목차
- 변동성은 무엇입니까?
- 변동성 설명
- 변동성을 계산하는 방법
- 휘발성의 다른 측정
- 변동성의 실제 예
- 묵시적 vs 역사적 변동성
변동성은 무엇입니까?
변동성은 주어진 보안 또는 시장 지수에 대한 수익 분산의 통계적 측정입니다. 대부분의 경우 변동성이 높을수록 보안이 위험합니다. 변동성은 종종 동일한 편차 또는 시장 지수로부터의 수익 간의 표준 편차 또는 분산으로 측정됩니다.
증권 시장에서 변동성은 종종 어느 방향 으로든 큰 변동과 관련이 있습니다. 예를 들어, 주식 시장이 일정 기간 동안 1 % 이상 상승 및 하락하는 경우이를 "휘발성"시장이라고합니다. 옵션 가격 결정시 자산의 변동성은 핵심 요소입니다.
주요 테이크 아웃
- 변동성은 자산 가격이 평균 가격을 기준으로 얼마나 크게 변동 하는지를 나타냅니다. 이는 수익 분산을 통계적으로 측정하는 것입니다. 베타 계수, 옵션 가격 책정 모델 및 표준 수익률 편차를 포함하여 변동성을 측정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가격은 예측하기 어렵 기 때문에 변동성이 적은 자산보다 위험으로 간주됩니다. 변동성은 옵션 가격을 계산하는 데 중요한 변수입니다.
변동성 설명
변동성은 종종 유가 증권 가치의 변화 규모와 관련된 불확실성 또는 위험의 양을 나타냅니다. 변동성이 높을수록 유가 증권의 가치가 더 큰 범위의 가치에 퍼질 수 있습니다. 이는 유가 증권의 가격이 어느 방향 으로든 단기간에 크게 변화 할 수 있음을 의미합니다. 변동성이 낮을수록 유가 증권의 가치는 크게 변동하지 않으며보다 꾸준한 경향이 있습니다.
자산 변동을 측정하는 한 가지 방법은 자산의 일일 수익률 (매일 이동률)을 수량화하는 것입니다. 과거 변동성은 과거 가격을 기준으로하며 자산 수익률의 변동 정도를 나타냅니다. 이 숫자는 단위가 없으며 백분율로 표시됩니다. 분산은 일반적으로 자산 평균 주위의 수익 분산을 캡처하지만 변동성은 특정 기간에 의해 제한된 분산의 척도입니다. 따라서 매일 변동성, 주별, 월별 또는 연간 변동성을보고 할 수 있습니다. 따라서 변동성을 연간 표준 편차로 생각하는 것이 유용합니다. 변동성 = √ (연도 차이)
변동성을 계산하는 방법
변동성은 종종 분산과 표준 편차를 사용하여 계산됩니다. 표준 편차는 분산의 제곱근입니다.
간단히하기 위해 매월 1 ~ 10 달러의 종가가 있다고 가정 해 봅시다. 예를 들어, 1 월은 1 달러이고 2 월은 2 달러입니다. 분산을 계산하려면 아래 5 단계를 수행하십시오.
- 데이터 세트의 평균을 찾으십시오. 이는 각 값을 더한 다음 값의 수로 나누는 것을 의미합니다. 최대 $ 10까지 $ 1, $ 2, $ 3를 추가하면 $ 55가됩니다. 데이터 세트에 10 개의 숫자가 있으므로 10으로 나눕니다. 평균 $ 5.50의 평균 가격을 제공합니다. 각 데이터 값과 평균의 차이를 계산합니다 . 이를 종종 편차라고합니다. 예를 들어, $ 10-$ 5.50 = $ 4.50, $ 9-$ 5.50 = $ 3.50이됩니다. 이것은 우리의 첫 번째 데이터 가치 $ 1까지 계속됩니다. 음수가 허용됩니다. 각 값이 필요하기 때문에 이러한 계산은 종종 스프레드 시트에서 수행됩니다. 편차를 제곱합니다 . 음수 값을 제거합니다. r에 제곱 편차를 추가합니다 . 이 예에서 이것은 82.5와 같습니다. 제곱 편차 (82.5)의 합을 데이터 값 수로 나눕니다 .
이 경우 결과 차이는 $ 8.25입니다. 제곱근은 표준 편차를 얻기 위해 사용됩니다. 이것은 $ 2.87에 해당합니다. 이는 위험의 척도이며 평균 가격 주위에 값이 분산되는 방법을 보여줍니다. 그것은 거래자들에게 가격이 평균에서 얼마나 멀리 벗어날 수 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.
