Var 계산 forex

가치 At Risk (VaR)
VaR의 계산은 자산 (통화 쌍, 주, 포트폴리오 등)이 주어진 시간 동안 특정 손실을 초과 할 확률을 제공합니다. 우리의 도구에서, 이 확률은 과거 진화에 기초하여 계산됩니다. 예를 들어, 10 일 중 3 회 유로 / 달러 쌍이 지난 100 일 동안 10 시간 이상에 40 pips 하락하면, 다음에 비해 -40 pips에서 멈출 가능성이 있다고 말할 수 있습니다 10 시간 30 %입니다.
이 계산 방법에는 한계가있었습니다. 완전히 유효하려면 변형의 분포는 실제 분포가 아닌 정규 분포를 따른다. 따라서 결과를 신중하게 해석하고 보완 도구 이외의 다른 용도로 사용하지 않는 것이 좋습니다.
아래 도구에서 공부할 쌍, 시간대, 연구에 사용할 기록 데이터의 양 및 시간 단위로 거래하는 기간을 입력해야합니다. 유사 콘텐츠 배포를 제공합니다.
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통화 위치의 수익 및 일일 VaR을 계산하는 방법은 무엇입니까?
기본 통화 USD로 외환 거래 계좌를 가지고 있습니다. 나는 EUR / JPY로 지위를 잡고 있으며 나의 일상적인 VaR을 추정하고 싶다. 역사적인 가격을 사용하여 EUR / JPY 수익을 계산할 경우 이는 올바른 방법이 아닙니다. USD로 변환해야하는 JPY의 수익을 얻을 수 있기 때문입니다.
VaR과 근본적인 수익률을 계산하는 올바른 방법은 무엇입니까?

Excel에서 VaR (Value at Risk)을 어떻게 계산할 수 있습니까?
VaR (Value at Risk)은 리스크 관리 프로세스에서 가장 널리 알려진 측정 값 중 하나입니다. 리스크 관리의 목표는 리스크 노출을 식별하고 이해하며, 리스크를 측정 한 다음 이러한 측정을 사용하여 리스크를 해결하는 방법을 결정하는 것입니다. 국지적으로 VaR은 세 가지 모두를 수행합니다. 예를 들어 투자 포트폴리오의 과거 손실의 정상 분포를 보여주고 특정 손실 임계 값을 초과 할 가능성에 대한 신뢰 구간을 계산합니다. 결과 정보는 결정을 내리고 전략을 세우는데 사용될 수 있습니다.
단순히 VaR은 일정 기간 동안 기대할 수있는 달러 기준 최소 손실의 확률 기반 추정치입니다.
위험에 처한 장단점.
위험 측정에 VaR을 사용하는 데는 몇 가지 중요한 단점이 있습니다. 더하기 측면에서, 측정은 금융 업계 전문가들에 의해 널리 이해되며 측정으로서 이해하기 쉽습니다. 의사 소통과 명확성이 중요하며 VaR 평가에서 "우리는 99 %의 손실로 거래일에 5 백만 달러를 초과하지 않을 것"이라고 말하면 대부분의 사람들이 이해할 수있는 명확한 경계를 설정했습니다.
그러나 VaR에는 몇 가지 단점이 있습니다. 가장 중요한 것은이 예에서 "99 % 신뢰"가 최소 달러 수치라는 것입니다. 우리의 최소 손실이 그 수치를 초과하는 경우의 1 %에서, 얼마나 많은 것에 의한 0의 표시가 있습니다. 그 1 %는 1 억 달러의 손실이거나 VaR 임계 값보다 훨씬 큰 규모입니다. 놀랍게도이 모델은 VaR의 확률이 정상적인 수익률 분포를 기반으로하기 때문에 이러한 방식으로 작동하도록 설계되었습니다. 그러나 금융 시장은 비정상 분포를 가지고있는 것으로 알려져 있습니다. 즉, 비정상 분포를 예측할 수있는 것보다 훨씬 많은 비정상적인 비정상 이벤트가 정기적으로 발생합니다. 마지막으로, VaR 계산에는 분산, 공분산 및 표준 편차와 같은 몇 가지 통계적 측정이 필요합니다. 2 자산 포트폴리오는 너무 어렵지는 않지만 매우 다양한 포트폴리오에 대해 매우 복잡해집니다. 아래에 그 이상.
VaR 공식은 무엇입니까?
VaR은 다음과 같이 정의됩니다.
VaR = [포트폴리오의 예상 가중 수익률 - (신뢰 구간 z - 포트폴리오의 표준 편차)] * 포트폴리오 가치.
일반적으로 기간은 년으로 표시됩니다. 그러나 달리 측정되는 경우 (즉, 몇 주 또는 며칠 씩) 예상되는 수익을 간격으로 나누고 표준 편차를 간격의 제곱근으로 나눕니다. 예를 들어, 시간 단위가 매주 일 경우 각 입력은 (기대 수익률 ÷ 52) 및 (포트폴리오 표준 편차 ÷ √52)로 조정됩니다. 매일 사용하는 경우 252 및 √252를 각각 사용하십시오.
