[发明专利]可视化展示高频金融时间序列相关性的方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及金融统计领域，特别涉及一种可视化展示高频金融时间序列相关性的方法和 装置。

背景技术

目前市场上通用的方法，是采用显示曲线来辅助人工判断例如股票等资产之间的相关关 系；一般采用三种方法：(1)直接绘图法：此方法为大多数的股票交易系统所使用；使用原 始数据或其简单变换结果直接绘制图形；一般常用散点图或曲线图；通过对图的人工观察来 确定相关程度。(2)相关曲线：此方法一般为专业投资公司对资产进行深度研究时使用；此 方法通过计算两个时间序列之间的离散的局部相关系数，绘制两者间的相关曲线，从而可视 化反映两者间的相关状况。(3)相关矩阵热图：此方法一般为专业公司或科研工作者在深度 研究多个序列之间的相关性状况时使用；该方法通过计算多个序列间的相关矩阵，进而将此 相关矩阵表现为“热图”来实现可视化，即使用较深颜色的矩形块来表示较大的相关系数， 用较浅颜色的矩形块表示较小的相关系数。

上述三种方法均可以使用单台计算机运行专用软件实现，也可以使用服务器通过互联网 提供网页的形式实现，还可以使用手机APP显示在手机屏幕上。

但是上述三种方法都存在着缺点：(1)直接原始数据绘图的方法，需要依靠人工判断相 关性的程度，缺乏准确度，并且没有客观的判断标准。(2)相关系数曲线的方法，只能反映 一对数据序列的相关性随时间的变化情况，不能反映多个数据间相关性的状况。(3)相关矩 阵热图等方法，虽然可以反映多个数据序列之间的相关性状态，但是其不能反映相关性状态 随时间的变化情况，也没有反映不同的相关模式及其概率的度量方法。同时，上述三种方法 的共同缺点，是不能实时、动态地可视化展示金融时间序列之间的相关状态的模式和规律。

金融数据分析领域中，需要对多个金融资产之间的相关性做出分析；由于金融业务的复 杂性，对复杂系统中事务的判断，难以根据某个参数值做出决策，而往往需要使用可视化的 方式，将某些计算结果可视化的展示出来后，再由专业人员通过人工智慧的考量而做出决策。

相关分析(correlationanalysis)是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依 存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方 法。金融资产之间相关性(correlation)的研究，是金融数据分析的核心工作之一，对于风险 管理、套期保值、衍生产品定价和最优投资组合选择等都具有重要意义。

对于两个数据序列x和y，其相关系数C可以由下面公式确定：