실제 저자:
로시
스피어만 순위 상관관계는 통계 분석을 위한 비모수적 방법입니다.
스피어만 순위 상관관계 비율의 실제 계산 과정은 다음과 같습니다:
- 각 매개변수에 대해 순위를 부여해야 합니다. 이때 순위는 오름차순(또는 내림차순)으로 정렬됩니다;
- 비교되는 값 쌍의 순위 차이를 계산합니다;
- 각 차이를 제곱한 후 결과를 합산합니다;
- 순위 상관관계 비율을 다음과 같이 계산합니다:
여기서 
는 순위 차이의 합이며, 
는 쌍의 관측 수입니다.
순위 상관관계 비율을 사용할 때, 매개변수 간의 상관관계의 강도를 평가합니다. 비율 값이 0.3 이하인 경우 약한 상관관계를 나타내고, 0.4에서 0.7 사이의 값은 중간 정도의 상관관계를, 0.7 이상의 값은 강한 상관관계를 나타냅니다.
스피어만 순위 상관관계는 상관관계의 모수적 비율보다 힘이 다소 떨어집니다. 관측 결과가 적을 때 이 비율을 사용하는 것이 합리적입니다.
이 방법은 양적 데이터뿐만 아니라 다양한 강도의 서술적 특성으로 결정된 값에도 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
이 지표는 일종의 오실레이터지만, 스토캐스틱과는 달리 더 부드럽고 역전 포인트에서 지연되지 않습니다.
계산 알고리즘에 영향을 미치는 유일한 외부 매개변수는 rangeN으로, 우리가 규칙성을 찾고자 하는 봉의 수를 설정합니다. 예를 들어, rangeN = 14인 경우 Close[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1]와 같은 종가 시퀀스를 사용하여 순위를 생성합니다. 이 경우 실제 차트와 지속적으로 증가하는 차트를 비교하게 됩니다.
방향 매개변수는 내림차순(참) 또는 오름차순(거짓)으로 정렬하는 것을 의미합니다. 참 값은 더 전통적인 그림을 보여주고, 거짓 값은 반전된 이미지를 보여줍니다.
CalculatedBars 매개변수는 계산이 수행되는 봉의 수를 제한하여 CPU 자원을 절약하기 위해 구현되었습니다(비록 그렇게 중요하지 않을 수도 있지만). 0 값은 계산이 전체 사용 가능한 기록을 참조함을 의미합니다. Maxrange 매개변수는 30으로 설정되어 최대 계산 기간을 설정합니다. 이 매개변수 또한 자원을 절약하기 위해 구현되었으며, 일부 트레이더에게 유용할 수 있습니다.
스피어만 순위 상관관계 지표