많은 금융 애플리케이션과 마찬가지로 수식은 쉽게 들릴 수 있습니다. 입력은 많지 않지만 대규모 포트폴리오의 투입량을 계산하는 것은 계산 집약적입니다. 포트폴리오의 예상 수익을 예측해야합니다. 오류가 발생할 수 있습니다. 포트폴리오 상관 관계 및 분산을 계산해야합니다. 그리고 나서 모든 것을 연결해야합니다. 즉, 보이는 것만 큼 쉽지는 않습니다.
Excel에서 VaR 찾기.
다음은 VaR을 찾는 분산 공분산 방법입니다 [오른쪽 버튼을 클릭하고 새 탭에서 열려있는 이미지를 선택하여 테이블의 전체 해상도를 얻으십시오].

위험에 처한 가치 소개 (VAR)
Value at risk (VAR 또는 때로는 VaR)는 "새로운 위험 관리 과학"이라고 불려 왔지만 VAR을 사용하기 위해 과학자 일 필요는 없습니다. 여기이 시리즈의 1 부에서는 VAR의 개념과이를 계산하는 세 가지 기본 방법을 살펴 본다. Part 2에서는 단일 주식 또는 투자에 대한 VAR 계산에 이러한 방법을 적용합니다.
VAR 뒤에있는 아이디어.
위험의 가장 보편적이고 전통적인 측정은 변동성입니다. 그러나 변동성의 주된 문제는 투자 움직임의 방향에 관심이 없다는 것입니다. 주가가 갑자기 상승하기 때문에 주식이 휘발성 일 수 있습니다. 물론 투자자들은 이득을 얻지 못한다! (휘발성의 한계와 용도 참조).
투자자들에게 위험은 돈을 잃을 확률이며, VAR은 상식적인 사실을 기반으로합니다. VAR은 투자자가 큰 손실을 보일 것이라는 가정하에 "최악의 시나리오는 무엇입니까?"라고 대답합니다. 또는 "정말 나쁜 달에 얼마나 잃을 수 있니?"
이제 구체적으로 살펴 보겠습니다. VAR 통계에는 기간, 신뢰 수준 및 손실 금액 (또는 손실 비율)의 세 가지 구성 요소가 있습니다. 우리가 VAR이 대답하는 질문의 변이의 몇몇보기를주는 때이 3 개 부품을 명심하십시오 :
95 % 또는 99 % 신뢰 수준으로 다음 달에 달러를 잃을 것으로 예상되는 것은 무엇입니까? 내가 할 수있는 최대 비율은 95 % 또는 99 % 신뢰도로 다음 해에 상실 할 것으로 예상되는 것은 무엇입니까?
"VAR 질문"의 세 가지 요소 : 상대적으로 높은 수준의 신뢰 (일반적으로 95 % 또는 99 %), 기간 (1 일, 1 개월 또는 1 년) 및 예상 투자 손실 (표현 된 달러 또는 백분율 용어로).
VAR 계산 방법.
기관 투자가는 포트폴리오 리스크를 평가하기 위해 VAR을 사용하지만, 이번 소개에서는 주식처럼 거래되는 단일 지수의 위험도를 평가하기 위해이 지수를 사용할 것입니다 : QQQQ로 거래되는 나스닥 100 지수. QQQQ는 나스닥 거래소에서 거래되는 가장 큰 비재용 주식의 매우 인기있는 지수입니다.
VAR을 계산하는 세 가지 방법은 역사적 방법, 분산 공분산 방법 및 몬테카를로 시뮬레이션입니다.
1. 역사적 방법.
역사적인 방법은 단순히 실제 역사적 수익을 재구성하여 최악의 경우부터 최우수의 순서로 정리합니다. 그런 다음 리스크 관점에서 역사가 반복 될 것이라고 가정합니다.
QQQ는 1999 년 3 월에 거래를 시작했으며, 일일 수익을 계산하면 거의 1,400 점의 풍부한 데이터 세트가 생성됩니다. 수익률 "버킷"의 빈도를 비교하는 막대 그래프에 두자. 예를 들어 히스토그램의 가장 높은 지점 (가장 높은 막대)에는 일일 수익률이 0 %에서 1 % 사이 인 250 일이 넘었습니다. 맨 오른쪽에는 13 %의 작은 막대 만 간신히 볼 수 있습니다. QQQ에 대한 일일 수익률이 놀라운 12.4 %였던 5 년 넘게 1 년 (2000 년 1 월)을 나타냅니다!
