為何研究
在這次的研究裡，主要觀察幾個常見的高股息ETF與大盤指數的相關性，另外也舉了兩個個股來做比較，最後討論到常見的月月配組合，00878+00713+0056的搭配與大盤的相關性觀察。
對未來如果要評估投資組合與大盤的連動程度，有所幫助。
大綱:
1. 為何研究
2. 為什麼要計算股票相關性?
3. 怎麼尋找抗跌組合
4. 相關性，自己算拉
5. 組合搭配調整
6. 相關性語法
7. 回測時間
8. 00713、00878 VS. 台股加權
9. 0056、0050 VS. 台股加權
10. 大台北、中華電 VS. 台股加權
11. 00878 VS.00713，0056 VS. 00713
12. 0056 VS. 00878
13. 數據統計表
14. 結論
為什麼要計算股票相關性?
有沒有想過，怎麼觀察股票的相關性如何?例如手上有四檔股票，如果都是相同產業類型過相似的股票特性。
當盤勢變動的時候，很有可能四檔股票都遇到走跌的情況，這樣帳面上的跌幅總讓人看了心情難過想哭。
如果在投資之前能先計算一下，即使不是100%準確，但也能提供一些參考價值。
怎麼尋找抗跌組合
有興趣的朋友，可以參考方格子老文章，內含google sheet範例。
「相關性」這個名詞可能大家以前讀書有念過，基本的簡單定義就是用計算的方式算出兩組變量之間的關係，參考Investopedia的定義，相關性是衡量兩種證券相互關聯程度的統計數據，相關性係數，其值必須介於 -1.0 和 +1.0
圖1
相關性，自己算拉
一般人，如果要算不同的個股跟ETF搭配的效果就不好計算了，應該沒有網站在提供這個計算數據，只能自己算。
例如有人喜歡台積電配聯電的投資組合，或是有人喜歡台積電配中華電性的投資組合，甚至是有些人喜歡0056配0050 有些人喜歡00878配00692 哪一種的投資搭配起來相關性較低，遇到大幅的系統跌幅時，可以更抗跌?
這種客製化的答案，只能自己算，當然以後也可以請AI算，但是目前還沒有這種AI數據庫。
組合搭配調整
通過計算就可以回測觀察出來大概的方向，因為這個就是統計數據，一種歸納。只要公司產業營收方向或ETF的篩選方法沒有大幅改變 可以合理推測未來的結果也會相近。
如果可以稍微做個組合搭配一下該有多好?也許尋找幾個相關性較低的股票來搭配一下，可以有效降低投資組合的波動程度。
相關性語法
截錄一段文章內容，可以自己研究看看。
可以查語法定義。
圖2
回測時間
回測區間: 2020/7/27~2024/05/13，接近4年。
數據來源: Google Finance，非還原股價。
如果只是算相關性，是不是還原股價就沒有這麼重要。
通過數據的相關性計算，累積成一個係數值。
其中資料計算要先對齊時間，同交易日的收盤價來比對才有意義。
00713、00878 VS. 台股加權
圖3
圖4
00713跟大盤的相關性低於00878，878係數高於713 9.5%
0056、0050 VS. 台股加權
圖5
圖6
0050與台股加權相關性高，用膝蓋想也知道。0056反而跟台股加權相關性低，持有0056就不好嗎?未必，要看每個人的風險接受程度。
大台北、中華電 VS. 台股加權
圖7
圖8
大台北跟中華電彷彿跟台股加權是平行時空
00878 VS.00713，0056 VS. 00713
圖9
圖10
56+713的組合相關性較低
0056 VS. 00878
圖11
數據統計表
圖12
00713是這幾檔高股息中，與大盤加權相關性最低的標的。個股的大台北跟中華電，相關性又更低，但畢竟是個股，有個股產業風險。月月配組合，的相關性數據接近於0056的表現。
結論
相關性跟大盤越遠越好嗎?=>大盤漲、投資組合可能不漲。
相關性跟大盤越近越好嗎?=>大盤跌，投資組合也跌的重。
適當的投資比例搭配，與大盤的相關性不至於大高，也可抓中間值偏上一點，再搭配投資績效來調整組合。
通過相關性的計算，可以讓投資人了解，投資比例當中，是否都與大盤相關性高， 若想避免當大盤系統性下跌區間時，整體組合與大盤一樣跌幅重，可適度調整組合，有相關但並非幾乎相關，可能較合適。
當然風險跟報酬中間要取得平衡，並非只看相關性，不看其他投資原因。
在投資當中，報酬率、股息現金流、波動度年化標準差、與大盤市場相關性，投資組合標的之間的相關性，都應該要考慮，投資人有諸多對於投資的期待，每個人的答案都可能不同，最適合自己的答案要自己尋找。
工具只是輔助投資人做出更佳的判斷。
月月配的ETF組合，只用粗略的計算與大盤加權相關性接近於0056，要更仔細的算法應該要把各標的的收盤價格通過權重的方式組合成資料，在與大盤加權計算相關性。可以留給大家自行研究，當練習題。
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