Desviación estándar de Wikipedia :
En estadística y teoría de la probabilidad, la desviación estándar (representada por la letra griega sigma, σ) muestra cuánta variación o dispersión respecto a la media. 1 Una desviación estándar baja indica que los puntos de datos tienden a estar muy cerca de la media (también valor esperado); una desviación estándar alta indica que los puntos de datos están repartidos en un amplio rango de valores.
En el caso de los rendimientos de las acciones, un valor más bajo indicaría una menor volatilidad, mientras que un valor más alto significaría una mayor volatilidad, lo que podría interpretarse como la gran variación que experimenta el precio de las acciones a lo largo del tiempo.
La media se interpretaría como si todas las cifras tuvieran que ser iguales, ¿cuáles serían? Así, si una acción rinde un 10% cada año durante 3 años seguidos, el 10% sería la media o rendimiento medio. Ahora bien, cabe señalar que hay más de un cálculo que puede hacerse para obtener una media. En primer lugar, está la idea directa de la suma y la división por el número de elementos. Por ejemplo, si los rendimientos por año son del 0%, 10% y 20%, se puede tomar la suma del 30% y dividirla por 3 para obtener una media simple del 10%. Sin embargo, algunas personas prefieren considerar una tasa de crecimiento anual compuesta, que en este caso significaría multiplicar los rendimientos juntos, de modo que 1*(1+.1)*(1+.2)=1.1*1.2=1.32 o 32%, ya que hay algo de capitalización. Ahora, en lugar de dividir, se toma una root cúbica para obtener aproximadamente un 9,7% de rendimiento medio anual, que es un poco más bajo, pero si se compone a lo largo de 3 años llegará al 32%, ya que el 10% compuesto a lo largo de 3 años sería el 33,1%, ya que (1,1)^3=1,331.
Ratio de Sharpe de Investopedia :
Ratio desarrollado por el premio Nobel William F. Sharpe para medir rendimiento ajustado al riesgo. El ratio de Sharpe se calcula restando la tasa libre de riesgo -como la del bono del Tesoro de EE.UU. a 10 años- de la tasa de rendimiento de una cartera y dividiendo de la rentabilidad de una cartera y dividiendo el resultado por la desviación estándar. el resultado por la desviación estándar de los rendimientos de la cartera.
Por lo tanto, esta es una forma de pensar que, dada la volatilidad, cuánto mejor lo hizo la cartera que el bono a 10 años.
R-cuadrado, Alpha y Beta:
Todos ellos giran en torno a la idea de la modelización de "regresión lineal". La idea es tomar algún estándar, como el "S & P 500" en el caso de las acciones de EE.UU. y ver qué tan bien sigue la cartera esto y qué si uno fuera a utilizar un modelo lineal son los multiplicadores y componentes de adición a la misma.
El R-cuadrado puede considerarse como una medida de la calidad del ajuste en una escala de 0 a 1. Un fondo del índice S & P 500 puede tener un R-cuadrado de 1,00 o 0,99 respecto al índice, ya que lo seguirá muy de cerca, mientras que otras inversiones pueden no seguirlo tan bien. Parte de la teoría moderna de la cartera sería tener clases de activos que se mueven independientemente unos de otros y, por lo tanto, tendrían un R-cuadrado más bajo para que el movimiento del índice no indique cómo lo hará una inversión.
Ahora, en cuanto a alfa y beta, ¿recuerdas la fórmula de una línea en forma de intersección de pendiente, donde y es el rendimiento de la cartera y x es el rendimiento del índice?
y=mx+b
En esta situación m es la beta, que es el múltiplo de la rentabilidad, y b es el alfa o la rentabilidad adicional que se obtiene sin el múltiplo.
Volviendo al ejemplo de un fondo indexado, m estará cerca de 1 y b estará cerca de 0 y no se hace nada, por lo que la rentabilidad de la cartera calculada en base a la rentabilidad del índice es simplemente y=x. Otros fondos de inversión pueden intentar tener un alfa elevado, ya que se considera que es la rentabilidad sin riesgo, ya que no hay altibajos en el mercado. Otros fondos de inversión pueden optar por una beta alta para que los inversores puedan manejar la volatilidad.
