ATLASDesviación estándar
Glosario de inversión · Riesgo y estadística
Una medida de qué tan lejos suelen caer los valores de su promedio; en finanzas, la forma habitual de cuantificar el riesgo.
Definición
La desviación estándar mide qué tan dispersos están unos números alrededor de su promedio. Si los rendimientos semanales están muy agrupados en torno a su media, la desviación estándar es pequeña; si están dispersos, es grande. En finanzas, la desviación estándar de los rendimientos es la definición habitual de volatilidad.
Es útil porque está en las mismas unidades que los datos: una desviación estándar semanal del 3% significa que una semana típica queda a unos 3 puntos porcentuales del promedio. Pero trata por igual las ganancias y las pérdidas, y subestima la probabilidad de eventos extremos, porque los rendimientos reales tienen colas más gruesas que una campana.
Fórmula
s = √( Σ (rᵢ − r̄)² ÷ (n − 1) )
rᵢ = rendimiento en el periodo i, r̄ = rendimiento promedio, n = número de periodos. Dividir entre n − 1 da la estimación muestral.
Ejemplo resuelto
En las últimas 53 semanas, los rendimientos semanales de Microsoft (MSFT) promediaron +0.16% con una desviación estándar de 5.14%. Llevado a un año (multiplicando por la raíz cuadrada de 52) da una volatilidad anualizada de cerca de 37%.
La desviación estándar dice qué tan anchas fueron las oscilaciones semanales, no si la acción subió o bajó; eso lo dice el promedio.
Cómo lo usa ATLAS
ATLAS usa la desviación estándar de los rendimientos, combinada con un nivel de largo plazo, como dato de volatilidad de su modelo de rangos de precio.
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El ejemplo de arriba usa estas empresas. Abre su ficha para ver todos los números:
Preguntas frecuentes
¿Qué significa una desviación estándar?
En datos con forma de campana, cerca del 68% de las observaciones cae dentro de una desviación estándar del promedio y cerca del 95% dentro de dos. Los rendimientos reales de las acciones tienen colas más gruesas, así que los movimientos extremos son más comunes de lo que sugiere esa regla.
¿Por qué se divide entre n − 1?
Cuando se estima a partir de una muestra, dividir entre n − 1 corrige un pequeño sesgo y da una mejor estimación de la dispersión verdadera.
Términos relacionados
Aplica la idea a tus propias acciones
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