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[爆卦]deviation計算是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇deviation計算鄉民發文沒有被收入到精華區：在deviation計算這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 deviation計算產品中有8篇Facebook貼文，粉絲數超過2萬的網紅教育顧問 Ian Tsang，也在其Facebook貼文中提到， 有關最近一篇刊於OhPaMa的文章「由升學角度談學前教學語言」，昨晚收到一位Profile上自稱任教觀塘區中學的老師留言，所以今天早上提供了以下回覆： 「感謝閣下提出對有關文章不清楚的地方。 首先，相信閣下未清楚了解教育局在小學呈分試上採用所謂standardization嘅運用，局方會按照每間...

　同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過31萬的網紅Spark Liang 张开亮，也在其Youtube影片中提到，投資股票必須了解投資風險後才來做出投資決定 據說標準差Standard Deviation能讓你更加了解投資風險 它也能計算出投資的真實回報 股神巴菲特曾說過這樣一句話 永遠不要投資你看不懂的企業 投資不但要了解企業的本質，也要了解投資風險 想降低投資風險的話，有兩種方法 3:09 1）長期投資 3...

「deviation計算」的推薦目錄

deviation計算 在 BusinessFocus | 商業、投資、創科平台 Instagram 的最佳貼文

2020-05-14 04:18:24

【市場焦點】不懂選股不如學選基金，贏錢要看3大法則 立即Follow @businessfocus.presslogic 眼見股票市場上揚，散戶們卻不懂選股，該怎麼辦？或許基金是一個不錯的選擇。那麼又要怎樣挑選基金呢？ . FSM投資組合管理及研究部總監沈家麟受訪時表示：「一般來說有3個準則，最基本...

  • 教育顧問 Ian Tsang

    deviation計算 在 教育顧問 Ian Tsang Facebook 的最讚貼文

    2021-01-07 10:37:53
    有 7 人按讚

    有關最近一篇刊於OhPaMa的文章「由升學角度談學前教學語言」，昨晚收到一位Profile上自稱任教觀塘區中學的老師留言，所以今天早上提供了以下回覆：

    「感謝閣下提出對有關文章不清楚的地方。

    首先，相信閣下未清楚了解教育局在小學呈分試上採用所謂standardization嘅運用，局方會按照每間小學所呈上各科目的分數，來計算各科目的中位數和標準差standard deviation，然後利用標準差的「數值」(-3至+3)來計算各科分數。由於並非normal distribution，因此在大多數情況下標準差範圍會徘徊在-1至+1之間。
    正如文章所說，如果個別科目的分數差別大，得出的標準差數值分別亦會較大，對學生呈分的影響亦會較高。

    至於第二點，文章內並沒有提到Band2、3學生英文好，只是因為這些學生普遍的中文成績非常低，例如會出現不合格的情況，相對因為小學課程英文程度不高，所以不容易出現不合格的情況，導致在成績表上所見英文科分數會較中文科高，但這樣並不代表有關學生英文程度好。

    以上兩點的關係，就交由閣下自行理解。謝謝。」

    本來希望可以提供更多資料讓家長清楚教育局呈分背景，可惜呢位家長幾分鐘後就delete咗佢嘅留言……

  • 君子馬蘭頭 - Ivan Li 李聲揚

    deviation計算 在 君子馬蘭頭 - Ivan Li 李聲揚 Facebook 的精選貼文

    2020-04-23 09:28:47
    有 135 人按讚

    ［Karma is a bitch（＊）］你估唔到嘅風險，先真係風險嘛。

    1. 3715呢單嘢，真係十分多嘢可以講。唔知上文下理嘅，睇返舊文，期油價大跌令到3175狂跌（https://bit.ly/3eEoVVo）。然後前晚（星期三）仲忽然改玩法，唔等到去五月，將六月期油roll去七月，索性而家即時轉去九月（https://bit.ly/3cFwrh4）

    2. 用比較接近人話嘅講法：就係幫你平倉，幫你打靶，止咗蝕，但之後冇仇報咁咯。

    3. 咁首先，你就見到，昨日（星期四）隻3175當然跌到趴街—但可能冇做嗰個動作跌得仲勁，唔識計，搵高人計下。至少你見到，原油價去到負數，「你隻3175都只係插一半唔夠，要還神」

    4. 但正如三叔在個公告講，「缺點是假如 2020 年 6 月合約的市場價格在未來反彈，投資者可能無法享受持有 2020 年 6 月合約的任何好處」

    5. 結果，昨晚（星期四）咪即彈咯！即時冇仇報！低位已被人打靶！

    6. 但，我最初冇寫，但真係唔意外—其實你見好多時都係咁，啲人人買嘅嘢，災難性低位打靶後，個市就回升的了。市場滿係血，屠殺埋最痴線嘅好友，就係見底之日。

    7. 而呢壇嘢，只能講句，不可抗力，甚至好似唔係好應該怪三叔（雖然我好想問：如果我沽空咗隻3715又點計？），佢話「保障你最大利益」嘛。

    8. 事實上，我同啲比較信得過嘅朋友傾，普遍都覺得負油價呢樣嘢誇大咗，唔會係新常態，只係咁啱某個時刻，某啲要某度交付嘅期油，係做過下呢種價。唔代表以後要貼錢先有人要。

