변동성 정의: 계산 및 시장 예

변동성이란 무엇입니까?

변동성은 분산 주어진 증권 또는 시장 지수에 대한 수익률. 대부분의 경우 변동성이 높을수록 보안이 더 위험합니다. 변동성은 종종 다음 중 하나로 측정됩니다. 표준 편차 또는 변화 동일한 증권 또는 시장 지수의 수익률 사이.

증권 시장에서 변동성은 종종 어느 방향으로든 큰 변동과 관련이 있습니다. 예를 들어, 주식 시장이 일정 기간 동안 1% 이상 오르락 내리락하는 경우를 "변동성" 시장이라고 합니다. 자산의 변동성은 가격 책정 옵션이 계약할 때 핵심 요소입니다.

변동성 이해하기

변동성은 종종 유가 증권 가치의 변동 규모와 관련된 불확실성 또는 위험의 양을 나타냅니다. 변동성이 높다는 것은 유가 증권의 가치가 잠재적으로 더 넓은 범위의 가치에 분산될 수 있음을 의미합니다. 이것은 유가 증권의 가격이 어느 방향으로든 단기간에 극적으로 변할 수 있음을 의미합니다. 변동성이 낮다는 것은 유가 증권의 가치가 크게 변동하지 않고 더 안정적인 경향이 있음을 의미합니다.

자산의 변동을 측정하는 한 가지 방법은 자산의 일일 수익률(일별 퍼센트 이동)을 수량화하는 것입니다. 역사적 변동성은 역사적 가격을 기반으로 하며 자산 수익률의 변동성 정도를 나타냅니다. 이 숫자는 단위가 없으며 백분율로 표시됩니다.

분산은 일반적으로 자산 평균 주변의 수익률 분산을 포착하는 반면, 변동성은 특정 기간에 경계를 둔 분산의 척도입니다. 따라서 우리는 일일 변동성, 주간, 월간 또는 연간 변동성을 보고할 수 있습니다. 따라서 변동성을 연간 표준 편차로 생각하는 것이 유용합니다.

변동성을 계산하는 방법

변동성은 종종 분산과 표준 편차를 사용하여 계산됩니다. 표준 편차는 분산의 제곱근입니다.

단순화를 위해 월별 재고가 있다고 가정해 보겠습니다. 종가 $1 ~ $10. 예를 들어, 첫 번째 달은 $1이고 두 번째 달은 $2입니다. 분산을 계산하려면 아래 5단계를 따르십시오.

1. 데이터 세트의 평균을 찾으십시오. 이것은 각 값을 더한 다음 값의 수로 나누는 것을 의미합니다. $1에 $2를 더하고 $3을 더하여 $10까지 합하면 $55가 됩니다. 데이터 세트에 10개의 숫자가 있기 때문에 이것을 10으로 나눕니다. 이것은 $5.50의 평균 또는 평균 가격을 제공합니다.
2. 각 데이터 값과 평균 간의 차이를 계산합니다. 이것을 흔히 편차라고 합니다. 예를 들어 $10 - $5.50 = $4.50, $9 - $5.50 = $3.50을 취합니다. 이것은 $1의 첫 번째 데이터 값까지 계속됩니다. 음수는 허용됩니다. 각 값이 필요하기 때문에 이러한 계산은 스프레드시트에서 자주 수행됩니다.
3. 편차를 제곱합니다. 이렇게 하면 음수 값이 제거됩니다.
4. 제곱 편차를 함께 추가합니다. 이 예에서 이것은 82.5와 같습니다.
5. 제곱 편차(82.5)의 합을 데이터 값의 수로 나눕니다.

이 경우 결과 분산은 $8.25입니다. 제곱근은 표준 편차를 구하는 데 사용됩니다. 이것은 $2.87에 해당합니다. 이것은 위험의 척도이며 가치가 평균 가격 주위에 어떻게 분포되어 있는지 보여줍니다. 그것은 거래자에게 가격이 평균에서 얼마나 벗어날 수 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.

가격이 정규 분포에서 무작위로 추출되는 경우 모든 데이터 값의 약 68%가 하나의 표준 편차 내에 속합니다. 데이터 값의 95%는 2개의 표준 편차(이 예에서는 2 x 2.87)에 속하고 모든 값의 99.7%는 3개의 표준 편차(3 x 2.87)에 속합니다. 이 경우 $1~$10의 값은 무작위로 분포하지 않습니다. 종 곡선; 꽤. 그들은 균일하게 분포되어 있습니다. 따라서 예상되는 68%–95%º–99.7% 비율은 유지되지 않습니다. 이러한 제한에도 불구하고 가격 수익률 데이터 세트는 종종 주어진 예에서보다 정규(종형 곡선) 분포와 더 유사하기 때문에 거래자는 표준 편차를 자주 사용합니다.