가격이 무작위로 배분되는 경우 (종종 그렇지 않은 경우), 모든 데이터 값의 약 68 %가 하나의 표준 편차 내에 속합니다. 데이터 값의 95 %는 두 표준 편차 (이 예에서는 2 x 2.87)에 속하고 모든 값의 99.7 %는 세 표준 편차 (3 x 2.87)에 속합니다. 이 경우 $ 1에서 $ 10 사이의 값은 종 곡선에 무작위로 분포되지 않으며, 상당한 상향 편향이 있습니다. 따라서 모든 값이 세 가지 표준 편차 내에 포함되지 않습니다. 이러한 한계에도 불구하고, 가격 데이터 세트에는 종종 임의 분포와 더 유사한 상하 이동이 포함되어 있기 때문에 표준 편차는 여전히 트레이더가 자주 사용합니다.
휘발성의 다른 측정
시장에 대한 특정 주식의 상대적 변동성의 한 가지 척도는 베타 (β)입니다. 베타는 관련 벤치 마크의 수익 (보통 S & P 500이 사용됨)에 대한 증권 수익률의 전체 변동성을 근사합니다. 예를 들어, 베타 값이 1.1 인 주식은 가격 수준을 기준으로 벤치 마크에서 100 % 움직일 때마다 역사적으로 110 % 이동했습니다. 반대로 베타 버전이.9 인 주식은 기본 지수에서 100 % 움직일 때마다 90 % 움직였습니다.
시장 변동성은 VIX 또는 변동성 지수를 통해 확인할 수도 있습니다. VIX는 시카고 보드 옵션 거래소에서 S & P 500 콜 및 풋 옵션의 실시간 시세 가격에서 파생 된 미국 주식 시장의 30 일 예상 변동성을 측정하기위한 수단으로 만들어졌습니다. 이는 투자자 및 트레이더가 시장 또는 개별 증권의 방향에 대해 제시하는 미래의 내기의 척도입니다. VIX에 대한 높은 수치는 위험한 시장을 의미합니다.
기초 자산의 수익률이 현재와 옵션 만기 사이에 변동하는 정도를 나타내는 옵션 가격 산정 공식의 변수. 옵션 가격 공식에서 백분율 계수로 표시되는 변동성은 일일 거래 활동에서 발생합니다. 변동성이 측정되는 방법은 사용 된 계수의 값에 영향을줍니다.
휘발성은 또한 Black-Scholes 또는 이항 트리 모델과 같은 모델을 사용하여 옵션 계약 가격을 책정하는 데 사용됩니다. 변동성이 큰 기본 자산은 옵션 프리미엄이 높은 것으로 해석됩니다. 옵션 거래자는 자산의 미래 변동성을 예측하려고 시도하므로 시장의 옵션 가격은 내재 된 변동성을 반영합니다.
변동성의 실제 예
투자자가 퇴직 포트폴리오를 구축한다고 가정합니다. 그녀는 향후 몇 년 안에 은퇴하고 있기 때문에 변동성이 적고 꾸준한 수익을 가진 주식을 찾고 있습니다.
그녀는 두 회사를 고려합니다.
- Microsoft Corporation (MSFT)의 베타 계수는 1.03으로 S & P 500 지수와 거의 유사하며 Shopify Inc. (SHOP)의 베타 계수는 1.88이며 S & P 500 지수보다 변동성이 훨씬 높습니다.
변동성이 적고 예측 가능한 단기 가치가 있기 때문에 투자자는 포트폴리오로 Microsoft Corporation을 선택했을 것입니다. (관련 내용은 "VXX가 만료 될 때 변동성에 베팅하는 방법"을 참조하십시오)
내재 변동성 vs. 역사적 변동성
예상 변동성이라고도하는 내재 변동성 (IV)은 옵션 거래자에게 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 이름에서 알 수 있듯이 시장이 얼마나 변동이 심할 지 결정할 수 있습니다. 이 개념은 또한 거래자들에게 확률을 계산하는 방법을 제공합니다. 주목해야 할 중요한 점은 과학으로 간주되어서는 안되므로 향후 시장이 어떻게 움직일 지에 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 추정해야합니다.
통계적 변동성이라고도하며, 역사적 변동성 (HV)은 사전 결정된 기간 동안의 가격 변동을 측정하여 기초 증권의 변동을 측정합니다. 미래 지향적이지 않기 때문에 내재 변동성과 비교할 때 덜 널리 사용되는 지표입니다.
역사적 변동성이 증가하면 유가 증권 가격도 평상시보다 더 많이 움직입니다. 현재, 무언가가 변할 것이라는 기대가 있습니다. 반면에 역사적 변동성이 떨어지면 불확실성이 제거 된 것이므로 상황이 원래대로 돌아갑니다.
이 계산은 일중 변동을 기반으로 할 수 있지만 종종 한 종가에서 다음 종가로의 변동에 따라 이동을 측정합니다. 옵션 거래의 의도 된 기간에 따라, 역사적 변동성은 10 일에서 180 일의 거래일 범위에서 증분으로 측정 될 수 있습니다.
