2つの時系列の相関

Pythonで学ぶ時系列解析

Rob Reider

Adjunct Professor, NYU-Courant Consultant, Quantopian

2つの時系列の相関

  • S&P500とJPモルガンの株価のプロット
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2つの時系列の相関

  • S&P500とJPモルガンのリターンの散布図
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散布図の例

  • 相関 = 0.9

  • 相関 = -0.9

  • 相関 = 0.4

  • 相関 = 1.0

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よくある誤り：トレンドを持つ2系列の相関

  • ダウ平均とUFO目撃件数（www.nuforc.org）

  • 水準値の相関：0.94

  • 変化率の相関：$\large \approx$ 0
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例：大型株と小型株の相関

  • SPX（大型株）とR2000（小型株）の株価から開始
  • 最初のステップ：両系列の変化率を計算
      df['SPX_Ret'] = df['SPX_Prices'].pct_change()
  df['R2000_Ret'] = df['R2000_Prices'].pct_change()
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例：大型株と小型株の相関

  • 散布図で相関を可視化
      plt.scatter(df['SPX_Ret'], df['R2000_Ret'])
  plt.show()

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例：大型株と小型株の相関

  • pandas の Series 相関メソッドを使用
correlation = df['SPX_Ret'].corr(df['R2000_Ret'])
print("Correlation is: ", correlation)

Correlation is: 0.868
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練習しましょう！

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