Що вимірює стандартне відхилення в портфелі?
Коли інвестиційні аналітики хочуть зрозуміти ризики, пов’язані з пайовим фондом або хедж-фондом, вони передусім дивляться на його стандартне відхилення.
Це вимірювання середньої дисперсії посідає чільне місце у багатьох галузях, пов’язаних із статистикою, економікою, бухгалтерським обліком та фінансами. Для даного набору даних стандартне відхилення вимірює, наскільки розподілені цифри від середнього значення.
Вимірюючи середньоквадратичне відхилення річної норми прибутковості портфеля, аналітики можуть побачити, наскільки прибутковість узгоджується з часом.
Взаємний фонд із довгим послужним списком постійних доходів відображатиме низькі стандартні відхилення. Фонд, орієнтований на зростання, або ринок, що формується, швидше за все матиме більшу волатильність і матиме вищу стандартну девіацію. Тому це за своєю суттю більш ризиковано.
Ключові винос
- Стандартне відхилення може показати узгодженість прибутковості інвестиції з часом.
- Фонд із високим стандартним відхиленням показує волатильність цін.
- Фонд із низьким стандартним відхиленням, як правило, є більш передбачуваним.
Стандартне відхилення обчислюється шляхом взяття квадратного кореня дисперсії, який сам є середнім з квадратних різниць середнього значення.
Розуміння стандартного відхилення
Однією з причин широкої популярності вимірювання стандартного відхилення є його узгодженість.
Стандартне відхилення від середнього означає одне і те ж, незалежно від того, чи ви дивитесь на валовий внутрішній продукт (ВВП), урожайність або висоту різних порід собак. Більше того, він завжди обчислюється в тих самих одиницях, що і набір даних. Вам не потрібно інтерпретувати додаткову одиницю виміру, отриману з формули.
Приклад вимірювання стандартного відхилення
Наприклад, припустимо, що взаємний фонд протягом п’яти років досягає таких річних показників прибутковості: 4%, 6%, 8,5%, 2% та 4%. Середнє значення, або середнє значення, становить 4,9%. Стандартне відхилення становить 2,46%. Це означає, що кожна річна величина в середньому на 2,46% відстає від середнього значення.
Кожне значення виражається у відсотках, що полегшує порівняння відносної волатильності декількох пайових фондів.
Завдяки незмінним математичним властивостям 68% значень у будь-якому наборі даних лежать в межах одного стандартного відхилення середнього значення, а 95% лежать у межах двох стандартних відхилень середнього значення.Крім того, ви можете з 95- річною впевненістю оцінити, що річна прибутковість не перевищує діапазон, створений у межах двох стандартних відхилень середнього значення.
Смуги Боллінджера
При інвестуванні стандартні відхилення зазвичай демонструються із використанням смуг Боллінджера.Створені технічним торговцем Джоном Боллінджером у 1980-х роках смуги Боллінджера – це ряд ліній, які можуть допомогти визначити тенденції в певній безпеці.
У центрі знаходиться експоненціальна ковзна середня (EMA), яка відображає середню ціну цінного паперу за встановлені часові рамки.По обидві сторони цієї лінії розташовані смуги, встановлені на одне-три стандартних відхилення від середнього.Ці зовнішні смуги коливаються із ковзною середньою відповідно до зміни ціни.
На додаток до численних інших корисних програм, смуги Боллінджера використовуються як показник волатильності ринку. Коли цінний папір переживає період великої мінливості, діапазони знаходяться в широкій відстані. У міру зменшення волатильності смуги звужуються, обіймаючи EMA.
Короткий огляд
Стандартне відхилення вимірює узгодженість. Послідовність хороша, але це не єдиний показник якості фонду.
Навіть у найбільш обмежених діапазонах графіків час від часу виникають короткі спалахи волатильності, часто після звітів про прибутки або оголошень про товари. На цих діаграмах, як правило, вузькі смуги Боллінджера раптово спливають, щоб забезпечити стрибок активності. Як тільки все знову владнається, смуги звужуються.
Оскільки багато методів інвестування залежать від тенденцій, що змінюються, можливість виявлення сильно нестабільних запасів з першого погляду може бути особливо корисною.
Інші дані для розгляду
Хоча це і важливо, стандартні відхилення не слід сприймати як кінцеве вимірювання вартості окремої інвестиції або портфеля. Наприклад, взаємний фонд, що повертається від 5% до 7% кожного року, має нижче стандартне відхилення, ніж конкуруючий фонд, який повертається від 6% до 16% щороку, але це не робить його кращим вибором.
Важливо зазначити, що середньоквадратичне відхилення може показати лише розподіл річної прибутковості для взаємного фонду, що не обов’язково передбачає узгодженість цього виміру в майбутньому. Такі економічні фактори, як зміна процентних ставок, завжди можуть вплинути на результати діяльності пайового фонду.
Недоліки вимірювання стандартних відхилень
Навіть як оцінка ризиків, пов’язаних із пайовим фондом, стандартне відхилення не є самостійною відповіддю. Наприклад, стандартне відхилення показує лише узгодженість (або непослідовність) прибутковості фонду. Це не показує, наскільки успішно фонд працює порівняно з його базовим показником, який вимірюється як бета-версія.
Іншим потенційним недоліком опори на стандартне відхилення є те, що воно передбачає дзвонистий розподіл значень даних. Це означає, що рівняння вказує на те, що однакова ймовірність існує для досягнення значень вище середнього або нижче середнього. Багато портфелів не демонструють цієї тенденції, і хедж-фонди, як правило, мають перекоси в тому чи іншому напрямку.
Чим більше цінних паперів зберігається в портфелі, і чим більше різноманітність різних типів цінних паперів, тим більша ймовірність стандартного відхилення може бути недоцільним.
Крім того, як і у будь-якій статистичній моделі, великі масиви даних надійніші, ніж малі. Середнє відхилення 4,9% та стандартне відхилення 2,46% у наведеному вище прикладі не настільки надійні, як ті самі значення, отримані з 50 обчислень, а не з п’яти.