Stock Correlation

• Vuoi sapere quali azioni tendono a muoversi insieme a un ticker che stai monitorando — ad esempio, "cosa è correlato con NVDA" o "sympathy plays per TSLA."
• Stai analizzando una coppia specifica come AMD/NVDA o LITE/COHR e vuoi metriche come correlazione di Pearson, beta, R-quadro e z-score dello spread attuale.
• Hai un paniere di ticker e vuoi visualizzare la matrice di correlazione completa, identificare cluster di azioni strettamente collegate e individuare potenziali diversificatori o candidati per la copertura del rischio.
• Vuoi capire come la correlazione di una coppia cambia nel tempo — incluse le finestre mobili e se la correlazione aumenta durante i ribassi o i regimi ad alta volatilità.

• Hai bisogno di dati di correlazione in tempo reale o infragiornalieri; questa skill utilizza prezzi storici giornalieri con un lookback predefinito di un anno.
• Stai cercando raccomandazioni di trading o consulenza finanziaria — la skill presenta solo dati e non fornisce esplicitamente consigli sulle posizioni.
• Hai bisogno di dati di correlazione per classi di attività diverse dalle azioni (ad esempio, futures, forex, reddito fisso).

Classifica automaticamente la tua richiesta e la indirizza verso una delle quattro analisi specializzate: Scoperta di Co-movimento (singolo ticker), Correlazione dei Rendimenti (coppia specifica), Clustering Settoriale (paniere) o Correlazione Realizzata (variabile nel tempo). Le richieste ambigue vengono gestite con soluzioni predefinite sensate — un singolo ticker viene indirizzato alla scoperta, due ticker all'analisi a coppie.

Dato un ticker, costruisce dinamicamente un universo di 15–30 titoli simili selezionando azioni dello stesso settore e di settori adiacenti tramite yf.screen() e yf.EquityQuery — nessuna lista predefinita. Restituisce una tabella classificata dei principali titoli correlati con i nomi delle aziende, i valori di correlazione e una breve spiegazione del perché ogni collegamento probabilmente esiste.

Calcola la correlazione di Pearson, il beta, l'R-quadro, le statistiche di correlazione mobile a 60 giorni (media, minimo, massimo, deviazione standard) e il z-score dello spread corrente del logaritmo dei prezzi per qualsiasi coppia di ticker. Il z-score dello spread evidenzia quando una coppia si è discostata in modo insolito dalla sua relazione storica.

Costruisce una matrice di correlazione completa per un gruppo di ticker e applica il clustering gerarchico (linkage di Ward tramite scipy, con un fallback all'ordinamento per correlazione media) per riordinare la matrice e far emergere raggruppamenti naturali. Identifica le coppie più forti, le coppie più deboli e i ticker anomali che possono fungere da diversificatori.

Calcola le correlazioni rolling su finestre di 20, 60 e 120 giorni e scompone la correlazione per regime di mercato — giorni al rialzo, giorni al ribasso, giorni ad alta volatilità e giorni di forte drawdown. Evidenzia se la correlazione aumenta durante i periodi di stress, una considerazione fondamentale per la gestione del rischio e la copertura.

Ogni risposta include il periodo di lookback utilizzato, il numero di osservazioni, eventuali ticker esclusi per dati insufficienti e promemoria standard che la correlazione non implica causalità e che la correlazione passata non garantisce movimenti futuri congiunti. Non vengono mai raccomandati trade.

Chiedi "cosa si muove insieme a NVDA?" prima di un importante evento di utili. La skill analizza i titoli del settore e dei settori adiacenti, li classifica in base alla correlazione realizzata e spiega il probabile legame — aiutandoti a identificare azioni che potrebbero reagire ai risultati di NVDA anche senza pubblicare autonomamente i propri dati finanziari.

Inserisci due ticker come AMD e NVDA. La skill restituisce correlazione, beta, R-quadro, stabilità della correlazione mobile e il z-score dello spread attuale — fornendoti la base quantitativa per valutare se un'idea di mean-reversion o pairs-trading ha un supporto storico.

Fornisci un insieme di posizioni e ricevi una matrice di correlazione raggruppata che rivela quali posizioni si muovono effettivamente insieme e quali diversificano genuinamente il portafoglio. I ticker anomali con una bassa correlazione media di gruppo vengono segnalati come potenziali diversificatori.

Chiedi "come è cambiata nel tempo la correlazione tra LITE e COHR?" Stock Correlation calcola le correlazioni mobili su più finestre temporali e suddivide i risultati per regime, mostrando se la relazione si intensifica durante le fasi di vendita — il cosiddetto effetto "le correlazioni tendono a 1 in una crisi", che è il fattore più rilevante per la copertura del rischio.