Стандартното отклонение е особено полезен инструмент в стратегиите за инвестиране и търговия, тъй като помага да се измери нестабилността на пазара и сигурността и да се предвидят тенденциите на доходност. Нека да видим какво е стандартното отклонение и за какво може да се използва в нашите инвестиции.
Какво е стандартно отклонение или типичен
Стандартното или типичното отклонение е статистика, която измерва дисперсията на набор от данни спрямо неговата средна стойност и се изчислява като корен квадратен от дисперсията. Стандартното отклонение се изчислява като корен квадратен от дисперсията чрез определяне на отклонението на всяка точка от данни от средната стойност. Ако точките от данни са по-далеч от средната стойност, има по-голямо отклонение в рамките на набора от данни; така, колкото по-разпръснати са данните, толкова по-голямо е стандартното отклонение. Колкото по-голямо е стандартното отклонение на стойностите, толкова по-голяма е разликата между всяка цена и средната стойност, което показва по-голям диапазон от цени. Например, променливата стойност има високо стандартно отклонение, докато отклонението на стабилната стойност обикновено е доста ниска.
Стандартно отклонение на Tesla в сравнение със свързани компании. Източник: Macroaxis.
За какво се използва стандартното или типичното отклонение?
стандартно отклонение Това е особено полезен инструмент при инвестиции и стратегии за преговори., тъй като помага да се измери нестабилността на пазара и акциите и да се предвидят тенденциите на доходност. Когато става дума за инвестиции, например, вероятно е така индексният фонд има ниско стандартно отклонение по отношение на своя референтен индекс, тъй като целта на фонда е да възпроизведе индекса. От друга страна се очаква, че фондовете за агресивен растеж имат високо стандартно отклонение по отношение на относителните фондови индекси, тъй като техните портфолио мениджъри правят агресивни залози, за да генерират възвръщаемост над средната. По-ниското стандартно отклонение не е непременно за предпочитане. Всичко зависи от инвестициите и желанието на инвеститора да поема рискове. При определяне на степента на отклонение в техните портфейли, Инвеститорите трябва да обмислят своята толерантност към нестабилност и общите си инвестиционни цели.. По-агресивните инвеститори може да се чувстват комфортно с инвестиционна стратегия, която избира инструменти с над средната волатилност, докато по-консервативните инвеститори може и да не са.
Как се изчислява стандартното отклонение или типичен
Изчислява се стандартното отклонение вземане на корен квадратен от стойност, получена от сравняване на точки от данни с колективна средна стойност. Стандартното отклонение се изчислява, както следва:
- Изчисляваме средната стойност на всички точки от данни. Получаваме средната стойност, като добавим всички точки от данни и ги разделим на броя точки от данни.
- Ние изчисляваме дисперсията на всяка точка от данни. Дисперсията на всяка точка от данни се изчислява чрез изваждане на средната стойност от стойността на точката от данни.
- Поставяме на квадрат дисперсията на всяка точка от данни от стъпка #2.
- Добавяме квадратните стойности на дисперсията от стъпка #3.
- Разделяме сумата от квадратните стойности на дисперсията от стъпка #4 на броя точки от данни в набора от данни минус 1.
- Накрая вземаме корен квадратен от коефициента от стъпка #5.
Формулата би била следната:
Формула за изчисляване на стандартното отклонение.
Пример за използване на стандартно отклонение или типичен
Да предположим, че имаме точките от данни 5, 7, 3 и 7, които общо дават 22, след това разделяме 22 на броя точки от данни, в този случай, четири, което води до средно 5,5. Това води до следните определения: x̄ = 5,5 и N = 4. Дисперсията се определя чрез изваждане на стойността от средната стойност на всяка точка от данни, която води до -0,5, 1,5, -2,5 и 1,5. След това всяка от тези стойности се повдига на квадрат. След това всяка от тези стойности се повдига на квадрат, получаване на 0,25, 2,25, 6,25 и 2,25. След това стойностите на квадрат се добавят, което дава общо 11, което е разделено на стойността на N минус 1, което е 3, което дава дисперсия от приблизително 3,67. След това се изчислява квадратният корен на дисперсията, което води до измерване на стандартно отклонение от приблизително 1,915.