Zスコアと標準偏差：概要
金融業界は複雑になる可能性がありますが、会計、経済、投資のいずれにおいても、基本的な数学的構成要素の計算と解釈を理解することが成功の基盤です。
標準偏差とZスコアは、そのような2つの基本です。 Zスコアは、トレーダーが証券のボラティリティを測定するのに役立ちます。 スコアは、値が平均からどれだけ離れているか（上または下）にあるかを示します。 標準偏差は、平均または平均の周りに要素がどのように分散しているかを示す静的な尺度です。 標準偏差は、特定の投資の実行方法を示すのに役立つため、予測計算です。
金融では、Zスコアは破産申請の可能性を予測するのに役立ち、Altman Zスコアとして知られています。
これら2つの測定値の計算方法と利用方法をしっかりと把握することにより、ビジネス支出から株価まで、あらゆるデータセットのパターンと変化をより徹底的に分析できます。
重要なポイント
- 標準偏差は、特定のデータポイントが存在するラインを定義します。Zスコアは、特定の値が標準偏差とどれだけ異なるかを示します。Zスコア、または標準スコアは、特定のデータポイントが上または標準偏差は、基本的に、特定のデータセット内の変動性の量を反映したものです。 ボリンジャーバンドは、標準偏差に基づいて市場のボラティリティを評価するためにトレーダーやアナリストが使用する技術的な指標です。
Zスコア
Zスコア、つまり標準スコアは、特定のデータポイントが平均より上または下にある標準偏差の数です。 平均とは、グループ内のすべての値の平均を合計し、グループ内のアイテムの総数で割ったものです。
Zスコアを計算するには、個々のデータポイントのそれぞれから平均値を引き、結果を標準偏差で割ります。 ゼロの結果は、ポイントと平均が等しいことを示します。 結果が1の場合、ポイントは平均より1標準偏差上にあり、データポイントが平均より低い場合、Zスコアは負になります。
ほとんどの大規模なデータセットでは、値の99％のZスコアが-3〜3であり、平均値の上下3標準偏差内にあることを意味します。
Zスコアは、アナリストにデータを標準と比較する方法を提供します。 特定の企業の財務情報は、他の比較可能な企業の財務情報と比較する方法を知っていると、より有意義です。 Zスコアの結果がゼロの場合、分析対象のデータポイントは平均値であり、標準内にあることを示しています。 スコア1は、データが平均から1標準偏差であることを示し、Zスコアが-1の場合、データは平均より1標準偏差低くなります。 Zスコアが高いほど、データは標準から離れていると見なすことができます。
投資において、Zスコアが高い場合、期待収益率が変動するか、予想収益率と異なる可能性が高いことを示します。
BollingerBands®は、標準偏差に基づいて市場のボラティリティを評価するためにトレーダーやアナリストが使用する技術的な指標です。 簡単に言えば、それらはZスコアの視覚的表現です。 任意の価格について、平均からの標準偏差の数は、価格と指数移動平均（EMA）の間のボリンジャーバンドの数に反映されます。
標準偏差
標準偏差は、基本的に、特定のデータセット内の変動量を反映したものです。 データセット内の個々のデータポイントが平均とどの程度異なるかを示します。 投資において、標準偏差が大きいということは、より多くのデータポイントが標準から逸脱していることを意味するため、投資は同様の証券を上回るか下回る可能性があります。 標準偏差が小さいということは、より多くのデータポイントが標準の近くにクラスター化されており、期待される結果に近いリターンを意味します。
投資家は、ベンチマーク指数ファンドの標準偏差が低いことを期待しています。 しかし、成長基金では、経営陣がリターンを獲得するために積極的な動きをするため、偏差はより大きくなるはずです。 他の投資と同様に、高いリターンは高い投資リスクに相当します。
標準偏差は、大きな標準偏差を表すより平坦で広がりのあるベル曲線と、小さな標準偏差を表す急勾配の高いベル曲線で、ベル曲線として視覚化できます。
標準偏差を計算するには、まず、各データポイントと平均値の差を計算します。 次に、差異は平方され、合計され、平均化されて分散が生成されます。 したがって、標準偏差は分散の平方根となり、元の測定単位に戻ります。
投資において、標準偏差とZスコアは、市場のボラティリティを判断するのに役立つツールです。 標準偏差が増加すると、設定された時間枠内で価格行動が大きく変化することを示します。 この情報が与えられると、特定の価格のZスコアは、この動きが以前のパフォーマンスに基づいている典型的または非典型的なものであることを示します。
