Standard Deviation คืออะไร แนะนำเทคนิคการใช้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานในการวิเคราะห์ความผันผวนของราคา

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคืออะไร?

ก่อนที่เราส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือสถิติที่วัดการกระจายของชุดข้อมูลที่สัมพันธ์กับค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณเป็นรากที่สองของความแปรปรวนโดยพิจารณาความเบี่ยงเบนของจุดข้อมูลแต่ละจุดเทียบกับค่าเฉลี่ย ถ้าจุดข้อมูลอยู่ไกลจากค่าเฉลี่ย จะมีความเบี่ยงเบนที่สูงขึ้นภายในชุดข้อมูล ดังนั้น ยิ่งข้อมูลกระจายออกไปมากเท่าใด ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานก็จะยิ่งสูงขึ้น

ทั้งนี้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานคือการวัดทางสถิติในด้านการเงินซึ่งเมื่อนำไปใช้คำนวณอัตราผลตอบแทนรายปีของการลงทุน ซึ่งจะช่วยให้คำตอบและมอบความกระจ่างเกี่ยวกับความผันผวนในอดีตของการลงทุนนั้น ยิ่งค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของหลักทรัพย์มากเท่าใด ความแปรปรวนระหว่างราคาแต่ละราคาและค่าเฉลี่ยก็จะยิ่งมากขึ้น ซึ่งแสดงช่วงราคาที่กว้างกว่า ตัวอย่างเช่น หุ้นผันผวนมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูง ในขณะที่ค่าเบี่ยงเบนของหุ้นบลูชิพที่มีเสถียรภาพมักจะค่อนข้างต่ำ

สูตรการคำนวณ Standard Deviation หรือ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน


วิธีการคำนวณ

  1. หาค่าเฉลี่ยของราคาในช่วง Period ที่ต้องการคำนวณ … (μ)

  2. นำราคาปิด แต่ละวัน ลบด้วยค่าเฉลี่ยที่ได้ … (Xi – μ)

  3. นำผลลัพธ์ที่ได้ ในแต่ละวัน ยกกำลังสอง … (Xi – μ)^2

  4. นำค่า (Xi – μ)^2 ที่ได้ในแต่ละวัน มารวมกัน Σ(Xi – μ)^2

  5. จากนั้นหารด้วย จำนวน Period … (Σ(Xi – μ)^2) / N

  6. แล้วถอด Square root (√) ก็จะได้ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (S.D หรือ σ)


หัวใจของการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

การคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเกี่ยวข้องกับการหาค่าเฉลี่ย ซึ่งสามารถทำได้โดยการเพิ่มจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนจุดข้อมูลที่ใช้ จากนั้น คำนวณความแปรปรวนของจุดข้อมูลแต่ละจุดโดยลบค่าเฉลี่ยออกจากค่าของจุดข้อมูลแต่ละจุด ผลลัพธ์แต่ละรายการจะถูกยกกำลังสองและรวมเข้าด้วยกัน จากนั้นจะหารด้วยจำนวนจุดข้อมูลโดยมีค่าน้อยกว่าหนึ่งจุด

ในการหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน คุณจะต้องหาสแควร์รูทของความแปรปรวน

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคำนวณได้ดังนี้:

1.ค่าเฉลี่ยคำนวณโดยการบวกจุดข้อมูลทั้งหมดแล้วหารด้วยจำนวนจุดข้อมูล

2.ความแปรปรวนสำหรับแต่ละจุดข้อมูลคำนวณโดยการลบค่าเฉลี่ยออกจากค่าของจุดข้อมูล ค่าผลลัพธ์แต่ละค่าเหล่านั้นจะถูกยกกำลังสองและผลรวมผลลัพธ์ ผลลัพธ์จะถูกหารด้วยจำนวนจุดข้อมูลน้อยกว่าหนึ่งจุด

3.รากที่สองของความแปรปรวน—ผลลัพธ์จากเลข 2—จากนั้นใช้เพื่อค้นหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ตัวอย่างการเบี่ยงเบนมาตรฐานในการลงทุน

สมมติว่าคุณลงทุนในบริษัท AAA ซึ่งมีผลตอบแทนเฉลี่ย 10% ต่อปีในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา เราจะเปรียบเทียบว่าหุ้นนี้มีความเสี่ยงแค่ไหนเมื่อเปรียบเทียบกับบริษัท BBB

เราจะพิจารณาผลตอบแทนรายปีอย่างละเอียดยิ่งขึ้นซึ่งประกอบด้วยค่าเฉลี่ยนั้น:

fปี


ผลตอบแทน
(บริษัท AAA)



ผลตอบแทน
(บริษัท BBB)


