Std dev в статистике что это
Перейти к содержимому

Std dev в статистике что это

  • автор:

Стандартное отклонение
(Standard Deviation)

Это наиболее распространенный показатель в теории вероятности и статистике. Стандартное отклонение (СО) это среднеквадратичный разброс случайной величины (x) относительно ее математического ожидания на основе несмещенной оценки ее дисперсии. Измеряется в единицах измерения самой случайной величины. Стандартное отклонение равно корню квадратному из дисперсии случайной величины.

В экономике стандартное отклонение — это показатель того, насколько сильно какой либо показатель (например, цена) меняется со временем. То есть, чем больше СО, тем сильнее изменчивость (волатильность) выбранного ряда значений.

Стандартное отклонение используют для анализа наборов значений. Иногда два набора с одинаковым средним значением могут оказаться совершенно разными по разбросу величин.

ПРИМЕР

Первый ряд значений: 7, 8, 9, 8, 7, 9

Среднее значение = 8

Стандартное отклонение = 0,89

Второй ряд значений: 1, 5, 19, 2, 6, 15

Среднее значение = 8

Стандартное отклонение = 7,32

Таким образом, несмотря на то, что у обоих рядов значений одинаковое среднее (8), у второго ряда значения сильно рассеяны относительно среднего, а у первого — сконцентрированы около него.

Формула вычисления стандартного отклонения

Стандартное отклонение

S — стандартное отклонение;

n — размер выборки;

xi — величина отдельного значения выборки;

xср — среднее арифметическое выборки;

Как рассчитать стандартное отклонение вручную

1. Находим среднее арифметическое выборки.

2. От каждого значения выборки отнимаем среднее арифметическое.

3. Каждую полученную разницу возводим в квадрат.

4. Суммируем полученные значения квадратов разниц.

5. Сумму делим на размер выборки минус 1.

6. Извлекаем квадратный корень.

Полезные ссылки:

Остались вопросы?
Заполните заявку на бесплатную консультацию.

  • Вы здесь:
  • Главная
  • Стандартное отклонение (Standard Deviation)

Оффшорные компании

  • Соединенные Штаты (LLC и C-Corp)
  • Болгария (ООД)
  • Британские Виргинские О-ва (BC)
  • Великобритания (LTD)
  • Великобритания (LLP)
  • Венгрия (KFT)
  • Германия — Gmbh, и др.
  • Гонконг (LTD)
  • Ирландия (LP)
  • Канада (LTD)
  • Кипр (LTD)
  • Латвия
  • Лихтенштейн (AG)
  • Маврикий (MAC)
  • Мальта (LTD)
  • Маршалловы о-ва
  • Нидерланды (Компании и Фонды)
  • ОАЭ (компания FZCO)
  • Панама (SA)
  • Польша — компания SP.Z.O.
  • Румыния — компания SRL
  • Сейшельские Острова (IBC)
  • Сингапур (LTD)
  • Словакия (SRO)
  • Чехия (SRO)
  • Швейцария (AG)
  • Швейцария (GmbH)
  • Шотландия (SLP)
  • Эстония
  • Другие юрисдикции.

Частные фонды

  • Лихтенштейн (Stiftung)
  • Нидерланды (Stichting)
  • Нидерланды (StAK)
  • Панама (Fundacion)

Трасты

  • Джерси (Trust)
  • Кипр (International Trust)
  • Мэн (Trust)

Блог Nexus

12.03.2024 ЕС обновил список несотрудничающих юрисдикций
Кто остался в списке и чем это им грозит? 20 февраля 2024 года Совет Европейского Cоюза внес существенные. [Читать далее]
28.02.2024 Как зарегистрировать траст
Траст! — Как много в этом слове! I. Введение II. Цели траста III. Типы трастов IV. Регистрация международных трастов V. Регистрация. [Читать далее]
13.02.2024 Траст или частный фонд — Что лучше для защита активов?
1. Введение 2. Трасты 2.1 Юридическая структура 2.2. Контроль и управление 2.3. Гибкость и разновидности 2.4. Налогообложение 2.5. Конфиденциальность 3. Частные фонды 3.1. Юридическая. [Читать далее]

