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はじめに
暗号資産（仮想通貨）の分析をしているときに、暗号資産（仮想通貨）同士の「チャートの形がよく似ているなぁ」と気がつきました
例えば、BTC（ビットコイン）とLTC（ライトコイン）のチャート
BTC（ビットコイン）
LTC（ライトコイン）
値段は違うものの、チャートの形はものすごく似ています
他にもチャートの形（値動き）が似ている暗号資産（仮想通貨）があるのか気になったので、チャートの「相関関係」を調べてみました
暗号資産（仮想通貨）同士の相関関係を計算してみた
相関関係とは
相関関係とは、お互いのデータ（ここでは値動き）にどれだけ関係性があるのかを示すものです
すなわち、「チャートがどれだけ似ているのか」を示しています
相関関係がわかると何がいいのか
相関関係がわかると、２つのメリットがあると言えます
・暗号資産（仮想通貨）分析の手間が省ける
・分散投資ができる
暗号資産（仮想通貨）分析の手間が省ける
暗号資産（仮想通貨）の種類は3,000種類以上あると言われています
その内、日本の取引所で買える暗号資産（仮想通貨）は十数種類です
全ての暗号資産（仮想通貨）について、情報収集をし、分析をするのには労力がかかります
そこで、相関関係を知ることで、
「相関関係が強い暗号資産（仮想通貨）は大体同じ値動きをするだろう」
と予想することができ、どれか１つの暗号資産（仮想通貨）の分析に集中することができます
分散投資ができる
分散投資をすることで、一つの暗号資産（仮想通貨）に偏って投資をするのではなく、数種類の暗号資産（仮想通貨）に投資をすることです
数種類の暗号資産（仮想通貨）に分散投資をすることで、リスクを抑えることができます
しかし、相関関係が強い暗号資産（仮想通貨）に分散投資しても、意味はあまりありません
例えば、BTC（ビットコイン）とLTC（ライトコイン）のチャートの場合、値動きがとても似ています
なので、BTC（ビットコイン）が下落しているときは、LTC（ライトコイン）も下落している可能性が高く、リスクがとても大きいです
暗号資産（仮想通貨）同士の相関関係を計算してみた
相関関係の測り方
相関関係が「強い」「弱い」を測るために、相関係数を計算しました
相関係数は−１〜１の数字で表され
・相関係数が１に近いと相関が強い
・相関係数が０に近いと相関が弱い
・相関関係がー１に近いと、逆の相関が強い
と言えます
相関係数を計算するために、Yahooの仮想通貨データとプログラミング言語Pythonを使いました
相関を調べる暗号資産（仮想通貨）
８種類の主要暗号資産（仮想通貨）の相関を調べました
・BTC（ビットコイン）
・XRP（リップル）
・LTC（ライトコイン）
・ETH（イーサリアム）
・MONA（モナコイン）
・XLM（ステラルーメン）
・QTUM（クアンタム）
・BAT（ベーシックアテンショントークン）
これらの暗号資産（仮想通貨）同士の相関関係を、総当たりで計算しました
相関関係の計算結果
相関関係の計算結果を示します
掛け算九九のようにして、表を読んでみてください
例えば、BTC（ビットコイン）とLTC（ライトコイン）は相関係数が0.9以上で、とても相関が強いと言えます
また、BTC（ビットコイン）とMONA（モナコイン）は、相関係数が0.6と、あまり相関がないとも言えます
これ以外にも、この計算結果から色々わかることがあります
・BTCとETHとLTCは相関関係が強い
・XLMとXRPは兄弟通貨なのに、相関関係がそんなに高くない
・QTUMとBATの相関関係が強い
・MONAはどの仮想通貨とも相関関係が弱い
まとめ
暗号資産（仮想通貨）チャートの「相関関係」を調べてみました
相関関係を測る相関係数をPythonで計算してみたところ、
・BTCとETHとLTCは相関関係が強い
→これらを分散して買っても、分散投資にはならない
・MONAはどの暗号資産（仮想通貨）とも相関関係が弱い
など、普通にチャートを眺めたり、調べたりするだけではわからないことも発見することができました
この計算結果によって、
・リスクを分散できたり
・分析の手間を省けたりするので、ぜひ、ご自身の暗号資産（仮想通貨）投資に活かしてみてください
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