1

5%

8%

2

-15%

10%

3

35%

9%

4

0%

10%

5

25%

10%

6

-10%

12%

7

50%

9%

8

5%

10%

9

10%

9%

10

-5%

12%

ค่าเฉลี่ย

10%

10%


เมื่อมองแวบแรก ผลตอบแทนเฉลี่ยของทั้งสองหุ้นในช่วง 10 ปีที่ผ่านมาคือ 10% อย่างไรก็ตาม มาดูกันว่าผลตอบแทนของ AAA ที่ใกล้เคียงกันในปีใดก็ตามนั้นอยู่ที่ค่าเฉลี่ย 10% แค่ไหน:


ในแผนภูมิด้านบน บริษัท AAA ให้ผลตอบแทนเฉลี่ยเพียง 10% ในช่วงปีที่ 9 ส่วนปีอื่นๆ ผลตอบแทนสูงกว่ามาก (เช่น ปีที่ 7) หรือต่ำกว่ามาก (ปีที่ 2)

ต่อไป มาดูผลตอบแทนประจำปีของหุ้นของบริษัท BBB ซึ่งมีผลตอบแทนเฉลี่ย 10% ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา

บริษัท BBB ยังได้รับผลตอบแทนเฉลี่ย 10% ในช่วง 10 ปี แต่ก็ทำเช่นนั้นด้วยความแปรปรวนน้อยกว่าบริษัท AAA อย่างมาก ผลตอบแทนจะกระจุกตัวแน่นกว่าปกติประมาณ 10% นั้นโดยเฉลี่ย สมมติว่าบริษัท AAA มีความผันผวนมากกว่าหุ้นของบริษัท BBB นั้นปลอดภัย


ตอนนี้เราเห็นแล้วว่าบริษัทใดมีความเสี่ยงน้อยกว่า มาดูกันว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานในการลงทุนพยายามวัดความผันผวนนี้อย่างไรโดยคำนวณว่าผลตอบแทนที่ "อยู่ห่าง" มักจะมาจากค่าเฉลี่ยเมื่อเวลาผ่านไปอย่างไร

การใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการลงทุนและกลยุทธ์การซื้อขาย เนื่องจากช่วยวัดความผันผวนของตลาดและความปลอดภัย และคาดการณ์แนวโน้มประสิทธิภาพที่เกี่ยวข้องกับการลงทุน ตัวอย่างเช่น กองทุนดัชนีมีแนวโน้มที่จะมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานต่ำเมื่อเทียบกับดัชนีอ้างอิง เนื่องจากเป้าหมายของกองทุนคือการทำดัชนีซ้ำ

ในทางกลับกัน เราสามารถคาดหวังได้ว่ากองทุนเพื่อการเติบโตเชิงรุกจะมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงจากดัชนีหุ้นที่เกี่ยวข้อง เนื่องจากผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอของพวกเขาทำการเดิมพันเชิงรุกเพื่อสร้างผลตอบแทนที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย

ไม่ใช่ว่านักลงทุนทุกคนจะต้องการค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ต่ำ ทุกอย่างขึ้นอยู่กับการลงทุนและความเต็มใจของนักลงทุนที่จะรับความเสี่ยง เมื่อต้องรับมือกับปริมาณการเบี่ยงเบนในพอร์ตการลงทุน นักลงทุนควรพิจารณา และมีความอดทนต่อความผันผวนและวัตถุประสงค์ในการลงทุนโดยรวม นักลงทุนที่ลงทุนเชิงรุกมากขึ้นอาจพอใจกับกลยุทธ์การลงทุนที่เลือกใช้การลงทุนที่มีความผันผวนสูงกว่าค่าเฉลี่ย ในขณะที่นักลงทุนที่เล่นอย่างระมัดระวังมากขึ้นอาจไม่เป็นเช่นนั้น

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นหนึ่งในมาตรการความเสี่ยงพื้นฐานที่สำคัญที่นักวิเคราะห์ ผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอ ที่ปรึกษาใช้ บริษัทการลงทุนรายงานส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกองทุนรวมและผลิตภัณฑ์อื่นๆ การกระจายขนาดใหญ่แสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนจากกองทุนเบี่ยงเบนไปจากผลตอบแทนปกติที่คาดหวังไว้เท่าใด เนื่องจากเป็นข้อมูลที่เข้าใจง่าย จึงมีการรายงานสถิตินี้ไปยังลูกค้าปลายทางและนักลงทุนอย่างสม่ำเสมอ

ปัจจัยที่สามารถส่งผลกระทบต่อค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation)

