前几天得到了3700股一周的波动率，我想计算每周各股之间的相关系数并可视化。 最终结果保存在创建文件夹中。
部分数据如下。
先读取数据
1
2
数据读取. CSV (d :/data/stock _ day _ close _ price _ week _ series.CSV )，
header=TRUE，blank.lines.skip=TRUE )
处理mice包中缺少的值：
1
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库(lattice ) )。
是库(质量)
库(mice ) )。
aggr(data，prop=FALSE，numbers=TRUE，sortVars=TRUE ) #查看缺失值
笑气氛-mice(data )，3:7] )，1 ) #用链式方程法填补缺失值
stripplot (笑的气氛，pch=20，cex=1.2 ) #查看填补结果
data1-complete (笑的气氛，action=1) )。
缺少值的比例图表如下：
2
分组计算并保存：
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得到d-unlist(Levels ) factor(dat[，2] ) )各自的开始日期
我的数据列表(
mydatap-list (
xg-list () )
for(Iin1:11 )修改组的数量有多少个开始日期
my data [ [ I ] ] -按过滤器(dat，Start_date==d[[i]] )开始日期对数据进行分组
mydatap [ [ I ]-my data [ [ I ] ] [ 1: nrow ] [ my data [ [ I ] ] ]，3:7]
XG[[I]]-cor(t ) mydatap[[I]] )计算相关系数矩阵
rownames(XG([I] )=my data ([ I ] )，1 ) ) ) ) ) ) ) ) )。
colnames(XG([I] )=my data ([ I ] )，1 ) ) ) ) ) ) ) ) )。
dat-filter(dat，Start_date！=d[[i]] )
涉及write.csv(XG[I]，file=pastE0(d:/data/'，' relation_graph_，d[[i]]，'.CSV ' )
}
部分计算结果：
总代码如下：
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数据读取. CSV (d :/data/stock _ day _ close _ price _ week _ series.CSV )，
header=TRUE，blank.lines.skip=TRUE )
库(颜色空间)。
库(网格) )。
库(lattice ) )。
库(mice ) )。
库(data.table )。
库(虚拟机)。
库(Dp Lyr )。
库(彩色打印) )。
矩阵打印(数据) )。
aggr(data，prop=FALSE，numbers=TRUE，sortVars=TRUE ) #查看缺失值
笑气氛-mice(data )，3:7] )，1 ) #用链式方程法填补缺失值
stripplot (笑的气氛，pch=20，cex=1.2 ) )。
data1-complete (笑的气氛，action=1) )。
dat-c bind (数据[，1:2]，数据1 )。
得到d-unlist(Levels ) factor(dat[，2] ) )各自的开始日期
我的数据列表(
mydatap-list (
xg-list () )
for(Iin1:11 )修改组的数量有多少个开始日期
my data [ [ I ] ] -按过滤器(dat，Start_date==d[[i]] )开始日期对数据进行分组
mydatap [ [ I ]-my data [ [ I ] ] [ 1: nrow ] [ my data [ [ I ] ] ]，3:7]
XG[[I]]-cor(t ) mydatap[[I]] )计算相关系数矩阵
rownames(XG([I] )=my data ([ I ] )，1 ) ) ) ) ) ) ) ) )。
colnames(XG([I] )=my data ([ I ] )，1 ) ) ) ) ) ) ) ) )。
dat-filter(dat，Start_date！=d[[i]] )
涉及write.csv(XG[I]，file=pastE0(d:/data/'，' relation_graph_，d[[i]]，'.CSV ' )
}
补充：人员相关系数r码的实现
人员相关系数(Pearson Correlation Coefficient ) )
称为皮尔逊相关系数的Pearson's r用于反映两个随机变量之间的线性相关程度。
要了解皮尔森的相关系数，首先要了解协方差。 协方差可以反映两个随机变量之间的关系，如果一个变量与另一个变量一起增大或减小，则表明这两个变量的协方差为正值，反之亦然。
如果协方差的值是大的正数，就可以得到以下两个可能的结论。
)1)两个变量之间存在强正相关
)两个变量之间没有强正相关，协方差的值大是因为x或y的标准差大
那么，哪个结论是正确的呢？ 从协方差中排除x和y变量的标准偏差不就知道了吗？
协方差可以告诉我们两个随机变量之间的关系，但无法测量变量之间相关的强弱。
因此，为了更好地测量两个随机变量之间的相关度，引入了皮尔逊相关系数。
可见皮尔森的相关系数是协方差除以两个变量的标准差。