a:

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมหรือที่เรียกว่าการเทียบเคียง (autocorrelation) อธิบายความสัมพันธ์ระหว่างการสังเกตการณ์เกี่ยวกับตัวแปรเดียวกันในช่วงเวลาต่างๆ ซึ่งแตกต่างจากความสัมพันธ์แบบดั้งเดิมซึ่งเปรียบเทียบตัวแปรหลายตัวแปรในช่วงเวลาหนึ่ง นักวิเคราะห์ด้านเทคนิคและนักลงทุนใช้สัมพันธภาพแบบอนุกรมเพื่อวัดว่าการเคลื่อนไหวของราคาในอดีตสามารถคาดการณ์การเคลื่อนไหวในอนาคตของสินทรัพย์ชนิดเดียวกันได้อย่างไรซึ่งเป็นแนวคิดที่สำคัญในการวิเคราะห์ตลาดหุ้นเชิงเทคนิค เนื่องจากความสัมพันธ์แบบอนุกรมเป็นส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ใช้ตัวอย่างทั่วไปของความสัมพันธ์แบบอนุกรมเป็นเรื่องยากที่จะมีคุณสมบัติ อย่างไรก็ตามหนึ่งในความสัมพันธ์แบบอนุกรมที่รู้จักกันดีในหมู่ผู้ค้าเรียกว่า "ผลมกราคม" ซึ่งผลตอบแทนมักจะมีขนาดใหญ่ในเดือนมกราคมกว่าเดือนอื่น ๆ ของปี

-1 -1>

สัมพันธภาพแบบอนุกรมคือฟังก์ชันของค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน มันไม่สามารถเป็นที่แน่นอนและขึ้นอยู่กับสถานการณ์และการตีความ แม้ว่าความสัมพันธ์เชิงบวก 100% หรือความเกลียดชังเฉลี่ยหรือความสัมพันธ์เชิงลบ 100% หรือหมายถึงการย้อนกลับระหว่างการดำเนินการด้านราคาของสินทรัพย์ตลอดเวลา แต่ก็ยังไม่มีกฎหมายใดที่กำหนดให้ความสัมพันธ์ดังกล่าวต้องดำเนินการต่อไป นักวิเคราะห์ทางการเงินและนักเศรษฐมิติเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบอนุกรมระหว่างการเปลี่ยนแปลงราคาในตลาดหุ้นหรือกลุ่มทุน แต่นักวิเคราะห์ทางการเงินเหล่านี้ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เป็นสาระสำคัญ

ความสัมพันธ์แบบอนุกรมแสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนที่ได้จากการสังเกตการณ์ไม่ได้เป็นแบบสุ่มอย่างเคร่งครัด แม้ว่าความคิดที่ว่าการเปลี่ยนแปลงราคาในระยะเวลา A มีบางอย่างที่จะบอกผู้ค้าเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงราคาในช่วง B จะฝังลึกอยู่ในกรอบของการวิเคราะห์ทางเทคนิคการดำรงอยู่จริงและลักษณะของความสัมพันธ์ดังกล่าวจะถกเถียงกันในบรรดานักสถิติอย่างจริงจัง

การศึกษาที่มีชื่อเสียงดำเนินการโดย Fama (1965), Jennergren และ Korsvold (1974) และ Cootner (1961) มองไปที่หุ้นและสินค้าโภคภัณฑ์เมื่อเวลาผ่านไปและพบความสัมพันธ์แบบอนุกรมต่ำหรือไม่มีนัยสำคัญ อย่างไรก็ตามการศึกษาในระยะยาวเกี่ยวกับตลาดทั้งมวลแสดงให้เห็นถึงความสัมพันธ์แบบอนุกรมเชิงลบที่มีนัยสำคัญซึ่งบ่งชี้ว่าตลาดมีแนวโน้มที่จะกลับตัวกลับในช่วงเวลาที่ยาวนาน งานหลักครั้งแรกในพื้นที่นี้ได้รับการรายงานโดย Fama และ French ในปี 1988