มีสิ่งสำคัญที่คุณต้องทราบ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะขึ้นอยู่กับมูลค่าของหลักทรัพย์ ตัวอย่างเช่น บริษัทเช่น Amazon ซึ่งซื้อขายที่ 1,900 ดอลลาร์จะมีค่าเบี่ยงเบนที่สูงกว่า Lending Club ซึ่งซื้อขายที่น้อยกว่า 10 ดอลลาร์นอกจากนี้ ผลการเบี่ยงเบนจะขึ้นอยู่กับว่าสินทรัพย์มีการลดลงอย่างมากหรือเพิ่มขึ้นในช่วงเวลาที่พิจารณาหรือไม่

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานได้รับผลกระทบจากหลายสิ่งหลายอย่าง สิ่งที่สำคัญที่สุดคือความผันผวนของสินทรัพย์ สินทรัพย์ที่มีความผันผวนสูงจะมีค่าเบี่ยงเบนที่กว้างกว่าสินทรัพย์ที่ไม่มีความผันผวน

ตัวอย่างเช่น ในกราฟด้านล่าง เราเห็นว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ Bitcoin ลดลงอย่างมากเมื่ออยู่ในโหมดการรวมบัญชี เมื่อเทียบกับช่วงที่มีความผันผวนมากกว่า

วิธีการเทรดโดยใช้เทคนิคส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่เหมือนกับตัวชี้วัดทางเทคนิคอื่น จะไม่บอกคุณว่าเมื่อใดหรือที่ไหนที่จะเข้าสู่การซื้อหรือขายการค้าแต่จะแสดงให้คุณเห็นว่าสินทรัพย์มีความผันผวนเพียงใด ด้วยความรู้นี้ คุณจะทราบได้ว่าควรระงับการซื้อขายหรือออกจากการซื้อขาย ดังนั้น ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจึงควรใช้ร่วมกับอินดิเคเตอร์อื่นๆ ตัวอย่างการนำไปใช้

ในกราฟด้านล่าง เราได้เพิ่มตัวบ่งชี้ลงในแผนภูมิรายวันของ Apple อย่างที่คุณเห็น ในช่วงเวลาที่หุ้น Apple เพิ่มขึ้น ตัวบ่งชี้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่อนข้างต่ำอย่างไรก็ตาม เนื่องจากสถานการณ์โรคระบาด Coronavirus ยังคงเพิ่มขึ้น ความผันผวนจึงเพิ่มขึ้นตามที่คุณเห็นในแผนภูมิด้านล่าง


สรุปประเด็นที่สำคัญ

1.ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะวัดการกระจายของชุดข้อมูลที่สัมพันธ์กับค่าเฉลี่ย

2.หุ้นผันผวนมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงในขณะที่ความเบี่ยงเบนของหุ้นบลูชิพที่มีเสถียรภาพมักจะค่อนข้างต่ำ

3.ข้อเสียส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจะคำนวณความไม่แน่นอนทั้งหมดว่าเป็นความเสี่ยงแม้ว่าจะเป็นประโยชน์ต่อนักลงทุนก็ตามเช่นผลตอบแทนที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย

เครื่องมือที่ช่วยในการคำณวนความเสี่ยงและการประยุกต์ใช้การตัดสินใจในการลงทุน

เครื่องมือที่เป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายในการประกอบการตัดสินใจในการลงทุน เนื่องจากเป็นเครื่องมือที่ใช้ทฤาฎีทางสถิติและมาคำณวน ใช้ง่ายความแม่นยำสูง กระบวนการคำณวนไม่ซับซ้อน ซึ่งนักลงทุนจะนำชุดข้อมูลหรือตัวเลขเก่าในไตรมาสที่ผ่านมาคำณวนย้อนหลังเพื่อมาคำณวนว่าข้อมูลที่เราสนใจนั้นมีการกระจายตัวต่างไปจากค่าเฉลี่ยมากน้อยเพียงใด  หลักการง่ายๆในการวิเคราะห์คือ ชุดข้อมูลที่นักลงทุนนำมาหาค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหากมีค่ามาก หมายถึงความเสี่ยงที่สูง หากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีค่าน้อย หมายถึง ความเสี่ยงที่ต่ำ

หลักการคิดวิเคราะห์ในการนำชุดข้อมูลมาใช้หาค่าเบี่ยงเบนมาตราฐาน S.D.

เนื่องจากการหาค่าเบี่ยงเบนมาตราฐานเป็นการนำข้อมูลสถิติมาคำณวน ดังนั้นชุดข้อมูลควรจะเป็นข้อมูลที่อัพเดทล่าสุดไล่ไปจนถึงข้อมูลเก่าที่เราสนใจในช่วงนั้นๆ เช่น ปัจจุบัน 2021 ต้องการหาข้อมูลผลตอบแทนเฉลี่ยหุ้นที่สนใจต่อปี ชุดข้อมูลที่นำมาใช้ควรเป็นชุดข้อมูลย้อนหลังไป 3-5ปี   ตั่งแต่ 2015-2020 เพื่อมาใช้คำณวน.