Що вимірює стандартне відхилення в портфелі?

Стандартне відхилення - це математичне вимірювання середньої дисперсії. Це важлива особливість у статистиці, економіці, бухгалтерському обліку та фінансах. Для даного набору даних стандартне відхилення вимірює те, як розкидаються числа від середнього значення. Стандартне відхилення можна обчислити, взявши квадратний корень дисперсії, який сам по собі є середнім середнім квадратом різниці.

Якщо мова йде про інвестиції в взаємний фонд або хедж-фонд, то аналітики дотримуються стандартного відхилення більше, ніж будь-яке інше вимірювання ризику. Приймаючи стандартне відхилення річної норми прибутку портфеля, аналітики можуть краще оцінити узгодженість, з якою формуються прибутки. Взаємні фонди з довгим результатом постійної віддачі демонструють низьке стандартне відхилення. Однак, орієнтовані на ріст чи фонди, що розвиваються, швидше за все спостерігатиметься більше волатильності та матиме більш високе стандартне відхилення. Тому вони також несуть більший ризик.

Послідовність стандартного відхилення

Однією з причин широкої популярності вимірювань стандартного відхилення є їх послідовність. Мало того, що одне стандартне відхилення від середнього показника являє собою те саме, що стосується валового внутрішнього продукту (ВВП), врожаю сільськогосподарських культур або висоти собак, воно завжди обчислюється в тих же одиницях, що і набір даних. Вам ніколи не доведеться інтерпретувати додаткову одиницю вимірювання, отриману за формулою.

Наприклад, припустимо, що взаємний фонд досягає таких річних показників прибутку протягом п'яти років: 4 відсотки, 6 відсотків, 8, 5 відсотка, 2 відсотки та 4 відсотки. Середнє значення, або середнє значення, становить 4, 9 відсотка. Стандартне відхилення становить 2, 46 відсотка, що означає, що кожне окреме річне значення в середньому на 2, 46 відсотка від середнього. Кожна величина виражається у відсотках, а тепер відносну мінливість легше порівняти між подібними пайовими фондами.

Завдяки послідовним математичним властивостям 68 відсотків значень у будь-якій множині даних лежать в межах одного стандартного відхилення середнього значення, а 95 відсотків - у межах двох стандартних відхилень середнього. Крім того, ви можете з 95-відсотковою визначеністю оцінити, що річна віддача не перевищує діапазон, створений у межах двох стандартних відхилень середньої величини.

Групи Боллінгера

При інвестуванні стандартні відхилення в основному використовуються під виглядом смуг Боллінгера. Розроблений Джоном Боллінгером у 1980-х роках, гурти Боллінгера - це ряд ліній, які можуть допомогти визначити тенденції у певній безпеці. В центрі - експоненціальна ковзаюча середня величина (EMA), яка відображає середню ціну цінних паперів за встановлені часові рамки. В обидві сторони від цього рядка розташовані смуги, встановлені від одного до трьох стандартних відхилень від середнього. Ці зовнішні смуги коливаються з ковзною середньою залежно від зміни цінової дії.

Окрім численних інших корисних застосувань, групи Bollinger використовуються як показник нестабільності ринку. Коли охорона пережила період великої мінливості, смуги досить широкі. Із зменшенням волатильності смуги звужуються, притискаючись до ЕМА. Навіть, навіть, найбільш обмежені діаграми, час від часу стикаються з короткою швидкістю нестабільності після звітів про прибутки або випуску продукції. У цих діаграмах зазвичай вузькі смуги Боллінгера раптово вибухають, щоб пристосувати шип в активності. Після того, як все знову осяде, смуги звужуються. Оскільки багато методів інвестування залежать від мінливих тенденцій, можливість виявлення високостійких запасів може бути особливо корисним інструментом.

Інші дані для розгляду

Незважаючи на те, що важливо, стандартні відхилення не повинні сприйматися як остаточне вимірювання вартості окремої інвестиції чи портфеля. Наприклад, взаємний фонд, який щороку повертає між 5 і 7 відсотками, має нижче стандартне відхилення, ніж конкуруючий фонд, який повертає між 6 і 16 відсотками щороку, але це, очевидно, неповноцінний вибір, якщо всі інші речі рівні .

Важливо зауважити, що стандартне відхилення показує лише розподіл річних доходів за пайовим фондом, що не обов'язково означає майбутню узгодженість цього вимірювання. Економічні фактори, такі як зміни процентних ставок, завжди можуть впливати на ефективність взаємного фонду. При оцінці ризику, пов’язаного з пайовим фондом, стандартне відхилення не є окремою відповіддю. Наприклад, стандартне відхилення показує лише послідовність або невідповідність доходності, але не показує, наскільки добре працює фонд порівняно з його еталоном, який вимірюється як бета-версія.

Ще одна потенційна слабкість покладання стандартного відхилення для вимірювання ризику для портфеля полягає в тому, що він передбачає дзвіноподібний 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 такої тенденції, і хедж-фонди особливо часто перекошуються в ту чи іншу сторону.

Чим більше цінних паперів у портфелі, і чим більше різноманітність у різних видах цінних паперів, тим більше ймовірність стандартного відхилення може бути невідповідною. Також, як і будь-яка статистична модель, великі набори даних надійніші, ніж малі набори даних. Середнє значення 4, 9 відсотка та стандартне відхилення 2, 46 відсотка у наведеному вище прикладі не настільки надійне, як ті самі значення, отримані з 50 різних розрахунків замість п'яти.

(Для читання, пов'язаного з цим, див.: Яка різниця між стандартним відхиленням і середнім відхиленням? )