Z分数和标准偏差：概述
尽管金融业可能很复杂，但是无论是在会计，经济学还是投资方面，对基本数学构件的计算和解释的理解仍然是成功的基础。
标准偏差和Z分数就是两个这样的基本原理。 Z分数可以帮助交易者评估证券的波动性。 分数显示值与平均值之间的距离（高于或低于）。 标准偏差是一种静态度量，它显示元素如何分散在平均值或均值附近。 标准差有助于指示特定投资的执行方式，因此，这是一种预测性计算。
在金融领域，Z评分有助于预测实体申请破产的可能性，被称为Altman Z评分。
牢牢掌握如何计算和利用这两个度量，可以对从业务支出到股票价格的任何数据集的模式和变化进行更彻底的分析。
重要要点
- 标准偏差定义了特定数据点所在的线.Z分数表示给定值与标准偏差的差额.Z分数或标准分数是给定数据点位于或之上的标准偏差的数量。标准差本质上反映了给定数据集中的可变性量。 布林带是交易者和分析师用来根据标准偏差评估市场波动的技术指标。
Z分数
Z分数或标准分数是给定数据点位于平均值之上或之下的标准偏差的数量。 平均值是一组中所有值的平均值，相加后，再除以该组中项目的总数。
要计算Z分数，请从每个数据点中减去平均值，然后将结果除以标准差。 零结果显示该点和均值相等。 结果为1表示该点是均值上方的一个标准偏差，而当数据点低于均值时，Z分数为负。
在大多数大型数据集中，99％的值的Z值在-3和3之间，这意味着它们位于均值之上或之下的三个标准差之内。
Z分数为分析师提供了一种将数据与规范进行比较的方法。 当您知道给定公司的财务信息与其他可比较公司的财务信息相比时，它就更有意义。 Z分数为零的结果表明，所分析的数据点是完全平均值，位于范数之内。 得分为1表示数据是与平均值的一个标准偏差，而Z得分为-1则表示数据比平均值低一个标准偏差。 Z分数越高，可以认为数据离标准值越远。
在投资中，当Z分数较高时，表明预期收益会波动，或者可能与预期不同。
BollingerBands®是交易员和分析师用来根据标准差评估市场波动的技术指标。 简而言之，它们是Z分数的直观表示。 对于任何给定的价格，均价的标准偏差数量将通过价格与指数移动平均线（EMA）之间的布林带数量来反映。
标准偏差
标准偏差本质上反映了给定数据集中的可变性量。 它显示了数据集中各个数据点与平均值的差异程度。 在投资中，较大的标准偏差意味着您有更多的数据点偏离标准，因此，投资将跑赢或跑输类似证券。 较小的标准偏差意味着您的更多数据点将聚集在标准附近，并且收益将更接近预期结果。
投资者期望基准指数基金的标准差较低。 但是，对于成长型基金，这种偏差应该更大，因为管理层将采取积极行动以获取回报。 与其他投资一样，更高的回报等于更高的投资风险。
标准偏差可以显示为钟形曲线，较平坦，分布更广的钟形曲线表示较大的标准偏差，而陡峭的高钟形曲线表示较小的标准偏差。
要计算标准偏差，首先，计算每个数据点与平均值之间的差。 然后将差异平方，求和并求平均值以产生方差。 这样，标准偏差就是方差的平方根，这使它回到原始的度量单位。
在投资中，标准差和Z评分可以作为确定市场波动性的有用工具。 随着标准偏差的增加，它表明价格行为在确定的时间范围内变化很大。 在获得此信息后，特定价格的Z得分将表明此走势基于先前的表现有多典型或非典型。
