تقلب الأسعار Volatility تعريف المفهوم مع الأمثلة

تقلب الأسعار Volatility هو مقياس إحصائي لتشتت العوائد الخاص بأمر معين أو مؤشر سوق. وفي معظم الحالات، كلما زاد التقلب، زادت مخاطر الأمان. وغالبًا ما يتم قياس التقلب على أنه إما الانحراف المعياري أو الاختلاف بين العوائد من نفس الورقة المالية أو مؤشر السوق. وغالبًا ما يرتبط مفهوم تقلب الأسعار Volatility في أسواق الأوراق المالية بتقلبات كبيرة وهناك عدة أمثلة عن مفهوم تقلب الأسعار Volatility ومنها. على سبيل المثال، عندما يرتفع سوق الأسهم وينخفض ​​بأكثر من 1% خلال فترة زمنية طويلة، يطلق عليه سوق “متقلب”. كما ويعد تقلب الأصول عاملًا رئيسيًا عند عقود خيارات التسعير.

شاهد أيضًا: أسهم الخزينة Treasury Shares تعريف المفهوم مع الأمثلة.

مفهوم تقلب الأسعار Volatility

غالبًا ما يشير مفهوم تقلب الأسعار Volatility إلى مقدار عدم اليقين أو المخاطر المتعلقة بحجم التغييرات في قيمة الورقة المالية. كما يعني التقلب العالي أن قيمة الورقة المالية يمكن أن تنتشر على نطاق أكبر من القيم. هذا يعني أن سعر الورقة المالية يمكن أن يتغير خلال فترة زمنية قصيرة في أي من الاتجاهين. بالإضافة إلى ذلك يعني التقلب المنخفض أن قيمة الورقة المالية لا تتقلب وتميل إلى أن تكون أكثر ثباتًا. كما تتمثل إحدى طرق قياس تباين الأصول في تحديد العوائد اليومية (النسبة المئوية للتحرك على أساس يومي) للأصل.

ويعتمد التْقلب التاريخي على الأسْعار التاريخية ويمثل درجة التباين في عوائد الأصل. هذا الرقم بدون وحدة ويتم التعبير عنه كنسبة مئوية. في حين أن التباين يجسد تشتت العوائد حول متوسط ​​الأصل بشكل عام، فإن التقلب هو مقياس لهذا التباين المحدود بفترة زمنية محددة. وبالتالي، يمكننا الإبلاغ عن تقلبات يومية أو أسبوعية أو شهرية أو سنوية. لذلك، من المفيد التفكير في التقلب على أنه الانحراف المعياري السنوي.

شاهد أيضًا: مركز مغلق Closed Position تعريف المفهوم مع الأمثلة.

كيفية حساب تقلب الأسعار Volatility

غالبًا ما يتم حساب مفهوم تقلب الأسعار Volatility باستخدام التباين والانحراف المعياري. حيث إن الانحراف المعياري هو الجذر التربيعي للتباين. وللتبسيط، لنفترض أن لدينا أسعار إغلاق شهرية للأسهم تتراوح من 1 دولار إلى 10 دولارات. على سبيل المثال، الشهر الأول هو 1 دولار، والشهر الثاني هو 2 دولار، وهكذا. ولحساب التباين، اتبع الخطوات الخمس أدناه.

