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美股相关性排名

按个股对美国个股CFD的价格联动程度(相关系数)进行排名。选择一只基准股票后,即可从TitanFX可交易的美国个股CFD中,分别查看「联动最强的股票」与「联动最弱的股票」各前20名。可用于确认分散程度、寻找配对交易候选,以及把握板块动向。

基准股票
计算周期
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Tutorial / 使用指南

本工具的解读与使用方法

从相关系数的含义、排名的解读方法,到在实际交易中的运用方式,依次进行讲解。

1开始前需要了解的4个基本概念

在使用本工具之前,先来了解4个基础概念。

①相关系数(-1~+1)

表示两只股票价格走势同向程度的数值。+1 表示完全同向运动,0 表示毫无关联,-1 表示完全反向运动。在个股之间,实际数值大多落在+0.2~+0.9的区间内。

②收益率(变动率)

相关系数并非基于「价格本身」,而是基于「价格的变动率」计算得出。无论股价是100美元还是10美元都无关紧要,关注的是每日涨跌幅百分比的走势模式是否相似。

③板块

按业务内容对企业进行分类的群组(如半导体、银行、医疗保健等)。同一板块的股票往往受到相同新闻事件和利率环境的影响,因此相关性容易偏高。

④计算周期与样本数

相关系数会因「统计的起止时间范围」不同而变化。周期越短,样本数越少,越容易出现偶然性的偏差。本工具会在页面上方显示当前所选周期的样本数(n)。

FIGURE 1

相关系数数值与实际价格走势示意

即使同为「相关」,数值不同,两只股票之间的关系也会呈现出截然不同的样貌。通过散点图对比可以更直观地理解。

r = +0.9几乎同步运动r = 0.0毫无联动r = -0.8反向运动

※ 横轴=基准股票的收益率,纵轴=比较股票的收益率。点越集中沿一条直线分布,相关性越强。

2本工具可以帮您了解的3件事

重叠股票A股票B

发现风险重叠

同向持有多只高相关性股票,实质上等同于反复叠加「同一笔交易」。有助于察觉非本意的风险集中。

价差

寻找配对交易候选

当平时联动紧密的两只股票价格走势出现暂时性背离时,可借此寻找押注价差收窄的策略候选标的。

各板块联动程度

把握板块动向

如果榜单前列集中在同一板块,说明该股票正随板块整体走势波动,可作为解读板块轮动的参考依据。

3两个排行榜的解读方法

CHART 1

相关性最高 TOP20

与基准股票最容易同向运动的股票。横条向右延伸得越长,表示联动关系越强。多数情况下,上榜的是同一板块的股票(如半导体股之间、银行股之间等)。

解读:同向持有此处列出的股票,风险不但不会分散,反而会集中
CHART 2

相关性最低 TOP20

与基准股票联动性最弱的股票。数值大多为「接近0的较小正值」,上榜的通常是其他板块的股票。横条越短,表示该股票的走势受基准股票以外的因素驱动。

解读:此处列出的股票,可作为注重分散配置的组合候选。
⚠️ 个股之间的相关性基本上都是正值个股都会受到整个股票市场氛围(利率、经济景气、风险偏好)的影响,因此个股之间的相关性基本上都偏向正值,明显的负相关十分罕见。请将「相关性最低」排行理解为联动性最弱的顺序,而非反向运动的顺序。每行左侧的颜色代表所属板块(请参见页面下方的图例)。

45个使用步骤

1
选择基准股票将已持有的股票,或正在考虑交易的股票设为「基准股票」。股票列表按板块分类排列。
2
查看相关性最高排行排名靠前的股票,其走势与基准股票几乎一致。请确认自己已持有的股票是否也在其中。
3
查看相关性最低排行适合需要分散配置时作为候选参考。但相关性低并不等于安全,该股票自身仍存在独立的风险。
4
切换周期查看稳定性比较1周、1个月、3个月、6个月、1年各周期下的结果。无论哪个周期都排名靠前的股票,可以说是持续稳定联动的关系。
5
结合其他分析方法相关性终究只是「过去走势的相似程度」。请务必结合财报、经济指标、图表分析等其他信息综合判断。
💡 相关性会随周期而变化即便是平时相关性较低的股票,在市场急剧下跌时也可能同步暴跌,导致相关性骤然升高(即所谓「危机时相关性趋近于1」的现象)。请注意,分散投资的效果往往在最需要它的时候反而减弱。

