숲에서 사슴 사냥에 실패하면 "추적 오류"로 간주될 수 있습니다. 추적 오류와 투자에 관해서도 개념은 크게 다르지 않습니다.
추적 오류는 포트폴리오의 성과 또는 수익률과 추적하려는 벤치마크 또는 지수 간의 차이입니다. 본질적으로 포트폴리오의 원하는 수익률과의 편차입니다.
예를 들어 목표물에 화살을 쐈다고 가정해 보겠습니다. 그러나 당신은 빗나갔습니다. 당신의 화살은 대신 목표물 오른쪽 12피트에 있는 나무에 맞았습니다. 이 경우, 당신은 12피트 벗어났습니다. 그것은 "추적 오류"일 것입니다.
양궁 은유로 계속해서 화살표가 포트폴리오 또는 투자를 나타내는 경우 우리가 쏘고 있는 목표는 벤치마크 또는 지수입니다.
벤치마크는 표준 또는 참조 지점입니다. 비교, 즉 포트폴리오의 성과를 판단할 때 사용하는 것입니다. 마찬가지로 지수는 시장을 측정하거나 추적하는 데 도움이 되는 도구입니다.
양궁 범위로 돌아가서 목표가 우리의 벤치마크라면 지수는 우리가 목표로 삼는 데 도움이 되는 도구가 될 것입니다. 궁극적으로 우리는 화살이 착지한 표적에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지에 따라 화살의 성능을 판단할 것입니다. 물론 목표는 가능한 한 가까워지는 것입니다. 그리고 가까울수록 성능이 향상됩니다.
동일한 논리가 투자 포트폴리오에도 적용됩니다. 목표 또는 벤치마크에 가까울수록 추적 오류가 낮아집니다.
추적 오류는 어떻게 계산합니까? 다양한 정도의 복잡도와 함께 사용할 수 있는 몇 가지 계산이 있습니다.
간단한 공식은 포트폴리오 또는 유가 증권의 성과를 벤치마크에서 빼서 차이를 찾기만 하면 됩니다.
두 번째로, 추적 오류를 계산하는 더 정확하지만 훨씬 더 복잡한 방법을 사용하려면 표준 편차를 찾아야 합니다. 즉, 여러 기간에 걸쳐 데이터 포인트를 분산하는 방법이 필요합니다.
이 공식을 사용하여 추적 오류를 계산하려면 펀드의 수익률(F), 지수의 수익률(I) 및 포함하는 기간 수(가능한 분기(N))를 알아야 합니다. 거기에서 변수를 연결하고 추적 오류인 백분율에 착륙하도록 계산을 시작하는 문제입니다.