Все новости

Новости компании

31.03.2023 Украинский бизнес и штат Делавэр
Почему миллионы бизнесменов США и мира стремятся в Делавэр? Чем он может быть полезен украинскому бизнесу. [Читать далее]
01.09.2022 Де українському бізнесу добре в Європі
Багато українських бізнесменів думають про переїзд за кордон. Зазвичай їх погляд зупиняється на найближчому оточенні — Східній Європі. Але вона досить різноманітна і є на її територій окремі місця, де створені більш сприятливі умови для бізнесу. [Читать далее]
19.08.2022 Власний бізнес для переселенців в Європі
Через війну мільйони українців були змушені залишити домівки і власний бізнес. Багато з них виїхали за кордон і змогли забрати з собою чималі кошти.Для цих людей ми започаткували нову послугу — Запуск власного бізнесу в країнах Європи. [Читать далее]

все новости

Услуги

  • Полный перечень услуг
  • Налоговое планирование
  • Оффшорные компании
  • Банковские счета
  • Виртуальный офис
  • Представительства
  • Информационный сервис
  • Инвестиции
  • Защита активов
  • Частные фонды
  • Трасты

Информация

  • Налоговое планирование
  • Словарь оффшорных терминов
  • Оффшоры — вопросы и ответы
  • Инвестиции
  • Словарь инвестиционных терминов
  • Защита активов
  • Информационная безопасность
  • Нормативно-правовая база
  • Книжная полка
  • Полезные ссылки
  • Осторожно — мошенники!

Гарантии

  • Наши гарантии
  • Политика конфиденциальности
  • Правовая оговорка

Контакты

  • +38 (093) 171-28-18
  • info@nexus.ua
  • nexus-1991
  • Киев , ул. Владимирская 11, офис 6
  • показать на карте

Мы в социальных сетях:

© 2019 Компания Nexus™. Все права защищены.

СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ

СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ (STANDARD DEVIATION) Стандартное отклонение и его квадрат, вариация, — наиболее распространенные статистические показатели, используемые для измерения изменчивости какой-либо совокупности данных. Стандартное отклонение измеряет диапазон распределения относительно среднего значения. Оно вычисляется посредством измерения отклонения (х) каждой величины от среднего значения, возведения каждого отклонения в квадрат (х2), суммирования полученных квадратов отклонений (?х2), деления полученной суммы на общее число (/V) элементов в совокупности данных с целью получения среднего отклонения в квадрате и, наконец, извлечения квадратного корня с тем, чтобы превратить квадратные величины снова в линейные. Основная формула вычисления стандартного отклонения выглядит следующим образом: При анализе данных обследования важна возможность определить точность каждой отдельной выборочной оценки, для чего необходимо измерение изменчивости или флуктуаций различных выборочных оценок. Это измерение осуществляется посредством такого показателя, как стандартная ошибка среднего значения (или пропорции в том случае, если соответствующие оценки представляют собой скорее пропорции, нежели средние величины), который частично определяется стандартным отклонением генеральной совокупности. Конечно, на практике значения генеральной совокупности обычно неизвестны, и реальное стандартное отклонение не может быть использовано. Однако на основании какой-либо случайно отобранной выборки можно оценить вероятную среднюю величину флуктуаций выборочных оценок (то есть их изменчивость), используя изменчивость выборки, которая измеряется посредством стандартного отклонения для данной выборочной совокупности. Для больших чисел распределение среднего значения выборки является приблизительно нормальным, в этом случае статистическая теория обеспечивает определенные процедуры для оценки результатов, полученных на основе выборочной совокупности. См. также: Выборки ошибка; Значимости проверка.

Социологический словарь. — М.: Экономика . Н. Аберкромби, С. Хилл, Б.С. Тернер . 2004 .

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение — классический индикатор изменчивости из описательной статистики.

Выборки с разным стандартным отклонением

Стандартное отклонение, среднеквадратичное отклонение, СКО, выборочное стандартное отклонение (англ. standard deviation, STD, STDev) — очень распространенный показатель рассеяния в описательной статистике. Но, т.к. технический анализ сродни статистике, данный показатель можно (и нужно) использовать в техническом анализе для обнаружения степени рассеяния цены анализируемого инструмента во времени. Обозначается греческим символом Сигма “σ”.

Спасибо Карлам Гауссу и Пирсону за то, что мы имеем возможность пользоваться стандартным отклонением.

Используя стандартное отклонение в техническом анализе, мы превращаем этот “показатель рассеяния” в “индикатор волатильности“, сохраняя смысл, но меняя термины.

Что представляет собой стандартное отклонение

Читайте также Каналы Келтнера Каналы Келтнера — непростой технический индикатор, который показывает уровни завышенной и заниженной цены. Каналы Келтнера — технический индикатор .

