ファクター相関とは？似た情報を重ねていないか確認する

ファクター相関は、二つの特徴量が銘柄間でどの程度一緒に動くかを表します。特徴量と将来収益の関係を測る IC とは比較対象が違います。図を見るときは、行と列が何を表すか、どの種類の相関かを確認します。

正の相関が高いと順位や値が似ている可能性があり、負の相関が強いと逆向きに並ぶ可能性があります。低い相関は特徴量が有益である証明ではありません。二つとも将来収益と関係が薄い場合もあります。

説明用の架空例で X=(1,2,3)、Y=(2,4,6) とします。平均は 2 と 4、平均との差は X が (−1,0,1)、Y が (−2,0,2)。Pearson 相関の分子は 4、分母は √(2×8)=4 なので相関は 1 です。

Y=(6,4,2) に変えると分子は −4、分母は同じで相関は −1 です。Y が大きい単位で測られているかより、対応する銘柄の並びが重要です。三銘柄の極端な例を、実際の大きな標本の安定性と同じように扱わないでください。

特徴量ごとに欠損銘柄が違えば、比較には両方が有効な銘柄の共通部分を使います。相関行列の組み合わせごとに有効数が違う場合、各セルが同じ標本を表しているとは限りません。欠損方針と有効数を併記します。

日付別の横断面相関を平均した値と、全日付の行を一つにまとめた相関は別の統計です。架空のある日は三銘柄、別の日は十銘柄なら、日ごとの重み付けでも要約値が変わります。対象期間と集約方法まで確認しましょう。

一方の特徴量が全銘柄で同じ値なら分散がゼロになり、Pearson 相関は定義できません。空欄を相関 0 と読み替えると、「関係がなかった」と「測れなかった」が混ざります。理由を保存して評価対象から分けます。

順位相関では値の距離ではなく順序を比べます。元の値の Pearson 相関と一致するとは限りません。同値が多い場合は順位の扱いも必要です。表示された相関が生の特徴量か正規化後の得点かを確認してください。

似た特徴量を重ねていないかを見ることは、研究の説明を整理する助けになります。しかし相関だけで削除や組み合わせの重みを決めると、目的、安定性、欠損の違いを見落とします。変更案は評価に使う期間と切り分けて検討します。

公開デモ2 のファクター相関図では、入力、特徴量の定義、共通標本、無効理由を先に確認します。作業の成果は「この図はこの期間、この規則、この有効数で計算した」と説明できる記録です。相関行列だけを投資判断へ結び付けないでください。

ファクターとは、IC の読み方、分位分析と合わせて読むと、この記事の指標や操作を他の検証課題と区別できます。出典と操作の範囲は 公式 GUI 研究コースで確認してください。利用する版の資料を優先し、公開 main と手元の環境に違いがあれば確認を保留します。

本記事は研究手順を学ぶための教材です。数値例は計算方法を示すための教材であり、実際の運用成績ではありません。特定の銘柄や売買を推奨せず、将来の収益を保証しません。公開コースの過去データを使った研究は、当時利用できた情報だけで検証したことを全面的に保証するものではありません。免責事項

SciPyの相関係数の仕様。 Pearson相関と定数入力の扱いを確認できます。本文の一般的な定義の出典で、KabuForgeが同じ実装を使うという意味ではありません。

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