Volatilidad

Volatilidad es la palabra financiera para “qué tanto tiende a moverse esto”. Más precisamente: es la desviación estándar de los retornos.

Hay debate sobre si la volatilidad es “riesgo”. No es toda la historia — una caída lenta puede ser menos volátil que una subida irregular — pero como primera aproximación es útil. Si dos activos tienen retornos esperados parecidos, el de menor volatilidad suele ser más fácil de sostener y más fácil de dimensionar.

La idea clave: la volatilidad no es estable. Los mercados pasan por regímenes tranquilos y regímenes de tormenta. Así que trata cualquier número único de volatilidad como un promedio de una ventana, no como una ley de la naturaleza.

La fórmula

Partimos de retornos simples diarios:

$$r_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} - 1$$

La volatilidad diaria es la desviación estándar de $r_t$. La volatilidad anualizada escala con la raíz cuadrada del factor de anualización:

$$\sigma_{annual} = \sigma(r_t) \times \sqrt{N}$$

Cómo calculamos la volatilidad en Gale Finance

1. Retornos: retornos simples diarios de cierre a cierre.

2. Sin forward‑fill: usamos cierres observados. Si un activo no opera fines de semana/feriados, esas fechas simplemente no están en la serie.

3. La anualización usa el calendario del activo:

• Cripto/stablecoins: $N = 365$ (los fines de semana son días reales de mercado y suelen ser volátiles).
• Acciones/ETFs/metales: $N \approx 252$ días de mercado (o inferimos la frecuencia efectiva desde los datos).

Esta elección importa. Si fuerzas un mercado 24×7 a un calendario de 252 días, estás suavizando los movimientos de fin de semana y subestimando el riesgo realizado.

4. Unidades en porcentaje: reportamos volatilidad anualizada en términos porcentuales.

Movimientos de un “día típico”

En páginas de comparación a veces traducimos la volatilidad anualizada a un “vaivén diario típico” dividiendo por $\sqrt{N}$. Es útil para construir intuición, pero no es un pronóstico — colas gruesas y clustering de volatilidad hacen que los días “típicos” no sean toda la distribución.

Si quieres una mejor sensación del comportamiento de cola, mira Value at Risk (VaR), Pérdida esperada y colas gruesas.