Понимание сути стандартного отклонения возможно с пониманием азов описательной статистики. К примеру, мы имеем 2 выборки, у которых среднее арифметическое одинаково и равно 3. Казалось бы, одинаковое среднее делает эти две выборки одинаковыми. Ан-нет! Давайте рассмотрим возможные варианты данных для этих двух выборок:

  1. 1, 2, 3, 4, 5
  2. -235, -103, 3, 100, 250

Очевидно, что разброс (или рассеяние, или, в нашем случае, волатильность) гораздо больше во второй выборке. Следовательно, несмотря на то, что у этих двух выборок одинаковое среднее (равное 3), они совершенно разные в силу того, что у второй выборки данные беспорядочно и сильно рассеяны вокруг центра, а у первой — сконцентрированы около центра и упорядочены.

Но если нам надо быстро дать понять о таком явлении, мы не будем объяснять, как в абзаце выше, а просто скажем, что у второй выборки очень большое стандартное отклонение, а у первой — очень маленькое. Так, у второй выборки стандартное отклонение равно 186, а у первой оно равно 1,6. Разница существенная.

Стандартное отклонение в техническом анализе

Стандартное отклонение используется в техническом анализе не так часто, но оно служит отличным индикатором волатильности (изменчивости). Стандартное отклонение используется для промежуточных вычислений различных индикаторов, таких как, например, Полосы Боллинджера или Ширина Полос Боллинджера.

Но помимо промежуточных вспомогательных вычислений, стандартное отклонение вполне приемлемо для самостоятельного вычисления и применения в техническом анализе. Как отметил активный читатель нашего журнала burdock, “до сих пор не пойму, почему СКО не входит в набор стандартных индикаторов отечественных диллинговых центров“.

Действительно, стандартное отклонение может классическим и “чистым” способом измерить изменчивость инструмента. Но к сожалению, этот индикатор не так распространен в анализе ценных бумаг.

Применение стандартного отклонения

Читайте также Виды средних скользящих (SMA, EMA, WMA) Средние скользящие линии бывают трех видов: простые (англ. simple moving average, SMA) экспоненциальные (англ. exponential moving average, EMA.

Для любого индикатора нам понадобится переменная, т.е. параметр. В данном случае нам нужен только период n, который указывает, какое количество периодов мы будем включать в вычисление стандартного отклонения.

Для вычисления, мы берем данные закрытия из n периодов назад от последней доступной цены. Т.е. если мы установили период индикатора 20 (достаточно часто используемый период),то мы берем 20 последних данных и оперируем ими для вычисления стандартного отклонения сегодня. Следовательно, для вычисления стандартного отклонения в любой момент времени k, надо взять цены закрытия всех n периодов назад от k.

Вычисление стандартного отклонения

Предупреждаю, что самостоятельное вычисление вам врядли понадобиться, т.к. основные программы обработки данных имеют встроенную функцию вычисления стандартного отклонения. Например, в Microsoft Excel эта функция называется СТАНДОТКЛОН.

Вручную вычислить стандартное отклонение не очень интересно, но полезно для опыта. Стандартное отклонение можно выразить формулой STD=√[(∑(x- x ) 2 )/n], что звучит как корень из суммы квадратов разниц между элементами выборки и средним, деленной на количество элементов в выборке.

Если количество элементов в выборке превышает 30, то знаменатель дроби под корнем принимает значение n-1. Иначе используется n.

Пошагово вычисление стандартного отклонения:

  1. вычисляем среднее арифметическое выборки данных
  2. отнимаем это среднее от каждого элемента выборки
  3. все полученные разницы возводим в квадрат
  4. суммируем все полученные квадраты
  5. делим полученную сумму на количество элементов в выборке (или на n-1, если n>30)
  6. вычисляем квадратный корень из полученного частного (именуемого дисперсией)

Читайте также Линия накопления/распределения Линия накопления/распределения — сложный технический индикатор, который основан на объеме торгов; он помогает подтвердить или опровергнуть силу теку.

Для наглядности, вот пример из таблицы Excel:

В данном примере я взял краткий отрезок исторических данных цен закрытия индекса ПФТС. Для вычислений, дата не нужна, но я решил ее оставить, чтоб вы могли сверить, если хотите. Что действительно важно, это все остальное. Обратите внимание на отдельные данные под темным разделителем: “среднее” и “всего”. Есть столбец с ценой закрытия, столбец с разницами данных и среднего, и квадраты этих разниц.

