OPEN-SOURCE SCRIPT
Cross-Correlation Lead/Lag Analyzer

Cross-Correlation Lead/Lag Analyzer (XCorr)
Discover which instrument moves first with advanced cross-correlation analysis.
This indicator analyzes the lead/lag relationship between any two financial instruments using rolling cross-correlation at multiple time offsets. Perfect for pairs trading, market timing, and understanding inter-market relationships.
Key Features:
How to Use:
Interpreting Results:
Popular Use Cases:
Technical Notes:
Cross-correlation measures linear relationships between two time series at different time lags. This implementation uses Pearson correlation with adjustable periods, calculating correlations from -2 to +2 period offsets to detect leading/lagging behavior.
Perfect for quantitative analysts, pairs traders, and anyone studying inter-market relationships.
Discover which instrument moves first with advanced cross-correlation analysis.
This indicator analyzes the lead/lag relationship between any two financial instruments using rolling cross-correlation at multiple time offsets. Perfect for pairs trading, market timing, and understanding inter-market relationships.
Key Features:
- Universal compatibility - Works with any two symbols (stocks, futures, forex, crypto, commodities)
- Multi-timeframe analysis - Automatically adjusts lag periods based on your chart timeframe
- Real-time correlation table - Shows current correlation values for all lag scenarios
- Visual lead/lag detection - Color-coded plots make it easy to spot which instrument leads
- Smart "Best" indicator - Automatically identifies the strongest relationship
How to Use:
- Set your symbols in the indicator settings (default: NQ1! vs RTY1!)
- Adjust correlation length (default: 20 periods for smooth but responsive analysis)
- Watch the colored lines:
• Red/Orange: Symbol 2 leads Symbol 1 by 1-2 periods
• Blue: Instruments move simultaneously
• Green/Purple: Symbol 1 leads Symbol 2 by 1-2 periods - Check the table for exact correlation values and the "Best" relationship
Interpreting Results:
- Correlation > 0.7: Strong positive relationship
- Correlation 0.3-0.7: Moderate relationship
- Correlation < 0.3: Weak/no relationship
- Highest line indicates the optimal timing relationship
Popular Use Cases:
- Index Futures: NQ vs ES, RTY vs IWM
- Sector Rotation: XLF vs XLK, QQQ vs SPY
- Commodities: GC vs SI, CL vs NG
- Currency Pairs: EURUSD vs GBPUSD
- Crypto: BTC vs ETH correlation analysis
Technical Notes:
Cross-correlation measures linear relationships between two time series at different time lags. This implementation uses Pearson correlation with adjustable periods, calculating correlations from -2 to +2 period offsets to detect leading/lagging behavior.
Perfect for quantitative analysts, pairs traders, and anyone studying inter-market relationships.
Skrypt open-source
W duchu TradingView twórca tego skryptu udostępnił go jako open-source, aby traderzy mogli analizować i weryfikować jego funkcjonalność. Brawo dla autora! Możesz korzystać z niego za darmo, ale pamiętaj, że ponowna publikacja kodu podlega naszym Zasadom Społeczności.
Wyłączenie odpowiedzialności
Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.
Skrypt open-source
W duchu TradingView twórca tego skryptu udostępnił go jako open-source, aby traderzy mogli analizować i weryfikować jego funkcjonalność. Brawo dla autora! Możesz korzystać z niego za darmo, ale pamiętaj, że ponowna publikacja kodu podlega naszym Zasadom Społeczności.
Wyłączenie odpowiedzialności
Informacje i publikacje przygotowane przez TradingView lub jego użytkowników, prezentowane na tej stronie, nie stanowią rekomendacji ani porad handlowych, inwestycyjnych i finansowych i nie powinny być w ten sposób traktowane ani wykorzystywane. Więcej informacji na ten temat znajdziesz w naszym Regulaminie.