O que é Desvio padrão? É quadrado da diferença entre ..... oh deixe a definição vamos entrar em praticidade. E, ao fazer isso, entenderemos seu destaque em finanças.

Quando você deseja entender os dados, a primeira coisa a fazer é levar a média, ou seja, média.

Confira dois conjuntos de dados A e B acima. Você pode ver que ambos têm a mesma média (4), mas são muito diferentes. Eles estão espalhados de maneira diferente. (O conjunto de dados A varia de 0 a 8 enquanto B varia de -2 a 11). Agora você quer entender a propagação deles.

• Para medir a dispersão, basta descobrir a diferença entre os pontos de dados e a média de cada conjunto. Aqui está o conjunto de dados A.

Dois pontos de dados estão 4 unidades acima da média (8-4) e dois pontos de dados estão 4 unidades abaixo da média (0-4). Boa!! Obtivemos as diferenças médias do conjunto A como (4 + 4-4-4) / 4 = 0. Oh não ..... essa métrica está dizendo que não há propagação de dados. Não é uma métrica tão útil. A propósito, a métrica acima é chamada diferença média.

• Para evitar a falha da métrica acima, tomemos os valores absolutos das diferenças.

Bonito ...... agora está mostrando claramente que os dados estão espalhados. Vamos agora verificar como está o conjunto de dados B nesta métrica:

Ah, não ..... embora o conjunto B seja mais espalhado, essa métrica ainda mostra o mesmo spread. Nós precisamos de algo melhor. Pela maneira como essa medida é chamada "desvio médio absoluto".

• O que é que devemos fazer agora? Sabemos que, se um número aumenta em um. Seu valor quadrado aumenta em um grau maior. Por exemplo, quadrado de 3 é 9, quadrado de 4 é 16 e quadrado de 5 é 25. Portanto, quando um valor menor aumenta em 1 (3 aumentando para 4), o efeito nos quadrados é menor (16-9 = 7), mas quando um quanto maior o valor aumentar em um (4 a 5), ​​o efeito nos quadrados é maior (25-16 = 9). Por que não usar essa propriedade. Os valores extremos obterão mais significado ao medir o spread, portanto, quadrilemos as diferenças antes de calculá-las.

Maravilhoso!!! Essa métrica está mostrando um valor mais alto quando o spread é maior. Isto é o que queríamos. Nós vamos usá-lo. A propósito, essa métrica é chamada como "Variação"

• Mas a métrica acima tem um pequeno problema. Suponha que nossos pontos de dados estejam em Amperes, a métrica acima estará em Amperes ^ 2. Às vezes, isso pode causar confusão. Então pegamos uma raiz quadrada. Essa raiz quadrada é chamada como "Desvio padrão".
• A covariância não está na liga acima. Ele simplesmente mostra a maneira pela qual dois conjuntos de dados mudam um em relação ao outro. Varia de -1 a 1. Se os dois conjuntos de dados mudarem em conjunto, a covariância é 1. Se eles mudarem na direção exatamente oposta (o aumento de uma unidade em um conjunto causa diminuição de uma unidade no outro conjunto), então a covariância é -1. Se os conjuntos de dados não estiverem relacionados, a covariância é 0.

Agora vamos ao financiamento:

• Geralmente, os gerentes de portfólio e analistas financeiros usam duas métricas: desvio padrão e covariância.

• Vamos considerar que você tem quatro compartilhamentos (A, B, C & D) que está acompanhando. Imagine que você desenhou o preço da ação e o número de dias em que esse preço foi mantido por uma ação específica, por um ano, da maneira acima.
• Você pode ver que as ações A e B têm o mesmo "preço médio". Mas o estoque A é mais arriscado que o estoque B. Ele é altamente espalhado. Como o desvio padrão (SD) do preço da ação de A é maior que o SD de B. Portanto, você deve preferir o estoque B.
• Além disso, o estoque C e o estoque D têm a mesma quantidade de "risco" ou desvio padrão. Mas o estoque D tem uma média mais alta. Então você deve preferir o estoque D.
• Valor em risco, o VAR é uma dessas métricas em finanças que utiliza as ações para entender "quais podem ser minhas piores perdas com uma probabilidade determinada" se eu investir em uma ação específica.
• Covariância: A variação cambial entre os estoques é calculada para descobrir se os estoques estão relacionados ou não. Por exemplo, se você considerar as ações da Maruti e da Tata Motors, elas provavelmente subirão e cairão em conjunto devido a uma mudança de política do governo no setor automobilístico. Em resumo, eles terão maior co-variação. Considerando que os estoques dos serviços de consultoria da Tata e da Maruti não serão aleatórios. Sua covariância será próxima de zero. Assim, para evitar o risco, os investidores "diversificam" seus investimentos em ações, escolhendo aquelas ações que têm uma co-variação historicamente mais baixa. (mais próximo de zero).