计算600023.SH股票收盘价与399300.SZ指数收盘价、股票涨跌幅与指数涨跌幅变动的皮尔森系数

很抱歉，我作为一个语言模型，无法直接获取实时的股票数据。不过，我可以告诉你皮尔森系数的计算方法，你可以通过获取到的数据自行计算。

皮尔森系数是用来衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，其值在 -1 和 1 之间，1 表示完全正相关，-1 表示完全负相关，0 表示没有相关性。计算公式如下：

r = cov(X,Y) / (std(X) * std(Y))

其中，cov 表示协方差，std 表示标准差。X 和 Y 分别表示两个变量。

你可以通过获取到的股票数据，分别计算股票收盘价与指数收盘价、股票涨跌幅与指数涨跌幅变动的协方差和标准差，然后代入公式计算皮尔森系数。

相关问题

计算这只股票收盘价与指数收無价、股票涨缺幅与指数涨跌幅变动的皮尔森系数

要计算股票收盘价和指数收盘价之间的皮尔逊相关系数，可以使用`pandas`中的`corr`函数。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# Load data
stock_data = pd.read_csv('stock.csv')
index_data = pd.read_csv('index.csv')

# Merge data
merged_data = pd.merge(stock_data, index_data, on='date')

# Calculate Pearson correlation coefficient
corr_stock_index = merged_data['stock_close'].corr(merged_data['index_close'])

# Calculate Pearson correlation coefficient between change in close prices
merged_data['stock_change'] = merged_data['stock_close'].pct_change()
merged_data['index_change'] = merged_data['index_close'].pct_change()
corr_change = merged_data['stock_change'].corr(merged_data['index_change'])

# Print result
print('Pearson correlation coefficient between close prices:', corr_stock_index)
print('Pearson correlation coefficient between change in close prices:', corr_change)

在这个示例中，我们首先加载股票和指数的收盘价数据，并将它们合并到一个数据帧中。然后，我们使用`corr`函数计算`stock_close`列和`index_close`列之间的皮尔逊相关系数，并将结果存储在`corr_stock_index`变量中。

接下来，我们计算股票收盘价和指数收盘价变化之间的相关系数。我们首先使用`pct_change`函数计算每个时间点的收盘价变化，然后使用`corr`函数计算这些变化之间的相关系数，并将结果存储在`corr_change`变量中。

最后，我们打印出两个相关系数的结果。请注意，这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和分析。

皮尔森相关系数计算公式

皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient）是用于衡量两个变量之间线性相关程度的统计量，它的计算公式如下：

$$
r = \frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i-\bar{y})^2}}
$$

其中，$n$ 表示样本数，$x_i$ 和 $y_i$ 分别表示两个变量中的第 $i$ 个观测值，$\bar{x}$ 和 $\bar{y}$ 分别表示两个变量的均值。

公式中的分子为两个变量的协方差，分母为两个变量的标准差的乘积。因此，皮尔森相关系数可以理解为两个变量的协方差与标准差的乘积之比。

皮尔森相关系数的取值范围在 -1 到 1 之间，当相关系数为 1 时表示两个变量完全正相关，当相关系数为 -1 时表示两个变量完全负相关，当相关系数为 0 时表示两个变量之间没有线性相关关系。