Cosa misura la deviazione standard in un portafoglio?
Quando gli analisti degli investimenti vogliono comprendere i rischi associati a un fondo comune o un hedge fund, guardano prima di tutto alla sua deviazione standard.
Questa misurazione della varianza media ha un posto di rilievo in molti campi relativi a statistica, economia, contabilità e finanza. Per un dato set di dati, la deviazione standard misura quanto sono distribuiti i numeri da un valore medio.
Misurando la deviazione standard del tasso di rendimento annuale di un portafoglio, gli analisti possono vedere quanto siano coerenti i rendimenti nel tempo.
Un fondo comune con una lunga esperienza di rendimenti costanti mostrerà una deviazione standard bassa. È probabile che un fondo orientato alla crescita o dei mercati emergenti abbia una maggiore volatilità e una deviazione standard più elevata. Pertanto, è intrinsecamente più rischioso.
Punti chiave
- La deviazione standard può mostrare la consistenza del rendimento di un investimento nel tempo.
- Un fondo con una deviazione standard elevata mostra volatilità dei prezzi.
- Un fondo con una deviazione standard bassa tende ad essere più prevedibile.
La deviazione standard viene calcolata prendendo la radice quadrata della varianza, che a sua volta è la media delle differenze al quadrato della media.
Comprensione della deviazione standard
Uno dei motivi della diffusa popolarità della misurazione della deviazione standard è la sua coerenza.
La deviazione standard dalla media rappresenta la stessa cosa sia che tu stia guardando il prodotto interno lordo (PIL), i raccolti o l’altezza di varie razze di cani. Inoltre, viene sempre calcolato nelle stesse unità del set di dati. Non è necessario interpretare un’unità di misura aggiuntiva risultante dalla formula.
Esempio di misurazione della deviazione standard
Ad esempio, supponiamo che un fondo comune di investimento raggiunga i seguenti tassi di rendimento annuali nel corso di cinque anni: 4%, 6%, 8,5%, 2% e 4%. Il valore medio, o medio, è del 4,9%. La deviazione standard è del 2,46%. Ciò significa che ogni singolo valore annuale è in media del 2,46% di distanza dalla media.
Ogni valore è espresso in percentuale, rendendo più facile confrontare la volatilità relativa di diversi fondi comuni di investimento.
A causa delle sue proprietà matematiche coerenti, il 68% dei valori in qualsiasi set di dati si trova all’interno di una deviazione standard della media e il 95% si trova entro due deviazioni standard della media. In alternativa, è possibile stimare con una certezza del 95% che i rendimenti annuali non superino l’intervallo creato entro due deviazioni standard della media.
Bande di Bollinger
Nell’investimento, le deviazioni standard sono generalmente dimostrate con l’uso dellebande di Bollinger. Sviluppate dal trader tecnico John Bollinger negli anni ’80, le bande di Bollinger sono una serie di linee che possono aiutare a identificare le tendenze in un dato titolo.
Al centro c’è la media mobile esponenziale (EMA), che riflette il prezzo medio del titolo in un periodo di tempo stabilito. Su entrambi i lati di questa linea ci sono bande impostate da una a tre deviazioni standard dalla media. Queste bande esterne oscillano con la media mobile in base alle variazioni di prezzo.
Oltre alle sue numerose altre utili applicazioni, le bande di Bollinger sono utilizzate come indicatore della volatilità del mercato. Quando un titolo ha vissuto un periodo di grande volatilità, le bande sono molto distanti. Quando la volatilità diminuisce, le bande si restringono, abbracciando l’ EMA.
La deviazione standard misura la coerenza. La coerenza è buona, ma non è l’unica misura della qualità di un fondo.
Anche i grafici più range-bound sperimentano brevi scatti di volatilità di tanto in tanto, spesso dopo rapporti sugli utili o annunci di prodotti. In questi grafici, bande di Bollinger normalmente strette improvvisamente fuoriescono per accogliere il picco di attività. Quando le cose si sistemano di nuovo, le fasce si restringono.
Poiché molte tecniche di investimento dipendono dal cambiamento delle tendenze, essere in grado di identificare immediatamente i titoli altamente volatili può essere particolarmente utile.
Altri dati da considerare
Sebbene importanti, le deviazioni standard non dovrebbero essere prese come una misura definitiva del valore di un singolo investimento o di un portafoglio. Ad esempio, un fondo comune di investimento che ritorna tra il 5% e il 7% ogni anno ha una deviazione standard inferiore rispetto a un fondo concorrente che ritorna tra il 6% e il 16% ogni anno, ma questo non lo rende una scelta migliore.
È importante notare che la deviazione standard può solo mostrare la dispersione dei rendimenti annuali per un fondo comune di investimento, il che non implica necessariamente la coerenza futura con questa misurazione. Fattori economici come le variazioni dei tassi di interesse possono sempre influenzare le prestazioni di un fondo comune di investimento.
Svantaggi della misurazione della deviazione standard
Anche come valutazione dei rischi associati a un fondo comune di investimento, la deviazione standard non è una risposta autonoma. Ad esempio, la deviazione standard mostra solo la consistenza (o incoerenza) dei rendimenti del fondo. Non mostra il rendimento del fondo rispetto al benchmark, misurato come beta.
Un altro potenziale svantaggio dell’affidarsi alla deviazione standard è che assume una distribuzione a campana dei valori dei dati, il che significa che l’equazione indica che esiste la stessa probabilità di ottenere valori superiori o inferiori alla media. Molti portafogli non mostrano questa tendenza e gli hedge fund tendono in particolare a essere sbilanciati in una direzione o nell’altra.
Maggiore è il numero di titoli detenuti in un portafoglio e maggiore è la varietà dei diversi tipi di titoli, maggiore è la probabilità che la deviazione standard non sia appropriata.
Inoltre, come con qualsiasi modello statistico, i set di dati di grandi dimensioni sono più affidabili dei set di dati di piccole dimensioni. La media del 4,9% e la deviazione standard del 2,46% nell’esempio sopra non sono affidabili come gli stessi valori prodotti da 50 calcoli anziché cinque.