株(例えばソニーと松下)の相関性をエクセルで調べたいのですが、時系列データ同士の相関性を得る場合は日々のリターンを元に相関性をはじき出すべきでしょうか?それとも、生データをそのまま検査にかけるべきでしょうか?
また、株価と出来高の相関性を見たいときはどうでしょうか?
参考になるwebがあれば加点してポイント差し上げますが必須ではありません。
よろしくお願いします。
実データの方がいいでしょうね。
日々のリターンだけですと標本が少ないですから。
RCI (順位相関指数)
過去の指定期間内における上昇順位から、現在の株価の割高・割安を判断するための株価指標です。
指定期間内の終値に上昇順位をつけて、その期間の日数との相関関係を指数化して計算されます。
(100に近づくと高値圏、0に近づくと安値圏と判断します。
http://kabu.staba.jp/index.php
株カフェ・ジャパンプレス - 株CAFE.JP
こんなサイトもありました。
株の相関関係は非常にあらわすのが難しいと思います。
まずは生データを記入してみたほうがよいでしょう。
すでに両方試して見ました。生データのほうが相関性(数字の絶対値)は大きく出てくるのですが、どちらが時系列調査で正当かを教えていただきたいのです。
先ず、趣旨が良く分からないのですが、投資目的として両者の相関関係を知りたいのか、単純に終値(寄付その他)だけの相関関係を知りたいのかが分からないので、的を得ているか、否かがなんともいえませんが・・・
御承知の通り株価は、始値・高値・安値・終値がありその日の動きを蝋燭形式でグラフ化します。このため、何の相関関係を調査するのかというのが最大のポイントとなるのではないでしょうか。
投資判断の指標としては、蝋燭の形状により様々な見方があります。白塗りなのか、黒塗りなのか、上足が長いのか、下が長いのか、蝋燭の長さと比較して、線の長さは長いのか短いのか。白窓で前日の終値と当日の始値の差が蝋燭の長さと比較して、大きいのか・小さいのか。結局株価(どの値を選定するかとか)だけを比較しても、対して意味はなく、蝋燭の形状・オフィシャル指数の発表(GDP増加率・失業率・有効求人倍率の日米等)などの外性要因の状況、業界の動向、新商品の発表状況等があり、特殊要因を調整した価格とかを検討すると、比較の意味の重要性があまり見えないのではないかと思います。
一応証券アナリストの資格保有者ですから追記しますが、株価水準は過去の実績とは無関係との実証分析がなされています。
単純に終値だけの相関関係です。正確には終値ベースでの方向性が一致するのか否かということです。
よろしくお願いします。
理論的には、同一業種であるため株価の方向性に相関が見られるという結果がでるのは、理に適っています。より理論的には、基準時点価格と対象日の価格の差を基準時点価格で除した変動率に最も相関がでるのが理論に合致します。実際にどうかはいえませんが。
株価と出来高も同様で、基準時点の株価と対象日の株価の差額を基準時点価格で除したものと、基準時点の出来高と対象日の出来高の差をきどゅん時点の出来高で除した比率との相関が理論的には最も相関が発生するはずです。
上でも書きましたが、変動率では生データより相関が下がりました。だからどちらが正当なのかをお伺いしています。
理論的にどうか、ではなく統計処理の実務上どちらが正当かをお伺いしているのですが・・・
http://www.doblog.com/weblog/myblog/2615/637587#637587
Doblog - 225の推測 -
終値の変化値は、株価水準に影響を受けます。一方が2000台から10000円台まで変化しているのに、他方が数千円台でしたら、変化値そのものを取り扱うと、錯誤のもとになるかと思います。
日々のリターンというのが何なのか不明ですけど、日々の利益?、日々の期待値?。前日比(実は差)の事だと思いますけど、これを株価で規格化したほうが、学術的にはリーズナブルかと思います。
株価と出来高とはとても興味があり、いろいろ考察&計算してますが、よい仮定モデルを見いだすには至っておりません。多分、歩み値毎の出来高でないと意味がないのだと思います。
通常の出来高の大半は寄り注文だとか、でも急騰急落の時はそうではないので、一様な処理にはムリがあるのでしょう。
ありがとうございます。どちらでもいいとのことですが、それは何故ですか?統計的に根拠があれば是非教えてください(重要)。
生データといっても異常値処理や対数処理など最低限のことは既にしています。また、日々のリターンというのは前日終値比のことです。
このままでは、どなたにもポイントを差し上げられないです・・・根拠が重要です。よろしくお願いします。
日々のリターンをもとに相関性をはじき出すべきだと思います。例えば、月〜金曜日の、ソニー、松下の株価の平均を割りだし、その各々に対しての標準偏差を求める(A、Bとする)、次にその週における両者の株価の合計額につき平均を割りだしそれに対しての標準偏差を求める(Cとする)。そこで、相関係数をXとすると、Aの二乗+Bの二乗+A×B×X×2=Cの二乗という等式においてのXを求めればいいです。このXの値が0.7以上であれば相関関係は非常に強いといえます。これは、例えば英語が90点で数学が80点なら、両教科につき正の相関関係があり、また英語が95点で数学が20点なら、負の相関関係があるという理屈です。上記のURLはこれらの原理につき判りやすく表現していると思います。
合点がいきました!ありがとうございます。
?? 標本数は日々のリターンも生データも同じ程度の数を用意できると思うのですが・・
また、2変数の相関なので、スピアマンの方は関係ないとも思います・・