解读相关性
现在您将学习如何计算债券收益与股票收益之间的相关性。与波动率类似，这些相关性也是动态变化的。因此，需要区分两种分析：一种是静态分析，在完整样本上计算相关性；另一种是动态分析，在滚动样本上计算相关性。这与您之前对平均收益和波动率进行的时变绩效评估类似。
在本练习中，您将学习 PerformanceAnalytics 包中的 3 个新函数：chart.Scatter()、chart.Correlation() 和 chart.RollingCorrelation()。
本练习是课程的一部分
R 中的投资组合分析入门
练习说明
- 使用
chart.Scatter()函数将股票收益（returns_equities）与债券收益（returns_bonds）作图，x 轴放债券收益。您能看到关系吗？ - 使用
cor()计算变量returns_bonds与returns_equities的相关性。 - 使用
merge()合并returns_bonds和returns_equities，命名为returns。 - 使用 chart.Correlation() 并以
returns作为参数，再次计算并可视化相关性。 - 使用
chart.RollingCorrelation()函数计算债券-股票相关性的滚动 24 个月估计值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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 = ___)