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domingo, octubre 17, 2021

¿Qué mide la desviación estándar en una cartera?

Cuando los analistas de inversiones quieren comprender los riesgos asociados con un fondo mutuo o un fondo de cobertura, se fijan ante todo en su desviación estándar.

Esta medida de la varianza promedio tiene un lugar destacado en muchos campos relacionados con la estadística, la economía, la contabilidad y las finanzas. Para un conjunto de datos dado, la desviación estándar mide qué tan separados están los números de un valor promedio.

Al medir la desviación estándar de la tasa de rendimiento anual de una cartera, los analistas pueden ver qué tan consistentes son los rendimientos a lo largo del tiempo.

Un fondo mutuo con un largo historial de rendimientos consistentes mostrará una desviación estándar baja. Es probable que un fondo de mercado emergente o orientado al crecimiento tenga una mayor volatilidad y una desviación estándar más alta. Por lo tanto, es inherentemente más riesgoso.

CONSEJOS CLAVE

  • La desviación estándar puede mostrar la consistencia del rendimiento de una inversión a lo largo del tiempo.
  • Un fondo con una desviación estándar alta muestra volatilidad de precios.
  • Un fondo con una desviación estándar baja tiende a ser más predecible.

La desviación estándar se calcula tomando la raíz cuadrada de la varianza, que en sí misma es el promedio de las diferencias cuadradas de la media.

Comprensión de la desviación estándar
Una de las razones de la gran popularidad de la medición de la desviación estándar es su coherencia.

La desviación estándar de la media representa lo mismo ya sea que esté mirando el producto interno bruto (PIB), el rendimiento de los cultivos o la altura de varias razas de perros. Además, siempre se calcula en las mismas unidades que el conjunto de datos. No tiene que interpretar una unidad de medida adicional resultante de la fórmula.

Ejemplo de medición de desviación estándar

Por ejemplo, suponga que un fondo mutuo logra las siguientes tasas de rendimiento anual en el transcurso de cinco años: 4%, 6%, 8.5%, 2% y 4%. El valor medio, o promedio, es 4.9%. La desviación estándar es 2,46%. Eso significa que cada valor anual individual está en un promedio de 2,46% de la media.

Cada valor se expresa como un porcentaje, lo que facilita la comparación de la volatilidad relativa de varios fondos mutuos.

Debido a sus propiedades matemáticas consistentes, el 68% de los valores en cualquier conjunto de datos se encuentran dentro de una desviación estándar de la media y el 95% se encuentran dentro de dos desviaciones estándar de la media. Alternativamente, puede estimar con un 95% de certeza que los rendimientos anuales no exceden el rango creado dentro de dos desviaciones estándar de la media.1

Bandas de Bollinger

Al invertir, las desviaciones estándar generalmente se demuestran con el uso de bandas de Bollinger. Desarrolladas por el comerciante técnico John Bollinger en la década de 1980, las bandas de Bollinger son una serie de líneas que pueden ayudar a identificar tendencias en un valor determinado.2

En el centro está la media móvil exponencial (EMA), que refleja el precio medio del valor durante un período de tiempo establecido. A cada lado de esta línea hay bandas establecidas de una a tres desviaciones estándar de la media. Estas bandas externas oscilan con la media móvil de acuerdo con los cambios en el precio.

Además de sus numerosas aplicaciones útiles, las Bandas de Bollinger se utilizan como indicador de la volatilidad del mercado. Cuando un valor ha experimentado un período de gran volatilidad, las bandas están muy separadas. A medida que disminuye la volatilidad, las bandas se estrechan, abrazando la EMA.

Importante: la desviación estándar mide la coherencia. La consistencia es buena, pero no es la única medida de la calidad de un fondo.

Incluso los gráficos más limitados por rango experimentan breves rachas de volatilidad de vez en cuando, a menudo después de informes de ganancias o anuncios de productos. En estos gráficos, las bandas de Bollinger normalmente estrechas aparecen repentinamente para adaptarse al aumento de la actividad. Una vez que las cosas se estabilizan de nuevo, las bandas se estrechan.

Dado que muchas técnicas de inversión dependen de las tendencias cambiantes, ser capaz de identificar acciones altamente volátiles de un vistazo puede resultar especialmente útil.

Otros datos a considerar

Si bien es importante, las desviaciones estándar no deben tomarse como una medida final del valor de una inversión individual o una cartera. Por ejemplo, un fondo mutuo que rinde entre el 5% y el 7% cada año tiene una desviación estándar más baja que un fondo de la competencia que rinde entre el 6% y el 16% cada año, pero eso no lo convierte en una mejor opción.

Es importante señalar que la desviación estándar solo puede mostrar la dispersión de los rendimientos anuales de un fondo mutuo, lo que no implica necesariamente una consistencia futura con esta medición. Los factores económicos, como los cambios en las tasas de interés, siempre pueden afectar el desempeño de un fondo mutuo.

Inconvenientes de la medición de la desviación estándar

Incluso como evaluación de los riesgos asociados con un fondo mutuo, la desviación estándar no es una respuesta independiente. Por ejemplo, la desviación estándar solo muestra la consistencia (o inconsistencia) de los rendimientos del fondo. No muestra el rendimiento del fondo frente a su índice de referencia, que se mide como beta.

Otro inconveniente potencial de confiar en la desviación estándar es que asume una distribución de valores de datos en forma de campana.1 Esto significa que la ecuación indica que existe la misma probabilidad de lograr valores por encima o por debajo de la media. Muchas carteras no muestran esta tendencia y los fondos de cobertura tienden especialmente a inclinarse en una dirección u otra.

Cuantos más valores se mantengan en una cartera y más variedad haya en los diferentes tipos de valores, es posible que la desviación estándar más probable no sea apropiada.

Además, como con cualquier modelo estadístico, los conjuntos de datos grandes son más fiables que los conjuntos de datos pequeños. La media del 4,9% y la desviación estándar del 2,46% en el ejemplo anterior no es tan confiable como los mismos valores producidos a partir de 50 cálculos en lugar de cinco.

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