فهم قياسات التقلب

عند التفكير في تقلبات صندوق الاستثمار، قد يجد المستثمر صعوبة في تحديد الصندوق الذي سيوفر مزيجًا مثاليًا من المخاطر والمكافآت. لكن في المقابل توفر العديد من المواقع الإلكترونية مقاييس تقلب مختلفة للصناديق المشتركة مجانًا.

تقدم لكم منصة تداول الأسهم الموثوقة إيفست معلومات أساسية للتعرف على مقاييس التقلب الأربعة الأكثر شيوعًا وكيفية تطبيقها في نوع تحليل المخاطر بناءً على نظرية المحفظة الحديثة.

نظرية المحفظة المثلى وصناديق الاستثمار

أحد اختبارات العلاقة بين عوائد المحفظة والمخاطر هو الحد الفعال وهو منحنى يمثل جزءًا من نظرية المحفظة الحديثة. يتشكل المنحنى من رسم بياني للعائد والمخاطر التي يشير إليها التقلب، والذي يمثله الانحراف المعياري.

وفقًا لنظرية المحفظة الحديثة، فإن الأموال الموجودة على المنحنى تحقق أقصى عائد ممكن، نظرًا لمقدار التقلب.

كلما زاد الانحراف المعياري، زاد العائد. بمجرد أن تصل العوائد المتوقعة للمحفظة إلى مستوى معين، يجب على المستثمر أن يتحمل قدرًا كبيرًا من التقلبات لزيادة طفيفة في العائد.

من الواضح أن المحافظ ذات العلاقة بالمخاطر / العائد التي تم رسمها أسفل المنحنى بكثير ليست مثالية لأن المستثمر يأخذ قدرًا كبيرًا من عدم الاستقرار مقابل عائد صغير.

لتحديد ما إذا كان الصندوق المقترح لديه عائد مثالي لمقدار التقلب المكتسب، يحتاج المستثمر إلى إجراء تحليل للانحراف المعياري للصندوق.

نظرية المحفظة الحديثة والتقلبات ليست الوسيلة الوحيدة التي يستخدمها المستثمرون لتحليل المخاطر التي تسببها العديد من العوامل المختلفة في السوق.

مقالات ذات صلة

وتؤثر أشياء مثل تحمل المخاطر واستراتيجية الاستثمار على كيفية رؤية المستثمر لمدى تعرضه للمخاطر. فيما يلي أربعة مقاييس أخرى مقدمة لكم من خبراء موقع يقين.

أساسيات فهم قياسات التقلب

  1. الانحراف المعياري  Standard Deviation

كما هو الحال مع العديد من المقاييس الإحصائية، يمكن أن يكون حساب الانحراف المعياري مخيفًا.

ولكن نظرًا لأن الرقم مفيد للغاية لأولئك الذين يعرفون كيفية استخدامه، فهناك العديد من خدمات فحص الصناديق المشتركة المجانية التي توفر الانحرافات المعيارية للصناديق.

يشير الانحراف المعياري بشكل أساسي إلى تقلبات الصندوق، مما يشير إلى ميل العوائد إلى الارتفاع أو الانخفاض بشكل كبير في فترة زمنية قصيرة.

يعتبر الأمان المتقلب أيضًا من المخاطر الأعلى لأن أدائه قد يتغير بسرعة في أي من الاتجاهين في أي لحظة.

يقيس الانحراف المعياري للصندوق هذا الخطر من خلال قياس درجة تقلب الصندوق فيما يتعلق بمتوسط ​​عائده.

الصندوق ذو العائد الثابت لمدة أربع سنوات بنسبة 3٪، على سبيل المثال، سيكون متوسط ​​أو متوسط ​​3٪.

عندئذٍ يكون الانحراف المعياري لهذا الصندوق صفراً لأن عائد الصندوق في أي سنة لا يختلف عن متوسط ​​أربع سنوات وهو 3٪.

من ناحية أخرى، فإن الصندوق الذي عاد في كل من السنوات الأربع الماضية -5٪ و 17٪ و 2٪ و 30٪ سيكون متوسط ​​عائده 11٪.

