【FXボリンジャーバンド】が採用している標準偏差の意味を徹底解説!

ボリンジャーバンドというインディケーターには標準偏差という概念が入っている。

標準偏差とは?

左側の表はあるクラスのテストの平均であり、この平均から正確なばらつきを求めていく。

このばらつきを見るのが標準偏差であるが、段階的に見ていく。

データのばらつきを求めるには兎にも角にも平均を求めることから始めるが、この場合の平均点はA君~G君の点数を合計してデータ数7で割る。すると平均点80点が算出された。

次に各データが平均点からどれだけ離れているかをみればそのばらつきが取れる。

ちなみにデータの、平均点からどれだけ離れているかの乖離のことを偏差という。

この場合の偏差はどうなるかというと、上図の「偏差」の欄の通りになる。

ここで偏差が出たので、この偏差の平均を求めれば、偏差のばらつきを求めることができるようになるのだが、この偏差の欄を合計すると0になってしまい、平均を求めることができなくなる。

この問題を解決するために用いるのが絶対値という考え方である。

標準偏差の大きな特徴

データが正規分布の場合には、±1σ~±3σの間にデータが収まる確率が68.3%~95.4%もしくは99.7%である。

これがボリンジャーバンドの唯一の統計的な要素である。

正規分布の場合のみ標準偏差の有用性が発揮されるが、先ほども述べたようにマーケット価格は正規分布には当てはまらない。

だとするならば、標準偏差の要素を用いたボリンジャーバンドは有効ではないのかというと決してそうではない。

ボリンジャーバンドならではの有効性があるのでその有効性を理解するためにはこの計算式から理解する必要がある。

左側の表はあるクラスのテストの平均であり、この平均から正確なばらつきを求めていく。

このばらつきを見るのが標準偏差であるが、段階的に見ていく。

データのばらつきを求めるには兎にも角にも平均を求めることから始めるが、この場合の平均点はA君~G君の点数を合計してデータ数7で割る。すると平均点80点が算出された。

次に各データが平均点からどれだけ離れているかをみればそのばらつきが取れる。

ちなみにデータの、平均点からどれだけ離れているかの乖離のことを偏差という。

この場合の偏差はどうなるかというと、上図の「偏差」の欄の通りになる。

ここで偏差が出たので、この偏差の平均を求めれば、偏差のばらつきを求めることができるようになるのだが、この偏差の欄を合計すると0になってしまい、平均を求めることができなくなる。

この問題を解決するために用いるのが絶対値という考え方である。

絶対値とは、方向に関係なく、単純にある地点からの距離を求めるときに使う考え方であるため、プラスもマイナスも関係なくすべてプラスとなる。

すると、先ほどの偏差を絶対値にしてあげたもの、つまりマイナスだったもののマイナスをとってあげたもの、これが表の3列目ということになる。

よって、偏差の絶対値の合計は、76となり、これをデータの数である7で割ると平均が10.86となる。

このような形で絶対値を用いて絶対値の合計をデータ数で割ったものを平均偏差という。この平均偏差もデータのばらつきを求める尺度の一つとなる。

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