统计学

不懂“标准差”别轻易去投资,很可能血本无归!

2018-09-28  本文已影响89人  大牛lee

两个项目,你投哪个?

前两年,房地产疯狂的时候,三四线城市很多人不惜借年化40%民间借贷投入其中。现如今,房价高企加上国家严格控制房产交易,导致参与者无法脱手。如此高的贷款利息,不但拖垮了开发商,也将借款方等相关链条拖垮。跑路、坐大牢、苦苦煎熬者比比皆是。

以下两个项目,能够帮助分析上述现象背后的本质问题。

1#项目:有50%的可能性年化收益200%,但也有50%的可能血本无归(亏损100%),1#项目的“数学期望值”=200%50%-100%50%=50%;

2#项目:有50%的可能性年化收益100%,但也有50%的可能一分不赚(保本,亏损0%),2#项目的“数学期望值”=100%50%-0%50%=50%。

虽然两个项目的平均收益都是50%,理智的人,应该会选择B,但现实生活中,很多人会为了200%这个诱人的回报去选择B。不只是因为贪婪,更大的可能忽视了一个重要因素:风险!!!

巴菲特反复强调,参与投资的前提是

保住本金!保住本金!保住本金!

“标准差”,就是专门描写风险大小的概念。

正态分布

世界上大多数“不确定性”的事物,都可以用正态分布来描写。

把一个学校里的所有学生都放一起,看看他们的身高是怎么“分布”的 —— 也就是统计在每一个身高数值上有多少人 —— 结果差不多都是下面这样的形状:

身高分布

身高中等的人数最多,特别矮和特别高的人都很少,整个形状是中间高、两边低。

如果把上面这个分布图取一个光滑的极限,它就是一条“钟形”曲线 —— 这就是著名的“正态分布”。

生活中绝大多数受随机因素综合影响的事物,基本上都符合正态分布。身高和智商是典型的正态分布。

考虑一笔投资,你可以把未来的各种可能性,当成正态分布。

标准差

从数学上来说,每一个正态分布的图形,都是由两个变量完全决定的。一个是平均值,一般用 μ 表示,它决定了曲线的位置,是整个曲线正中间的一点。另一个就是“标准差”,数学符号是 σ(sigma,西格玛),它决定了曲线的宽度。

下面这张图直观地表现了 μ 和 σ 的意义 ——

image

参考前面那个投资的例子来说,1#、2#两种投资平均利润都是固定的50%,那么 μ = 0.5。而不同的投资风险大小不同,所以 σ 不一样。如果你有时候能赚200%,有时候却是 -100%,那曲线的宽度就非常大,说明 σ,也就是标准差,很大。


标准偏差

在距离平均值一个标准差的范围内比例是68%。距离平均值两个标准差内的比例就能达到95%,三个标准差就是99.7%。

做质量管理的人有个术语叫“六西格玛”,它的意思就是在六个标准差之内出的产品都是合格的。六个标准差是什么概念呢?它覆盖了99.99966%的范围。

标准差的大小描写了正态分布的宽度。对专业选手来说,一说标准差,他就能大概估计各种情况发生的概率大小。放到投资领域,标准差则是评估风险的重要参考:标准差,代表风险。

投资不能不忽视的筹码

预期回报率相同的情况下,我们肯定选标准差低的那个。所以任何一个投资项目,想要让人接受一个很大的标准差,就必须提供一个很高的回报率。真正值得犹豫考虑的投资,是下图中的这两个。

image

A 的标准差比 B 小,但是 B 的预期回报比 A 大。也许 A 相当于买债券,B 相当于买股票。

那这种情况选 A 还是选 B 呢?答案就不是显然的了。有人认为评估一项投资的价值应该用预期回报除以标准差,这个比值叫“夏普比率(Sharpe ratio)”。按这个标准,你要让我接受多一倍的标准差,就得把回报率也给我提高一倍才行。

面对高风险与高收益的产品,该不该投?这里不得不考虑投资里最重要的一个因素:筹码!

假如你只有10万元可投资且没有持续的场外收入,紧急的时候还会抽出一部分来生活应急。这种情况下,我肯定建议投A项目,因为A的风险低到不会影响你的生活。

但如果你有100万筹码,且有不断的场外收入,那就可以用20%左右的筹码去博一下更高收益的B产品。

总结

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读