Надеюсь, это будет хороший справочный вопрос для сайта.
Может ли кто-нибудь объяснить способом, не требующим большого количества математических/статистических знаний, что означают следующие термины при анализе показателей риска акций и как их следует интерпретировать?
Примечание. Я только что перечислил статистику, указанную в разделе «Показатели риска», отображаемую TD Ameritrade. Если есть другие часто используемые, пожалуйста, не стесняйтесь добавлять их в свой ответ.
Стандартное отклонение из Википедии :
В статистике и теории вероятностей стандартное отклонение (обозначаемое греческой буквой сигма, σ) показывает, насколько велико отклонение или отклонение от среднего значения. 1 Низкое стандартное отклонение указывает на то, что точки данных имеют тенденцию быть очень близкими к среднему значению (также называемому ожидаемым значением); высокое стандартное отклонение указывает на то, что точки данных разбросаны по большому диапазону значений.
В случае доходности акций более низкое значение будет означать меньшую волатильность, в то время как более высокое значение будет означать большую волатильность, что можно интерпретировать как сильное изменение цены акции с течением времени.
Среднее будет интерпретироваться так, как будто все числа должны быть одинаковыми, какими они будут? Таким образом, если акция приносит 10% каждый год в течение 3 лет подряд, то 10% будет средней или средней доходностью. Теперь стоит отметить, что для получения среднего значения можно выполнить несколько вычислений. Во-первых, есть прямая сумма и идея деления на количество элементов. Например, если доходность по годам составляла 0%, 10% и 20%, то можно взять сумму 30% и разделить на 3, чтобы получить простое среднее значение 10%. Тем не менее, некоторые люди предпочитают смотреть на совокупный годовой темп роста, что в данном случае означало бы умножение доходности вместе, так что 1 * (1 + 0,1) * (1 + 0,2) = 1,1 * 1,2 = 1,32 или 32%, поскольку есть это некоторая компаундирование здесь. Теперь вместо деления кубического корня берется примерно 9.
Коэффициент Шарпа из Investopedia :
Коэффициент, разработанный лауреатом Нобелевской премии Уильямом Ф. Шарпом для измерения производительности с поправкой на риск. Коэффициент Шарпа рассчитывается путем вычитания безрисковой ставки, такой как ставка по 10-летним казначейским облигациям США, из ставки доходности портфеля и деления результата на стандартное отклонение доходности портфеля.
Таким образом, это способ подумать о том, с учетом волатильности, насколько лучше портфель показал себя, чем 10-летняя облигация.
R-квадрат, альфа и бета:
Все это связано с идеей моделирования «линейной регрессии». Идея состоит в том, чтобы взять какой-то стандарт, например, «S & P 500» в случае акций США, и посмотреть, насколько хорошо портфель следует этому, и что, если бы кто-то использовал линейную модель, были бы мультипликаторы и дополнительные компоненты к нему.
R-квадрат можно рассматривать как меру того, насколько хорошо подходит индекс по шкале от 0 до 1. Индексный фонд S&P 500 вполне может иметь R-квадрат 1,00 или 0,99 к индексу, поскольку он будет отслеживайте его очень внимательно, в то время как другие инвестиции могут совсем не следовать этому. Частью современной портфельной теории было бы наличие классов активов, которые перемещаются независимо друг от друга и, таким образом, имели бы более низкий R-квадрат, чтобы движение индекса не указывало на то, как будут работать инвестиции.
Теперь, что касается альфы и бета, помните ли вы формулу для линии в форме пересечения наклона, где y — доходность портфеля, а x — доходность индекса:
у=мх+б
В этой ситуации m — это бета, кратная доходности, а b — это альфа или то, сколько дополнительного дохода можно получить без кратного.
Возвращаясь к примеру с индексным фондом, m будет около 1, а b будет около 0, и ничего не делается, поэтому доходность портфеля, рассчитанная на основе доходности индекса, равна просто y=x. Другие взаимные фонды могут попытаться получить высокую альфу, поскольку это рассматривается как безрисковая доходность, поскольку здесь нет взлетов и падений рынка. Другие взаимные фонды могут пойти на высокую бета, чтобы инвесторы могли справиться с волатильностью.