سيظهر هذا الصندوق أيضًا انحرافًا معياريًا مرتفعًا لأن عائد الصندوق يختلف كل عام عن متوسط ​​العائد.

وبالتالي، فإن هذا الصندوق أكثر خطورة لأنه يتقلب بشكل كبير بين العوائد السلبية والإيجابية خلال فترة قصيرة.

تذكر، نظرًا لأن التقلب هو مؤشر واحد فقط للمخاطر التي تؤثر على الأوراق المالية، فإن الأداء السابق المستقر للصندوق ليس بالضرورة ضمانًا للاستقرار في المستقبل.

نظرًا لأن عوامل السوق غير المتوقعة يمكن أن تؤثر على التقلبات، فقد يتصرف صندوق بانحراف معياري قريب أو يساوي الصفر هذا العام بشكل مختلف في العام التالي.

لتحديد مدى نجاح الصندوق في تعظيم العائد المستلم لتقلباته، يمكنك مقارنة الصندوق بآخر باستراتيجية استثمار مماثلة وعوائد مماثلة.

سيكون الصندوق ذو الانحراف المعياري الأدنى هو الأفضل لأنه يزيد من العائد المستلم لمقدار المخاطر المكتسبة.

  1. بيتا Beta

بينما يحدد الانحراف المعياري تقلب الصندوق وفقًا للتفاوت في عائداته على مدار فترة زمنية، فإن بيتا، وهو مقياس إحصائي مفيد آخر، يقارن التقلب (أو المخاطر) للصندوق بمؤشره أو معياره.

الصندوق الذي يحتوي على بيتا قريب جدًا من واحد يعني أن أداء الصندوق يتطابق بشكل وثيق مع المؤشر أو المؤشر.

يشير الإصدار التجريبي الأكبر من واحد إلى تقلب أكبر من السوق ككل، ويشير الإصدار التجريبي الأقل من واحد إلى تقلب أقل من المعيار.

على سبيل المثال، إذا كان لدى الصندوق قيمة بيتا 1.05 فيما يتعلق بمؤشر S&P 500، فإن الصندوق يتحرك بنسبة 5٪ أكثر من المؤشر.

لذلك، إذا ارتفع مؤشر S&P 500 بنسبة 15٪ ، فمن المتوقع أن يزيد الصندوق بنسبة 15.75٪.

من ناحية أخرى، من المتوقع أن يتحرك الصندوق ذو بيتا 2.4 مرة أكثر من مؤشره المقابل بمقدار 2.4 مرة.

لذلك إذا تحرك مؤشر S&P 500 بنسبة 10٪ ، فمن المتوقع أن يرتفع الصندوق بنسبة 24٪، وإذا انخفض مؤشر S&P 500 بنسبة 10٪، فمن المتوقع أن يخسر الصندوق 24٪.

قد يختار المستثمرون الذين يتوقعون أن يكون السوق صعوديًا الصناديق التي تعرض تجريبية عالية، مما يزيد من فرص المستثمرين في التغلب على السوق.

إذا توقع المستثمر أن يكون السوق هبوطيًا في المستقبل القريب، فإن الأموال التي تحتوي على أقل من واحد تجريبي تعتبر خيارًا جيدًا لأنه من المتوقع أن تنخفض قيمتها أقل من المؤشر.

على سبيل المثال، إذا كان لدى صندوق ما بيتا 0.5 ، وانخفض مؤشر S&P 500 بنسبة 6٪ ، فمن المتوقع أن ينخفض ​​الصندوق بنسبة 3٪ فقط.

بيتا في حد ذاته محدود ويمكن أن يكون منحرفًا بسبب عوامل أخرى غير مخاطر السوق التي تؤثر على تقلبات الصندوق.

3 R- تربيع R-Squared

يُظهر تربيع R الخاص بالصندوق للمستثمرين ما إذا تم قياس الإصدار التجريبي للصندوق المشترك مقابل معيار مناسب.

