核心是通过收益率、ATR标准化序列和隐含波动率三维度建模波动相关性：一用日收益率皮尔逊系数测联动强度；二以Z-score归一化ATR序列分析波动同步性；三借Spearman秩相关检验IV30揭示风险传导。
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计算不同币种合约的波动相关性，核心在于对价格变动率序列进行统计建模，而非原始价格本身。需统一时间粒度、剔除杠杆与面值干扰后提取波动特征。
一、基于日收益率序列的皮尔逊相关系数计算
该方法通过消除价格量纲影响，聚焦相对波动幅度，适用于跨市值、跨合约类型的横向对比。收益率数据更稳定，能有效过滤趋势性偏差。
1、从OKX或Binance API导出BTC-USDT永续合约与ETH-USDT永续合约连续60日的15分钟收盘价。
2、在Excel中新增两列，分别计算每周期对数收益率：=LN(当前价/前一价)，两列同步生成。
3、使用=CORREL(比特币收益率列, 以太坊收益率列)函数，得出滚动30期的相关系数值。
4、将结果与同期现货收益率相关性对比，若合约相关性比现货高0.07以上，说明合约市场存在更强的联动放大效应。
二、采用ATR标准化波动率序列相关性分析
平均真实波幅（ATR）反映实际价格振幅，经标准化处理后可比性强，特别适合捕捉短期剧烈波动下的协同行为。
1、在TradingView中为BTC-USDT与SOL-USDT永续合约分别添加ATR(14)指标，导出其每日ATR数值序列。
2、对两组ATR序列做Z-score归一化：Z = (ATR_i − μ_ATR) / σ_ATR，其中μ与σ取过去20日均值与标准差。
3、对两组Z-score序列执行=CORREL()运算，获取波动强度层面的相关系数。
4、当该系数绝对值持续3日高于0.62，表明二者在波动剧烈程度上存在显著同步性，可能受相同流动性冲击驱动。
三、利用隐含波动率曲面交叉验证
期权市场的隐含波动率反映交易者对未来波动的集体预期，其跨标的关联性可揭示深层风险传导路径，规避现货与合约价差干扰。
1、从Deribit获取BTC与ETH期权链的30日隐含波动率（IV30）数据，时间对齐至UTC+0每小时快照。
2、剔除IV30低于15%或高于120%的异常值点，保留有效样本。
3、对清洗后的两序列执行Spearman秩相关检验，命令为scipy.stats.spearmanr(btc_iv, eth_iv)。
4、若Spearman系数达0.75且p值
四、构建滚动Beta加权波动协动模型
该模型将波动视为动态系统输出，通过回归残差分析捕捉非线性协动结构，适用于识别结构性脱钩或共振拐点。
1、以BTC-USDT合约日收益率为因变量，ETH-USDT合约日收益率为自变量，滚动窗口设为21日，运行OLS回归得Beta_t序列。
2、计算每期残差ε_t = R_eth,t − Beta_t × R_btc,t，形成ETH相对BTC的超额波动序列。
3、对残差序列与BTC收益率序列计算滚动30日相关系数，若该系数突破±0.45阈值，表明ETH波动已脱离BTC主导框架。
4、同步观察残差序列的标准差变化，当其单日增幅超均值2.3倍时，触发波动溢出预警信号。
