Stock Correlation

• 您想了解哪些股票倾向于与您关注的某只股票同向波动——例如，"什么股票与 NVDA 相关"或"TSLA 的联动标的"。
• 您正在分析某个特定组合，如 AMD/NVDA 或 LITE/COHR，并希望获取 Pearson 相关系数、Beta、R 平方以及当前价差 z-score 等指标。
• 您持有一篮子股票，希望查看完整的相关性矩阵，识别紧密关联的股票集群，并发现潜在的分散化标的或对冲候选。
• 您希望了解某一组合的相关性如何随时间变化——包括滚动窗口分析，以及相关性是否在市场下跌或高波动率阶段出现激增。

• 您需要实时或盘中相关性数据；此技能使用每日历史价格，默认回溯期为一年。
• 您正在寻求交易建议或财务咨询——此技能仅呈现数据，明确不提供持仓建议。
• 您需要股票以外其他资产类别（例如期货、外汇、固定收益）的相关性数据。

自动对您的请求进行分类，并路由至四种专项分析之一：共动性发现（单个股票代码）、收益相关性（特定配对）、板块聚类（股票篮子）或已实现相关性（时变）。对于模糊请求，系统将默认采用合理的回退方案——单个股票代码将进入发现分析，两个股票代码将进入配对分析。

给定一个股票代码，通过 yf.screen() 和 yf.EquityQuery 筛选同行业及相邻行业股票，动态构建一个包含 15–30 只股票的同类股票池——无需硬编码列表。返回一个排名表格，列出相关性最强的同类股票，包含公司名称、相关性数值，以及对每项关联关系可能存在原因的简要说明。

计算任意两只股票代码的皮尔逊相关系数、贝塔值、R²、60日滚动相关性统计指标（均值、最小值、最大值、标准差），以及当前对数价格价差的 Z 分数。价差 Z 分数可突出显示某一交易对何时偏离其历史关系异常之远。

为一组股票代码构建完整的相关性矩阵，并应用层次聚类（通过 scipy 使用 Ward 链接法，并在无法使用时回退至平均相关性排序）对矩阵进行重新排列，从而呈现自然形成的分组。识别相关性最强的配对、相关性最弱的配对，以及可能作为分散化工具的离群股票代码。

计算20日、60日和120日滚动窗口的相关性，并按市场状态对相关性进行细分——包括上涨日、下跌日、高波动日和大幅回撤日。重点揭示相关性是否在市场压力期间出现骤升，这对于风险管理和对冲策略而言是一项至关重要的考量因素。

每次响应均包含所使用的回溯期、观测数量、因数据不足而被剔除的股票代码，以及关于"相关性不等于因果关系"和"历史相关性不保证未来联动表现"的标准提示。本工具不提供任何交易建议。

在重大财报事件前，不妨问问"哪些股票会跟随 NVDA 联动？"。Stock Correlation 会筛选同板块及相邻行业的同类股票，按实际相关性进行排名，并解释其背后的关联逻辑——帮助你找出那些即便自身未发布财报，也可能对 NVDA 业绩做出反应的股票。

提供两个股票代码，例如 AMD 和 NVDA。该技能将返回相关性、贝塔系数、R 平方值、滚动相关稳定性以及当前价差 Z 分数——为您提供量化基础，以评估均值回归或配对交易想法是否具有历史支撑。

输入一篮子持仓，获取聚类相关性矩阵，直观呈现哪些头寸实际上在同向波动，哪些真正起到了分散投资组合风险的作用。平均组相关性较低的异常股票代码将被标记为潜在的多元化分散工具。

试着提问："LITE 与 COHR 之间的相关性随时间如何变化？" Stock Correlation 会计算多个时间窗口的滚动相关性，并按市场状态进行细分，显示两者关系在市场抛售期间是否趋于收紧——即在危机中"相关性趋近于 1"的效应，这对于对冲策略而言至关重要。