1. 概念

皮尔逊(pearson)相关系数：用于判断数据是否线性相关的方法

皮尔逊计算公式：

2. 计算过程

import pandas as pd
import numpy as np
import math
df_ih = pd.read_csv('IH_main_00.csv',encoding='utf-8')
df_ic = pd.read_csv('IC_main_00.csv',encoding='utf-8')
df_ih.head()

df_ih['tradeDate'] = pd.to_datetime(df_ih['tradeDate'])
df_ic['tradeDate'] = pd.to_datetime(df_ic['tradeDate'])
df_ih.sort_values(by='tradeDate',ascending=True,inplace=True)
df_ic.sort_values(by='tradeDate',ascending=True,inplace=True)
df_ih['pe_log_ih'] = np.log(df_ih['closePrice'])-np.log(df_ih['closePrice'].shift(1))
df_ic['pe_log_ic'] = np.log(df_ic['closePrice'])-np.log(df_ic['closePrice'].shift(1))
two_df = pd.merge(df_ih,df_ic,how='inner',on='tradeDate')

# 协方差
res_00 = two_df['pe_log_ih'].cov(two_df['pe_log_ic'])
# 方差
res_var_ih = two_df['pe_log_ih'].var()
res_var_ic = two_df['pe_log_ic'].var()
# 皮尔逊相关系数
res_pearson = res_00/math.sqrt(res_var_ih*res_var_ic)
res_pearson
# out: 0.6926085790765449

PS:

链接：https://pan.baidu.com/s/1dw209DIgxmnLRmjbcNmopA
提取码：3q6n

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