相关性分析
来源:百度文库 编辑:神马文学网 时间:2024/04/28 07:52:16
1、相关性分析
相关计算
转贴《教育统计学》中,对相关系数的描述:
相关系数
在教育研究中,常涉及到两个事物(变量)的相互关系问题,例如,学习成绩与非智力因素的关系,数学成绩与物理成绩的关系,男女生学习成绩的关系,等等。其关系表现为以下三种变化;第一,正相关:一个变量增加或减少时,另一个变量也相应增加或减少;第二,负相关:一个变量增加或减少时,另一个变量却减少或增加;第三,无相关:说明两个变量是独立的,即由一个变量值,无法预测另一个变量值。统计学中,就用“相关系数"来从数量上描述两个变量之间的相关程度,用符号“r"来表示。
相关系数取值范围限于:-1≤r≤+1
相关系数表示的意义
相关系数(r) 0.00 0.00-±0.3 ±0.30-±0.50 ±0.50-±0.80 ±0.80-±1.00
相关程度 无相关 微正负相关 实正负相关 显著正负相关 高度正负相关
通过系统中的“相关分析”,我们就可以对多只股票之间的相关、交叉关系进行定量分析。
以下我们对金融板块内个股进行相关性分析,优化板块的联动性,加强实战性。
首先我们以金融板块中的招商银行(600036)为样本股,进行形态相关分析,分析板块内的其他个股与其相关性。证券范围我们设置为“金融板块”。
通过主图叠加可清楚看到,相关性数值比例越大,相关性高,联动性强,相关性数值越低,联动性弱。
通过相关性分析,我们可以将相关性数值较接近的个股综合,可以将金融板块更加优化细分为两个板块,联动性更强,实战性更好。
交叉分析
与相关性分析类似,它主要是多只证券之间进行的一种相关性交叉分析,用于寻找个股之间相关性关系。
通过个股交叉分析,可以寻找出相关性高的个股,在走势上有参考作用,如属于同一板块,实战性更加提升。
相关计算
转贴《教育统计学》中,对相关系数的描述:
相关系数
在教育研究中,常涉及到两个事物(变量)的相互关系问题,例如,学习成绩与非智力因素的关系,数学成绩与物理成绩的关系,男女生学习成绩的关系,等等。其关系表现为以下三种变化;第一,正相关:一个变量增加或减少时,另一个变量也相应增加或减少;第二,负相关:一个变量增加或减少时,另一个变量却减少或增加;第三,无相关:说明两个变量是独立的,即由一个变量值,无法预测另一个变量值。统计学中,就用“相关系数"来从数量上描述两个变量之间的相关程度,用符号“r"来表示。
相关系数取值范围限于:-1≤r≤+1
相关系数表示的意义
相关系数(r) 0.00 0.00-±0.3 ±0.30-±0.50 ±0.50-±0.80 ±0.80-±1.00
相关程度 无相关 微正负相关 实正负相关 显著正负相关 高度正负相关
通过系统中的“相关分析”,我们就可以对多只股票之间的相关、交叉关系进行定量分析。
以下我们对金融板块内个股进行相关性分析,优化板块的联动性,加强实战性。
首先我们以金融板块中的招商银行(600036)为样本股,进行形态相关分析,分析板块内的其他个股与其相关性。证券范围我们设置为“金融板块”。
通过主图叠加可清楚看到,相关性数值比例越大,相关性高,联动性强,相关性数值越低,联动性弱。
通过相关性分析,我们可以将相关性数值较接近的个股综合,可以将金融板块更加优化细分为两个板块,联动性更强,实战性更好。
交叉分析
与相关性分析类似,它主要是多只证券之间进行的一种相关性交叉分析,用于寻找个股之间相关性关系。
通过个股交叉分析,可以寻找出相关性高的个股,在走势上有参考作用,如属于同一板块,实战性更加提升。
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