trader_correl은 두 개의 시계열 데이터 간의 상관관계를 계산하는 함수입니다.
이 함수는 Pearson 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용하여 두 변수 간의 선형 상관관계를 측정합니다.
Pearson 상관 계수는 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
위 코드에서 trader_correl 함수는 두 변수 A와 B의 상관관계를 계산하여 correlation 변수에 저장합니다.
correlation 변수에 저장되는 값은 두 변수 간의 상관관계를 나타내는 Pearson 상관 계수입니다.
예를 들어, correlation 변수가 0.9라면, 두 변수 A와 B는 거의 완전한 양의 상관관계를 가지고 있다는 것을 의미합니다.
trader_correl 함수를 사용할 때, 파라미터를 조절할 필요는 없습니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를 계산하고 싶다면, spearmanr 함수를 사용해야 합니다.
이 함수는 두 변수 간의 순위 상관관계를 측정합니다.
Spearman 상관 계수도 -1과 1 사이의 값을 가집니다.
-1은 완전 음의 상관관계를 의미하며,
1은 완전 양의 상관관계를 의미합니다.
0은 상관관계가 없음을 의미합니다.
따라서, trader_correl 함수를 사용할 때는 Pearson 상관 계수를 계산하는 데만 집중하면 됩니다.
이 함수는 기본적으로 Pearson 상관 계수를 계산하므로, 추가적인 파라미터 조절이 필요하지 않습니다.
만약 다른 종류의 상관관계를 계산하고 싶다면, 다른 함수를 사용해야 합니다.
예를 들어, Spearman 상관 계수를
2025-06-30 07:27