기타 변동성 측정

시장에 대한 특정 주식의 상대적 변동성을 측정하는 한 가지 척도는 베타(β)입니다. NS 베타 관련 수익률에 대한 증권 수익률의 전반적인 변동성을 근사화합니다. 기준 (보통 S&P 500 지수가 사용됩니다.) 예를 들어, 베타 값 의 1.1은 역사적으로 벤치마크에서 100% 움직일 때마다 110% 움직였습니다. 가격 수준.

반대로 베타가 0.9인 주식은 역사적으로 기초 지수가 100% 움직일 때마다 90%씩 움직였습니다.

시장 변동성은 다음을 통해서도 볼 수 있습니다. VIX 또는 변동성 지수. VIX는 S&P 500 콜 및 풋의 실시간 호가에서 파생된 미국 주식 시장의 30일 예상 변동성을 측정하기 위해 시카고 옵션 거래소(Chicago Board Options Exchange)에서 만들었습니다. 옵션. 이는 투자자와 거래자가 시장 또는 개별 증권의 방향에 대해 하는 미래의 내기를 효과적으로 측정하는 것입니다. VIX에서 높은 수치는 위험한 시장을 의미합니다.

옵션 가격 책정 공식의 변수는 수익률이 어느 정도인지를 보여줍니다. 기초 자산 지금과 옵션 만료 사이에 변동합니다. 옵션 가격 책정 공식 내에서 백분율 계수로 표시되는 변동성은 일일 거래 활동에서 발생합니다. 변동성을 측정하는 방법은 사용된 계수 값에 영향을 미칩니다.

변동성은 다음과 같은 모델을 사용하여 옵션 계약의 가격을 책정하는 데에도 사용됩니다. 블랙숄즈 또는 이항 트리 모델. 변동성이 더 큰 기초 자산은 더 높은 옵션 프리미엄으로 해석됩니다. 변동성이 있으면 옵션이 만기 시 내가격이 될 가능성이 더 크기 때문입니다. 옵션 거래자는 자산의 미래 변동성을 예측하려고 시도하므로 시장에서 옵션의 가격은 내재 변동성을 반영합니다.

변동성의 실제 사례

투자자가 은퇴 포트폴리오를 구축하고 있다고 가정합니다. 그녀는 앞으로 몇 년 안에 은퇴하기 때문에 변동성이 낮고 안정적인 수익을 내는 주식을 찾고 있습니다. 그녀는 두 회사를 고려합니다.

1. Microsoft Corporation(MSFT)의 베타 계수는 .93으로 S&P 500 지수보다 변동성이 약간 낮습니다.
2. 쇼피파이 (SHOP)의 베타 계수는 1.61로 S&P 500 지수보다 변동성이 훨씬 높습니다.

투자자는 변동성이 적고 예측 가능한 단기 가치가 더 높기 때문에 포트폴리오로 Microsoft Corporation을 선택할 가능성이 높습니다.

내재 변동성 대 역사적 변동성

내재 변동성 (IV)는 예상 변동성이라고도 하며 옵션 거래자에게 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이를 통해 시장이 앞으로 얼마나 변동성이 있을지 결정할 수 있습니다. 이 개념은 또한 거래자들에게 확률을 계산하는 방법을 제공합니다. 주목해야 할 한 가지 중요한 점은 이것이 과학으로 간주되어서는 안 되므로 시장이 미래에 어떻게 움직일지에 대한 예측을 제공하지 않는다는 것입니다.

역사적 변동성과 달리 내재 변동성은 옵션 자체의 가격에서 비롯되며 미래에 대한 변동성 기대치를 나타냅니다. 암시되어 있기 때문에 거래자는 과거 성과를 미래 성과의 지표로 사용할 수 없습니다. 대신, 그들은 시장에서 옵션의 잠재력을 추정해야 합니다.

통계적 변동성이라고도 하며, 역사적 변동성 (HV)는 미리 정해진 기간 동안 가격 변동을 측정하여 기초 증권의 변동을 측정합니다. 이는 미래 지향적이지 않기 때문에 내재 변동성에 비해 덜 널리 퍼진 지표입니다.

역사적 변동성이 증가하면 유가 증권의 가격도 평소보다 더 많이 움직일 것입니다. 이때, 무언가가 바뀌거나 바뀔 것이라는 기대가 있습니다. 반면에 역사적 변동성이 떨어진다면 불확실성이 제거되어 원래대로 돌아가는 것입니다.

이 계산은 다음을 기반으로 할 수 있습니다. 일중 변화하지만 종종 한 종가에서 다음 종가로의 변화를 기반으로 움직임을 측정합니다. 옵션 거래의 의도된 기간에 따라 역사적 변동성은 10~180 거래일 범위의 증분 단위로 측정할 수 있습니다.