После вычисления квадратов, мы складываем их, полученную сумму делим на количество элементов выборки (т.к. всего элементов 24, что меньше 30) и из полученного честного вычисляем квадратный корень. Результат округляем до целого, и получаем 69.

Важно заметить, что все эти вычисления дадут нам лишь значение индикатора «стандартное отклонение» в последний день, т.е. 26.09.2008, а для каждой другой даты надо проделывать этот комплекс операций отдельно.

Прикладное значение стандартного отклонения

Напомню, что смысл стандартного отклонения заключается в выявлении степени изменчивости инструмента. Т.е. стандартное отклонение не сможет показать аналитику ничего, кроме волатильности.

Важно отметить, что элементы выборки в среднем отличается от среднего значения на ±СО. Т.е. из примера выше, цены закрытия индекса ПФТС в среднем отличаются от среднего значения на ±69.

Из примера выше, отдельно цифра 69 ничего не скажет, т.к надо ее использовать с другими значениями стандартного отклонения в другие периоды. 69 — относительно немалая волатильность, но если в другие периоды стандартное отклонение будет больше 100, то, естественно, 69 окажется умеренной изменчивостью. Т.е. “все познается в сравнении“.

Вывод

Стандартное отклонение — классический индикатор изменчивости из описательной статистики. Он поможет увидеть, как изменяется волатильность инструмента во времени.

