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ETF 상관계수 최소값 구하기 (동일 기간) 본문

경제 & 투자

ETF 상관계수 최소값 구하기 (동일 기간)

2016. 6. 6. 04:39

동일 기간 동안 211개의 ETF 상관계수 값을 구하고 각각의 ETF에 대해서 가장 최소 상관계수와 ETF종목을 구해보았다.

기간이 5월 19일 부터라서 기간이 굉장히 짧은데  'ARIRANG 스마트베타4종결합' <== 이것의 시작일이 5월 19일이라서 그렇다;;


일단 동일 기간으로 구하는게 쉽기 때문에 먼저 해보았는데 생각보다 애를 먹었다;; 왠만하면 그냥 엑셀 쓰세요 ㅋㅋㅋ

연습삼아 만들어본 것이고 기간이 한달도 채 안되기 때문에 이건 코드만 참고하시길..



엑셀 파일이 조금 바뀌었다. 그대로 쓰면 작동 안될 가능성이 많이 높아서 다시 올려놓았다.


A열 : 이름, B열 : 코드, C열 : 시각, D열 : 각 etf의 가격 갯수

Etf_Code.xlsx


ETF 상관계수 최소값 가져오기 (동일 기간 : 2016-05-19일 부터)

  1. ETF코드를 엑셀로부터 가져온다.
  2. ETF코드의 데이터를 datareader로 가져온다.
  3. 모든 ETF의 상관관계를 구한다.
In [1]:
# -*- coding: utf-8 -*-

import pandas_datareader.data as pdata
import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
In [ ]:

# numpy의 ndarray는 한행의 요소가 모드 같은 자료형이어야 한다. # 리스트 생성 etf_code = [] # 엑셀 파일에서 값을 가져오기 def excel_reader(): workbook = xlrd.open_workbook("C:\ABC\excelData\Etf_Code.xlsx") worksheet = workbook.sheet_by_index(0) ncol = worksheet.ncols nrow = worksheet.nrows return [ worksheet.row_values(i)[1:] for i in range(nrow) ] # datareader로 개별 etf price 가지옴 // testdata : 152100 cnt = 1 def get_ETFdata(code): # print code, global cnt cnt += 1 # if cnt % 10 == 0 : print '' return pdata.DataReader(code, data_source='google', start='1/1/2008') # 추가로 가격, 거래량 데이터추가 def add_ETFdata(list): # print range(len(list)) tmp_data = [] for i in range(len(list)): tmp_data = get_ETFdata(list[i][1]) list[i].append(tmp_data) # 리스트에 etf 이름 , etf코드 입력 etf_code = excel_reader() add_ETFdata(etf_code)

In [297]:
# 제대로 되었는지 확인

# print etf_code[0][1]     # ETF 코드
# print etf_code[0][2]     # 2008-01-01 이후 시작 날짜
# print etf_code[0][3]     # 현재까지의 갯수
# print etf_code[0][4]     # 가격 데이터
In [300]:

# 가장 최근에 시작한 날짜를 구해보자. def check_recentData(): tmp_number = 0 for i in range(len(etf_code)): if ( etf_code[tmp_number][2] < etf_code[i][2]): tmp_number = i print "가장 최근에 시작된 날짜는",etf_code[tmp_number][2] return etf_code[tmp_number][2] recent_date = check_recentData()


pandas dataframe 사용방법

  • data = {'test':[1,2,3,5,5,6,6,7,8,],'test123':[3,3,2,352,34,2,2]} 
  • corr_list = pd.DataFrame(data)

ETF 상관계수 구하기

  • tmp_list에 임시저장 -> corr_list에 dataframe 형식으로 넣는다.
  • 한글은 그대로 입력하면 인식을 못하기 때문에 숫자 0 ~ 211 까지로 부여 
  • 한글 이름 리스트를 만들어서 그 숫자에 대응되는 이름 출력으로 하는 것으로 확인가능 
In [276]:
# 한글 이름 리스트
corr_listname = [etf_code[i][0] for i in range(len(etf_code))]

# 임시 리스트
tmp_list = {}
for i in range(len(etf_code)):
    tmp_list[i] = etf_code[i][4]['Close'][recent_date :]

# 임시 리스트에 상관계수를 계산하여 corr_list에 값을 준다.
corr_list = pd.DataFrame(tmp_list).corr()
In [277]:
#  pandas DataFrame은 index 함수가 없어서 특정 값의 인덱스 값을 부를수가 없다.
#  간단한 함수를 만들자
def find_index(value, num):
    for i in range(211):
        if value ==  corr_list[num][i]:
            return i
In [296]:
for i in range(len(corr_list_result)):
    print corr_listname[i],"<==>",corr_listname[find_index(corr_list[i].min(),i)],
    print "[", corr_list[i].min(),"]", find_index(corr_list[i].min(),i)
#     print corr_listname[i],"최소값",corr_list_result[i].min(),"index =>",find_index(corr_list_result[i].min(),i)

ARIRANG 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.993453638349 ]
ARIRANG 바벨 채권 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.929610613001 ]
ARIRANG 우량회사채50 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.878243728647 ]
ARIRANG 방어주 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.857194991413 ]
ARIRANG 고배당주 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.85240437109 ]
ARIRANG K100EW <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.878183104552 ]
ARIRANG 코스피 <==> TIGER 인버스 [ -0.991469096905 ]
ARIRANG KOSPI50 <==> KODEX 인버스 [ -0.993559164087 ]
ARIRANG 주도주 <==> TIGER 인버스 [ -0.934894759335 ]
ARIRANG S&P 배당성장 <==> TIGER 인버스 [ -0.942793181849 ]
ARIRANG 단기유동성 <==> KINDEX 인버스 [ -0.849105961777 ]
ARIRANG 스마트베타4종결합 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.929067992641 ]
ARIRANG 스마트베타 LowVOL <==> TIGER 인버스 [ -0.927126274655 ]
ARIRANG 스마트베타 Momentum <==> TIGER 인버스 [ -0.905451708124 ]
ARIRANG 스마트베타 Quality <==> KODEX 인버스 [ -0.924459453392 ]
ARIRANG 스마트베타Quality채권혼합 <==> KINDEX 인버스 [ -0.9507168741 ]
ARIRANG 스마트베타 Value <==> TIGER 금은선물(H) [ -0.813424502959 ]
ARIRANG AC 월드(합성 H) <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.965914031237 ]
ARIRANG 차이나H 레버리지(합성 H) <==> KINDEX 인버스 [ -0.982491966858 ]
ARIRANG 선진국(합성 H) <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.901830583322 ]
ARIRANG 신흥국(합성 H) <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.981745248005 ]
ARIRANG 미국고배당주(합성 H) <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.974814783378 ]
GIANT 현대차그룹 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.814232613484 ]
흥국 S&P 로우볼 <==> KODEX 인버스 [ -0.680224570191 ]
KBSTAR 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.990523278664 ]
KBSTAR 우량회사채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.927087957102 ]
KBSTAR 중국본토대형주CSI100 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.911923685794 ]
KBSTAR 주식혼합 <==> TIGER 인버스 [ -0.941739268903 ]
KBSTAR 수출주 <==> TIGER 인버스 [ -0.892435721701 ]
KBSTAR 채권혼합 <==> KINDEX 인버스 [ -0.985867252665 ]
KBSTAR 일본레버리지(H) <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.986381746846 ]
KBSTAR 국고채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.936762556055 ]
KBSTAR 레버리지 <==> KODEX 인버스 [ -0.99836806061 ]
KBSTAR 우량업종 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.741185815846 ]
KBSTAR 단기통안채 <==> KINDEX 인버스 [ -0.866456786206 ]
KBSTAR 미국원유생산기업(합성 H) <==> KINDEX 인버스 [ -0.904795439682 ]
KBSTAR 5대그룹주 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.949094316489 ]
KBSTAR V&S셀렉트밸류 <==> KODEX 인버스 [ -0.944933458536 ]
KBSTAR V&S셀렉트밸류채권혼합 <==> TIGER 인버스 [ -0.541986011902 ]
KINDEX 한류 <==> TIGER 소프트웨어 [ -0.631530546386 ]
KINDEX 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.991254311572 ]
KINDEX 중국본토CSI300 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.973742398768 ]
KINDEX 배당성장 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.960217689627 ]
KINDEX 인버스 <==> KOSEF 200 [ -0.998810697239 ]
KINDEX 일본레버리지(H) <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.99413515672 ]
KINDEX 일본Nikkei225(H) <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.955157999692 ]
KINDEX 코스닥 150 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.879704004562 ]
KINDEX 코스닥150 레버리지 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.938433775348 ]
KINDEX 레버리지 <==> KINDEX 인버스 [ -0.99522504087 ]
KINDEX 단기자금 <==> KINDEX 인버스 [ -0.919615084036 ]
KINDEX 밸류대형 <==> TIGER 인버스 [ -0.919449425977 ]
KINDEX 삼성그룹EW <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.808577216397 ]
KINDEX 삼성그룹SW <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.86735098868 ]
KINDEX 중국본토레버리지(합성) <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.97095399791 ]
KINDEX 골드선물 인버스2X(합성 H) <==> KODEX 골드선물(H) [ -0.994060460183 ]
KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) <==> KINDEX 골드선물 인버스2X(합성 H) [ -0.981400921743 ]
KINDEX 일본인버스(합성 H) <==> KINDEX 일본레버리지(H) [ -0.99413515672 ]
KINDEX 미국리츠부동산(합성 H) <==> TIGER 인버스 [ -0.818233534242 ]
KINDEX 국고채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.91607533117 ]
KODEX 10년국채선물 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.967395784758 ]
KODEX 인버스국채선물10년 <==> KODEX 10년국채선물 [ -0.967395784758 ]
KODEX 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.998481888012 ]
KODEX 200 내재가치 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.956066520742 ]
KODEX 200 대형 <==> KINDEX 인버스 [ -0.958483960688 ]
KODEX 200 중소형 <==> KODEX 철강 [ -0.808679172431 ]
KODEX 자동차 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.92795683208 ]
KODEX 은행 <==> KODEX 모멘텀Plus [ -0.6504337425 ]
KODEX 바이오 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.823615320483 ]
KODEX China H <==> KINDEX 인버스 [ -0.938462838509 ]
KODEX China H 레버리지(H) <==> KINDEX 인버스 [ -0.981271194998 ]
KODEX 건설 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.736262869021 ]
KODEX 소비재 <==> TIGER 모멘텀 [ -0.776125716713 ]
KODEX 구리선물(H) <==> TIGER 원유인버스선물(H) [ -0.899957088158 ]
KODEX 배당성장 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.969001669271 ]
KODEX 에너지화학 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.733504950561 ]
KODEX 중국본토 A50 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.899683913392 ]
KODEX 골드선물(H) <==> KINDEX 골드선물 인버스2X(합성 H) [ -0.994060460183 ]
KODEX 배당성장채권혼합 <==> KODEX 인버스 [ -0.9520726288 ]
KODEX 보험 <==> TIGER 모멘텀 [ -0.590684537873 ]
KODEX 인버스 <==> KOSEF 200 [ -0.998982591221 ]
KODEX Japan <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.814149072974 ]
KODEX 코스닥 150 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.943075594372 ]
KODEX 코스닥150 레버리지 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.932011334188 ]
KODEX 코스피 <==> TIGER 인버스 [ -0.977402555012 ]
KODEX 단기채권 <==> KINDEX 인버스 [ -0.900950616654 ]
KODEX 단기채권PLUS <==> KINDEX 인버스 [ -0.867251332519 ]
KODEX KTOP30 <==> TIGER 인버스 [ -0.968440384325 ]
KODEX 레버리지 <==> KODEX 인버스 [ -0.998600457218 ]
KODEX 모멘텀Plus <==> KODEX 구리선물(H) [ -0.794883752667 ]
KODEX MSCI KOREA <==> TIGER 인버스 [ -0.934775062143 ]
KODEX 퀄리티Plus <==> KINDEX 인버스 [ -0.868922669613 ]
KODEX S&P500선물(H) <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.713807270027 ]
KODEX 삼성그룹밸류 <==> TIGER 인버스 [ -0.841248310242 ]
KODEX 삼성그룹 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.920408608526 ]
KODEX 증권 <==> KODEX 바이오 [ -0.747019001454 ]
KODEX 반도체 <==> KINDEX 인버스 [ -0.957717447043 ]
KODEX 조선 <==> KINDEX 인버스 [ -0.917752696397 ]
KODEX 은선물(H) <==> KODEX 코스닥 150 [ -0.943075594372 ]
KODEX 콩선물(H) <==> KINDEX 인버스 [ -0.698562871512 ]
KODEX 철강 <==> KOSEF 단기자금 [ -0.840745306036 ]
KODEX MSCI독일(합성) <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.882684653599 ]
KODEX 미국바이오(합성) <==> KINDEX 인버스 [ -0.917060425193 ]
KODEX 미국에너지(합성) <==> TIGER 금은선물(H) [ -0.932207085515 ]
KODEX 미국금융(합성) <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.933428776421 ]
KODEX 미국산업재(합성) <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.90237909271 ]
KODEX 미국IT(합성) <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.962203228197 ]
KODEX 국고채 <==> TIGER 화학 [ -0.912938937669 ]
KODEX 운송 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.73614831567 ]
KODEX 밸류Plus <==> KODEX 모멘텀Plus [ -0.774344801919 ]
KOSEF 100 <==> TIGER 인버스 [ -0.993361415257 ]
KOSEF 10년국고채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.934489437084 ]
KOSEF 10년국고채 레버리지 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.966014029098 ]
KOSEF 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.998982591221 ]
KOSEF 200 선물 <==> KODEX 인버스 [ -0.997849585736 ]
