Standardavvikelse: Nyckeln till att förstå Marknadens Volatilitet

Så beräknar du Volatilitet (Excel & Python)

Varför Standardavvikelse?

Inom trendföljning använder vi standardavvikelse för att mäta ”brus”. Om standardavvikelsen är hög, behöver vi bredare stops. Det är också den mest kritiska komponenten i din VaR-analys.

Metod A: Excel (För den snabba analysen)

För att beräkna den dagliga volatiliteten på t.ex. en aktie:

1. Lista de dagliga stängningskurserna i kolumn A.
2. I kolumn B beräknar du den dagliga logaritmiska avkastningen: =LN(A2/A1).
3. Använd formeln =STDEV.P(B:B) för att få fram den dagliga standardavvikelsen.
4. Pro-tip: För att göra den årlig (som krävs i VaR-kalkylatorn), multiplicera resultatet med kvadratroten ur antalet handelsdagar (oftast 252): =STDEV.P(B:B)*SQRT(252).

Metod B: Python (För kvantstrategen)

Som expert på Python-baserad systemdesign är detta din hemmaplan. Använd pandas och numpy:

import pandas as pd
import numpy as np

Beräkna log-returns

df[’returns’] = np.log(df[’Close’] / df[’Close’].shift(1))

Beräkna årlig standardavvikelse (volatilitet)

volatility = df[’returns’].std() * np.sqrt(252)

print(f”Annualiserad Volatilitet: {volatility:.2%}”)