スピアマンの順位相関は、変数間の関係を統計的に研究するためのノンパラメトリック手法です。この手法を使うことで、2つの数値系列の平行性の度合いを把握することができます。
スピアマンの順位相関の実際の計算は、以下のステップで行います：
- 1) 各指標に番号（順位）を付け、高い順または低い順に並べます。
- 2) 比較する各ペアの順位の差を求めます。
- 3) 各差を二乗し、得られた値を合計します。
- 4) 次の式を使って順位相関を計算します：
ここで、
は順位の差の二乗の合計、
はペア観測の数を示します。
順位相関を使用する際は、相関係数が0.3以下の場合は低い相関、0.4から0.7の間は中程度の相関、0.7以上は高い相関とみなされます。
スピアマンの順位相関は、パラメトリック相関よりもやや力が弱いですが、観測データが少ない場合には適切に使用できます。この手法は数値データだけでなく、様々な強度の属性によって記録された値にも使用できます。
この指標はオシレーターの一種です。ただし、ストキャスティクスオシレーターと比較すると、よりスムーズで、ピボットポイントに遅れがありません。
計算アルゴリズムに影響を与える唯一の外部パラメータはrangeNです。これは、規則性を探るバーの数を設定します。たとえば、rangeN = 14の場合、クローズ価格の系列をClose[i], Close[i+1], ... Close[i+rangeN-1]として、それに対する順位系列を構築します。この場合、実際のチャートはもう一つの単調増加するチャートと比較されます。
directionパラメータは、最高値から最低値へのソート（true）または最低値から最高値へのソート（false）を意味します。trueは一般的な画像を示し、falseは反転した画像を生成します。CalculatedBarsパラメータは、計算対象のバーの数を制限し、CPUリソースを節約するために導入されました（実際には必要なかったかもしれません）。このパラメータがゼロの場合、すべての利用可能な履歴に対して計算が行われます。Maxrange = 30は、最大計算期間を設定します。このパラメータもリソース節約のために導入されました。
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