相关系数：揭示变量间关系的统计工具在统计学中，相关系数是一个用于衡量两个变量之间线性关系强度和方向的数值。它是一个介于-1和1之间的数值，其中1表示完全正相关东南配资，-1表示完全负相关，而0表示无关联。
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相关系数的计算通常基于成对的数据观测值。在这些观测值中，每个数值对都包含一个x值和一个y值。通过计算x和y值的协方差并除以它们的标准差，我们可以得到相关系数。这种计算方式有助于我们理解变量间的相对变化，并据此预测未来的趋势。
在实际应用中，相关系数被广泛用于各种领域。在金融市场，使用相关系数来衡量不同资产类别之间的关联性，以便构建多元化的投资组合。
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以及相关系数的公式推导
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在通达信中，用相关系数:RELATE(X,Y,N);
假设价格是X 时间是Y 因为时间是单调序列
因此，我们可以很轻松写出相关系数
时序指标
李津:relate(CLOSE,SUM(1,0),20),NODRAW;VAL2:=李津;VAL1:=李津;LN1:=IF(REF(李津,1)>=0 AND 李津>0,VAL1,IF(REF(李津,1)<=0 AND李津<0,VAL2,0));STICKLINE(1,IF(REF(李津,1)>李津,李津,0),0,0.5,1),COLORGREEN;STICKLINE(1,IF(李津>REF(李津,1),李津,0),0,0.5,1),COLORRED;STICKLINE(1,IF(REF(李津,1)>李津 AND 李津>0,李津,0),0,0.5,1),COLORBLUE;SD:SQRT(VAR(李津,10));当指标＞0，代表价格与时间正相关，上升趋势
当指标＜0，代表价格与时间负相关，下降趋势
相关系数的构成E(x)内核是MA，因此存在滞后性。你会说为啥滞后这么多呢，很简单！因为传统的统计学方法早就被市场学习吸收消化了。
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