是的，該方法可以應用於其他金融時間序列數據，如外匯市場和加密貨幣市場。具體而言：
外匯市場：外匯市場的價格波動同樣受到多種因素的影響，包括經濟數據、政治事件和市場情緒。通過分析外匯回報的相關性，可以使用隨機矩陣理論來識別潛在的信號，這些信號可能反映了市場的基本面變化或投資者行為的變化。
加密貨幣市場：加密貨幣市場的波動性通常較高，且其價格行為可能與傳統金融市場有所不同。利用該方法分析加密貨幣的回報相關性，可以幫助識別市場中的潛在趨勢或異常行為，並提供更好的風險管理和投資決策支持。
跨市場比較：該方法還可以用於比較不同市場之間的相關性，例如，分析股票市場與外匯市場或加密貨幣市場之間的相互作用，這可以揭示市場之間的聯動性和潛在的套利機會。