计算相关性 correlation calculation

# coding:utf-8
#!/usr/bin/env python
#用poboquant python实现，在poboquant上运行，如果有问题 可加群 726895887 咨询
#计算2个品种过去20日收盘价相关性 calculate close price correlation of two assets in the last 60 trading days
from PoboAPI import *
import datetime
import numpy as np
#import talib

#开始时间，用于初始化一些参数
def OnStart(context) :
  print "I\'m starting..."
  #设定一个全局变量品种
  g.code1 = "159919.SZSE"
  g.code2 ="510050.SHSE"
  #订阅实时数据，用于驱动OnQuote事件
  SubscribeQuote([g.code1,g.code2])
  #订阅K线数据，用于驱动OnBar事件
  SubscribeBar(g.code1, BarType.Day)
  #登录交易账号，需在主页用户管理中设置账号，并把证券测试替换成您的账户名称
  context.myacc = None
  if context.accounts.has_key("回测证券") :
    print "登录交易账号[回测证券]"
    if context.accounts["回测证券"].Login() :
      context.myacc = context.accounts["回测证券"]
  
#实时行情事件，当有新行情出现时调用该事件
def OnQuote(context, code) :
  #过滤掉不需要的行情通知
  #if code != g.code :
  #  return 
  
  #获取最新行情
  g.code1 = "159919.SZSE"
  g.code2 = "510050.SHSE"
  dyndata1 = GetQuote(g.code1)
  dyndata2=  GetQuote(g.code2)
  if dyndata1 and dyndata2 :
    #.now指最新价，详细属性见API文档
    now1 = dyndata1.now
    now2 = dyndata2.now
    #打印最新价
    log.info("159919最新价: " + str(dyndata1.now))
    log.info("510050最新价: " + str(dyndata2.now))

    #获取K线数据
    #klinedata = GetHisData(code, BarType.Day)
    #打印K线数据，如最新一根K线的最高价
    option = PBObj()
    option.EndDate = GetCurrentTime()
    option.Count = 60
    klist1 = GetHisDataByField(g.code1, BarType.Day, "close", option)
    klist2 = GetHisDataByField(g.code2, BarType.Day, "close", option)
  
    if len(klist1)>0 and len(klist2)>0:
        Kl1 = np.array(klist1, dtype=np.double)
        Kl2 = np.array(klist2, dtype=np.double)
        K=[Kl1,Kl2]
        coff=np.corrcoef(K)[0][-1]
        print "相关系数为 "+str(coff)