Stock Correlation

• Haluat tietää, mitkä osakkeet liikkuvat tyypillisesti seuraamasi tickerin mukana — esim. "mikä korreloi NVDA:n kanssa" tai "sympathy plays TSLA:lle."
• Analysoit tiettyä paria, kuten AMD/NVDA tai LITE/COHR, ja haluat mittareita kuten Pearsonin korrelaatio, beta, R-neliö ja nykyinen spread z-score.
• Sinulla on kori tickereitä ja haluat nähdä täydellisen korrelaatiomatriisin, tunnistaa tiiviisti toisiinsa kytkeytyvien osakkeiden klustereita sekä havaita mahdolliset hajautus- tai suojauskohteet.
• Haluat ymmärtää, miten parin korrelaatio muuttuu ajan myötä — mukaan lukien liukuvat aikaikkunat sekä se, piikkiintyykö korrelaatio myyntipaineen tai korkean volatiliteetin jaksojen aikana.

• Tarvitset reaaliaikaista tai päivänsisäistä korrelaatiodataa; tämä taito käyttää päivittäisiä historiallisia hintoja oletuksena yhden vuoden takautumisjaksolla.
• Etsit kaupankäyntisuosituksia tai taloudellisia neuvoja — taito esittää ainoastaan dataa eikä nimenomaisesti anna neuvoja positioista.
• Tarvitset korrelaatiodataa muille omaisuusluokille kuin osakkeille (esim. futuurit, valuuttamarkkinat, korkosijoitukset).

Luokittelee pyyntösi automaattisesti ja ohjaa sen yhteen neljästä erikoistuneesta analyysistä: yhteisliikkeen löytäminen (yksittäinen ticker), tuottojen korrelaatio (tietty pari), sektoriklusterointi (kori) tai realisoitunut korrelaatio (ajassa vaihteleva). Epäselvät pyynnöt ohjataan oletuksena järkeviin varasuunnitelmiin — yksittäinen ticker menee löytämisanalyysiin, kaksi tickeriä parittaiseen analyysiin.

Yhden tickerin perusteella rakentaa dynaamisesti 15–30 osakkeen vertaisuniversumin seulomalla saman toimialan ja sitä lähellä olevien toimialojen osakkeita yf.screen()- ja yf.EquityQuery-toimintojen avulla — ei kovakoodattuja listoja. Palauttaa rankatun taulukon korkeimmin korreloivista vertaisyrityksistä yritystennimineen, korrelaatioarvoineen sekä lyhyen selityksen siitä, miksi kukin yhteys todennäköisesti on olemassa.

Laskee Pearsonin korrelaation, beetan, R-neliön, 60 päivän liukuvan korrelaation tilastot (keskiarvo, minimi, maksimi, keskihajonta) sekä nykyisen logaritmisen hintaeron z-pisteet mille tahansa kahdelle osaketukkurille. Hintaeron z-pisteet korostavat tilanteita, joissa pari on poikennut epätavallisen kauas historiallisesta suhteestaan.

Rakentaa täydellisen korrelaatiomatriisin tietystä osakejoukosta ja soveltaa hierarkkista ryhmittelyä (Ward-linkitys scipy-kirjaston avulla, varavaihtoehtona keskimääräinen korrelaatiojärjestys) matriisin uudelleenjärjestelyyn ja luonnollisten ryhmittymien esiin tuomiseen. Tunnistaa vahvimmat parit, heikoimmät parit sekä poikkeajaosakkeet, jotka voivat toimia hajautushyötyjen lähteinä.

Laskee liukuvat korrelaatiot 20, 60 ja 120 päivän ikkunoilla sekä erittelee korrelaation markkinaregiimikohtaisesti — nousu- ja laskupäivät, korkean volatiliteetin päivät sekä merkittävien arvonalenemien päivät. Korostaa, nouseeko korrelaatio stressitilanteissa, mikä on keskeinen näkökohta riskienhallinnassa ja suojauksessa.

Jokainen vastaus sisältää käytetyn tarkastelujakson, havaintojen lukumäärän, mahdolliset puutteellisten tietojen vuoksi poisjätetyt ticker-tunnukset sekä vakiomuistutukset siitä, että korrelaatio ei ole sama asia kuin kausaliteetti ja että menneisyydessä havaittu korrelaatio ei takaa tulevaa yhteisliikettä. Mitään kauppoja ei koskaan suositella.

Kysy "mikä liikkuu NVDA:n mukana?" ennen merkittävää tulosjulkistusta. Taito seuloo saman sektorin ja lähialojen vertaisyritykset, järjestää ne toteutuneen korrelaation perusteella ja selittää todennäköisen yhteyden — auttaen sinua tunnistamaan osakkeet, jotka saattavat reagoida NVDA:n tulokseen ilman omaa raportointiaan.

Anna kaksi ticker-symbolia, kuten AMD ja NVDA. Taito palauttaa korrelaation, betan, R-neliön, liukuvan korrelaation vakauden sekä nykyisen spread-z-pistemäärän — tarjoten sinulle kvantitatiivisen perustan arvioida, onko mean-reversion- tai parikaupankäynti-idealla historiallista tukea.

Syötä joukko omistuksia ja saat klusteroidun korrelaatiomatriisin, joka paljastaa, mitkä positiot liikkuvat käytännössä yhdessä ja mitkä todella hajauttavat portfoliota. Poikkeavat osakkeet, joilla on matala keskimääräinen ryhmäkorrelaatio, merkitään potentiaalisiksi hajautuskohteiksi.

Kysy: "miten LITE:n ja COHR:n välinen korrelaatio on muuttunut ajan myötä?" Stock Correlation laskee liukuvia korrelaatioita useissa eri aikaikkunoissa ja erittelee tulokset markkinaregiimeittäin, osoittaen kiristyykö yhteys myyntiaaltojen aikana — niin kutsuttu "korrelaatiot lähestyvät arvoa 1 kriisin aikana" -ilmiö, joka on suojaustrategioiden kannalta kaikkein merkittävin.