mcorrTopN

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mcorrTopN(X, Y, S, window, top, [ascending=true], [tiesMethod='oldest'])

参数说明和窗口计算规则请参考：mTopN

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在给定长度（以元素个数衡量）的滑动窗口内，根据 ascending 指定的排序方式将 X 和 Y 按照 S 进行稳定排序后，取前 top 个元素，然后计算 Y 和 X 的相关性。

返回值

计算结果为 DOUBLE 类型，形式同输入参数。

例子

以 IBM 股票为例，构造连续 6 个交易日的指数收益率、个股收益率和成交量数据：

symbol = take(`IBM, 6)
tradeDate = 2024.01.02 2024.01.03 2024.01.04 2024.01.05 2024.01.08 2024.01.09
indexRet = [0.6, 1.1, -0.2, 0.9, 1.3, 0.4]
stockRet = [0.9, 1.6, 0.4, 0.2, 0.2, 0.4]
tradeVolume = [520, 860, 610, 940, 650, 880]

stockDaily = table(symbol, tradeDate, indexRet, stockRet, tradeVolume)
stockDaily;

输出结果：


symbol	tradeDate	indexRet	stockRet	tradeVolume
IBM	2024.01.02	0.6	0.9	520
IBM	2024.01.03	1.1	1.6	860
IBM	2024.01.04	-0.2	0.4	610
IBM	2024.01.05	0.9	0.2	940
IBM	2024.01.08	1.3	0.2	650
IBM	2024.01.09	0.4	0.4	880

在最近 4 个交易日内，选取成交量最高的前 2 个交易日，计算指数收益率（indexRet）和个股收益率（stockRet）的相关性：

mcorrTopN(X=indexRet, Y=stockRet, S=tradeVolume, window=4, top=2, ascending=false)
// output: [ , 1, 1, 1, 1, -1]

tradeVolume 用于筛选成交最活跃的交易日；
对 2024.01.09 的数据而言，最近 4 日窗口中成交量最高的两个交易日对应样本为 (0.9, 0.2) 和 (0.4, 0.4)，它们的相关系数为 -1。