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差價合約是復雜的工具,由於具有杠桿性,存在較高的虧損風險。71%的散戶投資者賬戶在用該提供商交易差價合約時出現虧損。您應當考慮自己是否了解差價合約的運作方式,以及自己是否能承受虧損的高風險。

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交易術語

相關性分析:交易者和投資者指南

以圖表上的數據點進行相關性分析的可視化表示。

相關性是一個統計概念,用來衡量 兩個或多個變數之間的關係 。 它是金融和投資分析中的一個有價值的工具,可以幫助交易者和投資者了解兩種或多種資產的相關程度。

它衡量變數之間關係的強度和方向,範圍從-1到1。相關係數為 1 表示完美的 正相關 ,而係數為-1 表示完美的 負相關 。 係數 0 表示變數之間沒有相關性。

例如,如果黃金的價格和美元的價值的相關係數為0.8,則表示它們呈正相關。 當美元升值時,黃金價格也會上漲,而當美元貶值時,黃金價格也會下跌。

另一方面,如果石油價格和航空公司股價的相關係數為-0.6,則表示它們是負相關的。 當石油價格上漲時,航空公司的股價往往會下跌,反之亦然。

重要的! 相關性 與因果關係不同 。 僅僅因為兩個變數相關並不意味著其中一個變數會導致另一個變數。 可能有第三個變數或其他因素在起作用,影響它們之間的關係。

相關性是金融和投資分析中的強大工具,可以幫助交易者和投資者了解資產之間的關係。 了解它,並將其與其他指標和 技術分析 相結合,可以幫助實現投資組合多元化並做出明智的投資決策。

為什麼相關性對於交易很重要?

相關性可以告訴交易者和投資者很多有關兩種或多種資產之間關係的資訊。

它可以幫助交易者實現投資組合多元化
透過投資相關性不高的資產,交易者可以降低整體風險。這是因為,如果投資組合中的一項資產下跌,那麼所有其他資產也下跌的可能性較小。
相關性可以幫助交易者和投資者識別潛在的獲利機會
如果兩種資產具有很強的正相關性,則有可能透過交易另一種資產從一種資產的價值變化中獲利。例如,如果黃金和白銀高度相關,交易者可能會透過交易另一種資產來獲利。
交易者和投資者可以利用相關性來識別潛在風險
如果兩種資產具有很強的負相關性,則可以透過投資另一種資產來對沖一種資產的下跌。例如,如果航空公司的股價與航空公司的價格具有很強的負相關性石油,投資者可以透過投資石油期貨來對沖航空公司股價下跌的風險。

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總體而言,相關性可以揭示許多有關資產之間關係的信息,並可以幫助您做出明智的投資決策。 然而,重要的是要記住,這並不一定意味著因果關係,而其他因素可能會影響這種關係。

如何計算相關性

計算相關性是一個相對簡單的過程,涉及幾個簡單的步驟。 計算相關性最常見的方法是使用 Pearson相關係數 ,也稱為積矩相關係數。

要計算它,您需要先收集要分析的兩個變數的資料。

例如,如果您想分析蘋果股票價格和微軟股票價格之間的關係,您將收集兩隻股票的每日收盤價數據。

獲得它們後,您可以使用以下公式計算係數。

Pearson相關係數的範圍為-1到1,係數為1表示完全正相關,係數為-1表示完全負相關,係數為0表示不相關。

總之,使用此係數計算相關性可以為兩個變數之間的關係提供有價值的見解 。 透過了解如何確定它,交易者和投資者可以做出明智的決策並更有效地管理他們的投資組合。

相關性範例

為了更好地理解相關性在現實世界中是如何運作的,讓我們來看一個例子。

假設您要分析 Apple 股價與Microsoft 股價之間的關係 。 您收集過去一年兩隻股票的每日收盤價數據,並使用前面描述的公式計算皮爾森相關係數。 您發現它們之間的係數為 0.8,這表示存在很強的正相關性。 這意味著當蘋果股價上漲時,微軟股價也會上漲,反之亦然。

根據這些信息,您可能會考慮投資這兩隻股票,因為它們呈正相關並且往往朝同一方向移動。 或者,您可能決定投資一隻股票並做空另一隻股票,以對沖您的賭注並最大限度地降低風險。

值得注意的是,兩個變數相關並不意味著其中一個變數會導致另一個變數。 在此範例中,可能還有其他因素推動兩家公司的股價,例如整體市場狀況或新聞事件。

透過相關性分析了解變數之間的關係可以為交易者和投資者提供有價值的見解。 現實世界的例子顯示了相關分析在做出明智的投資決策中的實際應用。

結論

相關性分析對於交易者和投資者來說是一個強大的工具,可以為不同資產之間的關係提供有價值的見解。

透過理解這個概念,交易者可以就投資哪些資產、如何管理其投資組合以及如何最大限度地降低風險做出更明智的決定。 相關性分析還可用於識別潛在的市場趨勢並更深入地了解其動態。

計算時,選擇適合您的交易風格 的適當衡量標準並了解該方法的局限性非常重要。 相關性不一定意味著因果關係,可能還有其他因素驅動變數之間的關係。

這是金融和經濟學的基本概念,但它只是交易者武器庫中的一個工具。 它應與其他分析和風險管理策略結合使用,以做出明智的投資決策。

不是投資建議。 過去的表現並不保證或預測未來的表現.