相關性
財務中年齡敏感的相關性測量
在比較股票 / ETF 等工具的回報或價格時，是否有任何成熟的公式或常用公式更強調最近的相關性，而不是過去更遠的歷史相關性？
一個類比可能是簡單移動平均線和指數移動平均線之間的關係，它對近期價格的影響更大。
也歡迎對相對有用性發表評論。我在這個網站的其他地方讀到的一些智慧讓我記憶猶新。
如果可能，請嘗試指出它可能基於哪個相關性配方（一些範例）。
您也可以直接使用指數加權平均值，找到共變異數，然後正規化回相關性：
$ \sigma_{t+1,jk} = (1-\lambda) \sum_{n=0}^\infty \lambda^{n} r_{j,t-n} r_{k,t-n} $
（這假設平均回報為 0 等。可以推導出更通用的版本）
計算時間序列 A 和 B 的指數平均值 (EMA)。
計算 A 和 B 的指數標準差。我的小竅門是計算收益平方的 EMA，然後減去簡單收益的平方 EMA，然後取其平方根。
sqrt( ema(return^2) - ema(return)^2 )
- 將相同的概念應用於計算指數加權相關性。不是將兩個時間序列的協動的乘積相加並除以它們的標準差的乘積，而是將 A 的目前回報減去其 EMA 並將其乘以 B 的回報減去 EMA。現在取這個產品的 EMA 並除以（A 的指數標準差乘以 B 的指數標準差）。
對不起，但我不知道 LaTex，如果有人想把我冗長的解釋變成一個更優雅的方程式，那麼請隨時編輯。