定义：离散系数，离散系数又称变异系数，是统计学当中的常用统计指标，主要用于比较不同水平的变量数列的离散程度及平均数的代表性。
引用网上的一个例子说明 平均值、标准差和离散系数。
假设存在A、B两组数据，A组为{1、4、7、10}，B组{4、5、6、7}，通过计算，我们不难得出A、B两组数据的平均值都是5.5。平均值有什么意义呢？它反映数据的中心点。上述A、B两组数据的中心点都在5.5这个位置。我们再进一步观察不难发现另一个有趣的问题——A组数据基本远离平均值，而B组数据基本围绕在平均值附近。那么这种距离平均值的远近用什么来度量呢？统计学上引入了“标准差”概念，标准差越趋近于0，说明数据的分散性越小，集中性越理想。通过计算，我们得出A组的标准差为6.71，B组的标准差为2.25。说明B组分散性小于A组，B组集中性优于A组。由于数值动态变化现象极其复杂，标准差的大小难于准确表达数值的分散程度，因此统计学上又引入另一个概念——“离散系数”，离散系数=标准差/平均值。离散系数越小，数据集中性越优。上述A组数据的离散系数为6.71/5.5=1.22，B组数据的离散系数为：2.25/5.5=0.41。到此，不用说你也看出上述A、B两组数字的集中性、离散性的优劣了——B组数据的离散系数远小于A组数据，B组数据的集中性明显优于A组。
上述统计学知识与离散系数与股票有何相关呢？经研究，探索、发现三个重要现象：
1、股票的运行总是呈非线性的波段周期运动——设动态离散系数为X，当X从（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的最高值发展到（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的最低值时，股价完成一个波段上涨运动。当X从（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的最低值发展到（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的最高值时，股价完成一个波段下跌运动。上述两者结合起来，就组成股票的一个非线性波段周期。每只股票都存在这样的周期，只是周期大小、长短的不同（即非线性）。
2、离散系数X位于（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的运行轨迹呈开口朝下的抛物线，存在着一个最大值。当X为最大值时，股价存在一个最佳的波段底部，当离散系数从该最大值变小，比如前天-0.42，昨天-0.30，今天-0.39，它告诉你明天是买进的时候了。
3、离散系数X位于（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的运行轨迹呈开口朝上的抛物线，存在着一个最小值。当X为最小值时，股价趋于上涨最佳状态，特别是该最小值趋近于0（比如0.08、0.15等等）时，股价会出现巨幅拉升，甚至出现涨停板。当X从该最小值变大如前天0.42，昨天0.30，今天0.39，它告诉你，明天是出货的时候了。
示意图：
