其次，时间区间太长的相关系数也意义不大。从长期来看，如前面表中所显示，期现之间具有较高的相关系数稳定关系，但对于短期来说，却不能用这种关系来判定二者之间的关系。这一现象告诉我们，即使期货和现货具有很好的相关性，也不能保证对现货风险规避的有效性。
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稍微了解些统计知识的朋友都知道相关系数是什么，根据百度百科上的介绍“相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标”。通俗地说，尽管相关系数不能精确度量两个变量之间的线性相关性（对应到期、现货价格波动上，就是对期、现货价格整体上同涨同跌程度的一种反映），但还是可以在一定程度上反映他们之间的这种一致关系（或者大体上的序数关系），即相关系数高的，期货、现货这两个价格的一致性波动更强些，反之则反是。
现在让我们来看些数据计算结果。下表是基于铁矿石期货和现货价格计算的不同区间的相关系数，所选用的期货价格为期货指数价格（为避免做广告之嫌，此处略去来源），现货价格选用的是车板价:进口铁矿石(巴粗(SSFG)62.0%,Vale):岚山港，单位：元/湿吨（含税）。时间区间为2021年1月4日-2022年2月17日（对应表中的271天，其余时间均为从2月17日往前推即可），以上数据为随意选取，数据经过清洗，使得计算时可以保证期货价格的采价日期与现货价格采价日期一一对应。
从上表中数据来看，铁矿石期现价格波动非常紧密，所有区间的的相关系数计算结果都在0.9以上，最高的甚至达到0.99以上，说明铁矿石期货对现货的风险规避效果在套保操作（假设数量相同、方向相反）时效果会非常好。
那么，情况真是这样吗？
首先，相关系数是一种统计概念，其有很强的定义基础，因此，上表中至少有两个区间对相关系数的计算就很难信服，一个是5天，一个是10天。因为从统计意义上来讲，在数据量很少的情况下，其所作的任何统计分析都没有意义，相关系数也如此，当数据量很少，比如说5个、10个（对应上面的5天、10天）时，计算出来再高或者再低都没有实际意义，也就不应该做这么短时间的相关系数计算。这是我们在做有期货市场分析时一定要注意的一点，就是数据的合理选用。
其次，时间区间太长的相关系数也意义不大。为什么这么说呢？因为价格本身具有波动性，在时间区间太长的情况下，除非极特殊的互斥性数据集，都会或多或少地产生一定的相关关系，因为相关关系不是因果关系，哪怕完全没有因果性的数据，都有可能会产生相关关系计算结果，所以在做期货市场分析时，对数据的选取时也至少要保证逻辑上有一定的关系性。而这种因果性，也不要简单用格兰杰因果检验计算过后就认为有因果性，因为这一因果关系的计算本质上还是基于数据相关性的，故最合适的做法是从现实逻辑性出发去找因果关系。
第三，在对稳定区间数据量进行计算后，可以发现一个神奇的结果，相关系数怎么变得不稳定了？下图是以30日作为周期进行的每日滑动计算：
从这个图中的数据可以发现，相关系数的值很不稳定，而且幅度在1和0.3之间频繁波动。是的！确实如此。从长期来看，如前面表中所显示，期现之间具有较高的相关系数稳定关系，但对于短期来说，却不能用这种关系来判定二者之间的关系。造成这种情况的一个最主要的原因就是——时间。
这一现象告诉我们，即使期货和现货具有很好的相关性，也不能保证对现货风险规避的有效性。那么，我们该怎么办？先别急，让我们继续在后面的系列文章中进一步分析、梳理。
