什么是相关性？
相关性衡量两个变量之间的线性关系。通过测量和关联每个变量的方差，相关性可以指示关系的强度。
换句话说，相关性回答了这样一个问题：变量 A（自变量）在多大程度上解释了变量 B（因变量）？
要点
- 相关性是两个变量之间变化的统计线性对应关系。
- 在金融领域，相关性用于分析的多个方面，包括投资组合标准差的计算。
- 计算相关性可能很耗时，但 Excel 等软件可以轻松计算。
了解相关性
相关公式
相关性结合了几个重要且相关的统计概念，即方差和标准差。方差是变量围绕均值的离散度，标准差是方差的平方根。
公式为：
由于相关性想要评估两个变量的线性关系，因此真正需要的是查看这两个变量具有多少协方差，以及每个变量的标准差在多大程度上反映了协方差。
相关性的常见错误
最常见的错误是假设接近 +/- 1 的相关性具有统计显着性。接近 +/- 1 的读数肯定会增加实际统计显着性的机会，但如果不进行进一步测试，就不可能知道。
由于多种原因，相关性的统计测试可能会变得复杂；这一点都不简单。相关性的一个关键假设是变量是独立的并且它们之间的关系是线性的。理论上，您将测试这些声明以确定相关性计算是否合适。
请记住，两个变量之间的相关性并不意味着 A 导致了 B，反之亦然。
第二个最常见的错误是忘记将数据标准化为通用单位。如果计算两个beta的相关性，则单位已经标准化：beta 本身就是单位。然而，如果您想要关联股票，关键是将它们标准化为回报百分比，而不是股价变化。这种情况经常发生，即使在投资专业人士中也是如此。
对于股票价格相关性，您本质上是在问两个问题：特定时期内的回报是多少，以及该回报与同一时期内另一种证券的回报有何相关性？
这也是关联股票价格困难的原因：如果回报是过去 52 周内每日百分比变化，则两种证券可能具有较高相关性，但如果回报是过去 52 周内每月变化，则相关性较低。哪一个更好”？确实没有完美的答案，这取决于测试的目的。
在 Excel 中查找相关性
Excel 中有多种计算相关性的方法。最简单的方法是并排获取两个数据集并使用内置的相关公式：
这是计算两个数据集之间相关性的便捷方法。但是，如果您想跨一系列数据集创建相关矩阵怎么办？为此，您需要使用 Excel 的数据分析插件。该插件可以在“数据”选项卡的“分析”下找到。
选择退货表。在本例中，我们的列有标题，因此我们要选中“第一行中的标签”框，以便 Excel 知道将它们视为标题。然后您可以选择在同一张纸上或在新纸上输出。
一旦你按下回车键，数据就会自动生成。您可以添加一些文本和条件格式来清理结果。
