記事「MQL5における相関分析の要素：ピアソンのカイ二乗検定による独立性と相関比」についてのディスカッション
伝統的な（2つ以上の金融商品の）相関評価手法では、異なるタイムフレームのローソク足を参照要素として使用することが多い。
しかし、ローソク足には、その構造の単純さ（および使用の利便性）にもかかわらず、重大な欠点があります：
ローソク足の終値は、フラクタル的な水準ではなく、市場によって固定されたものでもなく、以前に開始された目標移動の中間的な水準に過ぎません！上昇ローソク足の場合、高値から終値までの値動きです。下降ローソク足では、安値から終値までの値動きです。
つまり、影がある場合は、（ろうそく時間の終わりに）逆の動きは全く終了しませんが、静かに続けることができます！そして、相関計算でこのようなレベルを考慮すると、必然的に不正確さ（あるいはエラー）が発生します。
そのため、インパルス均衡理論では、厳密に固定されたフラクタルレベルを持つ、異なる構造の相関推定を用いている。
2つ以上の金融商品の）相関性を評価する伝統的な手法では、異なる時間軸のローソク足を参照として使用することが多い。
しかし、ローソク足には、その構造の単純さ（および使用の利便性）にもかかわらず、重大な欠点がある：
どのローソク足の終値レベルもフラクタルレベルではなく、市場によって固定されているわけでもなく、以前に開始された目標移動の中間レベルに過ぎません！上昇ローソク足の場合 - それは高値から終値への値動きです。下降ローソク足の場合 - 安値から終値まで。
つまり、影がある場合は、逆の動き（ろうそく時間の終わりに）が全く終了しませんが、静かに続けることができます！と相関計算でこのようなレベルを考慮すると、必然的に不正確（あるいはエラー）を導入しています。
そのため、インパルス均衡理論では、厳密に固定されたフラクタルレベルを持つ、異なる構造の相関推定を用いている。
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この記事では相関分析の古典的なツールについて考察します。簡潔な理論的背景と、ピアソンのカイ二乗独立性検定および相関比の実践的な実装に重点が置かれています。
この記事では、ランダム変数間の依存関係の検出と評価を含む、相関分析を中心とした数理統計の重要なトピックを取り上げます。相関分析で最も広く利用されるツールの1つが相関比です。しかし、たとえば株価の上昇など、データ間の依存関係を評価する際に、相関比の計算だけでは不十分な場合があります。その理由は次の通りです。第一に、相関比は主に線形的な依存関係を評価するための指標です。第二に、相関比の値がゼロであったとしても、それが計算に使用されたデータサンプルが正規分布とは異なる分布を持つ場合、必ずしも依存関係が存在しないことを意味するわけではありません。データが依存関係を持つかどうかを判断するには、独立性を評価する基準を定義する必要があります。本稿では、最も有名な独立性の基準であるピアソンのカイ二乗独立性検定について詳しく説明します。また、調査対象の依存関係が非線形であるかを判断する際に役立つ相関比などの数値特性についても解説します。
作者: Evgeniy Chernish