Стандартное отклонение в инвестициях – это мера риска при работе на фондовом рынке. Это показатель, который помогает определить, насколько волатильным или изменчивым является инвестиционный инструмент.
Изначально, стандартное отклонение – ключевой показатель в статистике, который помогает оценить разброс значений вокруг среднего арифметического. Наглядно представьте выборку данных, например, результаты экзамена учеников класса. Среднее арифметическое покажет общую тенденцию, но не всегда передаст картину разнообразия результатов.
Именно тут на помощь приходит стандартное отклонение. Оно показывает, насколько сильно значения в выборке отклоняются от среднего. Чем выше значение отклонения, тем больше разброс данных. Если значение низкое, значения сгруппированы вокруг среднего.
Стандартное отклонение применяется во многих областях: от исследований до финансового анализа. Например, на фондовом рынке этот показатель часто используется для оценки волатильности акций. Высокая волатильность означает больший разброс цен и, соответственно, больший риск для инвестора.
Расчет стандартного отклонения проходит в несколько этапов. Сначала определяется среднее арифметическое всех значений выборки. Затем вычитается среднее из каждого значения и возводится в квадрат. После этого суммируются все полученные квадраты и делятся на количество значений выборки, за вычетом единицы. В итоге извлекается квадратный корень из полученного числа.
Конечно, стандартное отклонение – это лишь одна из метрик, которые помогают анализировать данные. Оно не даёт полной картины, но важно для оценки разнообразия и волатильности значений. Используя стандартное отклонение совместно с другими показателями, можно получить более полное представление о свойствах выборки и принимать более обоснованные решения на основе данных.
Стандартное отклонение: как применять в инвестициях
Прежде всего, стандартное отклонение помогает инвесторам оценить волатильность активов. Инвесторы могут использовать его для анализа исторических данных по доходности акций, чтобы понять, какие акции более стабильны. А какие акции, напротив, подвержены значительным колебаниям. Так, акции с низким стандартным отклонением часто считаются менее рискованными, но и потенциальная доходность от них может быть ниже. Здесь Вы можете усмотреть пересечение стандартного отклонения с коэффициентом Бета. Эта тема рассмотрена в отельном блоге. Основное же отличие стандартного отклонения от беты для инвестора в том, что бета показывает насколько волатильность актива отличается от среднерыночной. Стандартное отклонение мы используем в рамках одного актива. Т.е. если большая часть колебаний актива не выходит за рамки одного стандартного отклонения, и мы видим, что актив отклонился на 2.5 – это означает, что с бизнесом (или котировками) происходит что-то очень нестандартное.
Также стоит отметить, что стандартное отклонение может быть полезным при закупе активов по долгосрочной стратегии. Например, при реализации стратегии value investing. В которой инвесторы стремятся найти недооцененные активы, опираясь на анализ фундаментальных показателей компании и отрасли в целом. Например, если инвестор отслеживает актив, он нравится ему по фундаменталу, и по активу происходит провал (резкое падение котировок), но, при этом, фундаментал остается непоколебимо хорошо, можно было бы рассмотреть значительное отклонение от средних значений цены этого актива как сигнал к тому, чтобы усилить покупки.
Почему это важно? Риск – это неотъемлемая часть инвестирования. Он говорит о том, как сильно могут колебаться доходы от инвестиции. Инвесторы стремятся найти оптимальное сочетание риска и доходности.
Автор теории стандартного отклонения
Стандартное отклонение, как метрика, которая стала неотъемлемой частью статистического анализа и финансовых рынков, имеет свои корни в работах Фрэнсиса Гальтона, английского ученого и психолога. Гальтон был двоюродным братом Чарльза Дарвина и активно занимался исследованиями в области наследственности и естественного отбора. Однако, его вклад в статистику и теорию вероятностей оказался не менее значимым.
Интерес к измерениям и вариабельности данных привел Гальтона к разработке концепции стандартного отклонения. Он понял, что среднее арифметическое само по себе недостаточно для полного понимания и трактования данных. Необходимо было учесть и разброс значений, именно тут стандартное отклонение стало ключевым элементом.
Работы Гальтона вызвали большой интерес в академических кругах. Стандартное отклонение стало широко применяться не только в статистике, но и в социологии, психологии, медицине и, конечно же, в экономике. В финансовом мире это понятие быстро стало инструментом для оценки риска и волатильности.
С течением времени, стандартное отклонение интегрировалось в различные финансовые модели и стратегии. Оно стало одним из ключевых показателей в модели оценки капитальных активов (CAPM), которая используется для определения потенциальной доходности активов с учетом риска.
