Var forex de cálculo

Uma Introdução ao Valor em Risco (VAR) O valor em risco (VAR ou às vezes VaR) tem sido chamado de nova ciência do gerenciamento de riscos, mas você não precisa ser um cientista para usar o VAR. Aqui, na parte 1 desta série, analisamos a idéia por trás da VAR e os três métodos básicos de cálculo. Na Parte 2. Aplicamos esses métodos para calcular VAR para um estoque ou investimento individual. A Idéia por trás da VAR A medida de risco mais popular e tradicional é a volatilidade. O principal problema com a volatilidade, no entanto, é que não se preocupa com a direção de um movimento de investimentos: um estoque pode ser volátil porque repentinamente salta mais alto. Claro, os investidores não estão angustiados por ganhos (veja os limites e os usos da volatilidade). Para os investidores, o risco é sobre as chances de perder dinheiro, e a VAR é baseada nesse fato de senso comum. Ao assumir que os investidores se preocupam com as chances de uma perda muito grande, o VAR responde a pergunta: qual é o meu pior cenário ou quanto posso perder em um mês realmente ruim? Agora, vamos ficar específicos. Uma estatística VAR tem três componentes: um período de tempo, um nível de confiança e um montante de perda (ou porcentagem de perdas). Mantenha estas três partes em mente, pois fornecemos alguns exemplos de variações da pergunta que VAR responde: o que é mais que posso - com um nível de confiança de 95 ou 99 - espera perder em dólares no próximo mês Qual é a porcentagem máxima Eu posso - com confiança 95 ou 99 - espero perder ao longo do próximo ano. Você pode ver como a questão VAR tem três elementos: um nível relativamente alto de confiança (geralmente 95 ou 99), um período de tempo (um dia, um mês Ou um ano) e uma estimativa de perda de investimento (expressada em dólares ou em porcentagem). Métodos de cálculo de VAR Os investidores institucionais usam a VAR para avaliar o risco do portfólio, mas nesta introdução, vamos usá-lo para avaliar o risco de um único índice que se comercializa como estoque: o índice Nasdaq 100. Que comercializa sob o ticker QQQQ. O QQQQ é um índice muito popular das maiores ações não financeiras que negociam na bolsa Nasdaq. Existem três métodos de cálculo de VAR: o método histórico, o método de variância-covariância e a simulação de Monte Carlo. 1. Método histórico O método histórico simplesmente reorganiza os retornos históricos reais. Colocando-os na ordem do pior ao melhor. Em seguida, assume que a história se repetirá, a partir de uma perspectiva de risco. O QQQ começou a operar em março de 1999, e se calculamos cada retorno diário, produzimos um rico conjunto de dados de quase 1.400 pontos. Coloque-os em um histograma que compara a freqüência dos baldes de retorno. Por exemplo, no ponto mais alto do histograma (a barra mais alta), houve mais de 250 dias quando o retorno diário estava entre 0 e 1. Na extrema direita, você mal consegue ver uma pequena barra em 13, representa a única Único dia (em janeiro de 2000) dentro de um período de mais de cinco anos, quando o retorno diário para o QQQ foi impressionante 12.4 Observe as barras vermelhas que compõem a cauda esquerda do histograma. Estes são os 5 melhores rendimentos diários (uma vez que os retornos são ordenados da esquerda para a direita, o pior é sempre a cauda esquerda). As barras vermelhas correm de perdas diárias de 4 para 8. Como estes são os piores 5 de todos os retornos diários, podemos dizer com confiança 95 que a pior perda diária não excederá 4. Dito de outra forma, esperamos com confiança 95 que a nossa O ganho excederá -4. Isso é VAR em poucas palavras. Vamos re-frasear a estatística em termos de porcentagem e dólar: Com confiança 95, esperamos que nossa pior perda diária não exceda 4. Se investimos 100, confiamos que a nossa pior perda diária não excederá 4 (100 x -4). Você pode ver que VAR realmente permite um resultado pior do que um retorno de -4. Não expressa certeza absoluta, mas sim faz uma estimativa probabilística. Se quisermos aumentar nossa confiança, precisamos apenas mover para a esquerda no mesmo histograma, para onde as duas primeiras barras vermelhas, em -8 e -7 representam o pior 1 dos retornos diários: com confiança 99, esperamos que A pior perda diária não excederá 7. Ou, se investimos 100, 99 confiamos que a nossa pior perda diária não excederá 7. 