【量化科普】Correlation，相關性
🚀量化軟件開通
🚀量化實戰教程
在量化投資領域，相關性（Correlation）是一個核心概念，用于衡量兩個變量之間的線性關系強度和方向。簡單來說，它告訴我們一個變量的變化如何影響另一個變量的變化。相關性的值范圍從-1到1，其中1表示完全正相關，-1表示完全負相關，而0則表示沒有線性關系。
技術原理和實現思路
相關性是通過計算皮爾遜相關系數（Pearson Correlation Coefficient）來量化的。這個系數是通過兩個變量的協方差除以它們的標準差的乘積得到的。數學表達式為：
def pearson_correlation(x, y):# 計算均值mean_x = sum(x)/float(len(x))mean_y = sum(y)/float(len(y))# 計算標準差std_x = (sum([(xi - mean_x)**2 for xi in x])/len(x))**0.5std_y = (sum([(yi - mean_y)**2 for yi in y])/len(y))**0.5# 計算協方差并返回相關系數covariance = sum((xi - mean_x) * (yi - mean_y) for xi, yi in zip(x, y)) / len(x)return covariance / (std_x * std_y)
使用建議和注意事項
在實際應用中，理解和使用相關性可以幫助投資者構建多樣化的投資組合，通過選擇低相關或負相關的資產來降低風險。然而，需要注意的是，相關性并不意味著因果關系。此外，極端市場條件下資產間的相關性可能會發生變化。因此，在使用相關性進行投資決策時，應結合其他分析工具和市場信息綜合考慮。
】)