Читайте также

коментарі 23

  • Читатель (09.10.09) Я уже 4 дня по формулам в интрнете пытаюсь рассчитать СО и вообще понять ЧЕ ЭТО ТАКОЕ.
    Вы себе не представляете каким счастливым вы меня сделали!
    Статья очень доходчиво написана. Тут и пример есть и программа в Экселе и минимум текста, но за-то каждое слово ценно. СПАСИБО.
  • MichaelD (13.11.09) Да!! Согласен с Читателем!Статья действительно отличная, как и все остальные на этом сайте!
    Спасибо!
  • Александр (30.03.10) В разделе “Вычисление стандартного отклонения” есть такая формулировка:
    “Стандартное отклонение можно выразить формулой STD=√[(∑(x-x)2)/n], что звучит как корень из суммы разниц между элементами выборки и средним, деленной на количество элементов в выборке”.
    Следует читать:
    “Стандартное отклонение можно выразить формулой STD=√[(∑(x-x)2)/n], что звучит как корень из суммы квадратов разниц между элементами выборки и средним, деленной на количество элементов в выборке”.
    Если оценивать материал в целом, то подан он очень добротно (доходчиво).
  • сомневающийся (13.04.10) Вам не кажется, что тут закралась некоторая ошибка?
    если для выборки 1,2,3,4,5 брать знаменатель n (=5), то среднеквадратичное отклонение будет 1.5, а не 1.6 как пишется в статье.
    По другим источникам, получается наоборот – при малом количестве выборок берется n-1, при большом берется любое – либо n, либо n-1.
    Более того этим и отличаются «стандартное отклонение» (n-1) от «среднеквадратичного» (n)
  • Михаил (11.05.10) Друзья,спасибо Вам огромное,ВЫ оч оч оч оч оч помогли,я как начинающий пытался долго понять,что это такое и зачем нужно,но в учебниках все одна вода,спасибо за ясность,которую вы внесли в подобного рода коллапс=)
    Респект=)
  • BAleks (27.05.10) Статья понравилась, иногда даже слишком подробная. Но вкралась ошибочка:
    “Важно отметить, что элементы выборки в среднем отличается от среднего значения на ±СО” Элементы выборки отличаются в среднем на sum(abs(отклонений от среднего))/n (В excel – СРОТКЛ()), а Стандартное отклонение, как показал мой скромный опыт (могу ошибаться) – более отзывчивый к изменчивости/волатильности индикатор.
  • Спец (10.06.10) n берется если вы вычисляете СКО для генеральной совокупности, если вы имеете дело с выборкой, то берется n-1. А СКО и СО ничем, кроме названия друг от друга не отличаются..
  • Игорь (20.11.10) Надо отдать должное автору, статья замечательная, лучшая из всех, с которыми мне приходилось знакомиться, понятная даже школьникам. После таких статей начитаешь любить математику и статистику. На мой взгляд, статья будет полнее, если привести простые и яркие примерами, где это можно применить.
  • Андрей (25.11.10) Согласен с Сомневающимся в части 1,5 а не 1,6. Если отбросить данные извне формулы СО и дисперсии, а рассуждать с точки зрения простой логики. Тогда среднее отклонение от среднеарифметического вычисляется как среднеарифметическое модулей разностей отклонений от среднеарифметического, т.е. (мод(3-2)+мод(3-1)+мод(3-4)+ мод(3-5))/4 = 1,5. Что и понятно логически – лежит ровно посередине между 4 и 5 или 1 и 2. И в этом есть геометрический смысл. А по формулам выходит 1,6. Понять не могу. Может, кто-нить просветит?
  • Spark (17.02.11) Отличная статья. Спасибо автору.
    А что касается n, то, похоже, действительно неточность. Т.к. при больших n вычитание единицы будет оказывать весьма незначительное воздействие на результат и им можно пренебречь. Т.о. при малых n следует использовать n-1, а при больших – единицу можно не вычитать.
  • NINA (22.03.11) Это просто потрясающая статья. Я по-моему весь интернет перелопатила, чтобы хоть что-нибудь понять.
    Огромное спасибо автору.
    Было бы по больше нормальных, коротких и понятных статей)))
  • горе-аспирант (02.05.11) спасибо Вам, Человек. огромный респектище, даже мне-имбецилу стало понятно. и пох, что мой коммент Вам не всрался, пардон за мой французский
  • Натали (30.06.11) ….присоединяюсь к благодарностям, только что очень выручил. Только с этого сайта скатала объяснения нормальные.
  • Elena (27.09.11) Статья прекрасная! Долго не могла найти такого доходчивого и понятного описания. То, что нужно! Спасибо большое автору!
  • Наталья (17.11.11) Нормально! Я все поняла!
    Спасибо.
  • Ильяс (18.12.11) Очень доходчивая статья, прочитал на одном дыхании) Все просто и ясно изложена, согласен с Игорем, после прочтения статьи начинаешь больше интересоваться статистикой. Добавляю сайт в закладки. Спасибо!
  • Армен (07.03.12) Мне не совсем понятно утверждение: “элементы выборки в среднем отличается от среднего значения на ±СО.” Насколько я помню, значение искомой величины есть [x]± t*CO/(корень из n), где t-коэф.Стьюдента, n – количество элементов.
  • Александр (14.04.12) например применяется в xyz анализе, для определения классов товаров и для определения по ним страхового запаса ввиде прибавления СКО к среднему значению в условиях неопределенности
  • Саща (08.08.12) спасибо, очень доступное раскрытие сложного математического термина, если это возможно – посмотрите на стандартное отклонение в программе Wealth-Lab Developer 3.01. Написал алгоритм, хочу заавтоматить, но не могу нормальное ТЗ для программиста составить, споткнулся на формуле STDDEV, заранее благодарен.
  • Then (13.09.12) По приведенной формуле нерационально рассчитывать СО, поскольку она требует два прохода (расчет среднего и дисперсии)формулу можно изменить и считать за один проход (сумму и сумму квадратов). Формулу не привожу, боюсь налажал с n. Надо в Нете поискать.
  • Алексей (03.11.12) Отличная статья, но осталось непонятным, как рассчитывается канал Стандарное отклонение в терминале Метатрейдер 4
  • Samir (02.12.12) Спасибо автору статьи. Дело в том что я преподаю Excel для продвинутых пользователей и как раз собирался дат лекцию по стандартному отклонению. Так как моя специальность не статистик нуждался в таком доходчивом объяснении для для таких чайников как я. Отзыв оставляю для того чтобы автор продолжал писать такие статьи.
    Привет из Баку! С уважаем – Самир
  • NuclearFS (22.12.12) Глубокоуважаемый автор, спасибо за замечательную статью, но, может быть я ошибаюсь, но в вашем алгоритме пошагового вычисления закралась ошибка.
    Пошагово вычисление стандартного отклонения сначала нужно суммировать значения, затем возводить в квадрат, т.к. квадрат даже отрицательного числа будет положительным. В этом случае дисперсное значение будет неверным. Жду ответа.

Стандартное отклонение (Standard Deviation)

Стандартное отклонение — величина измерения волатильности рынка. Этот индикатор характеризует размер колебаний цены относительно простого скользящего среднего. Так, если значение индикатора велико, рынок является волатильным, и цены баров достаточно разбросаны относительно скользящего среднего. Если значение индикатора невелико, рынок характеризуется низкой волатильностью, и цены баров достаточно близки к скользящему среднему.

