外汇货币相关性计算公式
时间: 2023-06-02 07:02:54 浏览: 79
外汇货币相关性计算公式可以使用皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient)来计算,其公式如下:
r = (nΣxy - ΣxΣy) / ((nΣx^2 - (Σx)^2)(nΣy^2 - (Σy)^2))^0.5
其中,r表示相关系数,n表示样本数量,Σ表示求和符号,x和y分别表示两个货币的汇率数据。
该公式可以通过以下步骤来计算:
1. 计算x和y的平均值,即Σx/n和Σy/n。
2. 计算x和y的标准差,即((Σx^2 - (Σx)^2/n)/(n-1))^0.5和((Σy^2 - (Σy)^2/n)/(n-1))^0.5。
3. 计算x和y的协方差,即(nΣxy - ΣxΣy)/(n-1)。
4. 代入公式求解相关系数r。
相关系数r的取值范围为-1到1,当r为正数时表示两个货币汇率呈正相关,当r为负数时表示呈负相关,当r为0时表示没有相关性。
相关问题
斯皮尔曼秩相关性分析公式
斯皮尔曼秩相关性分析公式是用来计算斯皮尔曼相关系数的。斯皮尔曼相关系数是一种非参数统计量,用于衡量两个变量之间的关系程度。公式如下:
r_s = 1 - (6 * Σd^2)/(n*(n^2-1))
其中,r_s表示斯皮尔曼相关系数,Σd^2表示所有差异的平方和,n表示样本的大小。
在这个公式中,差异是指两个变量在排序中的差异,平方和表示所有差异的平方的总和。斯皮尔曼相关系数的取值范围在-1到1之间,当r_s为1时表示完全正相关,为-1时表示完全负相关,为0时表示无相关性。
请注意,斯皮尔曼相关系数只能用于衡量两个变量之间的单调关系,而不能用于衡量线性关系。
pandas相关性计算
好的,关于pandas的相关性计算,你可以使用pandas中的corr()函数来计算两个变量之间的相关性系数。该函数默认使用皮尔逊相关系数来计算相关性,也可以使用其他方法,例如Spearman秩相关系数或Kendall Tau相关系数。下面是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含两个变量的DataFrame
df = pd.DataFrame({'var1': [1, 2, 3, 4, 5], 'var2': [5, 4, 3, 2, 1]})
# 计算两个变量之间的相关性系数
corr = df['var1'].corr(df['var2'])
print('Correlation coefficient:', corr)
```
输出结果为:
```
Correlation coefficient: -1.0
```
这表明两个变量之间存在完全的负相关关系。