python：df.corr() 数据的相关性分析

基金净值与龙头股收盘价  数据的相关性分析：

diff_corr.py

# coding: utf-8
import os, sys
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 512070,易方达沪深300非银ETF基金
df = pd.read_csv('512070.csv', index_col='date')
df1 = df[['jz']]
print(df1.head())

# 600030,中信证券，为了与基金净值比较，收盘价/10
df = pd.read_csv('600030.csv', index_col='date')
df2 = df[['close']].apply(lambda x:x/10)
print(df2.head())

# pandas DataFrame 连接表
df3 = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='inner')
#df3 = df1.join(df2, how='inner')
print(df3.head())

df3.index = pd.to_datetime(df3.index)
# 每一年数据的相关性分析
print("2017Y:\n", df3[ df3.index.year==2017 ].corr()['jz'])
print("2018Y:\n", df3[ df3.index.year==2018 ].corr()['jz'])
print("2019Y:\n", df3[ df3.index.year==2019 ].corr()['jz'])
print("all:\n", df3.corr()['jz'])

运行 python diff_corr.py

df3.head() 数据格式

                jz   close
date
2017-04-11  1.6716  1.5546
2017-04-12  1.6761  1.5642
2017-04-13  1.6695  1.5565

计算结果：

2017Y:  0.946346

2018Y:  0.887191

2019Y:  0.855296

all:   0.849909

结论是：相关性是逐年减弱

奇怪，我直接看“基金净值与龙头股收盘价比较图”的直觉：相关性是逐年加强。

Why ? 哪里错了 ？基金净值与龙头股收盘价比较图