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ボラティリティとは何ですか?

ボラティリティは、特定のセキュリティや市場インデックスのリターンのばらつきの統計的尺度です。多くの場合、セキュリティリスクの高い、揮発性が高いです。

ボラティリティのいずれか同じセキュリティまたは市場インデックスからのリターンの間の標準偏差または分散を用いて測定することができます。

証券市場では、ボラティリティは、多くの場合、どちらの方向にも大きなスイングに関連しています。株式市場が上昇し、時間の持続期間にわたって1%以上の低下した場合、例えば、それは「揮発性」市場と呼ばれています。

市場のボラティリティは、VIXやボラティリティ指数を通して見ることができます。 VIXはS&P 500コールのリアルタイム相場価格から派生し、米国株式市場の30日の予想ボラティリティを測るための指標として、シカゴ・オプション取引所によって作成され、オプションをつけました。これは、効果的に投資家やトレーダーは、市場や個々の有価証券の方向に行っている、将来の賭けのゲージです。 VIXの高い読書は危険な市場を意味します。

原資産のリターンは今とオプションの有効期限の間で変動する程度を示すオプション価格式で変数。ボラティリティは、オプション価格決定式内のパーセント係数として表現として、日々の取引活動から生じます。変動性を測定する方法を用いる係数の値に影響を与えます。

重要ポイント

ボラティリティは、指定されたセキュリティのためのリターンのばらつきの統計的尺度であるか、ベータ係数、オプション価格、および標準deviations.More揮発性資産を含む、揮発性を測定するためのさまざまな方法は、価格があるため、揮発性の低い資産よりもリスクが高いと考えられているindex.Thereです予測しにくいことが予想。##ボラティリティを説明しました

ボラティリティは、セキュリティの価値の変動の大きさに関連する不確実性やリスクの量を意味します。

高い揮発性は、セキュリティの値は、潜在的により大きな値の範囲に広がることができることを意味しています。これは、セキュリティの価格はいずれかの方向に短時間で劇的に変えることができることを意味します。低揮発性は、セキュリティの値が大幅に変動しないことを意味し、より安定する傾向があります。

市場への特定の株式の相対揮発性の1つの尺度は、そのベータ版です。ベータ版は、関連するベンチマークのリターンに対するセキュリティのリターンの全体的な変動性を近似(通常はS&P 500が使用されています)。

例えば、1.1のベータ値を有する株式は、歴史的な価格レベルに基づいて、ベンチマーク内のすべての100%の移動のために110%を移動しました。逆に、0.9のベータとのストックは、歴史的に、基礎となるインデックス内のすべての100%の移動のために90%を移動しました。

ボラティリティを計算する方法

ボラティリティは、多くの場合、分散と標準偏差を用いて計算されます。標準偏差は分散の平方根です。

簡単にするために、我々は$ 10まで$ 1の月次株価終値を持っていると仮定しましょう。例えば、月1月2のように$ 2、および$ 1です。分散を計算するには、以下の5つのステップに従ってください。

データセットの平均値を検索します。これは、各値を加算し、次に値の数で割ることを意味します。私たちは、$ 1、プラス$ 2、プラス$ 3 $ 10までのすべての方法を追加した場合、我々は$ 55を得ます。我々は、データセット内の10個の数字を持っているので、これは、10で分割されています。これは$ 5.50.Calculate各データ値と平均値との差の平均値、あるいは平均価格を提供しています。これは、多くの場合、偏差と呼ばれています。その後、$ 5.50 = $ 4.50 9 $ - - $ 5.50 = $ 3.50たとえば、私たちは10 $を取ります。これは、$ 1の私たちの最初のデータ値までのすべての方法を続けています。負の数は許可されています。私たちはそれぞれの値を必要とするので、これらの計算は、しばしばspreadsheet.Square偏差で行われます。これは、一緒に否定values.Addに二乗偏差を除去することができます。この例では、これは82.5.Divideにデータ値の数によって二乗偏差(82.5)の合計に等しいです。

この場合、結果の分散は$ 8.25。平方根は標準偏差を取得するためにとられています。これは$ 2.87と等しいです。これは、リスクの尺度であり、値は平均価格の周りに広がっている方法を示しています。これは、トレーダーに価格が平均値から逸脱してもよいどのくらいのアイデアを提供します。

価格がランダムに分布している(そして多くの場合、そうでない)場合には、約68%がオフすべてのデータ値は、1つの標準偏差内に入ります。データ値の95%が(この例では2×2.87)2つの標準偏差内に入る、すべての値の99.7%が3つの標準偏差(3×2.87)内に入ります。この場合には、ランダムに釣鐘曲線に配布されていない$ 1から$ 10の値は、かなり重要上方バイアスがあります。そのため、すべての値は、3つの標準偏差内に入りません。価格データセットは、多くの場合、アップとランダム分布のより似ている動き、上下含まれ、この制限にもかかわらず、標準偏差はまだ頻繁に、トレーダーによって使用されています。

追加の読み取りのために、ボラティリティおよびオプションのボラティリティを計算するために簡略化のアプローチを参照してください。

ボラティリティの実世界の例

投資家が退職のポートフォリオを構築していると仮定します。彼女は今後数年以内に退職しているので、彼女は、低揮発性と安定したリターンを株式を求めています。

彼女は両社を考慮します。

マイクロソフトコーポレーション(MSFT)は、S&P 500 index.Shopify株式会社(SHOP)はS&P 500インデックスよりも、それははるかに多くの揮発性作る、1.88のベータ係数を持っているとして、それはおよそなどの揮発性になり1.03のベータ係数を、持っています。

それは以下の揮発性およびより予測可能な短期的な値を持っているので、投資家はおそらく彼らのポートフォリオについては、Microsoft社を選ぶだろう。