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ゆくゆくはファンダメンタルを指数化したツールを配信予定。
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◆数学的根拠＜世界通貨＞情報
●標準偏差
現在１ドル＝１００円とした場合、私の経験上１年以内に９０円になることは無いと言ったとしても、それは私の主観であり客観性はありません。
そのため、数学的根拠を示す必要がありす。そこで標準偏差を使います。
●確率分布
●信頼区間
これを為替に当てはめると、１年間でどの程度の変動幅になるか計算で求められます。
年間のデータをとり、その平均と標準偏差を求めます。
実は平均から標準偏差を引いた確率になるのは、１５．９％と決まっていて、標準偏差の２倍になる確率は２．３％、３倍は０．１％になります。
また標準偏差の２．３３倍になる確率は１％で、９９％の確率でこの値にならないことから信頼区間と呼ばれています。
例：ドル／円の年間平均が１ドル＝１００円で、標準偏差が５だった場合。
１年以内に９５円になる確率、１５．９％、９０円になる確率２．３％、８５円になる確率０．１％となります。
また、信頼区間となる９９％の確率で安全な値段は、５×２．３３＝１１．６５
１００－１１．６５＝８８円３５銭（９９％の確率で１年以内にはこの値段にはならない）となります。
実際の５２日間の平均を元に、１年間の変動幅を求めた資料がここにあります。
ナッツスプレッド・ワールド
http://www.kuri.ne.jp/
●標準偏差
現在１ドル＝１００円とした場合、私の経験上１年以内に９０円になることは無いと言ったとしても、それは私の主観であり客観性はありません。
そのため、数学的根拠を示す必要がありす。そこで標準偏差を使います。
| 標準偏差とは、データのばらつきを調べるものです。 例えば、９人でテストをしました。テストの平均点は６０点、しかしちょうど真ん中の５番目の人の点数は５０点でした。 これは、上位の人達が平均点を押し上げ、半分以上の人が平均点に達していないことをあらわしています。 この時、平均点と比べてどのくらいのバラつきあるかを調べるのが、標準偏差です。 エクセルの関数でいうと、ＳＴＤＥＶ（）になります。 この数字で何がわかるのか？ 実は同じようなバラつきで、９００人、９０００人と多くの人がテストを行った時、何パーセントの確率で１０点をとる人がいるのかが分かるのです。 | データ
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●確率分布
| 上のデータをもとに、１０点を取る人の確率を求めます。 やり方は、調べたい点数（今回の場合は１０点）が平均点からどのくらい離れているか計算します。平均点が６０点、求めたい点数が１０点ですから、差は５０点有ります。 その差を先ほどの標準偏差で割ります。 差が５０で標準偏差が２４．８３ですから、差は標準偏差の約２．０１倍です。 その数字とエクセルの確率分布関数、NORMSDIST()を使うと確率が出ます。 結果、２．２２％の確率で１０点をとる人がいることが分かりました。 |
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●信頼区間
これを為替に当てはめると、１年間でどの程度の変動幅になるか計算で求められます。
年間のデータをとり、その平均と標準偏差を求めます。
実は平均から標準偏差を引いた確率になるのは、１５．９％と決まっていて、標準偏差の２倍になる確率は２．３％、３倍は０．１％になります。
また標準偏差の２．３３倍になる確率は１％で、９９％の確率でこの値にならないことから信頼区間と呼ばれています。
例：ドル／円の年間平均が１ドル＝１００円で、標準偏差が５だった場合。
１年以内に９５円になる確率、１５．９％、９０円になる確率２．３％、８５円になる確率０．１％となります。
また、信頼区間となる９９％の確率で安全な値段は、５×２．３３＝１１．６５
１００－１１．６５＝８８円３５銭（９９％の確率で１年以内にはこの値段にはならない）となります。
実際の５２日間の平均を元に、１年間の変動幅を求めた資料がここにあります。
ナッツスプレッド・ワールド
http://www.kuri.ne.jp/
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