一文读懂期货相关性分析

由于相关性的存在，投资时不能只考虑一个品种的信息，尤其是对于期货这种自带杠杆的投资来说尤其需要注意。

什么是相关性分析

期货相关性是基于两个期货之间价格趋势的变化密切程度计算出来的统计指标，用来呈现两个期货品种之间的关联程度。通常使用统计学方法，例如相关系数和协方差来度量期货品种之间的相关性。

用python实现期货相关性分析

python可以使用numpy库的corrcoef函数来计算相关系数矩阵，也可以用pandas、scipy来计算，或者自己来实现Pearson乘积矩相关系数。以numpy库的corrcoef函数为例进行说明：

numpy.corrcoef(x, y=None, rowvar=True, bias=<no value>, ddof=<no value>, *, dtype=None)

功能：计算并返回Pearson乘积矩相关系数。示例代码如下：

array_om = om_align['收盘'].values
array_dm = dm_align['收盘'].valuescorr = np.corrcoef(array_om, array_dm)
print("corr is:" + str(corr))

可以对多个商品计算相关性矩阵，并使用seaborn画出相关性热力图，demo如文章开头所示。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.figure(figsize=(16,12))
sns.heatmap(df, cmap="YlGnBu", annot=True)
plt.show()

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参考

numpy.corrcoef — NumPy v1.24 Manual

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一文读懂期货相关性分析

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相关性分析有什么作用

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相关性系数为多少合适

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