Co měří standardní odchylka v portfoliu?

Když investiční analytici chtějí porozumět rizikům spojeným s podílovým fondem nebo zajišťovacím fondem, podívají se v první řadě na jeho standardní odchylka.

Toto měření průměrných rozptylů má významné místo v mnoha oblastech souvisejících se statistikou, ekonomikou, účetnictvím a financemi. Pro daný soubor dat standardní odchylka měří, jak jsou čísla rozložena od průměrné hodnoty.

Měřením standardní odchylky ročního portfolia míra návratnostianalytici vidí, jak konzistentní jsou výnosy v průběhu času.

Podílový fond s dlouhou historií konzistentních výnosů bude vykazovat nízkou standardní odchylku. Fond orientovaný na růst nebo rozvíjející se trh bude mít pravděpodobně větší volatilitu a bude mít vyšší standardní odchylku. Proto je ze své podstaty rizikovější.

Standardní odchylka se vypočítá tak, že se vezme druhá odmocnina rozptylu, která je sama o sobě průměrem čtvercových rozdílů

znamenat.

Pochopení standardní odchylky

Jedním z důvodů rozšířené popularity měření standardní odchylky je jeho konzistence.

Standardní odchylka od průměru představuje totéž, ať se díváte na cokoli Hrubý domácí produkt (HDP), výnosy plodin nebo výška různých plemen psů. Navíc se vždy počítá ve stejných jednotkách jako datový soubor. Další jednotku měření vyplývající ze vzorce nemusíte interpretovat.

Příklad měření standardní odchylky

Předpokládejme například, že podílový fond dosahuje v průběhu pěti let následujících ročních výnosů: 4%, 6%, 8,5%, 2%a 4%. Průměrná hodnota nebo průměr je 4,9%. Standardní odchylka je 2,46%. To znamená, že každá jednotlivá roční hodnota je v průměru 2,46% od průměru.

Každá hodnota je vyjádřena v procentech, což usnadňuje srovnání relativního volatilita několika podílových fondů.

Díky konzistentním matematickým vlastnostem leží 68% hodnot v libovolné sadě dat v rámci jedné standardní odchylky průměru a 95% leží ve dvou standardních odchylkách průměru. Případně to můžete odhadnout s 95% jistotou roční výnosy nepřekračujte rozsah vytvořený ve dvou standardních odchylkách průměru.

Bollingerovy kapely

Při investování jsou standardní odchylky obecně demonstrovány pomocí Bollingerovy kapely. Bollingerovy pásy, které vyvinul technický obchodník John Bollinger v 80. letech minulého století, představují řadu linií, které mohou pomoci identifikovat trendy v daném zabezpečení.

Ve středu je exponenciální klouzavý průměr (EMA), který odráží průměrnou cenu cenného papíru za stanovený časový rámec. Po obou stranách této čáry jsou pásma nastavena o jednu až tři směrodatné odchylky od průměru. Tato vnější pásma oscilují s klouzavým průměrem podle změn ceny.

Kromě mnoha dalších užitečných aplikací se Bollinger Bands používají jako indikátor volatility trhu. Když cenný papír zažívá období velké volatility, jsou pásma daleko od sebe. Jak klesá volatilita, pásy se zužují a objímají EMA.

Dokonce i grafy vázané na určitý rozsah čas od času zažívají krátké výkyvy volatility, často po zprávách o zisku nebo oznámeních o produktech. V těchto grafech normálně úzké Bollingerovy pásy náhle probublávají, aby se přizpůsobily špičce aktivity. Jakmile se věci znovu usadí, pásy se zužují.

Vzhledem k tomu, že mnoho investičních technik závisí na měnících se trendech, může být obzvláště užitečná schopnost identifikovat vysoce volatilní akcie na první pohled.

Další údaje, které je třeba vzít v úvahu

I když je důležité, standardní odchylky by neměly být brány jako celkové měření hodnoty jednotlivé investice nebo portfolia. Například podílový fond, který každý rok vrací mezi 5% a 7%, má nižší standardní odchylku než konkurenční fond, který se každoročně vrací mezi 6% a 16%, ale to z něj nedělá lepší volbu.

Je důležité si uvědomit, že standardní odchylka může zobrazovat pouze disperze ročních výnosů podílového fondu, což nutně neznamená budoucí soulad s tímto měřením. Ekonomické faktory, jako jsou změny úrokových sazeb, mohou vždy ovlivnit výkonnost podílového fondu.

Nevýhody měření standardní odchylky

Ani jako posouzení rizik spojených s podílovým fondem není standardní odchylka samostatnou odpovědí. Standardní odchylka například ukazuje pouze konzistenci (nebo nekonzistenci) výnosů fondu. Neukazuje, jak dobře si fond vede vůči benchmarku, který je měřen jako beta.

Další potenciální nevýhodou spoléhání se na standardní odchylku je, že předpokládá a distribuce ve tvaru zvonu datových hodnot. To znamená, že rovnice naznačuje, že existuje stejná pravděpodobnost pro dosažení hodnot nad průměrem nebo pod průměrem. Mnoho portfolií tuto tendenci nevykazuje a hedgeové fondy bývají zkosené v jednom nebo druhém směru.

Čím více cenných papírů je drženo v portfoliu a čím větší je různorodost různých typů cenných papírů, tím pravděpodobnější směrodatná odchylka nemusí být vhodná.

Stejně jako u každého statistického modelu jsou velké datové sady spolehlivější než malé datové sady. Průměr 4,9% a standardní odchylka 2,46% ve výše uvedeném příkladu není tak spolehlivý jako stejné hodnoty získané z 50 výpočtů, nikoli z pěti.