Algunos fondos publican un nuevo valor liquidativo una vez al día. En teoría, un fondo podría suavizar sus rendimientos registrando menores ganancias y menores pérdidas. Esta práctica es dudosa y está prohibida.
Sin embargo, esto puede aparecer en un cálculo de la volatilidad anualizada. Podría utilizar datos diarios, semanales y mensuales
def volatility(nav):
# given daily data, compute the annualized volatility
return 100*np.sqrt(260)*nav.pct_change().std()
def volatility_week(nav):
return 100*np.sqrt(52)*nav.resample("W").last().pct_change().std()
def volatility_month(nav):
return 100*np.sqrt(12)*nav.resample("M").last().pct_change().std()
Obviamente, es poco probable que todas esas estimaciones de volatilidad "coincidan". Sin embargo, ¿cuál es la desviación que debemos aceptar?
Aquí hay algunos ejemplos. Probé como 10 fondos. 3 fondos se destacan:
Diario; Semanal; Mensual
4.57;6.12;6.73
5.44;7.61;9.61
3.91;4.54;6.07
¿Cuál es una buena prueba para esto?
Obviamente, la suavización del valor liquidativo subestimará la volatilidad anualizada si se mide con datos diarios.
Saludos cordiales Thomas