Обсуждаем здесь: Обсуждение теории
Что такое среднее, наверное, знают все. А трейдеры даже знают, что такое скользящее среднее, а вот, что такое дисперсия, может быть, уже знают не все. Дисперсия - это среднее отклонение от среднего. Т.е. это мера разброса значений в выборке. Чем больше дисперсия, тем более хаотична выборка. Переменная с нулевой дисперсией всегда имеет одно и тоже значения. Пример ВР с нулевой дисперсией: 1, 1, 1, 1, 1…
В трейдинге дисперсия имеет важное значение. Ее можно рассматривать как меру волатильности фин. инструмента. Высокая волатильность сулит большую прибыль, но и высокий риск.
На практике, как правило, используется не дисперсия, а корень квадратный из неё – стандартное отклонение. Эта мера удобнее тем, что измеряет изменчивость какой-либо величины непосредственно в её единицах: метрах, килограммах, пунктах и т.п.
На основе дисперсии (ст.откл.) построены многие индикаторы, напр., полосы Боллинджера.
Давайте ещё для лучшего понимания рассчитаем ст.откл. Пусть, напр., у нас есть ряд ценовых приращений в пунктах: 10, 20, 3, 22, 15, 17, 1, 8, 46, 34.
Ср. ряда равно 17.6. Сосчитаем сначала дисперсию.
10 – 17.60 = -7.60^2 = 57.76
20 – 17.60 = 2.40^2 = 5.76
3 – 17.60 = -14.60^2 = 213.16
22 – 17.60 = 4.40^2 = 19.36
15 – 17.60 = -2.60^2 = 6.76
17 – 17.60 = -0.60^2 = 0.36
1 – 17.60 = -16.60^2 = 275.56
8 – 17.60 = -9.60^2 = 92.16
46 – 17.60 = 28.40^2 = 806.56
34 – 17.60 = 16.40^2 = 268.96
Среднее ряда квадратов отклонений равно:
57.76 + 5.76 + 213.16 + 19.36 + 6.76 + 0.36 + 275.56 + 92.16 + 268.96 + 806.56 = 1746.40/10=174.64
Это и есть дисперсия. Как видно, если сравнить её с исходным рядом, она не очень удобна для анализа. Ст.откл. будет: sqrt(174.64) или в другой записи 174.64^0.5 = 13.22.
Это число очень просто интерпретируется. Ср. приращение цены 17.6 и в среднем оно отклоняется от этого значения на примерно на 13 пунктов.
Примечание: на практике в стат. пакетах при вычислении дисперсии ряд отклонений делится не на N (количество наблюдений), а на N-1. Поскольку, т.о., получается несмещенная выборочная оценка теоретического параметра (который предполагает бесконечный ряд наблюдений).
Продолжение следует...