『壹』 股票市場相關性包含哪些內容
從總體相關性來看，股票市場和債券市場存在蹺蹺板效應，但是，這種效應在不同時期表現不一致。我們發現，在不同期間，股票價格波動和債券價格波動時而同向變化，時而反向變化。在2002年初到2004年底期間，股票價格波動與債券價格波動基本呈現出同向的變化趨勢；但是從2005年開始，兩者表現出非常明顯的反向變化。在前一個階段，兩者的相關系數為0.92，在後一個階段兩者的相關系數是-0.63。因此，股市和債市在2002年到2004年的3年時間里表現出強烈的協同效應；而在2005年初到2009年9月這將近5年時間里，表現出較強烈的蹺蹺板效應。對這種差別一種可能的解釋是，在前一段時期中，股市波動性相對不劇烈.計算得到，2002年到2004年期間，上證指數的波動標准差是20.9，只有全樣本波動性的三分之一。這種股票市場的較低波動性不足以引起投資者的股票和債券的資產組合發生大規模的變化。而這種協同效應主要由影響股市和債市的共同因素所致，比如利率的變化和經濟增長率的變化，這兩者的變化通常會帶來股市和債市的協同波動。因為股票和債券一樣都是資產，資產的價格通常同其收益率呈正比，與其貼現率成反比。經濟增長使得股票和債券的收益率都上升，市場利率的提高使得股票和債券的貼現率同時上升。為了更加詳細的分析兩者之間的關系，我們將股市的大起大落的階段作為參考期。顯示了在股市大漲大跌時期，債券市場價格的漲跌狀況。我們發現，除了2002年7月至2003年1月這段股市下跌時期中，債券市場出現同方向的下跌趨勢外，其它5個股市大波動時期，債券市場都表現出與股市變化相反的變動趨勢。在同向變化的這個時期，股價的漲跌幅最小。這組數據支持了股市與債市之間的「蹺蹺板效應」。表3的數據中表現出一個明顯的特徵是，股市漲跌幅越大，債市相反方向的漲跌幅也越大；並且，股市下跌時債市漲幅更加明顯。前一個特徵表現出投資者在資產組合選擇中對於風險的敏感性較高。後一個特徵主要是由於股市通常上漲較慢，而下跌較快。因此，在股市上漲時期，債市資金總是通過緩慢的方式撤離；而一旦股市出現大跌，投資者為了避免損失，會快速從股市撤出資金，大量資金從股市流入債市帶來的債券需求的突然增長，通常會較快的拉高債券價格。
『貳』 如何計算兩個股票的相關系數(correlation）（急）
計算公式為相關系數=協方差/兩個項目標准差之積。
相關系數：度量兩個隨機變數間關聯程度的量。相關系數的取值范圍為(-1，+1)。當相關系數小於0時，稱為負相關；大於0時，稱為正相關；等於0時，稱為零相關。
拓展資料：
1.協方差：如果兩個變數的變化趨勢一致，也就是說如果其中一個大於自身的期望值，另外一個也大於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是正值。 如果兩個變數的變化趨勢相反，即其中一個大於自身的期望值，另外一個卻小於自身的期望值，那麼兩個變數之間的協方差就是負值。
2.標准差（Standard Deviation） ：標准差也稱均方差（mean square error），是各數據偏離平均數的距離的平均數，它是離均差平方和平均後的方根，用σ表示。標准差是方差的算術平方根。標准差能反映一個數據集的離散程度。平均數相同的，標准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的著作《聰明的投資者》里說過：「經驗表明在大多事例中，安全依賴於收益能力，如果收益能力不充分的話，資產就會喪失大部分的名譽(或帳面)價值。」
3.相關系數是反映兩種證券之間相關性的統計方法。換句話說，這個統計告訴我們一個證券與另一個證券有多密切相關。當兩種證券向上或向下同向移動時，相關系數為正。當兩種證券向相反方向移動時，相關系數為負。確定兩種證券之間的關系對分析跨市場關系，行業/股票關系以及行業/市場關系很有用。該指標還可以幫助投資者通過識別與股市低或負相關的證券進行多樣化。 解釋 相關系數在-1和+1之間振盪。這不是一個動量振盪器。