KOSEF 블루칩 <==> TIGER 금은선물(H) [ -0.730899355329 ]
KOSEF 단기자금 <==> KODEX 철강 [ -0.840745306036 ]
KOSEF 고배당 <==> KINDEX 인버스 [ -0.960735365683 ]
KOSEF KRX100 <==> TIGER 인버스 [ -0.965707951644 ]
KOSEF 국고채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.949521813816 ]
KOSEF 통안채 <==> KINDEX 인버스 [ -0.818642699213 ]
KOSEF 인디아(합성) <==> TIGER 인버스 [ -0.916562138518 ]
KOSEF 미국달러선물 인버스2X(합성) <==> KOSEF 달러선물 [ -0.977564034067 ]
KOSEF 미국달러선물 레버리지(합성) <==> KOSEF 달러인버스선물 [ -0.975081139878 ]
KOSEF 달러선물 <==> KOSEF 미국달러선물 인버스2X(합성) [ -0.977564034067 ]
KOSEF 달러인버스선물 <==> KOSEF 미국달러선물 레버리지(합성) [ -0.975081139878 ]
KTOP 50 <==> TIGER 인버스 [ -0.982377098353 ]
마이다스 커버드콜 <==> KINDEX 인버스 [ -0.900456512052 ]
마이티 K100 <==> SMART MSCI선진국(합성 H) [ -0.829575921813 ]
마이티 코스피고배당 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.886006867641 ]
PIONEER SRI <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.90889676866 ]
파워 K100 <==> TIGER 인버스 [ -0.989799485045 ]
파워 K200 <==> KODEX 인버스 [ -0.993639737224 ]
파워 국고채 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.951211509804 ]
파워 고배당저변동성 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.863088670408 ]
파워 단기채 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.955744111003 ]
SMART 중국본토 중소형 CSI500(합성 H) <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.910779533175 ]
SMART MSCI선진국(합성 H) <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.978784682218 ]
TIGER 200 <==> KODEX 인버스 [ -0.997656517068 ]
TIGER 200 건설 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.878917819972 ]
TIGER 200 생활소비재 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.815743902938 ]
TIGER 200 경기소비재 <==> TIGER 인버스 [ -0.92723939813 ]
TIGER 200 에너지화학 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.685599977524 ]
TIGER 200에너지화학레버리지 <==> KINDEX 일본인버스(합성 H) [ -0.727782390481 ]
TIGER 200 금융 <==> KODEX 모멘텀Plus [ -0.519194055356 ]
TIGER 200 헬스케어 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.801668896861 ]
TIGER 200 중공업 <==> KINDEX 인버스 [ -0.892204852062 ]
TIGER 200 산업재 <==> KINDEX 인버스 [ -0.824170224034 ]
TIGER 200 IT <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.935943606538 ]
TIGER 200IT레버리지 <==> KINDEX 골드선물 레버리지(합성 H) [ -0.951578643022 ]
TIGER 200 철강소재 <==> KODEX 미국바이오(합성) [ -0.913503589578 ]
TIGER 농산물선물(H) <==> TIGER 인버스 [ -0.790315277188 ]
TIGER 자동차 <==> TIGER 인버스 [ -0.800287886553 ]
TIGER 은행 <==> KODEX 모멘텀Plus [ -0.770223397066 ]
TIGER 베타플러스 <==> TIGER 소프트웨어 [ -0.778179788653 ]
TIGER 커버드C200 <==> TIGER 인버스 [ -0.870361579303 ]
TIGER 화학 <==> KODEX 10년국채선물 [ -0.939516921628 ]
TIGER 차이나 <==> KODEX 인버스 [ -0.920026184491 ]
TIGER 차이나A300 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.986465141685 ]
TIGER 중국소비테마 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.84634564903 ]
TIGER 생활필수품 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.673350033995 ]
TIGER 경기방어채권혼합 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.918023833327 ]
TIGER 가격조정 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.521105928568 ]
TIGER 화장품 <==> TIGER 차이나A인버스(합성) [ -0.805977184179 ]
TIGER 배당성장 <==> TIGER S&P500인버스선물(H) [ -0.960770516659 ]
TIGER 금은선물(H) <==> TIGER S&P500선물(H) [ -0.971278278371 ]
TIGER 헬스케어 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.904353151002 ]
TIGER 코스피고배당 <==> TIGER 인버스 [ -0.896008302975 ]
TIGER 현대차그룹+ <==> TIGER 인버스 [ -0.911897893795 ]
TIGER 코스닥150 <==> KINDEX 인버스 [ -0.90979910288 ]
TIGER 코스닥150 레버리지 <==> KODEX 은선물(H) [ -0.936415241505 ]
TIGER KRX100 <==> KODEX 인버스 [ -0.961355382523 ]
TIGER 국채3 <==> KODEX 인버스국채선물10년 [ -0.948707707618 ]
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상관관계 히트맵 (211 X 211)

참고 출처 : http://www.slideshare.net/plusjune/py-con-2014-47762297


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