Stock Correlation

• あなたが注目しているティッカーと連動して動く傾向のある銘柄を調べたい場合 — 例えば「NVDAと相関する銘柄は何か」や「TSLAのシンパシープレー」など。
• AMD/NVDAやLITE/COHRのような特定のペアを分析し、ピアソン相関係数、ベータ、決定係数（R²）、現在のスプレッドZスコアといった指標を確認したい場合。
• 複数のティッカーを保有しており、完全な相関行列を確認し、密接に連動する銘柄のクラスターを特定し、分散投資やヘッジの候補を見つけたい場合。
• ペアの相関が時間の経過とともにどのように変化するかを理解したい場合 — ローリングウィンドウや、売り局面や高ボラティリティ相場において相関が急上昇するかどうかを含む。

• リアルタイムまたはイントラデイの相関データが必要な場合。このスキルは日次の過去価格を使用し、デフォルトのルックバック期間は1年です。
• 売買推奨や投資アドバイスを求めている場合 — このスキルはデータの提示のみを行い、ポジションに関するアドバイスは明示的に行いません。
• 株式以外のアセットクラス（例：先物、外国為替、債券）の相関データが必要な場合。

リクエストを自動的に分類し、4つの専門分析のいずれかにルーティングします：共変動ディスカバリー（単一ティッカー）、リターン相関（特定ペア）、セクタークラスタリング（バスケット）、実現相関（時変）。曖昧なリクエストは適切なフォールバックにデフォルト設定されます。単一ティッカーはディスカバリーへ、2つのティッカーはペアワイズ分析へ振り分けられます。

1つのティッカーシンボルを入力として受け取り、yf.screen() と yf.EquityQuery を使用して同一業種および隣接業種の銘柄をスクリーニングすることで、15〜30銘柄のピアユニバースを動的に構築します。ハードコードされたリストは一切使用しません。相関の高いピア銘柄を上位からランキングした表を返し、各銘柄の企業名・相関値・その関連性が生じる理由の簡潔な説明を提供します。

任意の2銘柄について、ピアソン相関係数、ベータ、決定係数（R²）、60日間ローリング相関統計（平均・最小・最大・標準偏差）、および現在の対数価格スプレッドのZスコアを算出します。スプレッドのZスコアは、ペアが過去の関係から異常に乖離しているタイミングを浮き彫りにします。

ティッカーグループの完全な相関行列を構築し、階層的クラスタリング（scipy を使用したウォード連結法、またはフォールバックとして平均相関ソート）を適用して行列を並べ替え、自然なグループ分けを浮かび上がらせます。最も強いペア、最も弱いペア、および分散投資の手段として機能する可能性があるアウトライアーティッカーを特定します。

20日、60日、120日のローリングウィンドウにわたる相関を計算し、相関を市場レジーム別（上昇日、下落日、高ボラティリティ日、大幅下落日）に分解します。ストレス時に相関が急上昇するかどうかを明確にし、リスク管理およびヘッジにおける重要な考慮事項を提示します。

すべての回答には、使用されたルックバック期間、観測数、データ不足により除外されたティッカー、そして「相関関係は因果関係を意味しない」「過去の相関関係は将来の共同変動を保証しない」という標準的な注意書きが含まれています。取引の推奨は一切行いません。

主要な決算発表イベントの前に「NVDAと連動する銘柄は何か？」と聞いてみましょう。このスキルはセクターおよび隣接業界の同業他社をスクリーニングし、実現相関によってランク付けし、その関連性を説明します。これにより、NVDA自身が決算を発表しなくても、その決算結果に反応する可能性のある銘柄を特定するのに役立ちます。

AMDとNVDAのように2つのティッカーを入力してください。このスキルは、相関係数、ベータ、決定係数（R²）、ローリング相関の安定性、および現在のスプレッドZスコアを返します。これにより、平均回帰またはペアトレードのアイデアに歴史的な裏付けがあるかどうかを評価するための定量的な基盤を得ることができます。

保有銘柄のバスケットを入力すると、どのポジションが実質的に連動して動いているか、またどの銘柄がポートフォリオを真に分散させているかを明らかにするクラスタリング済み相関マトリックスが得られます。グループ内の平均相関が低い外れ値ティッカーは、潜在的な分散要因としてフラグが立てられます。

「LITEとCOHRの相関関係は時間の経過とともにどのように変化しましたか？」と質問してみましょう。このスキルは複数のウィンドウにわたってローリング相関を計算し、結果をレジーム別に分類して表示します。これにより、売り圧力が強まる局面で相関関係が強まるかどうか、つまりヘッジにおいて最も重要な「危機時には相関が1に収束する」効果を確認することができます。