표준 편차는 평균 분산의 수학적 측정입니다. 통계, 경제, 회계 및 재무에서 두드러진 특징입니다. 주어진 데이터 세트에 대해 표준 편차는 숫자가 평균값에서 얼마나 확산되는지 측정합니다. 표준 편차는 분산의 제곱근을 취하여 계산할 수 있으며, 그 자체는 평균의 제곱 차이의 평균입니다.
뮤추얼 펀드 또는 헤지 펀드 투자와 관련하여 분석가는 다른 위험 측정보다 표준 편차를 더 고려합니다. 분석가는 포트폴리오의 연간 수익률 표준 편차를 사용하여 수익이 발생하는 일관성을보다 잘 측정 할 수 있습니다. 일관된 수익률을 오랫동안 기록한 뮤추얼 펀드는 표준 편차가 낮습니다. 그러나 성장 중심 또는 신흥 시장 자금은 변동성이 더 커지고 표준 편차가 더 높아질 것입니다. 따라서 그들은 또한 더 많은 위험을 수반합니다.
표준 편차의 일관성
표준 편차 측정이 널리 보급되는 이유 중 하나는 일관성입니다. 국내 총생산 (GDP), 농작물 수확량 또는 개의 높이에 대해 이야기 할 때 평균과의 표준 편차가 동일한 것을 나타낼뿐만 아니라 항상 데이터 세트와 동일한 단위로 계산됩니다. 공식으로 인한 추가 측정 단위를 해석 할 필요가 없습니다.
예를 들어, 뮤추얼 펀드가 5 년 동안 4 %, 6 %, 8.5 %, 2 % 및 4 %의 연간 수익률을 달성한다고 가정하십시오. 평균 값 또는 평균은 4.9 %입니다. 표준 편차는 2.46 %이며 이는 각 개별 값이 평균에서 평균 2.46 % 떨어져 있음을 의미합니다. 모든 가치는 백분율로 표시되며, 상대적 변동성은 유사한 뮤추얼 펀드를 비교하기가 더 쉽습니다.
일관된 수학적 특성으로 인해 모든 데이터 세트의 값 중 68 %는 평균의 표준 편차 내에 있고 95 %는 평균의 두 표준 편차 내에 있습니다. 또는 연간 수익률이 평균의 두 표준 편차 내에 생성 된 범위를 초과하지 않을 것이라고 95 % 확실하게 추정 할 수 있습니다.
볼린저 밴드
투자에서, 표준 편차는 주로 볼린저 밴드의 모습으로 사용됩니다. 1980 년대 John Bollinger가 개발 한 Bollinger 밴드는 주어진 보안에서 추세를 식별하는 데 도움이되는 일련의 라인입니다. 중앙에는 지수 이동 평균 (EMA)이 있으며, 이는 정해진 기간 동안 유가 증권의 평균 가격을 반영합니다. 이 선의 양쪽에는 평균에서 1 ~ 3 개의 표준 편차가 설정되어있는 밴드가 있습니다. 이러한 외부 밴드는 가격 변화에 따라 이동 평균과 함께 진동합니다.
볼린저 밴드는 수많은 유용한 응용 프로그램 외에도 시장 변동성의 지표로 사용됩니다. 유가 증권의 변동성이 큰 기간을 경험했을 때 밴드는 상당히 넓습니다. 휘발성이 감소함에 따라 밴드는 좁아지고 EMA에 더 가깝게 포옹됩니다. 예를 들어 수입 보고서 나 제품 출시 후, 가장 범위가 넓은 차트조차도 때때로 변동성이 짧게 나타납니다. 이 차트에서 활동의 급상승을 수용하기 위해 일반적으로 좁은 볼린저 밴드가 갑자기 버블 링됩니다. 일이 다시 해결되면 밴드가 좁아집니다. 많은 투자 기법이 변화하는 추세에 의존하기 때문에 변동성이 큰 주식을 한 눈에 파악할 수있는 것이 특히 유용한 도구가 될 수 있습니다.
고려해야 할 다른 데이터
중요하지만 표준 편차를 개별 투자 또는 포트폴리오의 가치에 대한 최종 측정으로 간주해서는 안됩니다. 예를 들어, 매년 5 %에서 7 % 사이의 수익을 올리는 뮤추얼 펀드는 매년 6 %에서 16 % 사이의 수익을내는 경쟁 펀드보다 표준 편차가 낮지 만, 다른 모든 것들이 동일한 것은 분명히 열등한 선택입니다.
표준 편차는 뮤추얼 펀드에 대한 연간 수익의 분산만을 나타내며, 반드시이 측정과의 미래 일관성을 의미하지는 않습니다. 금리 변동과 같은 경제적 요소는 항상 뮤추얼 펀드의 성과에 영향을 줄 수 있습니다. 뮤추얼 펀드와 관련된 위험을 평가할 때 표준 편차는 독립형 답변이 아닙니다. 예를 들어, 표준 편차는 수익의 일관성 또는 불일치를 나타내지 만 펀드가 벤치 마크에 대해 얼마나 잘 수행되는지는 나타내지 않습니다 (베타로 측정 됨).
포트폴리오의 위험을 측정하기 위해 표준 편차에 의존하는 또 다른 잠재적 약점은 종 모양의 데이터 값 분포를 가정한다는 것입니다. 즉, 방정식은 평균 이상의 평균을 달성 할 때와 동일한 확률이 있음을 나타냅니다. 많은 포트폴리오가 이러한 경향을 나타내지 않으며, 특히 헤지 펀드는 한 방향 또는 다른 방향으로 치우친 경향이 있습니다.
포트폴리오에 보유 된 유가 증권이 많을수록 다양한 유형의 유가 증권이 다양할수록 표준 편차가 적절하지 않을 수 있습니다. 또한 모든 통계 모델과 마찬가지로 큰 데이터 세트는 작은 데이터 세트보다 더 안정적입니다. 위의 예에서 평균 4.9 % 및 표준 편차 2.46 %는 5 개가 아닌 50 개의 다른 계산에서 생성 된 동일한 값만큼 신뢰할 수 없습니다.
(관련 독서 는 표준 편차와 평균 편차의 차이점은 무엇입니까?를 참조하십시오.)
