"Correlación no implica causalidad" es quizás la frase más importante en estadística. Confundir ambas es uno de los errores más costosos en finanzas.
¿Qué es Correlación?
Correlación mide cómo dos variables se mueven juntas. Si A sube cuando B sube, están positivamente correlacionadas. Pero esto no significa que A cause B.
Tres Posibilidades cuando A y B están correlacionadas:
- A causa B
- B causa A
- C causa tanto A como B (variable confundente)
- Es pura coincidencia (correlación espuria)
Ejemplos Famosos de Correlaciones Espurias
📌 Correlaciones Absurdas Reales
- Consumo de queso per cápita correlaciona con muertes por enredo en sábanas
- Películas de Nicolas Cage correlacionan con ahogamientos en piscinas
- Importación de petróleo de Noruega correlaciona con accidentes de tren en España
Con suficientes datos, siempre encontrarás correlaciones sin sentido.
Peligros en Finanzas
- Data mining: Probar miles de indicadores hasta encontrar uno que "funcione"
- Backtesting exagerado: Optimizar estrategias hasta que encajen perfectamente con datos históricos
- Correlaciones inestables: Las correlaciones cambian con el tiempo y las condiciones de mercado
¿Cómo Establecer Causalidad?
- Experimentos controlados: Difíciles en finanzas
- Teoría económica sólida: La correlación debe tener sentido lógico
- Precedencia temporal: La causa debe preceder al efecto
- Análisis de robustez: La relación persiste bajo diferentes condiciones
Implicaciones Prácticas
Regla de Oro: Antes de actuar sobre una correlación, pregúntate: ¿hay una razón lógica por la que esta relación debería existir y persistir?
Conclusión
Las correlaciones son fáciles de encontrar; las relaciones causales son difíciles de establecer. El escepticismo saludable es tu mejor defensa contra estrategias que funcionan en papel pero fracasan en la realidad.