计算相关系数，找出任意两个变量之间的相关性，无论它们是市场指标、股票还是其他任何可以用数字跟踪的变量。在统计学中，相关性是协方差的标度版本，它衡量变量是正相关还是负相关。相关性在技术性股票市场分析中是一个非常重要的概念，因为它使得猜测价格模式的机制成为可能。

理解相关性

假设一个市场指标，例如消费者总支出，倾向于在特定股票价格上涨的同时上涨。由于这两个变量随着时间的推移趋向于朝着同一个方向移动，因此它们被认为是正相关的。如果当消费者支出总额上升时，股票价格趋于下跌，那么这两个变量将是负相关的。然而，相关性从来不是因果关系的同义词。

相关性是通过相关系数来衡量的。相关系数总是返回一个介于+1.0（完全正相关）和-1.0（完全负相关）之间的值；相关系数为零没有预测能力，对技术分析师来说用处不大。

计算相关系数

求相关系数有几种不同的方法。每个相关系数公式都需要考虑变量的时间序列数据。为市场指标和具体股票价格获取正确的数据。

计算相关性的最简单方法是使用某种软件，例如Excel中的=CORREL（）函数。但是，您可以在不使用这些工具的情况下执行计算。数学上最合理的方法是找出两个变量的协方差和每个变量的标准差，然后使用以下公式：

相关系数=COVSDMI× SDSP公司where:COV=Market indicator，stock priceSDMI=市场指标的标准差\begin{aligned}&amp\text{Correlation Coefficient}=\frac{COV}{SDMI\\times\SDSP}\\&amp\textbf{其中：}\\&amp；COV=\text{市场指标，股价}\\&amp；SDMI=\text{市场指标的标准差}\\&amp；SDSP=\text{股价标准差}\end{对齐}​相关系数=SDMI× SDSPCOV公司​where:COV=Market 指标，股价dMI=市场指标的标准差​

找到每个变量的协方差和标准差可能是一个漫长而复杂的过程。然而，大多数计算器和一些软件也可以执行这些功能。