히스토그램의 "왼쪽 꼬리"를 구성하는 빨간색 막대가 표시됩니다. 이것은 일일 수익의 최저 5 %입니다 (수익은 왼쪽에서 오른쪽으로 정렬되므로 최악은 항상 "왼쪽 꼬리"입니다). 빨간색 막대는 일일 손실 4 %에서 8 %까지 실행됩니다. 이러한 모든 일일 수익률의 최악 5 %이기 때문에 가장 나쁜 일일 손실이 4 %를 초과하지 않을 것이라는 95 % 신뢰도로 말할 수 있습니다. 다른 방법으로, 우리는 95 %의 신뢰로 우리의 이득이 -4 %를 초과 할 것으로 기대합니다. 그것은 간단히 말해서 VAR입니다. 통계를 백분율과 달러로 다시 사용합시다.
95 %의 확신으로, 우리는 최악의 일일 손실이 4 %를 초과하지 않을 것으로 기대합니다. 우리가 100 달러를 투자하면 우리는 최악의 일일 손실이 $ 4 ($ 100 x -4 %)를 초과하지 않을 것이라고 95 % 확신합니다.
VAR이 실제로 -4 %의 수익보다 나쁜 결과를 허용한다는 것을 알 수 있습니다. 그것은 절대 확실성을 표현하는 것이 아니라 확률 론적 견적을 제시합니다. 우리가 자신감을 높이고 싶다면 같은 히스토그램에서 "왼쪽으로 이동", 즉 처음 두 개의 빨간색 막대가 -8 %와 -7 %가 일일 수익의 최악 1 %를 나타내는 지점까지만 이동하면됩니다.
99 %의 확신으로, 우리는 최악의 일일 손실이 7 %를 초과하지 않을 것으로 기대합니다. 또는 우리가 100 달러를 투자하면 우리는 최악의 일일 손실이 7 달러를 넘지 않을 것이라고 99 % 확신합니다.
2. 분산 - 공분산 방법.
이 방법은 주식 수익률이 정상적으로 분배된다고 가정합니다. 즉, 우리는 정규 분포 곡선을 그릴 수있는 두 가지 요인, 즉 예상 (또는 평균) 수익률과 표준 편차 만 추정해야합니다. 다음은 동일한 실제 반환 데이터에 대한 정규 곡선을 그립니다.
분산 - 공분산의 배경은 역사적인 방법의 아이디어와 유사합니다. 실제 데이터 대신 익숙한 곡선을 사용한다는 점만 다릅니다. 정상적인 곡선의 장점은 5 %와 1 %의 최악의 곡선이 어디에 있는지 자동으로 알 수 있다는 것입니다. 그것들은 우리가 원하는 자신감과 표준 편차 ()의 함수입니다 :
위의 파란색 곡선은 QQQ의 실제 일일 표준 편차 (2.64 %)를 기반으로합니다. 평균 일일 수익률은 거의 0에 가까워 졌기 때문에 설명을 위해 평균 수익률을 0으로 가정합니다. 다음은 실제 표준 편차를 위 공식에 연결 한 결과입니다.
3. 몬테카를로 시뮬레이션.
세 번째 방법은 미래의 주가 반환을위한 모델을 개발하고 모델을 통해 여러 가상의 실험을 실행하는 것입니다. 몬테 카를로 시뮬레이션은 무작위로 시련을 생성하는 모든 방법을 말하지만 그 자체로는 근본적인 방법론에 대해 아무 것도 알려주지 않습니다.
대부분의 사용자에게 몬테카를로 시뮬레이션은 무작위 결과의 "블랙 박스"생성기에 해당합니다. 더 자세한 내용을 살펴 보지 않고 우리는 과거 거래 패턴을 기반으로 QQQ에 대한 Monte Carlo 시뮬레이션을 실행했습니다. 우리의 시뮬레이션에서 100 가지 시도가 수행되었습니다. 다시 한 번 실행하면 다른 결과가 발생합니다. 차이는 좁을 가능성이 높습니다. 다음은 히스토그램으로 정렬 된 결과입니다 (이전 그래프에는 일일 수익률이 표시되지만이 그래프에는 월간 수익률이 표시됨).
요약하면, 우리는 QQQ에 대한 매월 수익의 가상 실험을 100 회 실행했습니다. 그 중 두 가지 결과는 -15 %와 -20 % 사이였습니다. 3 명은 -20 %에서 25 % 사이였다. 이는 최악의 5 가지 결과 (최악의 5 %)가 -15 % 미만이라는 것을 의미합니다. 따라서 몬테카를로 시뮬레이션은 다음과 같은 VAR 유형 결론을 낳습니다. 95 % 신뢰도로, 주어진 월 동안 15 % 이상을 잃을 것으로 예상하지 않습니다.
결론.
VAR (Value at Risk)은 특정 기간 동안 투자에 대해 예상되는 최대 손실 (또는 최악의 시나리오)을 계산하고 지정된 신뢰 수준을 계산합니다. VAR을 계산하는 데 일반적으로 사용되는 세 가지 방법을 살펴 보았습니다. 그러나 우리의 방법 중 두 가지가 일별 VAR을 계산하고 세 번째 방법은 월별 VAR을 계산한다는 것을 명심하십시오. 이 시리즈의 제 2 부에서는 이러한 서로 다른 시간대를 비교하는 방법을 설명합니다.