두 시계열의 상관관계

Python으로 배우는 시계열 분석

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

두 시계열의 상관관계

  • S&P500과 JPMorgan 주가 그래프
Python으로 배우는 시계열 분석

두 시계열의 상관관계

  • S&P500과 JP Morgan 수익률 산점도
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다양한 산점도

  • 상관계수 = 0.9

  • 상관계수 = -0.9

  • 상관계수 = 0.4

  • 상관계수 = 1.0

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흔한 실수: 추세가 있는 두 시계열의 상관관계

  • 다우존스 산업평균지수와 UFO 목격 건수 (www.nuforc.org)

  • 수준값 상관계수: 0.94

  • 퍼센트 변화 상관계수: $\large \approx$ 0
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예시: 대형주와 소형주의 상관관계

  • SPX(대형주)와 R2000(소형주) 주가 데이터 사용
  • 첫 번째 단계: 두 시계열의 퍼센트 변화 계산
      df['SPX_Ret'] = df['SPX_Prices'].pct_change()
  df['R2000_Ret'] = df['R2000_Prices'].pct_change()
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예시: 대형주와 소형주의 상관관계

  • 산점도로 상관관계 시각화
      plt.scatter(df['SPX_Ret'], df['R2000_Ret'])
  plt.show()

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예시: 대형주와 소형주의 상관관계

  • pandas Series 상관관계 메서드 사용
correlation = df['SPX_Ret'].corr(df['R2000_Ret'])
print("Correlation is: ", correlation)

Correlation is: 0.868
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연습해 봅시다!

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