Calcular covarianzas y correlaciones muestrales

Las covarianzas muestrales miden la intensidad de la relación lineal entre pares de variables emparejadas. La función cov() se puede usar para calcular la covarianza de un par de variables, o una matriz de covarianzas cuando se le pasa como entrada una matriz con varias variables. En este último caso, la matriz es simétrica, con las covarianzas entre variables fuera de la diagonal y las varianzas de las variables en la diagonal. A la derecha puedes ver la matriz de diagramas de dispersión de tus datos logreturns.

Las covarianzas son muy importantes en finanzas, pero no son independientes de la escala y pueden ser difíciles de interpretar directamente. La correlación es la versión estandarizada de la covarianza y toma valores entre -1 y 1; valores cercanos a 1 en magnitud indican una relación lineal fuerte entre pares de variables. La función cor() se puede aplicar tanto a pares de variables como a una matriz con varias variables, y su salida se interpreta de forma análoga.

En este ejercicio, usarás cov() y cor() para explorar tus datos logreturns.