"平均斯坦"（Average Stdev）和 "极端斯坦"（Extremistan Stdev）是纳西姆·尼古拉斯·塔勒布（Nassim Nicholas Taleb）在其著作《黑天鹅》中提出的概念，用于描述在不同的数据分布情况下，标准差（Stdev）的意义和应用。
在正态分布等 "中心极限定理" 成立的情况下，标准差可以描述数据的散布程度，并且可以用来计算出某一范围内数据的概率分布。但是，在具有高度不对称性的分布（例如幂律分布）或存在极端值的情况下，标准差就可能无法准确描述数据的分布情况，因为极端值的影响太大了。
平均斯坦适用于那些数据分布类似正态分布，不存在极端值或者异常值的情况。极端斯坦则适用于那些数据分布具有高度不对称性或存在极端值的情况。在这些情况下，用平均斯坦计算标准差可能会导致误解和错误的决策，因此需要采用更加适合的标准差计算方法来更准确地描述数据的分布情况。
在外汇交易市场中，利用平均斯坦和极端斯坦的概念可以帮助交易者更好地理解市场波动和风险，从而做出更明智的交易决策。
对于那些呈现正态分布的货币对，如主要的货币对（如 EUR/USD，GBP/USD 等），平均斯坦可以用来衡量价格波动的标准差，从而帮助交易者制定合适的止损和盈利目标，并计算交易风险。但是，在一些不呈现正态分布、呈现高度不对称性的货币对（例如日元），用平均斯坦计算标准差可能会导致不准确的风险估算，这时候需要使用极端斯坦来更好地衡量交易风险。
另外，外汇交易市场中存在着一些高度不稳定的事件，例如政治事件、自然灾害等，这些事件可能会导致极端波动，对市场带来极大的影响。在这种情况下，交易者需要考虑使用极端斯坦来更好地评估和管理风险。
总之，利用平均斯坦和极端斯坦的概念，可以帮助交易者更好地理解市场波动和风险，制定合理的交易策略，从而提高交易效率和盈利能力。
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