標準偏差

価格のばらつきを測定するための数学的基盤。

詳細分析コンテキスト

1標準偏差(SD)は価格変動の68%をカバーします。2SDは95%をカバーします。3SDは99.7%をカバーします。金融において、私たちは「外れ値」—2SDまたは3SDを超えるイベント—を探し、何か異常なことが起きているシグナルとします。

多角的な分析 (Multifaceted Analysis)

地政学

歴史は単なる6シグマのイベント(世界大戦、パンデミック)の連続です。標準偏差はベルカーブ(正規分布)を仮定しますが、歴史には「ファットテール(厚い裾)」があります。地政学的リスク管理にSDを依存することは危険なレバレッジです。

マクロ

マクロ投資家にとって、リスクは「標準偏差」ではなく「資本の永久的な損失」です。現金はSDゼロですが、実質リターンはマイナスです。成長株は高SDですが、実質リターンはプラスです。ボラティリティとリスクを混同しないでください。

クオンツ

Zスコアが王様です。私たちはすべてを標準偏差に正規化します。ある株がセクターに対して-3SDで取引されている場合、それは統計的に割安です。私たちは-3SDで平均回帰トレードを積極的に行います。

テクニカル

「ゴムバンド」。価格は平均から離れすぎると、元に戻ります(スナップバック)。私たちは第2または第3標準偏差の外側で「消耗キャンドル(Exhaustion Candles)」を探します。そこで私たちは動きに逆張り(フェード)します。

政策

中央銀行は、GDPとインフレの標準偏差を最小化するために経済を運営します。彼らは退屈な世界を望んでいます。SDが急上昇すると、彼らは必ず介入します。高SD環境は政策の失敗の兆候です。

テクノロジー

コードは嘘をつきませんが、分布は嘘をつきます。暗号資産のリターンは「レプトクルティック(尖度が高い)」です。株での5SDの動きは一世紀に一度です。暗号資産では、毎週火曜日に起こります。無限を予期するようにメンタルモデルを調整してください。

使用法とシグナル

高い標準偏差=高リスク(ボラティリティ大)。低い=保ち合い。

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Verified Data Sources (Institutional Grade)

FRED (St. Louis Fed)Yahoo FinanceInvesting.comCBOE

Algorithmic Synthesis Validity: 2026-02-11 Checked

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