a:

Стандартное отклонение и дисперсия, хотя и основополагающие математические концепции, играют важную роль во многих областях финансового сектора, включая бухгалтерский учет, экономику и инвестирование. Например, при инвестировании твердое понимание расчетов и интерпретации этих двух измерений имеет решающее значение для создания эффективной торговой стратегии.

Как стандартное отклонение, так и дисперсия производятся из среднего значения заданного набора данных. В то время как среднее означает просто среднее значение всех точек данных, дисперсия измеряет среднюю степень, в которой каждая точка отличается от средней. Чем больше дисперсия, тем больше общий диапазон данных. Для дисперсии сначала вычислите разницу между каждой точкой и средним значением. Результаты вычисляются в квадрате и усредняются для получения дисперсии. Для простоты в этом примере используется набор данных, состоящий из чисел от 1 до 10, что дает среднее значение 5. 5. Скважирование разницы между каждой точкой данных и средним значением и усреднением квадратов дает дисперсию 8. 25. <

Стандартное отклонение - это просто квадратный корень дисперсии. В расчете дисперсии используются квадраты, потому что это весит больше, чем данные, очень близкие к среднему. Это также предотвращает различия выше среднего от отмены тех, что ниже, что иногда приводит к дисперсии нуля. Однако из-за этого возведения в квадрат дисперсия больше не находится в той же единице измерения, что и исходные данные. Взятие корня дисперсии означает, что стандартное отклонение восстанавливается до первоначальной единицы измерения. Для трейдеров и аналитиков эти две концепции имеют первостепенное значение, поскольку стандартное отклонение используется для измерения волатильности рынка, что в свою очередь играет большую роль в создании выгодной торговой стратегии.