Market Volatility Calculator (Historical) – எளிய விளக்கம்

இந்த Market Volatility Calculator (Historical) என்பது, நீங்கள் கொடுக்கும் price list (closing prices) அடிப்படையில் ஒரு asset (stock / index / crypto / commodity போன்றது) எவ்வளவு “அதிர்வுடன்” (volatility) நகர்கிறது என்பதை கணக்கிட்டு காட்டும் ஒரு கருவி. Volatility என்றால் எளிமையாக சொன்னால் “விலை எவ்வளவு வேகமாகவும் எவ்வளவு அதிகமாகவும் மேலே கீழே மாறுகிறது?” என்ற அளவுகோல். Market-ல் சில assets மெதுவாக நகரும்; சில assets மிக அதிகமாக குலுங்கும் (high swings). இந்த price swings-ஐ ஒரு எண்ணாக அளந்து காட்டுவது தான் volatility calculation.

முதலீடு மற்றும் trading-ல் volatility மிக முக்கியமானது. காரணம்: volatility அதிகமான asset-ல் profit வாய்ப்பும் இருக்கலாம், அதே நேரத்தில் risk கூட அதிகமாக இருக்கும். volatility குறைந்த asset-ல் risk குறைவாக இருக்கும், ஆனால் returns மெதுவாக இருக்கலாம். அதனால் position sizing, stop loss distance, portfolio allocation போன்ற முக்கிய முடிவுகளில் volatility ஒரு அடிப்படை input ஆக செயல்படுகிறது.

இந்த calculator “Historical volatility” என்று சொல்லப்படுவதற்குக் காரணம், இது கடந்த கால price data-வின் அடிப்படையில் volatility-ஐ கணக்கிடுகிறது. எதிர்கால volatility-ஐ இது நேரடியாக கணிக்காது; ஆனால் கடந்த கால குலுக்கத்தை அளந்து காட்டுவதால், நீங்கள் risk பற்றி ஒரு basic understanding பெற முடியும்.

1) Volatility-ஐ இந்த calculator எந்த முறையில் கணக்கிடுகிறது?

இந்த calculator-ன் core idea மிகவும் எளிது: முதலில் prices-இலிருந்து returns கணக்கிடுகிறது. பிறகு அந்த returns-ன் Standard Deviation (Std Dev) எடுக்கிறது. அந்த Std Dev தான் “ஒரு period-க்கு” volatility. அதை ஆண்டு அளவுக்கு மாற்ற (annualize) “√(periods per year)” மூலம் பெருக்குகிறது. இதனால் annualized volatility கிடைக்கும்.

Annualized Volatility = StdDev(returns) × √(periods per year)

இந்த formula finance-ல் பொதுவாக பயன்படுத்தப்படும் ஒரு standard approach. Daily returns என்றால் periods per year = 252 (trading days). Weekly என்றால் 52, monthly என்றால் 12. இதனால் நீங்கள் எந்த frequency data கொடுத்தாலும், முடிவை “yearly volatility” என்ற ஒரே அளவில் ஒப்பிட முடியும்.

2) Input பகுதியில் என்ன என்ன கொடுக்க வேண்டும்?

இடது பக்கத்தில் (Inputs) 3 முக்கிய inputs உள்ளன:

Price List – இது மிக முக்கிய input. நீங்கள் closing prices-ஐ வரிசையாக (old → new) கொடுக்க வேண்டும். இந்த text area-ல் commas / space / new line எதுவாக இருந்தாலும் பிரித்துக் கொள்ளும் வகையில் code எழுதப்பட்டுள்ளது. உதாரணமாக: 100, 102, 101, 105, 103, 110 அல்லது new line-ல் ஒவ்வொன்றாக. குறைந்தது 2 valid prices இருந்தாலே returns கணக்கிட முடியும், ஆனால் volatility meaningful ஆக வர, குறைந்தது 3 அல்லது அதற்கு மேல் prices கொடுத்தால் நல்லது. அதிக data இருந்தால் volatility estimate பொதுவாக நம்பகமாக இருக்கும்.

Data Frequency – நீங்கள் கொடுத்த prices எந்த frequency-யின் closing prices என்று தேர்வு செய்ய வேண்டும்: Daily (252), Weekly (52), Monthly (12). இது annualized volatility-ஐ சரியாக மாற்றுவதற்கு பயன்படும். உதாரணமாக நீங்கள் daily prices கொடுத்தால் weekly என்று தவறாக தேர்வு செய்தால் annualized volatility குறைவாக/அதிகமாக தவறாக வரும்.

