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【飞狐交易师】新增函数简介其三

[ 来源： ] [ 作者： ][ 时间：2007-03-10 ]

飞狐函数简介（新增）之三
三、相关系数，扩展数据和横向变量简单介绍
相关系数用于比较两个形态的相似程度，是统计学应用于技术分析的又一尝试。
扩展数据和横向变量，应用广泛，也很重要。这里只介绍最简单方面的。如果你一点不会，可以看看，如果会一点，也就不用化时间看了。

1、
函数： CORR(X1,X2,N)
参数： X为数组，N为统计周期
返回：返回数组
说明：求X1与X2的N周期的相关系数
示例： CORR(CLOSE,HIGH,10)
表示求10周期VAR1与VAR2的相关系数

摘录几句统计学书中的话，以便对“相关系数”有个大致印象。
变量之间的关系可以是确定性的关系，也可以是非确定性的关系。如圆的半径确定之后，圆的面积和周长就确定了。这种变量间有确定性的关系，在数学上称为函数关系。变量之间，既存在密切的关系，又不能由一个（或几个）变量的值完全确定另一个变量的值，这种变量之间的非确定性关系，称为相关关系。
回归分析与相关分析都是研究及度量相关变量之间关系的统计方法。讨论变量之间是否相关，相关的程度，寻求其规律，就是相关分析与回归分析的任务。对回归和相关问题的研究最初起源于生物学界。“回归”一词，首先由英国生物学家兼统计学家高尔登（Galton）用于研究身高的遗传问题而提出的。
描述两个变量线性相关关系密切程度的量叫相关系数，一般用r表示。r的绝对值，不会大于1。
如果变量Y随着变量X的增大而总体趋势变大，称X与Y正相关，相关系数r>0。
如果变量Y随着变量X的增大而总体趋势变小，称X与Y负相关，相关系数r<0。
如果变量Y随着变量X的增大而上下乱跳，毫无趋势性，称X与Y不相关，相关系数r=0。
如果变量Y与变量X有确定的线性函数关系，称X与Y完全相关，相关系数r为1或者-1。
|r|越大，越接近1，说明变量X和变量Y的相关程度越高。
|r|越小，越接近0，说明变量X和变量Y的相关程度越低。

好了，现在把变量X，替换成指标线X1,变量Y替换成指标线X2。用CORR(X1,X2,N)求出两指标线在N个周期内的相关系数之后，我们就可以知道两指标线之间，是正相关的，还是负相关的。而且也可以知道相关的程度是多少了。
如果是正相关，而且r的值接近于1，两条指标线在形态上就很相似。如果r的值接近于0，两条指标线在形态上就不太相似。
相似与否，就象判断张三和李四长得象不象一样，是个主观性相当强的问题。有了相关系数之后，这个模糊问题就量化了。形态在技术分析中，占了非常重要的位置，可是从来没有人，来量化形态，验证形态的胜率，是因为形态太主观了。飞狐可以说在这方面，迈出了探索性的一步。
那么用相关系数来找相似形态，效果到底好不好？我不知道，因为每个人，对“相似”的看法，并不是完全一样的。

用指标排序，来看看“相似”到底是什么。同时，也提出我对判断“相似”的一种方法。
上证指数，从5月21，到今天（6月20），收盘价线大致上走出了双头形态。我们就从所有上海A股中，各找三个与上指收盘价线在这段时间内形态最“相似”的个股。
公式：
A:=BACKSET(ISLASTBAR,N+1); B:=BARSLAST(A>REF(A,1));
D:=REF(C,B); E:=REF(INDEXC,B);
个股:C/D,COLORRED,LINETHICK2;
大盘:INDEXC/E,COLORGREEN;{都从1开始，形状均不变}
F:SUM(ABS(个股-大盘),N+1),LINETHICK0;{累计每天两线之间的距离}
G:CORR(个股,大盘,N+1),LINETHICK0;{求两线之间的相关系数}
{参数N:22.0.999}

我的意思是，把两条线放到同一起点之后，后面每天两线之间的距离之和越小，形态越相似。
CORR的意思是，两线之间的相关系数越大，越接近1，形态越相似。
分别用指标F、G在上海A股板块中，进行指标排序。

2、
函数： CORRTPL(TPLNAME,X,D,N)
参数： X为数组，N为统计周期
返回：返回数组
说明：与模板相关系数
D为常数,表示0:开盘价,1:最高价,2:最低价,3:收盘价,4:成交量,5:成交额
N表示计算最后多少组，为0表示计算所有，用于当前选股时设为1可大大减小计算量
示例： CORRTPL('一马平川',CLOSE,3,1)
表示求收盘价线与一马平川收盘价线的最后一组的相关系数

上例中，叠加的是大盘指数。这里，叠加的是形态模板在最后一组的收盘价线。

3、扩展数据
在简单介绍扩展数据和横向变量之前，有必要介绍一下两个概念：
A、纵向和横向
在不同的时间，对特定的统计个体，取得不同的数据，谓纵向对比。比如，我国人民的平均年收入，在1980年是X元，在今年是Y元，增长了百分之(Y-X)/X*100。
在相同的时间，对不同的统计个体，取得不同的数据，谓横向对比。比如，我国人民今年的平均年收入为X元，美国人民今年的平均年收入为Y美元。人民币和美元，经过适当换算，就可以对比出来了。
只有对纵向和横向都进行对比，我们才能获得比较完整全面的统计数据，否则容易产生统计陷阱。
同样，某个股，在不同的时间，有不同的收盘价等等数据，就形成我们最经常看的K线图和成交量图，还有一些指标线等。这些数据，是纵向安排的。打开行情列表，可以看到不同的个股，有不同的收盘价和涨幅等等数据，这些数据，是横向安排的，即在相同的时间，不同的个股，有不同的数据。

B、数据的组织
飞狐里，一共有几种数据形式？看看STKINDI函数的说明就知道了：
PERIOD为周期类型，有效值范围为(-1-11)，依次表示:
当前周期、分笔成交、1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟、日、周、月、年、多日、多分钟
一共有十二种。这十二种数据是怎么组织起来的？来自四种数据（文件）：
日线数据、分笔成交数据、五分钟数据、一分钟数据。
除了各数据本身，15分钟、30分钟、60分钟数据，取自五分钟数据。周、月、年、多日数据，取自日线数据。多分钟数据，如果是五分钟数据的整数倍，取自五分钟数据，否则取自一分钟数据。
目前日线数据，和五分钟数据，最多可以保存10560组。分笔成交数据，由于不连续显示的，可以保存很多。一分钟数据，原来最多可以保存20天，现在改为40天。以一天240组计算，40天为9600组。

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