표준 또는 일반적인 편차는 무엇입니까

표준편차는 시장 및 증권 변동성을 측정하고 수익성 추세를 예측하는 데 도움이 되므로 투자 및 거래 전략에 특히 유용한 도구입니다. 표준편차가 무엇인지, 그리고 이것이 투자에 어떤 용도로 사용될 수 있는지 살펴보겠습니다.

표준편차란 무엇인가 또는 전형적인

표준편차는 데이터 세트의 평균에 대한 분포 정도를 측정하는 통계량으로, 분산의 제곱근으로 계산됩니다 . 각 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 구하여 계산합니다. 데이터 포인트가 평균에서 멀어질수록 데이터 세트 내의 편차가 커지 므로, 데이터가 더 많이 분산될수록 표준편차가 커집니다 . 표준편차가 높을수록 각 가격과 평균 사이의 분산이 커지고, 이는 가격 변동폭이 더 넓다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 변동성이 큰 주식은 표준편차가 높은 반면, 안정적인 주식 의 표준편차는 일반적으로 낮습니다.

표준 또는 일반 편차는 무엇에 사용됩니까?

표준편차 는 시장 및 증권 변동성을 측정하고 성과 추세를 예측하는 데 도움이 되므로 투자 및 거래 전략에서 특히 유용한 도구입니다 . 투자 측면에서 예를 들면, 인덱스 펀드는 벤치마크 지수를 복제하는 것을 목표로 하기 때문에 벤치마크 지수 대비 표준편차가 낮을 가능성이 큽니다 . 반면, 공격적인 성장 펀드는 포트폴리오 매니저가 평균 이상의 수익률을 창출하기 위해 공격적인 투자를 하기 때문에 주식 시장 지수 대비 표준편차가 높을 것으로 예상됩니다. 하지만 표준편차가 낮다고 해서 반드시 바람직한 것은 아닙니다 . 이는 투자 대상과 투자자의 위험 감수 수준에 따라 달라집니다. 투자자는 포트폴리오의 표준편차 수준을 결정할 때 변동성 감수 수준과 전반적인 투자 목표를 고려해야 합니다 . 공격적인 투자자는 평균 이상의 변동성을 감수하는 투자 전략을 선호할 수 있지만, 보수적인 투자자는 그렇지 않을 수 있습니다.

표준편차 계산 방법 또는 전형적인

표준편차는 데이터 포인트들을 전체 평균과 비교하여 얻은 값의 제곱근을 취함으로써 계산됩니다 . 표준편차의 계산식은 다음과 같습니다.

1. 모든 데이터 포인트의 평균을 계산합니다. 모든 데이터 포인트를 더하고 이를 데이터 포인트 수로 나누어 평균을 얻습니다.
2. 각 데이터 포인트의 분산을 계산합니다. 각 데이터 포인트의 분산은 데이터 포인트 값에서 평균을 빼서 계산됩니다.
3. 2단계에서 각 데이터 포인트의 분산을 제곱합니다.
4. 3단계의 제곱 분산 값을 추가합니다.
5. 4단계의 분산 값 제곱의 합을 데이터 세트의 데이터 포인트 수에서 1을 뺀 값으로 나눕니다.
6. 마지막으로 5단계에서 계수의 제곱근을 구합니다.

공식은 다음과 같습니다.

표준편차 활용 예 또는 전형적인

데이터 포인트가 5, 7, 3, 7로 총 22개 라고 가정해 보겠습니다. 22를 데이터 포인트의 개수 (이 경우 4개) 로 나누면 평균은 5,5가 됩니다. 따라서 평균 (x̄)은 5,5이고 표준편차(N)는 4입니다. 분산은 각 데이터 포인트에서 평균값을 빼서 구합니다. 분산은 -0,5, 1,5, -2,5, 1,5입니다 . 이 값들을 각각 제곱하면 0,25, 2,25, 6,25, 2,25가 됩니다 . 이 제곱값들을 모두 더하면 11이 되고, 이를 N에서 1을 뺀 값인 3으로 나누면 분산은 약 3,67이 됩니다 . 다음으로 분산의 제곱근을 계산하면 표준편차는 약 1,915가 됩니다.