Use Returns Type – returns கணக்கிட இரண்டு விதங்கள் உள்ளன: Log Returns (recommended) மற்றும் Simple Returns. Finance-ல் volatility calculations-க்கு log returns பலர் recommend செய்வார்கள், காரணம் log returns time-additive, மற்றும் பெரிய moves-ல் சில நேரங்களில் modeling-க்கு வசதி. Simple returns என்பது சாதாரண சதவீத மாற்றம் (percentage change) மாதிரி. இந்த calculator இரண்டையும் support செய்கிறது; நீங்கள் வேண்டியதை select செய்யலாம்.

3) Log Returns vs Simple Returns – எளிய விளக்கம்

Simple Return என்றால்: (P1 − P0) / P0. அதாவது, ஆரம்ப விலைக்கு மேலான மாற்றத்தை proportion-ஆக கணக்கிடுவது. இது “% change” போல புரிந்து கொள்ள எளிது.

Log Return என்றால்: ln(P1 / P0). இது இயற்கை logarithm (natural log) பயன்படுத்துகிறது. சிறிய மாற்றங்களில் log returns மற்றும் simple returns இரண்டுமே கிட்டத்தட்ட ஒரே மாதிரி இருக்கும். ஆனால் பெரிய swings உள்ள series-ல் log returns modeling மற்றும் statistical handling-க்கு நல்லது என்று கூறுவார்கள். அதனால் “recommended” என்று option-ல் குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது.

Beginner-ஆக இருந்தால் simple returns-ஐ பயன்படுத்தியும் volatility idea புரியும். Advanced usage-க்கு log returns-ஐ default-ஆக வைத்திருக்கிறது.

4) இந்த Calculator எப்படி வேலை செய்கிறது? (Step-by-step)

“Calculate Volatility” button-ஐ கிளிக் செய்தவுடன் calculateVol() function இயங்குகிறது. அதில் நடக்கும் முக்கிய படிகள்:

Step 1: Prices parse செய்வது
textarea-வில் நீங்கள் கொடுத்த text-ஐ code split செய்கிறது: comma, space, tab, new line எல்லாவற்றையும் separator-ஆக எடுத்துக்கொள்கிறது. பிறகு valid number-களாக மாற்றி, 0-க்கு மேல் உள்ள values மட்டுமே வைத்துக்கொள்கிறது. இதனால் தவறான எழுத்துகள் அல்லது empty spaces வந்தாலும் calculator crash ஆகாமல் safe-ஆக இருக்கும்.

Step 2: Validation
valid prices 2-க்கும் குறைவாக இருந்தால் alert காட்டி நிறுத்திவிடும். ஏனெனில் return கணக்கிட குறைந்தது இரண்டு price points தேவை.

Step 3: Returns கணக்கிடுவது
prices வரிசையில் i=1 முதல் தொடங்கி, ஒவ்வொரு price pair (p0, p1) க்கும் return கணக்கிடப்படுகிறது: log return என்றால் ln(p1/p0), simple return என்றால் (p1−p0)/p0. இந்த returns எல்லாம் rets array-ல் சேர்க்கப்படும்.

Step 4: Returns count validation
rets length 2-க்கும் குறைவாக இருந்தால் “Not enough return observations” என்று alert காட்டும். ஏனெனில் standard deviation கணக்கிட குறைந்தது 2 returns தேவை (பொருத்தமாக volatility வர வேண்டுமெனில் இன்னும் அதிகம் தேவை).

Step 5: Average return (mean) & Std Dev கணக்கிடுவது
mean() function returns-ன் சராசரியை கணக்கிடுகிறது. stdev() function returns-ன் sample standard deviation (n−1) முறையில் கணக்கிடுகிறது. Sample stdev பயன்படுத்துவது statistics-ல் பொதுவான நடைமுறை; data ஒரு “sample” என்று கருதி volatility estimate செய்ய உதவும்.

Step 6: Annualized volatility
sd × √(periodsPerYear) மூலம் annualize செய்கிறது. daily தேர்வு செய்தால் √252, weekly என்றால் √52, monthly என்றால் √12.

Step 7: Output display
Observations (prices count), returns count, avg return %, std dev %, annualized vol % ஆகியவற்றை right box-ல் காட்டுகிறது. fmt() function மூலம் decimals fixed-ஆகவும் comma formatting-ஆகவும் output clean-ஆக வரும்.

