标准差：衡量价格偏离均值有多分散
标准差是统计学家衡量离散程度的方法，交易者借用它来问：价格围绕近期均值分散得有多开？它是几个更知名工具内部默默运转的引擎。本页介绍这个读数的含义，它与基于波幅的尺度有何不同，以及策略生成器如何在你自己的市场上测试它。
它衡量什么
取近期一段收盘价，求出它们的平均值。有些价格在它之上，有些在它之下。标准差概括了这些价格通常偏离该平均值多远，其中较大的偏离比较小的偏离权重更高。如果价格紧紧聚集在均值周围，读数就小；如果它们分散在一个宽阔的区间里，读数就大。结果与价格使用相同的单位，所以在股指期货上以指数点数表示。
关键词是分散。这个读数不说明价格是在上涨还是下跌，只说明近期价格有多参差不齐。一段平稳顺滑的攀升，仅仅因为收盘价离自身的均值很远，就可能产生相当大的读数，而一段反复震荡的横盘，如果始终待在一个狭窄的箱体里，却可能产生很小的读数。这是这一度量的特点而不是缺陷，也说明了为什么应该把它读作价位的离散程度，而不是K线之间的躁动。
这是它与 ATR 的主要区别。ATR 计算每根K线走过多少路，包括跳空，然后把这些距离求平均。标准差则看收盘价离它们自己的均值有多远。前者说的是单次波动的大小；后者说的是整体的离散。在平滑的趋势中，两者可能出现分歧，这正是交易者两者都看的原因。标准差也决定了 布林带 的宽度，所以理解它就解释了这些通道为什么会变宽和收窄。
在真实市场中的表现
离散度倾向于在时间上聚集，就像一般的波动率那样。平静的阶段通常会平静一阵子，动荡的阶段则会继续动荡。经过长时间的安静期后，读数处于低位，一次从中脱离的急剧走势会迅速抬高这条线，使它成为注意到市场已经苏醒的便利方式。
在强势趋势中，读数往往上升并保持高位，因为价格不断远离其滞后的均值。当趋势停滞、价格整理时，随着均值追上来、收盘价再度聚拢，读数衰减。由于均值本身在移动，这一度量一部分是在说明趋势，一部分是在说明噪音，没有另一个工具，两者很难分开。
单根极端K线的影响过大，因为较大的偏离权重很重。一次消息尖峰可以使线跳升，并在该K线离开窗口之前一直保持膨胀，即使市场此后已经平静。因此，在公布报告的日子或开盘前后经常跳空的合约，最清楚地显示这种模式。
常见用法（思路）
衡量市场是安静还是活跃
把当前读数与它自己近期的历史作比较，将环境归类为压缩或扩张。规则就可以只在它被设计的那种状态下运行。
行情之前的低离散度
异常低的读数往往先于一阵活跃，因为被压缩的市场不可能永远保持压缩。交易者标出收口，等待别处的信号来选择方向。
让距离随市场缩放
把这个读数用作通道、止损和入场阈值的构件，使距离在离散度大时变宽，在小时收窄，而不是保持固定。
与其他类别指标搭配
标准差给出大小而没有方向，所以它需要一个提供观点的搭档。线性回归 通道是天然的人选，因为它的宽度来自价格围绕拟合线的分散程度。然后可以由 ADX 或均线等趋势工具决定做哪一侧，而标准差决定当前的环境是否值得交易。
它与从不同角度看同一个问题的其他波动率尺度搭配得很好。TTM Squeeze 将基于离散度的通道与基于波幅的通道作比较来发现压缩，震荡指数 报告走势有多纠缠，这与价格有多分散相关但并不相同。在旁边放上 ATR，可以快速对比单次波动的大小与整体的离散。
由于这一度量没有方向，它通常是过滤器或缩放输入，而不是入场触发条件。赋予它这样的角色，而不是要求它产生交易，可以让规则集的其余部分保持简单、更易于解读。
在 AlphaPrime 中
在 AlphaPrime 中，标准差位于策略生成器取用的波动率类别里。它最常是过滤或缩放条件：只在扩张或压缩状态下允许入场，或让距离随离散度而伸缩。它与基于波幅的尺度性质不同，意味着生成器有两种不同的方式来描述同一个市场，并可以看出哪一种有帮助。
每个候选都与趋势、动量、成交量和交易时段规则交叉组合，然后在 GPU 上回测。由于波动率的行情状态会随时间变化，样本外检验很重要：它显示建立在离散度过滤之上的规则能否在生成器从未见过的阶段中站稳脚跟。
通过检验的组合可以导出为适用于你已在使用的交易平台的策略代码，使进一步的测试或上线准备在熟悉的环境中进行。