Stock Correlation

• Você quer saber quais ações tendem a se mover junto com um ticker que está acompanhando — por exemplo, "o que se correlaciona com NVDA" ou "sympathy plays para TSLA."
• Você está analisando um par específico como AMD/NVDA ou LITE/COHR e quer métricas como correlação de Pearson, beta, R-quadrado e z-score do spread atual.
• Você tem uma cesta de tickers e quer ver a matriz de correlação completa, identificar clusters de ações fortemente ligadas e encontrar possíveis diversificadores ou candidatos a hedge.
• Você quer entender como a correlação de um par muda ao longo do tempo — incluindo janelas móveis e se a correlação aumenta durante quedas ou períodos de alta volatilidade.

• Você precisa de dados de correlação em tempo real ou intraday; essa habilidade utiliza preços históricos diários com um período de lookback padrão de um ano.
• Você está buscando recomendações de negociação ou aconselhamento financeiro — a habilidade apresenta apenas dados e explicitamente não aconselha sobre posições.
• Você precisa de dados de correlação para classes de ativos diferentes de ações (por exemplo, futuros, forex, renda fixa).

Classifica automaticamente sua solicitação e direciona para uma das quatro análises especializadas: Descoberta de Co-movimento (ticker único), Correlação de Retorno (par específico), Agrupamento Setorial (cesta de ativos) ou Correlação Realizada (variação temporal). Solicitações ambíguas são redirecionadas para opções padrão sensatas — um ticker único vai para descoberta, dois tickers vão para análise de pares.

Dado um ticker, constrói dinamicamente um universo de 15 a 30 ações semelhantes, filtrando ações do mesmo setor e de setores adjacentes por meio de yf.screen() e yf.EquityQuery — sem listas predefinidas. Retorna uma tabela classificada com os pares mais correlacionados, incluindo nomes das empresas, valores de correlação e uma breve explicação do motivo pelo qual cada relação provavelmente existe.

Calcula a correlação de Pearson, beta, R-quadrado, estatísticas de correlação móvel de 60 dias (média, mínimo, máximo, desvio padrão) e o z-score do spread de log-preço atual para quaisquer dois ativos. O z-score do spread destaca quando um par se afastou de forma incomum de sua relação histórica.

Constrói uma matriz de correlação completa para um grupo de tickers e aplica agrupamento hierárquico (ligação de Ward via scipy, com fallback para ordenação por correlação média) para reorganizar a matriz e revelar agrupamentos naturais. Identifica os pares mais fortes, os pares mais fracos e os tickers outliers que podem servir como diversificadores.

Calcula correlações móveis nas janelas de 20, 60 e 120 dias e decompõe a correlação por regime de mercado — dias de alta, dias de baixa, dias de alta volatilidade e dias de grandes quedas. Destaca se a correlação aumenta em períodos de estresse, uma consideração fundamental para a gestão de risco e hedge.

Cada resposta inclui o período de lookback utilizado, o número de observações, os tickers removidos por dados insuficientes e lembretes padrão de que correlação não é causalidade e que correlação passada não garante co-movimento futuro. Nenhuma operação é jamais recomendada.

Pergunte "o que se move junto com a NVDA?" antes de um grande evento de resultados. A habilidade filtra pares do setor e de indústrias adjacentes, classifica-os pela correlação realizada e explica o vínculo provável — ajudando você a identificar ações que podem reagir ao resultado da NVDA mesmo sem divulgar seus próprios resultados.

Forneça dois tickers como AMD e NVDA. A skill retorna correlação, beta, R-quadrado, estabilidade de correlação móvel e o z-score atual do spread — oferecendo a base quantitativa para avaliar se uma ideia de reversão à média ou de pairs trading tem suporte histórico.

Forneça uma cesta de ativos e receba uma matriz de correlação agrupada que revela quais posições estão efetivamente se movendo juntas e quais genuinamente diversificam o portfólio. Tickers com baixa correlação média em relação ao grupo são sinalizados como potenciais diversificadores.

Pergunte "como a correlação entre LITE e COHR mudou ao longo do tempo?" O recurso calcula correlações móveis em múltiplas janelas e divide os resultados por regime, mostrando se a relação se intensifica durante quedas — o efeito "correlações vão a 1 em uma crise" que mais importa para o hedge.