多支股票相关系数热力图

多支股票相关系数热力图是一种用于展示多只股票之间相关关系的可视化工具。相关系数热力图通过颜色深浅来表示不同股票之间的相关系数，从而帮助投资者或分析师快速识别股票之间的相关性强弱。

以下是一些关键点：

1. **相关系数**：相关系数是一个统计指标，用于衡量两个变量之间的线性关系强度。相关系数的取值范围在-1到1之间。-1表示完全负相关，1表示完全正相关，0表示没有线性关系。

2. **热力图**：热力图是一种数据可视化技术，通过颜色深浅来表示数据的大小或强度。在相关系数热力图中，通常使用颜色渐变来表示相关系数的大小。

3. **应用**：相关系数热力图在金融领域常用于分析多只股票之间的相关关系，帮助投资者进行投资组合优化、风险管理和市场分析。

4. **生成步骤**：
- 收集多只股票的历史价格数据。
- 计算每两只股票之间的相关系数。
- 使用热力图工具（如Python中的Seaborn库）绘制相关系数热力图。

以下是一个简单的Python示例代码，用于生成多支股票相关系数热力图：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个包含多只股票历史价格的DataFrame
# 例如：df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 计算相关系数矩阵
corr_matrix = df.corr()

# 绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")
plt.title('Stock Correlation Heatmap')
plt.show()