先行指標と株価の相関係数でわかること

先に投稿した、先行指標と株価指数の例では、相関係数を出すことで、先行指標の動きから将来の株価の動きを予測する手がかりになります。

相関係数は、2つの異なるデータ（変数）の間に、どの程度線形な関係があるかを示す統計的な指標です。
相関係数は、-1から+1までの間の値を取ります。

+1に近いほど強い正の相関があることを示します。これは、一方の変数が増加すると、もう一方の変数も増加する傾向があることを意味します。
例えば、気温が上がるとアイスクリームの売上も増える、といった関係です。

-1に近いほど強い負の相関があることを示します。これは、一方の変数が増加すると、もう一方の変数は減少する傾向があることを意味します。例えば、冬の気温が下がると暖房費が増える、といった関係です。

0に近いほど相関がほとんどないことを示します。これは、2つの変数の間に線形な関係が見られないことを意味します。
例えば、身長とテストの点数など、特に関係がないと考えられる場合です。

相関係数を計算することで、以下のようなことがわかります。

関係性の強さ: 2つの変数がどれだけ密接に連動しているかを数値で把握できます。

関係性の方向: 一方が増えると他方も増えるのか（正の相関）、それとも減るのか（負の相関）がわかります。

予測の可能性: もし強い相関があれば、一方の変数の動きからもう一方の変数の動きをある程度予測できる可能性があります。

この指標がわかれば、それと指数のグラフを重ね合わせることでどの程度先行するかの判断も可能かもしれません。


ただし、注意点があります。

これは後日に