PANDAS: 如何使用Pandas计算滚动相关性

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas工具计算许多股票市场分析中重要的指标- 滚动相关性。滚动相关性可以帮助我们研究变量之间以及它们与时间的关系。在金融市场中，它通常用于研究资产价格之间的相关性。

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理论介绍

滚动相关性是一种能量周期相关性分析法。它被称为自回归滑动平均（ARMA)模型分析的重要组成部分。滚动相关性通常用于研究两个变量之间或多个变量之间的相关性。为了更好的理解我们可以通过以下示例数据集进行解释。

假设我们有两只股票价格数据。对于股票1，我们直接将其价格赋值给一个硬编码列表x1，对于股票2，我们生成一个新的价格列表x2，其价格为 x1价格加上随机误差。因此两个价格列表具有相关性。这可以用以下代码生成：

import numpy as np
import pandas as pd
x1 = np.random.randint(10,200,100)
x2 = x1 + np.random.normal(0,20,100)
data = pd.DataFrame({'x1':x1,'x2':x2})

接下来，我们可以计算这两只股票的滚动相关性，来找出两者之间的相似性。具体来说，我们将窗口设置为n_periods，使用Rolling.corr()函数计算两个变量的相关性系数r。

n_periods = 7
data_roll_corr = data.rolling(window= n_periods , min_periods=1).corr()

我们可以得到滚动相关性的热力图，其中颜色越红代表相关系数越高，蓝色代表相关性越低。

此热图显示了滚动相关性的前7个数据点。 线性相关性意味着当一只股票价格上涨时，另一只股票价格也上涨，反之亦然。

实例演示

接下来，我们将使用实际数据进行演示。在这个例子中，我们将从Yahoo Finance下载两家公司的股票价格。 我们将选择两家美国公司: 苹果公司（AAPL）和微软公司（MSFT），并使用以下代码获取数据。

import yfinance as yf
AAPL = yf.download('AAPL', start='2019-01-01', end='2020-03-01')
MSFT = yf.download('MSFT', start='2019-01-01', end='2020-03-01')

它将从yahoo finance中直接获取上述时间段内两家公司的股票价格信息。

接下来，我们将使用Rolling.corr()函数计算30天滚动相关性并将其可视化。

n_periods= 30
rolling_correlation = AAPL['Close'].rolling(window= n_periods , min_periods=1).corr(MSFT['Close'])
rolling_correlation.plot(figsize=(12,6) ,legend = True,title='Thirty Day Rolling Correlation of MSFT & AAPL')

运行代码后我们将得到如下的输出图表，其中展示了微软 (MSFT) 和苹果 (AAPL) 之间的30天滚动相关性。

从图表看出，AAPL和MSFT的30天滚动相关性高度变化，其跟随股票市场的波动而波动。其实，股票价格会聚合到一起或分开，通常会导致相关性增加或减小。在上图中，我们可以看到在股票市场的大多数时间里，AAPL和MSFT之间的滚动相关系数通常在0.3到0.8之间。

实际应用

滚动相关性在许多领域中都有重要的应用。特别是在金融领域中，滚动相关性通常用于研究股票、商品之间波动的相关性。它还可以用于交易中，从而找到两个股票之间的优势投资。在国际贸易中，滚动相关性可以用于研究两种商品价格之间的关系。

另外，滚动相关性也可以用于医学研究，如研究两种药物之间的相关性，或者两种疾病之间的相关性。

总结

在本文中，我们学习了如何使用Pandas库计算滚动相关性。我们了解了滚动相关性的基本思想和应用场景，并通过实际例子演示了如何计算滚动相关系数以及通过热力图对结果进行可视化分析。通过学习滚动相关性，我们可以更好地理解变量之间的相似性，更好地研究各种商品和金融市场之间的关系，从而做出更好的决策。