解讀相關性
現在你會學到如何計算債券報酬與股票報酬之間的相關性。就跟波動度一樣，相關性會隨時間變動。因此，你需要區分兩種分析方式：一種是針對完整樣本計算相關性的靜態分析，另一種是針對移動視窗樣本計算相關性的動態分析。這和你先前針對平均報酬與波動度做的隨時間變動表現評估是相似的做法。
在這個練習中，你會學到 PerformanceAnalytics 套件中的 3 個新函式：chart.Scatter()、chart.Correlation()，以及 chart.RollingCorrelation()。
本練習屬於課程
R 投資組合分析入門
練習說明
- 使用
chart.Scatter()將股票報酬（returns_equities）對上債券報酬（returns_bonds）作圖，x 軸放債券報酬。你看得出有關聯嗎？ - 使用
cor()計算變數returns_bonds與returns_equities的相關係數。 - 使用
merge()合併returns_bonds與returns_equities。將結果命名為returns。 - 再次計算並視覺化相關性，這次以
returns作為引數，使用 chart.Correlation()。 - 使用
chart.RollingCorrelation()計算債券—股票相關性的 24 個月移動估計並視覺化。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create a scatter plot
chart.Scatter(___, ___, xlab = "bond returns", ylab = "equity returns", main = "bond-equity returns")
# Find the correlation
# Merge returns_bonds and returns_equities
returns <- merge(___, ___)
# Find and visualize the correlation using chart.Correlation
# Visualize the rolling estimates using chart.RollingCorrelation
chart.RollingCorrelation(___, ___, width = ___)