相關係數(CC)

定義
相關係數(CC)用於統計數據中,以測量兩組數據之間的相關性。在交易世界中,數據集將是股票、ETF、或任何其他金融工具。簡而言之,兩種金融商品之間的相關性就是它們之間的關聯程度。相關性基於1到-1的刻度。相關係數越接近1,它們的正相關越高,商品將一起上下移動。相關係數越接近-1,它們在相反方向上的移動就越多。值為0表示沒有相關性。

高正相關 High Positive Correlation

歷史
相關係數不僅用於金融領域,而且還用於涉及許多不同主題的統計分析中。它已經使用了數百年。


計算方式
相關係數計算使用收盤價。以下示例將使用SPY和JPM的12個時段的收盤價進行:

由於四捨五入,數字可能會略有不同 

時段日期證券 1證券 2

 


 


 


 


 

日期SPYJPM




18/1/2013170.66 56.54 
28/2/2013170.95 56.40 
38/5/2013170.70 56.10 
48/6/2013169.7355.49 
58/7/2013169.18 55.30 
68/8/2013169.80 54.83 
78/9/2013169.31 54.52 
88/12/2013169.11 54.09 
98/13/2013169.61 54.29 
108/14/2013168.74 54.15 
118/15/2013166.38 53.29 
128/16/2013165.83 51.83 

所有必要的數據都需要設置(最好在表格中),這可以分為三個步驟完成。

1. 首先,兩個證券的每個時段都需要平方。

時段日期證券 1證券 2








日期SPYJPMSPY 平方 JPM 平方






18/1/2013170.66 56.54 29124.843196.77
28/2/2013170.95 56.40 29223.903180.96 
38/5/2013170.70 56.10 29138.49 3147.21
48/6/2013169.7355.49 28808.273079.14
58/7/2013169.18 55.30 28621.873058.09
68/8/2013169.80 54.83 28832.043006.33
78/9/2013169.3154.52 28665.882972.43 
88/12/2013169.11 54.09 28598.192925.73
98/13/2013169.61 54.29 28767.552947.40
108/14/2013168.74 54.15 28473.192932.22
118/15/2013166.38 53.29 27682.302839.82
128/16/2013165.83 51.83 27499.59 2686.35 

2. 將SPY的每個時段值乘以JPM的每個時段。注意最後一欄。

時段日期證券 1證券 2










日期SPYJPMSPY 平方
JPM 平方SPY x JPM







18/1/2013170.66 56.54 29124.843196.779649.12
28/2/2013170.95 56.40 29223.903180.96 9641.58
38/5/2013170.70 56.10 29138.49 3147.219576.27
48/6/2013169.7355.49 28808.273079.149418.32
58/7/2013169.18 55.30 28621.873058.099355.65
68/8/2013169.80 54.83 28832.043006.339310.13
78/9/2013169.31 54.52 28665.882972.43 9230.78
88/12/2013169.11 54.09 28598.192925.739147.16
98/13/2013169.61 54.29 28767.552947.409208.13
108/14/2013168.74 54.15 28473.192932.229137.27
118/15/2013166.38 53.29 27682.302839.828866.39
128/16/2013165.83 51.83 27499.59 2686.35 8594.97 

3. 查找每欄的平均值。

時段日期證券 1證券 2










日期SPYJPMSPY 平方 JPM 平方SPY x JPM







18/1/2013170.66 56.54 29124.843196.779649.12
28/2/2013170.95 56.40 29223.903180.96 9641.58
38/5/2013170.70 56.10 29138.49 3147.219576.27
48/6/2013169.7355.49 28808.273079.149418.32
58/7/2013169.18 55.30 28621.873058.099355.65
68/8/2013169.80 54.83 28832.043006.339310.13
78/9/2013169.3154.52 28665.882972.43 9230.78
88/12/2013169.1154.09 28598.192925.739147.16
98/13/2013169.6154.29 28767.552947.409208.13
108/14/2013168.7454.15 28473.192932.229137.27
118/15/2013166.38 53.29 27682.302839.828866.39
128/16/2013165.83 51.83 27499.59 2686.35 8594.97 

平均169.166754.735828619.67622997.70499261.3142

現在,所有數據都已正確地排列在表格中,其餘公式即可完成。這部分也可以分三個步驟完成。

  1. 計算兩種證券的方差。方差 = 平均值的平方 - (平均值 * 平均值)
    SPY方差:2.3151
    JPM方差:1.697
  2. 計算證券的協方差。協方差 = (證券1的平均值 x 證券2的平均值) - (證券1的平均值 x 證券2的平均值)
    SPY和JPM協方差 = 1.8395
  3. 計算相關係數 = 協方差 / SQRT (證券1方差 x 證券2方差)

SPY和JPM相關係數 = 0.9432

基本原理
即使相關係數(CC)在1到-1的範圍內移動,也不能認為它是震盪指標。值在正相關和負相關之間波動,表明它們的價格密切相關。+1的相關係數是完全正相關,並且它們同步移動。-1的相關係數是完美的負相關,並且它們沿完全相反的方向移動。這兩種極端情況很少見,並且相關係數經常會在兩者之間的某個地方波動。相關係數0是中間點,指示當前兩個商品之間沒有相關性。

高負相關 High Negative Correlation

如何觀察
與許多技術分析指標相反,相關係數是長期投資的理想選擇。如果一位投資者尋求真正多元化的投資組合,那麼相關係數會很有用。它可以幫助您確定投資組合中不同資產之間的相互關係。換句話說,通過具有低相關性的工具,可以避免不必要的重複風險。


總結
如前所述,相關係數可以在組合各種投資組合中成為有用的工具。但是,始終要記住的一件事是,兩種工具之間的相關性可能並且確實會不時發生變化。該指標將幫助交易者意識到這種變化並相應地改變其投資。

輸入 Inputs

商品代碼 Symbol
第二個商品,將與圖表上的原始商品進行比較。
長度 Length
用於計算相關性的時間長度。預設為20天。
來源 Source
確定每條K線中的哪些數據將用於計算。預設為收盤價。
樣式 Style

相關係數
可以切換相關係數的可見性以及顯示相關係數實際當前值的價格線的可見性。也可以選擇相關係數的顏色、厚度、和視覺樣式(預設為區域圖)。

相關係數(CC)

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