2. O método Variância-Covariância Este método pressupõe que os retornos das ações são normalmente distribuídos. Em outras palavras, exige que estimemos apenas dois fatores - um retorno esperado (ou médio) e um desvio padrão - o que nos permite plotar uma curva de distribuição normal. Aqui traçamos a curva normal contra os mesmos dados de retorno reais: a idéia por trás da variância-covariância é semelhante às idéias por trás do método histórico - exceto que usamos a curva familiar em vez de dados reais. A vantagem da curva normal é que sabemos automaticamente onde os piores 5 e 1 ficam na curva. Eles são uma função da confiança desejada e do desvio padrão (): 3. Simulação de Monte Carlo O terceiro método envolve o desenvolvimento de um modelo para o retorno futuro dos preços das ações e a execução de vários testes hipotéticos através do modelo. Uma simulação de Monte Carlo refere-se a qualquer método que gere aleatoriamente ensaios, mas por si só não nos diz nada sobre a metodologia subjacente. Para a maioria dos usuários, uma simulação de Monte Carlo equivale a um gerador de caixa preta de resultados aleatórios. Sem entrar em mais detalhes, realizamos uma simulação de Monte Carlo no QQQ com base em seu padrão histórico de negociação. Em nossa simulação, realizaram-se 100 ensaios. Se corremos novamente, obteríamos um resultado diferente - embora seja altamente provável que as diferenças sejam estreitas. Aqui está o resultado organizado em um histograma (observe que, enquanto os gráficos anteriores mostraram retornos diários, este gráfico exibe os retornos mensais). Para resumir, realizamos 100 testes hipotéticos de retornos mensais para o QQQ. Entre eles, dois resultados estavam entre -15 e -20 e três estavam entre -20 e 25. Isso significa que os piores cinco resultados (ou seja, o pior 5) foram menores que -15. A simulação de Monte Carlo, portanto, leva à seguinte conclusão do tipo VAR: com confiança 95, não esperamos perder mais de 15 durante um determinado mês. O Valor de Risco de Valor em Risco (VAR) calcula a perda máxima esperada (ou o pior cenário) em um investimento, durante um determinado período de tempo e dado um grau de confiança especificado. Examinamos três métodos comumente usados ​​para calcular o VAR. Mas tenha em mente que dois de nossos métodos calcularam um VAR diário e o terceiro método calculado VAR mensal. Na Parte 2 desta série, mostramos como comparar esses diferentes horários de tempo. Para ler mais sobre este assunto, veja Participação Contínua. Valores em risco (VaR) O cálculo do VaR fornece a probabilidade de um ativo (um par de moedas, uma ação, uma carteira, etc.) exceder uma certa perda em um determinado momento . Em nossa ferramenta, esta probabilidade é calculada com base na evolução passada. Por exemplo, se acharmos que 3 vezes em 10, o par do EuroDollar diminui 40 pips em 10 horas ou mais nos últimos 100 dias, poderíamos dizer que a probabilidade de que uma parada de -40 pips seja alcançada nas próximas 10 horas É de 30. Este método de cálculo tinha limitações. Para ser completamente válido, a distribuição das variações deve seguir uma distribuição normal. O que não é o caso na prática. Portanto, é aconselhável interpretar os resultados com cautela e não usá-lo como qualquer outra coisa senão uma ferramenta complementar. Na ferramenta abaixo, você precisa inserir o par para estudar, o prazo, a quantidade de dados históricos a serem utilizados para o estudo, bem como a duração da negociação em unidades de tempo. Bem, dê-lhe a distribuição de variações. Os cálculos são feitos em tempo real. Ferramentas de negociação