cor()relation
Ist dir die Beziehung zwischen den beiden Aktien aufgefallen? Es scheint, dass Microsofts Kurs steigt, wenn Apples Kurs steigt. Eine Möglichkeit, diese Art von Zusammenhang zu erfassen, ist die Korrelation zwischen den beiden Aktien. Korrelation misst die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei Größen (hier Aktienkursen) und wird durch eine Zahl zwischen -1 und 1 ausgedrückt. Ein Wert von 1 steht für perfekte positive Korrelation, -1 für perfekte negative Korrelation, und 0 bedeutet, dass sich die Aktien unabhängig voneinander bewegen. Korrelation ist eine gängige Kennzahl in der Finanzwelt, und es ist hilfreich zu wissen, wie man sie in R berechnet.
Die Funktion cor() berechnet die Korrelation zwischen zwei Vektoren oder erstellt eine Korrelationsmatrix, wenn du eine Matrix übergibst.
cor(apple, micr)
[1] 0.9477011
cor(apple_micr_matrix)
apple micr
apple 1.0000000 0.9477011
micr 0.9477011 1.0000000
cor(apple, micr) gibt einfach die Korrelation zwischen den beiden Aktien zurück. Eine hohe Korrelation von 0,9477 deutet darauf hin, dass sich die Kurse von Apple und Microsoft sehr ähnlich bewegen. cor(apple_micr_matrix) gibt eine Matrix zurück, die alle möglichen paarweisen Korrelationen zeigt. Die 1 oben links ist die Korrelation von Apple mit sich selbst – das ist logisch!
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in R für Finance
Anleitung zur Übung
- Die Vektoren mit Aktienkursen für
apple,micrundibmbefinden sich in deinem Workspace. - Berechne die Korrelation zwischen
appleundibm. - Erzeuge mit
cbind()eine Matrix ausapple,micrundibm(in dieser Reihenfolge) und nenne siestocks. - Versuche, den Code für die Korrelation aller drei Aktien auszuführen. Achte darauf, dass es fehlschlägt, wenn mehr als 2 Vektoren verwendet werden!
- Schreibe den fehlschlagenden Code so um, dass er stattdessen die Matrix
stocksverwendet. Korrelationsmatrizen sind besonders nützlich, wenn du viele Aktien hast!
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Correlation of Apple and IBM
# stock matrix
stocks <-
# cor() of all three
cor(apple, micr, ibm)