Cómo afecta la volatilidad al rendimiento de una acción: probado con Python

Encontrar una estrategia comercial eficaz es poco común. Hay un sinnúmero de conceptos, proporciones y jerga en los que es fácil perderse. Hoy me voy a centrar en un término: volatilidad.

La volatilidad es una medida estadística de la dispersión de los rendimientos de un valor o índice de mercado determinado. -Investopedia

En inglés, la volatilidad es cuánto y con qué frecuencia se puede esperar que el precio de una acción aumente o disminuya durante un período de tiempo y se mide en desviaciones estándar.

Por ejemplo, si el precio de mis acciones hoy es de $ 100,00 y hay una desviación estándar de $ 10,00 en los precios de cierre de los últimos 5 años, puedo esperar razonablemente el 68% del próximo n número de cierres precios entre $ 90.00 y $ 110.00.

Recientemente leí un artículo sobre Medio que define la volatilidad y cómo se puede utilizar en el comercio. El artículo hace un gran trabajo al explicar en profundidad qué es la volatilidad y cubre un par de ideas y observaciones cuando se trata de operar. Aquí está el enlace al artículo:

Lo que me pareció más intrigante fueron las siguientes ideas:

Baja volatilidad ahora. Si la cartera de pedidos está equilibrada, el precio no cambiará mucho mientras el volumen se mantenga igual. Sin embargo, si hay un aumento repentino de vendedores o compradores, el precio podría cambiar drásticamente;

Alta volatilidad ahora. Los activos ilíquidos con poca actividad comercial suelen tener una mayor volatilidad a medida que cada pedido grande cambia el precio;

Volatilidad decreciente. La volatilidad baja y decreciente es común en las corridas alcistas cuando los precios suben. Si la volatilidad continúa disminuyendo, esto podría ser una señal alcista;

Volatilidad creciente. La volatilidad tiende a volver a la media, con aumentos después de períodos de baja volatilidad y disminuciones después de períodos de alta volatilidad

Como alguien que está trabajando para ampliar mi conocimiento sobre el mercado de valores y sus tendencias, quería saber si hay algo de verdad en las ideas anteriores.

Utilicé los datos de existencias de los últimos dos años para más de 500 existencias para realizar los siguientes cálculos y observaciones. Incluiré un enlace a mi código al final del artículo.

Volatilidad alta y baja frente a retorno

Primero quería trazar un modelo básico que muestre el rendimiento frente a la volatilidad para averiguar si podíamos ver algún patrón básico. Como se señaló anteriormente, es probable que podamos esperar que una mayor volatilidad produzca cambios más drásticos a cambio.

Usemos Apple Inc. como ejemplo. Si usamos un plazo de 30 días para calcular el rendimiento y la volatilidad, el resultado se ve así:

Y aquí está el mismo gráfico durante un período de diez días:

Podemos ver claramente, independientemente de la diferencia en el marco de tiempo, cómo un mayor margen de volatilidad afecta la magnitud del rendimiento de una acción. Esto es cierto para todas las acciones. Esto puede parecer de sentido común, sin embargo, pensé que sería interesante tener un visual. ¡Aquí viene la parte interesante!

Tasa de volatilidad frente a rendimiento

Si hay días consecutivos de volatilidad decreciente, ¿eso realmente indica un futuro alcista? ¿Cómo puedo medir y probar esto?

Formulación

Después de pensar un rato, se me ocurrió la siguiente solución para probar esta hipótesis:

Como mencioné anteriormente, utilicé Python para codificar un algoritmo que se ajusta a estas condiciones. Usé más de 500 acciones con datos históricos de los últimos dos años para probar. Eliminé todas las acciones que no tenían períodos de volatilidad decreciente para no afectar los promedios.

Probé con n = [3, 5, 7] y m = [10, 30].

Resultados

Mi primera prueba fue encontrar el rendimiento promedio:

Tendencias que vale la pena señalar:

Una segunda prueba que realicé fue encontrar el porcentaje de veces que hay un rendimiento positivo después de n días consecutivos de volatilidad decreciente:

Estas cifras son un poco más optimistas. Solo el 18% del tiempo (menos de una desviación estándar por debajo de la media) tendrá menos del 50% de probabilidad de obtener un rendimiento positivo si invierte con las tres primeras columnas ‘ n y m .

La tercera columna, 30 días después de 5 consecutivos, muestra una probabilidad muy alta del 71% de un rendimiento positivo.

Sin embargo, vale la pena señalar que, como se mencionó con los resultados de las pruebas anteriores, esto puede deberse en parte al crecimiento natural del mercado en lugar de invertir con esta estrategia.

Conclusión

La volatilidad es un concepto interesante cuando se trata de cómo podría reaccionar el rendimiento de una acción. Como sabemos, la alta volatilidad puede provocar picos y valles severos, mientras que la baja volatilidad es mucho más plana.

Al considerar períodos de volatilidad creciente y decreciente, es posible que exista la oportunidad de obtener rendimientos positivos consistentemente. Sin embargo, es probable que sea necesario realizar más investigaciones sobre si esto es un reflejo de los rendimientos generales del mercado.

Otras posibilidades y pruebas futuras pueden incluir alterar mi formulación para estas pruebas o cambiar n y m para reflejar un alcance mayor o menor. También estoy considerando realizar pruebas para ver si la volatilidad está retrocediendo.

¡Gracias por leer! Espero que hayas disfrutado y hayas obtenido algo de este artículo, ya que he aprendido mucho al crearlo.

Repositorio de GitHub: https://github.com/danerbrear/volatility-study