Я использую свои систему генерации отчетов, где например графики цен нормированы, и текущая цена акции всегда равна 1.0. Это же гораздо проще и интуитивнее чем видеть текущую цену как 500р или 10р? Гораздо удобнее когда цена на все акции всегда одна и равна 1.0
(иногда наоборот, цена акции в некий момент берется за единицу, и тогда текущая цена меняется, например чтоб посмотреть изменения стоимости акций с момента их попадания в портфель, но в любом случае цена всегда нормирована, и равна 1.0 либо в начале периода, либо в конце).
И изменение акций, «выросла за месяц на 100р» — это же сложно и непонятно, гораздо удобней «за месяц *1.2 или /1.2», или «с момента добавления в портфель изменилась *1.2 или /1.2»
И, то же для опционов. Например цена акции А 500р, страйк прайс опциона 700р, премия опциона 20р, экспирация март 2025. И цена акции Б 270р, страйк прайс опциона 340р, премия опциона 7р, экспирация тоже март 2025. Это же все нечитаемая чушь, как их сравнивать, у нас же нет калькулятора в голове чтобы мгновенно нормализовывал это все к единому стандартуи.
Гораздо удобнее когда все нормализовано, у всех акций цена 1.0, и тогда все получается просто и в едином маштабе, страйк 1.2, премия 0.05, экспирация 90дней. И сравнывать опционы тривиально, на все акции они всегда одного масштаба.
Для опционов есть шкала где в отклонениях стандартных нормализуется, но я это не люблю, мне больше нравится простой подход с пропорциями, у людей мозг не способен интуитивно понимать стандартные отклонения (по крайней мере без очень долгих упражнений).
Я давно хотел понять, как другие люди смотрят финансовые сайты с графиками цен, там же совершенно неудобно их читать, когда данные не нормализованы?
П.С. Ну и лог маштаб и ряд других вещей.
p_normalised(t) = p(t)/p(t = начало периода)
чтобы было 1.0 в конце, т.е. текущая цена
p_normalised(t) = p(t)/p(t=сейчас)