Mide la correlación negativa de EUR/USD y USD/CHF con Excel

Tabla de contenido

01

¿Qué es la correlación negativa entre pares?

02

El concepto clave: el coeficiente de Pearson

03

Cómo construir tu tabla de correlación en Excel, paso a paso

04

Las trampas que todo principiante debe conocer

05

Lo que el coeficiente sí mide (y lo que no)

¿Qué es la correlación negativa entre pares?

Cuando abres dos operaciones en forex sin darte cuenta de cómo se relacionan, tu cuenta puede estar asumiendo el doble de riesgo sin que lo sepas. La correlación es una medida estadística que indica si dos pares de divisas tienden a moverse en la misma dirección o en direcciones opuestas.

EUR/USD y USD/CHF comparten una característica singular: el dólar estadounidense es la divisa cotizada en el primero y la divisa base en el segundo. En condiciones normales, esto genera una correlación negativa fuerte: cuando el euro se fortalece frente al dólar (EUR/USD sube), el franco suizo suele fortalecerse frente al dólar (USD/CHF baja), y viceversa. Es una especie de cobertura natural que muchos principiantes desconocen.

Antes de meterte con fórmulas, recuerda: la correlación no es una señal de entrada ni un escudo mágico. Solo ayuda a entender cuánto riesgo duplicado podrías estar acumulando sin querer.

El concepto clave: el coeficiente de Pearson

Para medir la intensidad y dirección de la relación lineal entre dos variables usamos el coeficiente de correlación de Pearson, representado como r. Su valor va de -1 a +1. Un -1 indica relación negativa perfecta (cuando uno sube, el otro baja en la misma proporción); un +1, positiva perfecta (suben y bajan a la par); y un 0, ausencia de relación lineal.

La fórmula más común es:

r = covarianza(X,Y) / (desviación estándar de X × desviación estándar de Y)

La covarianza mide cómo dos variables se mueven juntas, y la desviación estándar refleja cuánto se alejan los precios de su media. Pero no necesitas hacer el cálculo a mano: Excel incorpora la función `=CORREL(matriz1;matriz2)`, que devuelve directamente el valor de r entre dos series de datos, por ejemplo los precios de cierre de EUR/USD y de USD/CHF durante un cierto número de días.

Lo importante no es memorizar la matemática, sino entender que r es sensible a la ventana temporal que elijas: un coeficiente de 10 días rara vez coincide con el de 50 días, como veremos más adelante.

Cómo construir tu tabla de correlación en Excel, paso a paso

Vamos a simular un ejercicio práctico con datos de cierre diarios hipotéticos, basados en niveles recientes de mercado (EUR/USD ≈ 1.1377 y USD/CHF ≈ 0.8176). El objetivo es obtener un coeficiente de correlación que puedas actualizar fácilmente.

Supón que durante las últimas 14 sesiones registraste estos valores de cierre redondeados para simplificar:

• Día 1: EUR/USD 1.1380; USD/CHF 0.8170
• Día 2: EUR/USD 1.1375; USD/CHF 0.8178
• Día 3: EUR/USD 1.1390; USD/CHF 0.8165
• ... (y así sucesivamente hasta completar 14 pares)

Ahora sigue estos pasos en Excel:

1. Coloca los 14 cierres de EUR/USD en la columna A y los de USD/CHF en la columna B.
2. En una celda vacía escribe: `=CORREL(A1:A14;B1:B14)`
3. Pulsa Enter y obtendrás el coeficiente de correlación de esa ventana de 14 días.

Las trampas que todo principiante debe conocer

La correlación cambia con el tiempo. Un coeficiente calculado con datos de dos semanas no se mantiene igual al mes siguiente. En nuestra simulación, al variar la ventana observamos diferencias claras:

• 10 días: -0.87
• 21 días: -0.82
• 50 días: -0.75

Además, correlación no significa causalidad. Que dos pares se muevan en espejo la mayoría de los días no implica que el movimiento de uno provoque el del otro; ambos dependen de factores macroeconómicos que afectan al dólar.

Por último, durante eventos de alta volatilidad (decisiones de bancos centrales, datos de empleo), la correlación puede romperse temporalmente. Confiar ciegamente en el número de Excel en esos momentos podría llevar a una falsa sensación de seguridad.

Ejemplo hipotético: la correlación negativa varía según el periodo de cálculo.

Lo que el coeficiente sí mide (y lo que no)

El coeficiente de correlación mide la fuerza y dirección de una relación lineal entre dos series, pero no predice precios ni indica puntos de entrada o salida. Es una herramienta de diagnóstico, no una orden automática.

Puedes usar tu tabla de correlación dinámica como un termómetro del comportamiento conjunto de los pares. Si la correlación negativa se debilita, la exposición al dólar podría ser diferente de la esperada, lo que indicaría que el riesgo no está tan diversificado como se creía. Si se mantiene fuerte, ayuda a entender que dos operaciones aparentemente independientes tal vez no lo sean tanto y que podrías estar sobreexpuesto sin saberlo.