    9. 但，就係呢幾下，已經搞到世界大亂。我懷疑啲行自己都冇諗過有呢啲情況，你問我我都冇諗呢啲情況。真係世界大亂。亦唔止三叔隻ETF係咁。美國嘅原油ETF都有類似嘅東西(https://bit.ly/2wZdWF0)。另一方面，中國銀行嘅咩原油寶　(https://bit.ly/2wYALZp)亦都上頭條。因為佢唔係ETF，ETF頂多total loss—但原來有嘢慘過total loss—就係銀行向你追差價。其實等於孖展炒爆咁啫，只不過買嗰個開頭可能都唔知，以為最多去到零，原來可以要倒嘔。

    10. 歸根究底，真係市場耐唔耐有一鑊咁嘅嘢。風平浪靜時有時都有，而家呢啲又波動又經濟大衰退又忽然減息，往往就蝴蝶效應，唔知拍死咗邊個。

    11. 唔係完全一樣，但個故事，同2018年2月”Volmageddon＂幾相似，都係一大堆散戶，買ETF，當時就係咁買反向波幅，即係不停咁short VIX　（又叫Vol，波幅指數）。但你背後嘅東西唔係股票指數或黃金。結果一逆轉，個Vol一抽上去，瘋狂人踩人。
    12. （https://bit.ly/3buCPaP）（https://bit.ly/3byd60U）

    13. 而當年成件事最正嘅係：Short 足幾年Vol嘅固然贏成千日，然後一晚輸清晒，但long Vol嘅，一樣係死（主要因為時間值）！即係買邊兩都死（https://econ.st/3eK6RJq）

    14. 今次堆期油ETF，你見係好多好多散戶仆入去嘅。唔止香港，美國都係。而我完全唔知點解。兩星期前我未聽過2371，之後可以20億成交一日，差不多等於匯控同建行加埋。咩事？

    15. 另外仲想分享嘅係：風險。好似好簡單嘅嘢，但其實好似冇人說得準。學院派CFA咪講vol，sigma，standard deviation，dispersion from expected return，天氣不似預期，log normal distribution（＊＊）乜乜物物。

    16. 但明顯係有問題，唔識log normal都好，都聽過下standard deviation。對不？掟粒骰仔，預期值係3.5。1固然係dispersion，但6一樣係！你放落股票度就搞笑啦。輸錢係風險，但贏錢都當風險？於是又有人發明咗只係要下半截嘅風險（當年我地戲稱為「無上裝」），但代入啲式都又係煩過梵高。

    17. 講遠咗少少，想講嘅係：真正嘅風險，唔係vol，係在你估唔到嘅地方。唔想講「黑天鵝」（發明嗰個好執著的），但係類似嘅東西。3月呢啲咁嘅肚瀉式股市下跌，誇張，但唔係冇諗過。舊年你同我講3月股市會一兩星期跌三四成，我會唔信，但至少我知你講乜。但你話我知油價係負數，我就唔知你講乜，頂多話你知「只係理論上會發生」

    18. 即係，你男朋友係陳冠希，咁佢偷食就唔係真風險！但你男朋友係正氣先生司徒華，佢都去偷食，就黑天鵝啦！

    19. 買股票大跌唔係真黑天鵝，你買嗰時都知股票會跌。買債券然後佢清盤，都唔算。但你買咩原油ETF出現呢啲咁嘅嘢，甚至好似原油寶咁要倒嘔，就真係風險啦。

    20. 好似唔關事但其實關事嘅故事：《一級雙雄》（Rush），入面Niki Lauda，有日耳曼人式嘅冷靜計算（特登造到同英國人James Hunt狂放做對比）。好似有場係落雨，佢就唔肯落場之類（大意）。聽落好矛盾，喂，賽車手都怕死？要知道，1970年代嘅賽車手，真係好易死。Niki Lauda戲入面有講，拿，我每次開車落場呢，都預咗有20%嘅機會死的（＊＊＊），呢個係我嘅選擇，我由做賽車手第一日已經知　—　但額外嘅風險，我係唔會制嘅。

    （＊）真人真事，當年有某女同事問某男同事呢句嘢中文係乜，男同事答曰：羅凱珊正八婆。男同事唔係我啦

    （＊＊）呢度仲衍生咗個好大鑊嘅問題：啲公司嘅risk management tool，都係啲數佬整嘅—我有理由懷疑早兩晚係炒晒粉的—因為人地冇預你油價可以負數—因為log normal distribution係不能出負數的。10嘅幾多次方係負30呢？你咪撚話我知你部機計complex number。咁同樣地，你log 負數，有乜後果呢？另文講下。

    （＊＊＊）數學膠可以睇文（https://bbc.in/2XWptjv），其實混淆咗個概念。當然係唔會一場有20%機會死，其實係0.35%—但你玩足5季，就真係有兩成機會死的。

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    逢一三五入去 homebloggerhk.com （見到就睇到《事先張揚》），亦睇得返以前嘅文。一般我都係會黃昏出文嘅。

  • FinLab財經實驗室

    deviation計算 在 FinLab財經實驗室 Facebook 的精選貼文

    2019-06-05 22:00:00
    有 88 人按讚


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    該如何透過python算出夏普比例呢？

    1⃣計算獲利：推薦大家使用 adjclose.pct_change() 這個語法，再來針對每一檔指數，將每一天的漲跌都平均起來，最後，進行由小到大的排序。

    2⃣衡量風險：用標準差（standard deviation）來計算

    3⃣計算夏普比率：兩個數字直接相除即可。
    　
    有了夏普比率，接下來會跟大家分享
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