Обычно этот индикатор используется как составная часть других индикаторов. Так, при расчете Bollinger Bands значение стандартного отклонения инструмента прибавляется к его скользящему среднему.

Динамика рынка состоит в последовательном чередовании периодов покоя и всплесков активности, поэтому подход к данному индикатору прост:

— если значение индикатора слишком мало, то есть рынок в полном покое, то имеет смысл ожидать скорого всплеска активности;

— напротив, если индикатор экстремально велик, значит, скорее всего, эта активность скоро пойдет на убыль.

StdDev = SQRT (SUM ((CLOSE — SMA (CLOSE, N))^2, N)/N)

SQRT — квадратный корень;
SUM (. N) — сумма за N периодов;
SMA (. N) — простая скользящая средняя с периодом N;
N — период расчета.

Преимущества компании
— Альфа Форекс — лидер рынка РФ
— Лицензия Банка России
— Перевод через Альфа-Мобайл и Альфа-Клик
— Являемся частью банковской группы
— Все операции онлайн, торговля 24/5 из любой точки мира
— Быстрая регистрация онлайн
По разделам
с 7:00 до 23:00 МСК
Звонок бесплатный
Скачать приложение
с 7:00 до 23:00 МСК
Звонок бесплатный
Личный кабинет
Мы в социальных сетях

ООО «Альфа-Форекс» имеет лицензию профессионального участника рынка ценных бумаг № 045-14070-020000 от 20.12.2018 на осуществление деятельности форекс-дилера, выданную Банком России.

Внесено в реестр лицензированных форекс-дилеров в разделе профессиональных участников рынка ценных бумаг на официальном сайте Центрального банка Российской Федерации.

Является членом СРО АФД «Ассоциация форекс-дилеров», свидетельство от 24.12.2018, номер форекс-дилера в реестре членов СРО — 009, Протокол № 30 от 24.12.2018.

Уведомление о рисках: для начала работы с ООО «Альфа-Форекс» вам необходимо ознакомиться с рисками, связанными с заключением, исполнением и прекращением обязательств по рамочному договору и отдельным договорам. Тем самым компания будет убеждена, что вы осознаете все риски, с которыми сопряжена торговля с использованием кредитного плеча.

Предлагаемые к заключению договоры или финансовые инструменты являются высокорискованными и могут привести к потере внесённых денежных средств в полном объёме. До совершения сделок следует ознакомиться с рисками, с которыми они связаны.

Порядок, сроки и условия осуществления компенсационных выплат (в случае банкротства / несостоятельности Общества) устанавливаются требованиями статей 50.1 и 50.2 Федерального закона от 22.04.1996 № 39-ФЗ «О рынке ценных бумаг», Указания Банка России от 13.09.2015 № 3796-У «О требованиях к порядку формирования компенсационного фонда саморегулируемой организации форекс-дилеров», а также внутренними документами саморегулируемой организации «Ассоциация форекс-дилеров».

Ознакомиться с ключевым информационным документом продаж можно здесь.

На текущий момент открытых вакансий в компании «Альфа-Форекс» нет. Если кто-то сообщает Вам об открытых вакансиях в компании «Альфа-Форекс», а также о том, что Вы должны совершить какие-либо действия, в частности, зарегистрироваться, открыть счет в сторонней организации или перевести денежные средства – это могут быть мошенники, Вам необходимо немедленно обратиться по телефону 8 800 100 6202 (звонок бесплатный)

Я даю свое согласие ООО «Альфа-Форекс» (107078 г. Москва, ул. Маши Порываевой, д. 7, стр 1, эт. 1)
(далее — «Общество») на обработку моих персональных данных, предоставленных мной Обществу в форме заявки «Обратной связи» на сайте Общества, с использованием средств автоматизации и без использования таковых, включая сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передачу (предоставление, доступ), обезличивание, блокирование, удаление, уничтожение персональных данных и иные действия, предусмотренные Федеральным законом от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» в целях: осуществления связи со мной для предоставления информации об услугах Общества, о порядке принятия на обслуживание и иного взаимодействия, направленного на заключение договорных отношений.

Предоставленные в Общество персональные данные подлежат уничтожению, либо обезличиванию по достижении указанных целей обработки или в случае утраты необходимости в достижении этих целей. Я понимаю и соглашаюсь с тем, что для прекращения использования Обществом моих персональных данных, мне необходимо обратиться в Общество для оформления отзыва согласия на обработку моих персональных данных.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *