评估风险 -- 预期值和离差
分布特点的两个重要特点是预期值和离差。标准的正常分布存在预期值等于零。陡峭或是缓坡的正常分布的特点是一种随机变化的预期值。离差则是正好围绕预期值的一种随机变化。
预期值很简单:对于计数集，全部分布值总结,所获得的总数按照数量分开。举例来说, 许多自然数是无限的,但计数,因为每个价值可以比较,其指数。对于不可计数集，可以进行综合。对于评估系列交易寸头中的预期值我们将综合所有寸头结果并且按照寸头数划分。得到的价值就是每个寸头预期平均结果。如果得到的是负值，就是说我们输掉了平均值。
图2正常分布赢利概率图表.
分布差价的衡量是平方偏差的随机值。这个分布特点被称作离差。通常对于随机分布值预期值称为M(X)。这样离差可以写作 D(X) = M((X-M(X))^2 )。离差中的平方根被称为标准离差，简称为希腊字母sigma （σ） 。就是说正常分布的预期值等于零，而标准离差等于1，被称作标准正常分布或是高斯分布（Gaussian distribution）。
标准离差的价值越高，交易的流动资金就越多，那么相对风险就越高。如果存款额预期值(赢利策略)为 $100， 标准离差为 $500, 那么我们赚得美金的风险值要高出总数。通过30 个寸头结果举例说明：
交易数 X (结果)
1 -17.08
2 -41.00
3 147.80
4 -159.96
5 216.97
6 98.30
7 -87.74
8 -27.84
9 12.34
10 48.14
11 -60.91
12 10.63
13 -125.42
14 -27.81
15 88.03
交易数
X (结果)
16 32.93
17 54.82
18 -160.10
19 -83.37
20 118.40
21 145.65
22 48.44
23 77.39
24 57.48
25 67.75
26 -127.10
27 -70.18
28 -127.61
29 31.31
30 -12.55