|
||||||||
Какой брокер лучше? Альпари Just2Trade R Trader Intrade.bar Сделайте свой выбор! | ||||||||
Какой брокер лучше? Just2Trade Альпари R Trader | ||||||||
СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕСтандартное отклонение – принятая в статистике величина измерения изменчивости или волатильности данных. Стандартное отклонение характеризует размер колебаний необработанных данных относительно простого скользящего среднего (ПСС). Стандартное отклонение подсчитывается в шесть этапов: 1. Получают простое среднее необработанных данных на выбранном временном интервале, то есть суммируют наблюдаемые значения, затем делят результат на число наблюдений. 2. Получают разность между значением каждого наблюдения (необработанными данными для каждого временного периода) и средним всех наблюдений в целом (полученным на этапе 1). 3. Полученные разности возводят в квадрат. Слава Україні! Адмін сайту, який є громадянином України та безвиїзно перебуває в Україні на протязі всього часу повномасштабної російської агресії, зичить щастя та мирного неба всім українським хлопцям та дівчатам! Також він рекомендує українським трейдерам кращих біржових та бінарних брокерів, що мають приємні торгові умови та не співпрацюють з російською федерацією. А саме: Exness – для доступу до валютного ринку; RoboForex – для роботи з CFD-контрактами на акції; Deriv – для опціонної торгівлі. Ну, і звичайно ж, заборонену в росії компанію Альпарі, через яку Ви маєте можливість долучитися як до валютного ринку, так і до торгівлі акціями та бінарними опціонами (Fix-Contracts). Крім того, Альпарі ще цікава своїми інвестиційними можливостями. Дивіться, наприклад: Все буде Україна! 4. Квадраты разностей суммируются. 5. Сумма квадратов делится на число наблюдений; полученный результат является величиной дисперсии. 6. Стандартное отклонение – величина, позволяющая измерить величину колебаний необработанных данных относительно скользящего среднего; равно квадратному корню из дисперсии. Символом стандартного отклонения является греческая буква сигма. Для составления многих торговых систем важно знать, каким образом данные распределены относительно среднего: насколько плотно они прижаты к среднему или насколько широк их разброс. Если стандартное отклонение мало, отдельные значения данных плотно прижаты к среднему. Высокие стандартные отклонения означают, что отдельные значения данных сильно разбросаны относительно среднего. Один из наиболее популярных индикаторов, для расчетов которого используются стандартные отклонения, – полосы Боллинджера.
|
||||||||
|