1. أوجد متوسط ​​مجموعة البيانات. هذا يعني إضافة كل قيمة ثم تقسيمها على عدد القيم. فإذا أضفنا 1 دولار زائد 2 دولار زائد 3 دولارات حتى 10 دولارات، فسنحصل على 55 دولارًا. هذا مقسوم على 10 لأن لدينا 10 أرقام في مجموعة البيانات الخاصة بنا. كما يوفر هذا متوسط ​​السعر 5.50 دولارات.
2. احسب الفرق بين كل قيمة بيانات والمتوسط. هذا غالبا ما يسمى الانحراف. على سبيل المثال، نأخذ 10 دولارات -5.50 دولارات = 4.50 دولارات، ثم 9 دولارات -5.50 دولارات = 3.50 دولارات. يستمر هذا على طول الطريق وصولًا إلى قيمة البيانات الأولى البالغة 1 دولار. فالأرقام السالبة مسموح بها. نظرًا لأننا نحتاج إلى كل قيمة، يتم إجراء هذه الحسابات بشكل متكرر في جدول بيانات.
3. ربّع الانحرافات. سيؤدي هذا إلى إزالة القيم السالبة.
4. اجمع الانحرافات التربيعية معًا. في مثالنا، هذا يساوي 82.5.
5. اقسم مجموع الانحرافات التربيعية (82.5) على عدد قيم البيانات.
6. في هذه الحالة، يكون الفرق الناتج هو 8.25 دولار. حيث يؤخذ الجذر التربيعي للحصول على الانحراف المعياري. وهذا يساوي 2.87 دولار. حيث إن هذا مقياس للمخاطر ويوضح كيفية انتشار القيم حول متوسط ​​السعر. كما أنه يعطي المتداولين فكرة عن المدى الذي قد ينحرف فيه السعر عن المتوسط.

مقياس التباين والانحراف المعياري في Excel لتقلب الأسعار

بعد أن وضحنا مفهوم تقلب الأسعار Volatility. سننتقل إلى مقياس التباين والانحراف المعياري لتقْلب الأسعار. ف إذا تم أخذ عينات من الأسعار بشكل عشوائي من التوزيع الطبيعي، فإن حوالي 68٪ من جميع قيم البيانات ستقع في نطاق انحراف معياري واحد. كما سيقع 95% من قيم البيانات ضمن انحرافين معياريين (2 × 2.87 في مثالنا)، وستقع 99.7٪ من جميع القيم ضمن ثلاثة انحرافات معيارية (3 × 2.87). في هذه الحالة، لا يتم توزيع القيم من 1 دولار إلى 10 دولارات بشكل عشوائي على منحنى الجرس؛ بدلًا من ذلك يتم توزيعها بشكل موحد. لذلك، فإن النسبة المتوقعة 68٪ -95٪ -99.7٪ لا تصمد. على الرغم من هذا القيد، كثيرًا ما يستخدم المتداولون الانحراف المعياري، حيث إن مجموعات بيانات إرجاع الأسعار غالبًا ما تشبه التوزيع الطبيعي (منحنى الجرس) أكثر من المثال المعطى.

شاهد أيضًا: البيع الهلعي Panic Selling تعريف المفهوم مع الأمثلة.

مقاييس تقلب الأسعار Volatility الأخرى

أحد مقاييس تْقلب الأسعار Volatility النسبي لسهم معين في السوق هو بيتا (β). حيث يقترب بيتا من التقلب العام لعائدات الأوراق المالية مقابل عوائد المعيار ذي الصلة (عادةً ما يتم استخدام S&P 500). على سبيل المثال، تحرك سهم بقيمة بيتا 1.1 تاريخيًا بنسبة 110٪ لكل حركة بنسبة 100٪ في المعيار، بناءً على مستوى السعر. على العكس من ذلك، فإن السهم الذي يحتوي على بيتا 0.9 قد تحرك تاريخيًا بنسبة 90٪ لكل حركة بنسبة 100٪ في المؤشر الأساسي.

بالإضافة إلى ذلك يمكن أيضًا رؤية تقلبات السوق من خلال مؤشر VIX أو مؤشر التقلب. حيث تم إنشاء VIX بواسطة بورصة خيارات مجلس شيكاغو كإجراء لقياس تقلب الأسعار Volatility المتوقع لمدة 30 يومًا في سوق الأسهم الأمريكية المستمدة من أسعار الأسعار في الوقت الفعلي لخيارات الشراء والبيع S&P 500. كما يصنع المستثمرون والمتداولون اتجاه الأسواق أو الأوراق المالية الفردية. وتشير القراءة العالية في VIX إلى وجود سوق محفوف بالمخاطر.

