar crypto dengan fluktuasi harga ekstrem, korelasi peringkat sering mengungguli Pearson.

Intinya: Pearson hanya menangkap gerakan linier. Jika aset memiliki hubungan melengkung atau bertahap, metode korelasi peringkat mengungkap apa yang terlewatkan Pearson.

Membaca angka: apa yang dianggap “berhubungan”?

• 0.0 sampai 0.2: hubungan yang dapat diabaikan
• 0.2 sampai 0.5: hubungan lemah
• 0.5 sampai 0.8: sedang hingga kuat
• 0.8 sampai 1.0: hampir bergerak bersamaan
• Nilai negatif (-1 sampai 0) berarti pergerakan terbalik; -0.7 menunjukkan korelasi negatif yang kuat

Tapi konteks penting. Riset crypto mungkin menerima ambang yang lebih rendah daripada eksperimen fisika. Ilmu sosial toleran terhadap data yang lebih berantakan. Tanyakan pada diri sendiri: untuk strategi Anda, tingkat korelasi apa yang benar-benar mengubah keputusan Anda?

Ukuran sampel mengubah segalanya

Korelasi dari 50 pengamatan memiliki bobot lebih besar daripada dari 5. Dengan sampel kecil, noise acak bisa menyamar sebagai hubungan nyata. Selalu hitung p-value atau interval kepercayaan—ini memberi tahu Anda apakah korelasi itu kemungkinan nyata atau hanya keberuntungan. Sampel besar membuat korelasi lemah pun menjadi signifikan secara statistik.

Di mana korelasi gagal

Korelasi bukan sebab-akibat. Dua aset mungkin bergerak bersama karena faktor ketiga yang mempengaruhi keduanya. Minyak dan saham maskapai naik bersama, tetapi tidak satu pun menyebabkan yang lain—permintaan yang mempengaruhi.

Pearson melewatkan kurva. Aset bisa memiliki hubungan non-linier yang kuat tetapi menunjukkan nilai Pearson rendah.

Outlier menggeser jarum. Satu lonjakan harga ekstrem bisa secara dramatis mengubah r. Bersihkan data Anda terlebih dahulu.

Distribusi penting. Data yang tidak normal atau variabel kategorikal melanggar asumsi Pearson. Beralih ke korelasi peringkat atau teknik lain.

Korelasi berubah. Hubungan yang Anda ukur tahun lalu mungkin tidak berlaku sekarang. Regime pasar berubah. Korelasi melonjak saat crash, menghancurkan diversifikasi saat Anda membutuhkannya paling.

Bagaimana investor sebenarnya menggunakan ini

Bangun portofolio yang lebih baik dengan menggabungkan aset berkorrelasi rendah. Ketika dua kepemilikan bergerak secara independen atau berlawanan, bersama mereka lebih halus daripada salah satu sendiri. Inilah diversifikasi dalam aksi.

Contoh:

• Saham AS dan obligasi Treasury secara historis menunjukkan korelasi rendah atau negatif—obligasi melindungi saat saham jatuh
• Harga minyak dan saham teknologi sering bergerak terpisah, jadi memiliki keduanya mengurangi volatilitas
• Bitcoin dan saham kapitalisasi besar memiliki korelasi rendah selama bertahun-tahun; ini melemah saat pasar bearish
• Solusi Layer-2 dan Bitcoin sendiri menunjukkan variasi korelasi yang mengejutkan

Trader menggunakan korelasi untuk trading pasangan dan lindung nilai. Tim kuantitatif memantau korelasi bergulir untuk menangkap perubahan regime dan melakukan rebalance posisi saat hubungan pecah.

Hitung sendiri

Di Excel: Gunakan =CORREL(range1, range2) untuk satu pasangan. Untuk banyak aset, aktifkan Analysis ToolPak, pergi ke Data Analysis, pilih Korelasi, dan biarkan membangun matriks semua hubungan pasangan.

Tip profesional: Periksa data mentah Anda terlebih dahulu untuk outlier. Sesuaikan rentang Anda. Pastikan header ditandai dengan benar. Korelasi buruk dari data yang buruk lebih buruk daripada tidak ada korelasi sama sekali.

R versus R-kuadrat: tahu bedanya

R (koefisien korelasi) menunjukkan kekuatan dan arah hubungan linier. Nilai 0.7 berarti variabel bergerak cukup erat bersama.

R-kuadrat (R²) adalah R dikalikan dirinya sendiri. Memberi tahu berapa bagian perubahan satu variabel yang bisa diprediksi dari yang lain menggunakan garis lurus. Jika R = 0.7, maka R² = 0.49, artinya 49% variasi dijelaskan.

Dalam praktik: R menunjukkan seberapa dekat hubungan; R² menunjukkan seberapa dapat diprediksi satu variabel dari yang lain.

Jaga korelasi tetap segar

Korelasi berubah seiring evolusi pasar. Hitung ulang secara berkala, terutama setelah perubahan besar seperti regulasi baru, crash mendadak, atau pengumuman teknologi terobosan. Plot korelasi bergulir dari waktu ke waktu untuk melihat tren.

Menggunakan data korelasi usang bisa merusak strategi lindung nilai atau menghancurkan diversifikasi Anda tepat saat Anda membutuhkannya paling.

Daftar tindakan Anda

Sebelum bergantung pada korelasi apa pun:

• Plot data mentah di scatterplot—apakah hubungan linier tampak masuk akal?
• Cari outlier dan putuskan apakah akan dikecualikan atau disesuaikan
• Verifikasi tipe data Anda cocok dengan metode korelasi (berbasis peringkat untuk data non-normal, Pearson untuk data kontinu normal)
• Hitung signifikansi statistik, terutama jika kurang dari 30 pengamatan
• Pantau korelasi bergulir untuk menangkap pecahnya hubungan

Kesimpulan

Koefisien korelasi mengubah awan data yang berantakan menjadi satu angka yang dapat diinterpretasikan. Ini alat cepat dan praktis untuk melihat apakah dua variabel bergerak bersama. Tapi punya titik buta: tidak membuktikan sebab-akibat, melewatkan hubungan melengkung, terganggu oleh outlier, dan mengabaikan ukuran sampel.

Perlakukan korelasi sebagai titik awal, bukan garis finis. Padukan dengan scatterplots, ukuran alternatif seperti korelasi peringkat, dan uji signifikansi statistik. Kombinasi itu memberi Anda kejelasan untuk membangun portofolio yang lebih baik dan membuat keputusan lindung nilai yang lebih cerdas.