5应该做的事・应该避免的事

✔ 用多个周期进行确认仅凭短期结果容易受偶然因素影响,请同时确认3个月、6个月、1年的数据。
✘ 不要将相关性与因果关系混淆即使相关性很高,也不代表「因为A变动所以B变动」。多数情况下是受共同的外部因素影响所致。
✔ 检查持仓是否重叠在建立新仓位之前,养成确认现有持仓是否已出现在榜单前列的习惯。
✘ 不要仅凭相关性决定配对交易即使相关性很高,也不能保证价差一定会收敛。请务必考虑价差持续扩大的风险。
✔ 留意样本数(n)周期越短,样本数越少,数值波动也越大。请以页面上方显示的n值作为参考。
✘ 不要认为相关性低=低风险联动性低只是不易受基准股票影响,并不代表该股票本身的波动风险较小。

6常见问题

相关系数是如何计算的?

计算所选周期内各股票的收益率(对数变动率),再基于这两组数据序列求出皮尔逊积矩相关系数。关注的并非价格的绝对水平,而是变动率模式的接近程度。

为什么几乎不会出现负相关?

这是因为所有个股都强烈受到整个股票市场走势(大盘氛围)的影响。正是这种共同因素,把股票之间的相关性拉向了正值方向。若想获得明显的负相关,需要与股票以外的资产类别(债券、黄金、货币等)进行比较。

不可以组合相关性高的股票吗?

并非不可以。若对特定板块看好,刻意集中配置也是一种成立的策略。真正的问题在于「自以为已经分散,实际上却在重复叠加同一种风险」这种情况。本工具正是为了帮助您察觉这种非本意的重叠而设计的。

应该参考哪个周期才正确?

基本原则是主要参考与您预计持仓周期相近的数据。若为日内交易,可参考1周至1个月;若计划持仓数月,则以3个月至1年为宜。但请勿仅凭单一周期做判断,务必确认多个周期的趋势是否一致。

显示的数值是实时的吗?

数值基于各股票的实际价格数据计算得出。后台会按各计算周期设定的固定间隔(1周为每小时,1个月、3个月、6个月、1年为每日)重新计算,请以页面上方「最后更新」显示的时间为准。

7术语表

相关系数
以-1到+1的数值表示两个价格走势之间的联动程度,采用皮尔逊积矩相关系数计算。
收益率(对数变动率)
表示价格在某一周期内变动百分比的数值,相关系数即基于此数据序列计算得出。
板块
按企业业务内容进行的分类,如半导体、银行、医疗保健等。同一板块的相关性往往容易偏高。
分散投资
将资金配置到价格走势各不相同的多种资产中,以抑制整体波动的理念。相关性越低的组合,效果越显著。
配对交易
针对联动性高的两只股票,买入被低估的一方、卖出被高估的一方,以博取价差收窄的交易手法。
样本数(n)
用于计算相关系数的数据点数量。数量越少,数值波动越大。
市场氛围
整个市场的方向感与情绪氛围,是个股相关性偏向正值的主要原因。
CFD(差价合约)
差价结算交易。无需持有实物,以价格差进行损益结算的交易形式,也可以先卖出后买入。

计算方法:针对每只股票,计算所选周期内的收益率(对数变动率),并求出两组数据序列之间的皮尔逊积矩相关系数。排行榜按与基准股票相关系数的降序/升序排列。

关于数据:数值基于各股票的实际价格数据计算得出。相关系数由后台按固定间隔重新计算,页面上方「最后更新」显示的时间即为实际计算时刻。最新的价格变动可能无法即时反映。

Titan FX 交易策略研究所仅为用户提供信息性及教育性内容,不构成投资、法律、金融、税务或其他任何形式的个别建议。本工具并非对特定金融产品买卖的推荐或招揽,交易相关的最终决策请您自行判断并承担责任。过去的价格走势不保证未来的结果。