قياس ارتباط حركات الصندوق بمؤشر ما، يصف R-squared مستوى الارتباط بين تقلبات الصندوق ومخاطر السوق، أو بشكل أكثر تحديدًا الدرجة التي يكون عندها تقلب الصندوق نتيجة لما يلي- التقلبات اليومية التي شهدها السوق بشكل عام.

تتراوح قيم R التربيعية بين 0 و 100 ، حيث يمثل 0 أقل ارتباط ، ويمثل 100 ارتباطًا كاملاً. إذا كانت قيمة بيتا للصندوق تقترب من 100، فيجب الوثوق بالبيتا للصندوق.

من ناحية أخرى، تشير قيمة R-squared القريبة من 0 إلى أن الإصدار التجريبي ليس مفيدًا بشكل خاص لأن الصندوق يتم مقارنته بمعيار غير مناسب.

على سبيل المثال، إذا تم الحكم على صندوق السندات مقابل S&P 500 ، فإن قيمة R-squared ستكون منخفضة للغاية.

سيكون مؤشر السندات مثل مؤشر بلومبيرج باركليز الأمريكي للسندات الإجمالية معيارًا أكثر ملاءمة لصندوق السندات بحيث تكون القيمة التربيعية الناتجة أعلى.

من الواضح أن المخاطر الظاهرة في سوق الأوراق المالية تختلف عن تلك المرتبطة بسوق السندات. لذلك، إذا تم حساب بيتا للسند باستخدام مؤشر الأسهم، فلن تكون النسخة التجريبية جديرة بالثقة. سيؤدي المعيار غير المناسب إلى انحراف أكثر من مجرد نسخة تجريبية.

يتم حساب Alpha باستخدام الإصدار التجريبي، لذلك إذا كانت قيمة R-squared للصندوق منخفضة، فمن الحكمة أيضًا عدم الوثوق بالرقم المعطى لـ alpha.

  1. ألفا Alpha

حتى هذه النقطة، تعلمنا كيفية فحص الأرقام التي تقيس المخاطر التي يشكلها التقلب، ولكن كيف نقيس العائد الإضافي الذي يكافأ لك مقابل تحمل المخاطر التي تشكلها عوامل أخرى غير تقلبات السوق؟

أدخل ألفا، والتي تقيس مقدار ما ساعدت هذه المخاطر الإضافية، إن وجدت، الصندوق على التفوق في الأداء المعياري المقابل.

باستخدام الإصدار التجريبي، يقارن حساب ألفا أداء الصندوق بأداء العوائد المعدلة حسب المخاطر للمعيار ويحدد ما إذا كان الصندوق قد تفوق على السوق، بالنظر إلى نفس مقدار المخاطر.

على سبيل المثال، إذا كان لدى الصندوق قيمة ألفا واحدة، فهذا يعني أن الصندوق تفوق على المعيار بنسبة 1٪.

ألفا سلبية سيئة لأنها تشير إلى أن أداء الصندوق كان ضعيفًا بالنسبة لمقدار المخاطر الإضافية الخاصة بالصندوق التي يتحملها مستثمرو الصندوق.

الخلاصة

يوفر لك هذا التفسير لهذه المقاييس الإحصائية الأربعة المعرفة الأساسية لاستخدامها لتطبيق فرضية نظرية المحفظة المثلى، والتي تستخدم التقلبات لتحديد المخاطر وتقدم إرشادات لتحديد مقدار تقلب الصندوق الذي يحمل احتمالية أعلى للعائد .

قد يكون من الصعب فهم هذه الأرقام ، لذلك إذا كنت تستخدمها ، فمن المهم معرفة ما تعنيه. تعمل هذه الحسابات فقط ضمن نوع واحد من تحليل المخاطر.

إذا كنت تتخذ قرارًا بشأن شراء الصناديق المشتركة، فمن المهم أن تكون على دراية بعوامل أخرى غير التقلبات التي تؤثر على المخاطر التي تشكلها الصناديق المشتركة وتشير إليها.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.