5) Output-ஐ எப்படி புரிந்து கொள்வது?

Result பகுதியில் வரும் values என்ன சொல்லுகின்றன என்பதை எளிமையாக பார்ப்போம்:

Observations (Prices) – நீங்கள் கொடுத்த valid prices count. அதிகமானால் volatility estimate generally stable.

Returns Count – prices count − 1. ஏனெனில் returns என்பது consecutive price pairs-ல் இருந்து வரும்.

Average Return – நீங்கள் தேர்வு செய்த return type-ன் சராசரி (ஒரு period-க்கு). இது performance-ஐ முழுமையாக சொல்லாது, ஆனால் ஒரு trend idea கிடைக்கும்.

Std Dev (per period) – ஒரு period-க்கு returns எவ்வளவு சிதறுகின்றன (dispersion). இதுவே volatility-ன் core measure.

Annualized Volatility – இது மிகவும் முக்கியமான output. இது வருட அளவில் volatility எவ்வளவு என்று காட்டும். உதாரணமாக annualized vol 20% என்றால், அந்த asset returns வருடத்தில் “சராசரியாக” சுமார் 20% அளவுக்கு மேலே கீழே குலுங்கும் தன்மை இருக்கலாம் என்று (ஒரு statistical interpretation) புரிந்து கொள்ளலாம்.

6) இந்த calculator எங்கே உதவும்?

இந்த volatility calculator-ஐ நீங்கள் பல விதமாக பயன்படுத்தலாம்:

• Risk comparison: இரண்டு stocks-ல் எது அதிகமாக குலுங்குகிறது என்று annualized vol மூலம் ஒப்பிடலாம்.
• Position sizing: volatility அதிகமான asset-க்கு குறைந்த quantity எடுத்தால் risk கட்டுப்படுத்தலாம்.
• Stop loss planning: volatility அதிகமெனில் stop loss tight-ஆக இருந்தால் hit ஆக வாய்ப்பு அதிகம்; அதனால் planning செய்யலாம்.
• Portfolio diversification: volatility மற்றும் correlation பார்க்கும் ஒரு அடிப்படை step-ஆக volatility உதவும்.

7) கவனிக்க வேண்டிய முக்கிய வரம்புகள் (Limitations)

இந்த calculator historical volatility மட்டும் கணக்கிடுகிறது; அதனால் சில real-world points நினைவில் வைத்துக்கொள்ள வேண்டும்:

1) Past ≠ Future: கடந்த கால volatility எதிர்காலத்திலும் அதேபோல் இருக்கும் என்று உறுதி இல்லை.
2) Small data bias: prices குறைவாக இருந்தால் volatility estimate தவறாக இருக்கலாம்.
3) Corporate actions: stock splits, dividends adjustments போன்றவை price series-ல் இல்லையெனில் returns தவறாகலாம்.
4) Outliers: ஒரே ஒரு பெரிய spike volatility-ஐ அதிகமாக காட்டலாம்.
5) No regime awareness: market calm period vs panic period என்று தனியாக பிரிக்காது; அனைத்தையும் ஒன்றாகக் கணக்கிடும்.

எனவே இதை ஒரு “quick statistical estimate” என்று எடுத்துக்கொண்டு, முக்கிய முடிவுகள் எடுக்கும் முன் கூடுதல் context-உம் சேர்த்து பார்க்கவும்.

8) எளிய உதாரணம் (உங்கள் default data அடிப்படையில்)

Prices: 100, 102, 101, 105, 103, 110 என்று வைத்தால், calculator ஒவ்வொரு consecutive pair-க்கும் returns கணக்கிட்டு, அதன் std dev எடுத்து annualized volatility காட்டும். நீங்கள் return type-ஐ simple ↔ log என்று மாற்றி பார்த்தால் output சிறிது மாறலாம். Frequency-யை daily/weekly/monthly மாற்றினால் annualization factor மாறுவதால் annualized volatility அதிகமாகவோ குறைவாகவோ வரும். இதன் மூலம் frequency மற்றும் returns type volatility measure-ஐ எப்படி பாதிக்கிறது என்பதை புரிந்து கொள்ளலாம்.

Disclaimer: This calculator provides an estimate only based on historical price inputs and standard statistics.
Actual future volatility and trading risk may differ due to changing market conditions and data limitations.