Was misst die Standardabweichung in einem Portfolio?
Wenn Anlageanalysten die mit einem Investmentfonds oder einem Hedgefonds verbundenen Risiken verstehen möchten, schauen sie in erster Linie auf die Standardabweichung.
Diese Messung der durchschnittlichen Varianz nimmt in vielen Bereichen der Statistik, Wirtschaft, Rechnungslegung und Finanzen einen herausragenden Platz ein. Für einen gegebenen Datensatz misst die Standardabweichung, wie weit die Zahlen von einem Durchschnittswert gestreut sind.
Durch die Messung der Standardabweichung der jährlichen Rendite eines Portfolios können Analysten feststellen, wie konsistent die Renditen im Zeitverlauf sind.
Ein Investmentfonds mit einer langen Erfolgsgeschichte konstanter Renditen weist eine niedrige Standardabweichung auf. Ein wachstumsorientierter Fonds oder Fonds aus Schwellenländern weist wahrscheinlich eine höhere Volatilität und eine höhere Standardabweichung auf. Daher ist es von Natur aus riskanter.
Die zentralen Thesen
- Die Standardabweichung kann die Konsistenz der Rendite einer Anlage über die Zeit anzeigen.
- Ein Fonds mit hoher Standardabweichung zeigt Preisvolatilität.
- Ein Fonds mit einer geringen Standardabweichung ist in der Regel vorhersehbarer.
Die Standardabweichung wird berechnet, indem die Quadratwurzel der Varianz gezogen wird, die selbst der Durchschnitt der quadrierten Differenzen des Mittelwerts ist.
Standardabweichung verstehen
Einer der Gründe für die weit verbreitete Popularität der Standardabweichungsmessung ist ihre Konsistenz.
Die Standardabweichung vom Mittelwert stellt dasselbe dar, egal ob Sie das Bruttoinlandsprodukt (BIP), die Ernteerträge oder die Körpergröße verschiedener Hunderassen betrachten. Außerdem wird er immer in den gleichen Einheiten wie der Datensatz berechnet. Sie müssen keine zusätzliche Maßeinheit interpretieren, die sich aus der Formel ergibt.
Beispiel für eine Standardabweichungsmessung
Angenommen, ein Investmentfonds erzielt über einen Zeitraum von fünf Jahren die folgenden jährlichen Renditen: 4 %, 6 %, 8,5 %, 2 % und 4 %. Der Mittelwert oder Durchschnitt beträgt 4,9%. Die Standardabweichung beträgt 2,46%. Das bedeutet, dass jeder einzelne Jahreswert durchschnittlich 2,46 % vom Mittelwert entfernt ist.
Jeder Wert wird in Prozent ausgedrückt, was den Vergleich der relativen Volatilität mehrerer Investmentfonds erleichtert.
Aufgrund seiner konsistenten mathematischen Eigenschaften liegen 68 % der Werte in jedem Datensatz innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert und 95 % liegen innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert. Alternativ können Sie mit 95-prozentiger Sicherheit schätzen, dass die Jahresrenditen die erstellte Spanne innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert nicht überschreiten.
Bollinger-Bänder
Beim Investieren werden Standardabweichungen im Allgemeinen mit Hilfe von Bollinger-Bändern nachgewiesen. Bollinger-Bänder wurden in den 1980er Jahren vom technischen Trader John Bollinger entwickelt und sind eine Reihe von Linien, die helfen können, Trends in einem bestimmten Wertpapier zu erkennen.
Im Zentrum steht der exponentielle gleitende Durchschnitt (EMA), der den durchschnittlichen Kurs des Wertpapiers über einen festgelegten Zeitrahmen widerspiegelt. Auf beiden Seiten dieser Linie befinden sich Bänder, die ein bis drei Standardabweichungen vom Mittelwert entfernt sind. Diese äußeren Bänder oszillieren mit dem gleitenden Durchschnitt entsprechend der Preisänderungen.
Neben seinen zahlreichen anderen nützlichen Anwendungen werden Bollinger-Bänder als Indikator für die Marktvolatilität verwendet. Wenn ein Wertpapier eine Phase großer Volatilität erlebt hat, liegen die Bänder weit auseinander. Wenn die Volatilität abnimmt, verengen sich die Bänder und umarmen den EMA.
Die Standardabweichung misst die Konsistenz. Konsistenz ist gut, aber nicht das einzige Maß für die Qualität eines Fonds.
Selbst die bereichsstärksten Charts erleben von Zeit zu Zeit kurze Volatilitätsschübe, oft nach Gewinnberichten oder Produktankündigungen. In diesen Charts sprudeln normalerweise schmale Bollinger-Bänder plötzlich aus, um die Aktivitätsspitze auszugleichen. Sobald sich die Dinge wieder beruhigt haben, verengen sich die Bänder.
Da viele Anlagetechniken von sich ändernden Trends abhängig sind, kann es besonders hilfreich sein, hochvolatile Aktien auf einen Blick zu erkennen.
Andere zu berücksichtigende Daten
Standardabweichungen sind zwar wichtig, sollten jedoch nicht als abschließendes Maß für den Wert einer einzelnen Anlage oder eines Portfolios angesehen werden. Zum Beispiel hat ein Investmentfonds, der jedes Jahr zwischen 5 % und 7 % rentiert, eine geringere Standardabweichung als ein konkurrierender Fonds, der jedes Jahr zwischen 6 % und 16 % rentiert, aber das macht ihn nicht zu einer besseren Wahl.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Standardabweichung nur die Streuung der Jahresrenditen eines Investmentfonds zeigen kann , was nicht unbedingt die zukünftige Konsistenz mit dieser Messung impliziert. Wirtschaftliche Faktoren wie Zinsänderungen können sich immer auf die Wertentwicklung eines Investmentfonds auswirken.
Nachteile der Standardabweichungsmessung
Selbst als Bewertung der mit einem Investmentfonds verbundenen Risiken ist die Standardabweichung keine alleinige Antwort. Die Standardabweichung zeigt beispielsweise nur die Konsistenz (oder Inkonsistenz) der Renditen des Fonds. Es zeigt nicht, wie gut der Fonds im Vergleich zu seiner Benchmark abschneidet, die als Beta gemessen wird.
Ein weiterer potenzieller Nachteil der Standardabweichung besteht darin, dass eine glockenförmige Verteilung der Datenwerte angenommen wird. Dies bedeutet, dass die Gleichung angibt, dass die gleiche Wahrscheinlichkeit besteht, Werte über dem Mittelwert oder unter dem Mittelwert zu erreichen. Viele Portfolios weisen diese Tendenz nicht auf, und insbesondere Hedgefonds neigen dazu, in die eine oder andere Richtung verzerrt zu sein.
Je mehr Wertpapiere in einem Portfolio gehalten werden und je vielfältiger die verschiedenen Wertpapierarten sind, desto wahrscheinlicher ist die Standardabweichung nicht angemessen.
Wie bei jedem statistischen Modell sind auch große Datensätze zuverlässiger als kleine Datensätze. Der Mittelwert von 4,9 % und die Standardabweichung von 2,46 % im obigen Beispiel sind nicht so zuverlässig wie die gleichen Werte, die aus 50 statt aus fünf Berechnungen stammen.