4.相反，它從正相關周期移動到周期負相關。+1被認為是完美的正相關，這是罕見的。0到+1之間的任何值表示兩個證券向相同的方向移動。正相關的程度可能隨時間而變化。石油股和石油大部分時間呈正相關。下面的例子顯示了一隻石油股股價和石油價格的關系。不出所料，20日相關系數仍然大幅上漲，經常上探+75。這兩種證券之間顯然存在著積極的關系。一般來說，任何超過0.50的數據都表現出強烈的正相關。
『叄』 如何得到2隻股票的相關性有無軟體指標或演算法
建議你自己把兩只股票疊加放在一起，相關性大致能看出來，演算法的話可以通過圖形的模式識別來作，肯定能做出來，但是要費點時間。一般計算機專業碩士研究生能搞定。
『肆』 如何分析兩只股票的漲幅的相關系數
首先你需要選擇兩只股票的漲跌數據，比如可以是向前為其三個月的數據，或者是一年的數據，然後把兩只股票每天的漲跌數據 一一對應收集起來。
然後就可以採用簡單的相關分析，甚至其他的統計分析方法分析兩只股票的關系。
不過說實話 中國的股票數據反映的並不是經濟規律的真相，更多的是政策和市場信息的影響。
『伍』 股票的相關指標
1你說的這些，都屬於看公司的經濟基本面的財務指標，也就是這個股票的公司經營的是否好或者壞的指標，這樣的指標對中長線有參考價值，短線不能用，因為理論上認為股票市場是跟隨經濟周期運轉的，當經濟危機時候，股票的價格下降，當經濟好轉，隨之上升，基本面就是在經濟危機快復甦的時候，股票價格比較低的時候，用這些指標尋找好的行業和好的公司進行長期投資。
另外說一句，這些指標都存在做的很漂亮未必和實際相符合的可能。
2、最主要的指標是每股票凈資產，每股收益，每股現金流，其他的沒有這三者重要。
所謂每股凈資產，就是公司一共發行了1萬股，每股票凈資產10元，那麼就是說這個公司整體擁有10萬元的凈資產，凈的意思就是資產減去負債。可以看出公司的規模。
所謂每股凈收益，就是公司一共發行1萬股，每股凈收益是1元，那麼公司的利潤就是1萬元，如果以年作為單位的話，這個公司每年就是1萬/10萬=10%的回報率，可以衡量公司的賺錢的能力
所謂每股票現金，我忘了學名怎麼叫了，就是說公司有多少現金，主要是看帳款回收能力的，公司贏利能力再強，錢收不回來也是死路一條，如果公司大部分收預付款進來說明公司產品搶手，如果總是收不回來說明公司產品並不搶手靠賒帳吸引客戶。
從基本面分析上，這些如果數據真實的話還是可以的。
但現在做股票往往把基本面和技術面結合起來做，用基本面定性，用技術面定量，比如從基本面分析這個股票可以買進，但是在什麼價格買在什麼價格賣，止損和止贏多少，用多少資金，這樣定量的事情是從技術面出發的
『陸』 股票 相關性計算
相關性分析比較書面化，因為實際中同時影響多隻股票的因素很多，不好剔除。但是如果你要簡單性進行數據分析的話，那麼就設立一個時間段，把這個時間段兩只或者多隻股票的漲跌幅變化進行對比就可以了。這是最簡單但最不精確的方法。如果你想嚴謹一些，那麼選定時間段，選取兩只或多隻股票所在的行業，把這幾只股票和行業整體情況作對比，再將整個行業和大盤作對比，只要你選取的時間段足夠長，那麼得出的整個行業的ß系數還是比較靠譜的，依據這個ß系數你再相互比較應該就可以得出這幾只股票間的ρ
『柒』 股票關聯性系數
股票關聯性系數說白了就是指:兩種或多種股票內在的依存方式和依存度。
舉例子：石油行業股票和汽車行業股票就是一對呈負相關趨勢的股票，而且是高度負相關。因為當油價上漲使得石油股市值竄升時，汽車工業股一般都受此影響市值反而會下降。再比如：汽車工業股票和鋼鐵工業股票就呈正相關關系。也就是說汽車需求量的增長會帶動鋼鐵需求量的增加，這樣一來，這兩種行業的股票就在理論上屬於同生同降板塊。當然，相關性只是理論上的概念，實際操作中還是會有各種因素來修正的。
『捌』 股票的相關系數是怎麼算出來的
你說的是什麼系數?
『玖』 在計算出股票之間的相關性之後，這樣一個相關系數對於股民來講有什麼用，我們可以根據這個數字得到什麼
只能學術研究 在中國沒現實意義