ミューチュアルファンドで標準偏差を使用する方法を学ぶ
標準偏差定義 - ミューチュアルファンド
標準偏差は、算術平均（単純平均）からどの程度の変動があるかを示す統計的測定値です。
投資家は、過去のミューチュアルファンドの返還のボラティリティとして標準偏差を記述する。
簡単に言えば、標準偏差が大きければ高いほどボラティリティが高いことを意味します。つまり、ミューチュアルファンドのパフォーマンスは平均を上回って変動しますが、それよりも大幅に変動します。 したがって、多くの投資家はボラティリティと標準偏差という用語を同じ意味で使用しています。
ミューチュアルファンドによる標準偏差の例
XYZミューチュアルファンドの年間平均リターン（平均）が8％、 標準偏差が3％の場合、投資家はファンドの収益率が時間の5％〜11％の68％（1標準偏差平均8％〜3％と8％+ 3％）と時間の2％〜14％の95％（平均8％〜6％と8％+ 6％の2標準偏差） 。
しかし、標準偏差は、1つのミューチュアルファンドの過去の業績を孤立して分析するときに最も有用であることに留意してください。 いくつかのミューチュアルファンドを保有する投資家は、ポートフォリオの期待ボラティリティを計算するために、ポートフォリオの平均標準偏差をとることはできません。
複数資産ポートフォリオの標準偏差を見つけるには、投資家は各ファンドの相関関係と標準偏差を考慮する必要があります。 換言すれば、ポートフォリオのボラティリティ（標準偏差）は、ポートフォリオ内の各ファンドがポートフォリオ内の互いのファンドに対してどのように動くかの関数である。
ミューチュアルファンドを分析する際に標準偏差を使用する必要がありますか？
過去のミューチュアルファンドの業績の標準偏差は、投資家が様々なミューチュアルファンドのリターンの範囲を予測するために使用されます。 過去の業績のボラティリティを測定することの有用性は、将来のボラティリティの指標を提供することができ、したがって、投資家があまりにも積極的なミューチュアルファンドを購入する間違いを防ぐのを助けることができるが、単一のミューチュアルファンドのボラティリティは、建設。
実際、過度のボラティリティの期間を過ごしたファンドは、積極的なファンドの変動をバランスさせるポートフォリオ内の他のファンドに対して補完的なものとなり得る。 長期的なリターンが短期変動を正当化するのに十分高く、投資家がリスクを理解し受容する場合、不安定な資金は価値ある目的を提供する可能性がある。
ミューチュアルファンドの主要な統計的尺度へのリンクは次のとおりです： ベータ 、 R-二乗 、 アルファ 、 シャープレシオ 、 費用比率 、および税金費用比率 。