地圖 · 織物

股票的二維地圖、以所選模型訊號逐日播放的動畫，以及市場狀態。

市場地圖

這是什麼: 每個點是一檔股票。位置相近的股票，它們的殘差報酬率會一起變動。線是最小生成樹，也就是把每檔股票連到最相似鄰居的最短網路。

由哪些資料驅動: 最近一次分析執行：由最近 500 個交易日的殘差報酬率計算相關性，距離 d = √(2(1−ρ))，再做古典多維標度法。顏色與大小來自 /api/market/frames 端點：所選模型最近 6 個月、一天期限的 backtest 訊號。

顯示什麼: 在方向欄位中，點的顏色上漲為綠色、下跌為紅色；在活躍度欄位中，則是琥珀色的深淺。大小是數值的大小。邊框顏色顯示產業。灰色的點表示當天沒有訊號。座標軸沒有單位；只有距離才有意義。

可以得出什麼結論: 同一產業的股票通常會聚成一團；若某檔股票離自己的產業很遠，就是別的力量在驅動它的價格。若動畫中顏色從一個群集擴散到相鄰的群集，這對織物的想法是視覺上的支持；但它不是經過衡量的證據。

播放器

這是什麼: 地圖下方的播放按鈕、日期滑桿與速度設定。

由哪些資料驅動: /api/market/frames 回應中的日期清單；每一格都是某一個交易日各股票的數值。

顯示什麼: 播放時日期會依序推進；滑桿可以跳到特定的某一天；速度是每秒幾格。

可以得出什麼結論: 在事件很多的時期（例如動盪狀態開始的那幾天），整張地圖變成單一顏色，顯示這次變動是全市場性的，而不是個股特有的。

市場狀態

這是什麼: 63 天滾動視窗中股票之間的平均相關性，以及第一特徵值占總變異的比重；有陰影的區域是動盪時期。

由哪些資料驅動: 最近一次分析執行的 regime 結果，由殘差報酬率計算。動盪門檻是平均相關性的第 70 百分位。

顯示什麼: 當相關性上升時，市場會像一整塊一樣變動；第一特徵值的占比是用另一種方式衡量同一件事。

可以得出什麼結論: 在動盪時期，分散投資沒有用，個股特有的訊號也會變弱。C · 變化偵測 在這些時期會提高它的警示門檻；否則在危機的日子裡每檔股票都會發出警示。

• 指南

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