كما يُستخدم التقلب أيضًا في تسعير عقود الخيارات باستخدام نماذج مثل Black-Scholes أو نماذج الأشجار ذات الحدين. ستُترجم الأصول الأساسية الأكثر تقلبًا إلى أقساط خيارات أعلى لأنه مع التقلبات، هناك احتمال أكبر بأن ينتهي الأمر بالخيارات إلى المال عند انتهاء الصلاحية. حيث يحاول متداولو الخيارات التنبؤ بالتقلبات المستقبلية للأصل، وبالتالي فإن سعر الخيار في السوق يعكس تقلباته الضمنية.

أنواع تقلب الأسعار Volatility

إليك عزيزي القارئ أنواع مفهوم تقلب الأسعار Volatility وهي:

• تقلب الأسعار Volatility التاريخي: تقيس هذا تقلبات أسعار الأوراق المالية في الماضي. حيث يتم استخدامه للتنبؤ بالحركات المستقبلية للأسعار بناءً على الاتجاهات السابقة. ومع ذلك، فإنه لا يوفر رؤى فيما يتعلق بالاتجاه أو الاتجاه المستقبلي لسعر الورقة المالية.
• تقلب الأسعار Volatility الضمني: يشير هذا إلى تقلب الأصل الأساسي، والذي سيعيد القيمة النظرية للخيار المساوي لسعر السوق الحالي للخيار. فالتْقلب الضمني هو معلمة رئيسية في تسعير الخيار. كما يوفر جانبًا تطلعيًا لتْقلبات الأسعار المستقبلية المحتملة.
• تقلبات السوق: تقلبات السوق هي سرعة تغير الأسعار لأي سوق الذي يتضمن السلع والعملات الأجنبية وسوق الأوراق المالية. فعادة ما تكون زيادة التقلبات في سوق الأسهم علامة على وجود قمة السوق أو قاع السوق في متناول اليد. ولأن هناك الكثير من عدم اليقين. يرفع المتداولون الصاعدون الأسعار في يوم الأخبار السارة، بينما يدفع المتداولون الهابطون والبائعون على المكشوف الأسعار للأسفل بسبب الأخبار السيئة.

شاهد أيضًا: إطلاق المنتج في السوق Go-to-market – GTM التعريف المفهوم الأمثلة.

أمثلة عن تقلب الأسعار Volatility

هناك عدة أمثلة عن تقلب الأسعار Volatility وسنقدم مثال عنها وفق التالي:

افترض أن المستثمر يبني محفظة تقاعد. نظرًا لأنها ستعود في غضون السنوات القليلة المقبلة، فهي تبحث عن أسهم ذات تقلب الأسعار Volatility المنخفضة وعوائد ثابتة. تعتبر شركتين:

• كان لدى شركة Microsoft Corporation (MSFT)، اعتبارًا من أغسطس 2025، معامل بيتا .78، مما يجعلها أقل تقلبًا قليلاً من مؤشر S&P 500.
• ولدى Shopify Inc. (SHOP) اعتبارًا من أغسطس 2025 معامل بيتا 1.45، مما يجعلها أكثر تقلبًا بشكل ملحوظ من مؤشر S&P 500.

ومن المحتمل أن يختار المستثمر شركة Microsoft Corporation لمحفظته، نظرًا لتقلباتها الأقل وقيمتها قصيرة الأجل التي يمكن التنبؤ بها.

شاهد أيضًا: Undercover Marketing التسويق الخفي.

إلى هنا نكون قد انتهينا من شرح مفهوم تقلب الأسعار Volatility. مع بعض أمثلة عن مفهوم تقلب الأسعار Volatility. آملين تحقيق الفائدة.