Etkileşim ne demek
Etkileşim, bir değişkenin etkisinin, başka bir değişkene bağlı olması.
Basit bir regresyonda her değişkenin sabit bir etkisi var. Etkileşim terimi bunu değiştiriyor: “X’in etkisi, Y’nin durumuna göre değişiyor” diyor.
Yani X tek başına bir şey, Y varken başka bir şey ifade edebiliyor.
Bizim örneğimiz
En net örnek, kendi trend bulgumuz.
Fiyatın yıllık aralıktaki konumu tek başına getiriyi öngörmüyor, sinyal bulanık. Ama trend durumuyla, yani fiyatın 200 günlük ortalamanın üstünde olup olmamasıyla etkileşime girdiğinde, tablo tamamen netleşiyor.
Trend yukarıdayken zirveye yakın olmak olumlu: sonraki ay ortalama artı yüzde 5,7.
Trend aşağıdayken aynı konum olumsuz: eksi yüzde 11,9.
Aynı değişken, diğer değişkenin durumuna göre zıt sonuç. Bu, saf bir etkileşim etkisi. Tek başına konum değişkeninin katsayısına bakan biri, bu tabloyu göremez.
Nasıl yorumlanır
Etkileşim terimi olan bir regresyonda, tek bir değişkenin katsayısına bakıp “etkisi bu” demek yanlış.
Çünkü artık etki sabit değil. Diğer değişkenin değerine göre değişiyor.
Doğru yorum: değişkenin etkisini, diğer değişkenin farklı değerleri için ayrı ayrı hesaplamak. “Y düşükken X’in etkisi şu, Y yüksekken bu.”
İyi makaleler bunu bir grafik ya da tabloyla gösterir. Sadece etkileşim katsayısını verip yorumu okuyucuya bırakan bir çalışma, eksik.
Yaygın hata
Etkileşim terimlerinde en sık yapılan hata, ana terimleri görmezden gelmek.
Bir etkileşim terimi eklediğinizde, çarpımdaki iki değişkenin ana terimlerini de modelde tutmanız gerekiyor. Sadece çarpımı koyup ana terimleri çıkarmak, yorumu bozar.
Ve etkileşim terimi anlamlı çıkınca, ana terimlerin katsayıları artık “genel etki” değil, “diğer değişken sıfırken etki” anlamına gelir. Bu, yorumu değiştiren ince bir nokta.
Neden değerli
Etkileşimler, gerçek dünyanın karmaşıklığını yakalıyor.
Piyasada çok az şey koşulsuz doğru. Çoğu ilişki, bağlama bağlı. Bir strateji boğada işe yarar, ayıda yaramaz. Bir gösterge likit hissede anlamlı, illikit hissede değil.
Etkileşim terimleri bu koşulluluğu modele sokuyor. Ve genelde tek tek etkilerden daha bilgilendiriciler.
Bizim modelimizin en güçlü kısmı da bu: trend ile momentum konumunun etkileşimi. İkisini ayrı ayrı kullanmak yerine birlikte kullanmak, tahmin gücünü belirgin biçimde artırdı.
Nasıl okumalı
Bir regresyonda çarpım terimi gördüğünüzde, bu bir etkileşim.
Tek bir değişkenin katsayısına bakıp genel etki çıkarmayın. Etki artık koşullu.
Yazar farklı koşullar için ayrı etkileri gösteriyor mu? Bir grafik ya da tablo var mı?
Ve ana terimlerin katsayılarını, etkileşim varlığında dikkatle yorumlayın. Artık anlamları değişti.
Sıradaki
Sıradaki yazıda kukla değişkenleri ele alıyoruz. Kategorik bilgiyi (sektör, dönem, evet-hayır) bir regresyona sokmanın yolu ve nasıl okunacağı.
Bu yazı bilgilendirme amaçlıdır, yatırım tavsiyesi değildir.