投资理财基础知识之一：如何计算两个板块的相关系数 网上有人在文章中“引用”甚至抄写专有名词，但自己却没有搞懂这些术语，导致乱用乱解释，真让人无奈。我今天早上发呆时，决定写...

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网上有人在文章中“引用”甚至抄写专有名词，但自己却没有搞懂这些术语，导致乱用乱解释，真让人无奈。我今天早上发呆时，决定写一篇普及文章。

要计算两个板块（如银行板块和酿酒板块）涨幅的相关系数，我们需要多期的涨幅数据，而不仅仅是单期的数据。相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系强度和方向。下面是计算相关系数的详细过程。

先来看看定义和含义：

相关系数是一种统计量，用于度量两个变量之间的线性关系强度和方向。相关系数的值介于 -1 和 1 之间，具体含义如下：

正相关：相关系数接近于 1，表示两个变量之间存在强烈的正线性关系，即一个变量增加时，另一个变量也趋向于增加。

负相关：相关系数接近于 -1，表示两个变量之间存在强烈的负线性关系，即一个变量增加时，另一个变量趋向于减少。

无相关：相关系数接近于 0，表示两个变量之间没有明显的线性关系。

相关系数计算步骤概述

1. 收集数据：收集多个时间点（例如多个交易日或月份）的银行板块和酿酒板块的涨幅数据。

2. 计算均值：计算银行板块和酿酒板块涨幅数据的均值。

3. 计算差异：计算每个数据点与其均值之间的差异。

4. 计算协方差：计算两个板块涨幅数据之间的协方差。

5. 计算标准差：计算每个板块涨幅数据的标准差。

6. 计算相关系数：用协方差除以两个标准差的乘积得到相关系数。

具体步骤

假设我们有以下涨幅数据（以百分比表示）：

- 银行板块涨跌幅：0.63%, 0.45%, -0.30%, 0.55%, 0.20%

- 酿酒板块涨跌幅：-0.62%, -0.40%, 0.25%, -0.50%, -0.30%

1. 计算均值（Mean）：

对于银行板块的均值（mean_Bank）：

mean_Bank = (0.63 + 0.45 - 0.30 + 0.55 + 0.20) ÷ 5 = 1.53 ÷ 6 = 0.306

对于酿酒板块的均值（mean_Wine）：

mean_Wine = (-0.62 - 0.40 + 0.25 - 0.50 - 0.30) ÷ 5 = -1.17 ÷5 = -0.234

2. 计算差异（Differences）：

对于银行板块每个数据点的差异（即差值）：

0.63 - 0.306 = 0.324

0.45 - 0.306 = 0.144

-0.30 - 0.306 = -0.606

0.55 - 0.306 = 0.244

0.20 - 0.306= -0.106

对于酿酒板块每个数据点的差异：

-0.62 - (-0.234)= -0.386

-0.40 - (-0.234)= -0.166

0.25 - (-0.234)= 0.484

-0.50 - (-0.234)= -0.266

-0.30 - (-0.234)= -0.066

3. 计算协方差（Covariance）：

协方差公式：

cov(Bank, Wine) = sum [(xi - mean_Bank) × (yi - mean_Wine)] ÷ (n -1)

其中xi h和 yi 是银行板块和酿酒板块的每个数据点。sum为累加求和函数。

cov(Bank, Wine) = [ 0.324×(-0.386) + 0.144×(-0.166) + (-0.606)×0.484 + 0.244×（-0.266) + (-0.106)×(-0.066) ] ÷ 4

≈ [-0.125 + (-0.024) + (-0.293) + (-0.065) + 0.007] ÷ 4

= -0.500÷4

= -0.125

4. 计算标准差（Standard Deviation）：

对于银行板块的标准差（std_Bank）：

std_Bank = sqrt{[sum[ (xi - mean_Bank)^2] ÷(n – 1)}

std_Bank = sqrt{ [0.324^2 + 0.144^2 + (-0.606)^2 + 0.244^2 + (-0.106)^2]÷4 }

≈ 0.376

对于酿酒板块的标准差（std_Wine）：

std_Wine = sqrt{[sum[ (yi - mean_Bank)^2] ÷(n – 1)}

std_Wine = sqrt{[(-0.386)^2 + (-0.166)^2 + 0.484^2 + (-0.266)^2 + (-0.066)^2]÷4}

≈ 0.349

5. 计算相关系数（Correlation Coefficient）：

相关系数公式：

corr(Bank, Wine) = cov(Bank, Wine) ÷ (std_Bank×std_Wine)

corr(Bank, Wine) = (-0.125) ÷(0.376 × 0.349)

≈ -0.955

通过上述计算过程，我们得到了银行板块和酿酒板块涨幅的相关系数约为 -0.955。这表明这两个板块的涨幅之间有非常强的负相关关系，即一个板块涨幅上升时，另一个板块涨幅通常下降。由于上述数据仅为举例，实际计算时可以使用市场的真实数据。计算周期不限于5个交易日，还可以是10个交易日、20个交易日等。此外，时间周期也不限于交易日，可以是交易周、交易月等。

希望这篇文章对你有所帮助，谢谢你的阅读！

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