Доходность криптовалют: стандартное отклонение и ожидаемое движение

Что может быть получено из рынков, хотя убеждения о том, как далеко и как быстро цена будет двигаться в определенный период, используя стандартное отклонение для расчета ожидаемого движения в течение данного периода времени.

Дисперсия и стандартное отклонение

Стандартное отклонение-это способ расчета волатильности: степень, в которой колеблются цены активов.

Монета с небольшим движением цены имеет низкое стандартное отклонение. И наоборот, монета, чьи цены могут двигаться много, имеет гораздо большее отклонение. Стандартное отклонение-это чрезвычайно важная цифра, которую нужно знать и понимать, поскольку она может направлять трейдеров в том, насколько они рискуют, их остановки и множество других факторов.

Чтобы найти SD, сначала вычислите среднее значение, затем найдите дисперсию, а затем возьмите квадратный корень из среднего значения всех дисперсий. Вот формула для SD:

1. Рассчитайте среднее значение () для всего ценового диапазона

2. Вычтите каждой отдельной цене (ХІ) от средней

3. Возведите в квадрат результаты из (2) и сложите их

4. Разделите результат из (3) на общее количество ценовых пунктов

5. Конечно, вы можете просто позволить виджетам и индикаторам Adara выполнять весь расчет автоматически. Как только вы получите S. D. Для набора данных, вы можете использовать его самостоятельно или с другими данными.

Подумайте об этом так, давайте возьмем два набора ценовых данных:

Набор 1: 3018, 3669, 2575, 3738

Набор 2: 1575, 1977, 3,696, 5782

Оба набора данных имеют одинаковое среднее значение 3,250. Однако, глядя на наборы данных, довольно ясно, что данные о ценах в наборе 2 содержат значения, которые находятся дальше от среднего значения, чем набор данных No 1. Для этого используется дисперсия, чтобы вычислить ее, найти разницу между каждой точкой цены, скомбинировать ее, а затем найти среднее значение результатов.

Формула для дисперсии набора данных 1 и 2

Набор Данных 1

2= (-232)2 + (419)2 + (-675)2 + (488)24

2= 53,824 +175,561 + 455,625 + 238,1444= 230,788.5

Набор Данных 2

2= (-1,675)2 + (-1,273)2 + (446)2 + (2532)24

2= 2,805,625 + 1,620,529 + 198,916 + 6,411,0244=2,759,023.5

Теперь, когда мы знаем дисперсию, чтобы найти стандартное отклонение, просто возьмите квадратный корень из каждого числа.

Стандартное отклонение набора данных 1 = 480

Стандартное отклонение набора данных 2 = 1,661

Так что же это значит?

SD обеспечивает статистическое представление дисперсии доходности. Для активов с более высоким SD дисперсия от среднего значения увеличивается. Иными словами, более высокий SD означает, что цена актива будет двигаться дальше и быстрее от его среднего значения, чем актив с более низким стандартным отклонением.

Если бы вы бросали дротики, начинающий игрок, вероятно, не смог бы ударить близко к яблоку каждый раз. Рассеивание их бросков было бы высоким по отношению к Яблоку. С практикой их выстрелы могли бы располагаться ближе друг к другу. С другой стороны, профессионал может попасть в яблочко в 80% случаев, и его рассеивание будет значительно меньше.

Посмотрите на диаграмму ниже, чтобы увидеть различия в том, как отображаются дисперсия и стандартное отклонение. Зеленая зона представляет собой начинающего игрока, выстрелы которого обычно не попадают в цель и иногда резко отклоняются от яблочка. С практикой его рассеивание выстрела становится более жестким, поскольку он начинает чаще попадать рядом с яблочком. Синяя область является представителем профессионала, который редко пропускает выстрелы и почти никогда не бросает далеко от яблочка

Итак, теперь вы понимаете, что такое high versus low SD и как он представлен на графике акций.

Когда вы говорите о SD, вы обычно слышите, как люди говорят “ "это один SD-ход “или" вероятность того, что биткойн достигнет цены X, составляет 3 SD."Это связано с тем, что различные уровни SD представляют вероятность возникновения цены в пределах нормальной кривой распределения. SD следует тому, что называется правилом 65-95-99.7, " процент значений, которые лежат в пределах полосы вокруг среднего значения в нормальном распределении с шириной двух, четырех и шести стандартных отклонений соответственно; более точно, 68,27%, 95,45% и 99,73% значений лежат в пределах одного, двух и трех стандартных отклонений среднего значения, соответственно.”

Поэтому, когда кто-то говорит: “это одно движение SD”, на самом деле они имеют в виду: “это движение имело вероятность 68,27%."Если они говорят" вероятность того, что биткойн достигнет цены X 3 SD“, они действительно имеют в виду " существует менее 1% вероятности того, что цена биткойна достигнет цены X до определенного времени.”

SD используется в качестве меры волатильности или дисперсии цены от среднего значения для любого данного актива. Хотя есть проблемы с использованием SD исключительно в качестве меры волатильности, пока у нас нет функционирующего рынка ликвидных опционов для биткойна, это будет лучшая мера.

Зная волатильность, можно рассчитать ожидаемое движение на 1 SD. 

Ключом к эффективному использованию стандартного отклонения является понимание того, как оно отражает реальную дисперсию цен. Если вы не уверены, попробуйте использовать индикатор стандартного отклонения, чтобы увидеть, как S. D. меняется с ценами на графике. (Если вы не знаете, как использовать индикаторы, ознакомьтесь с нашими бесплатными уроками по техническому анализу в Академии Adara).