著者: Rosh
スピアマン順位相関は、統計分析における相関関係を評価するためのノンパラメトリック手法です。
スピアマン順位相関の実践的な計算手順は以下の通りです：
- 各パラメータに対して、昇順（または降順）で順位を付ける必要があります。
- 比較する値の各ペアの順位の差を求めます。
- 各差の二乗を計算し、その結果を合計します。
- 順位相関比を次のように計算します：
ここで、
は順位の差の合計であり、
はペア観測の数です。
スピアマン順位相関比を使用する際には、パラメータ間の相関関係の強さを評価します。相関値が0.3以下の場合は弱い相関、0.4以上0.7未満の場合は中程度の相関、0.7以上の場合は強い相関を示します。
スピアマン順位相関の強さは、パラメトリック相関比の強さよりもやや劣りますが、観測データが少ない場合には順位相関比を使用するのが適切です。
この手法は、定量データだけでなく、異なる強度の記述的特徴によって決定される値にも使用できます。詳細はこちらからご覧ください。
この指標はオシレーターの一種ですが、ストキャスティクスとは異なり、滑らかでありながら逆転ポイントで遅延しません。
唯一の外部パラメータは、計算アルゴリズムに影響を与えるrangeNで、規則性を探るバーの数を設定します。例えば、rangeN = 14の場合、Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1]のクローズ価格の系列を使用し、それに対する順位を生成します。この場合、実際のチャートは安定して増加しているものと比較されます。
方向パラメータは、降順（true）または昇順（false）でのソートを意味します。trueの値はより伝統的な画像を示し、falseは鏡像を示します。
CalculatedBarsパラメータは、計算を行うバーの数を制限してCPUリソースを節約するために実装されています（ただし、あまり重要ではないかもしれません）。ゼロの値は計算が利用可能な全履歴に関連することを意味します。Maxrangeパラメータは最大計算期間を設定し、リソースを節約するために使用され、一部のトレーダーには有用です。
スピアマン順位相関指標
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