それではヒストリカルボラティリティの算出方法を説明します。

今回は個人投資家に人気の、
南アフリカランド/円のHVを算出したいと思います。

算出方法と言っても、
実はエクセルに計算してもらいますので、
ものすごく簡単です。

ミルクティーでも用意しながらリラックスして読んでください！（笑）

データを取得します。

まず以下のサイトからデータを取得します。

http://www.oanda.com/convert/fxhistory

このサイトでは、
開始日（StartingDate）、終了日（EndingDate）と、
通貨ペア（CurrencyCode）を指定すれば、
その期間中の為替レートが取得できます。

日付は「月/日/年」となっているので、
2007年3月4日を指定する場合、

03/04/07

と指定します。

今回は、
2002年3月4日から2007年3月4日のデータを取得しますので、
Starting Dateに03/04/02、Ending Dateに03/04/07と指定します。
（日付は古いですが、計算方法自体は陳腐化していませんので、
2008年9月24日現在でも全く同じ手順で進んでもらって大丈夫です。）

Currency Codeには、南アフリカランド/円なので、
左側のCurrencyCodeにZARを、
右側のCurrencyCodeにJPYを指定します。

FormatはHTML、ASC�U、CSVとありますが、
自分が編集しやすい形式にします。

日付とレートのデータが取れるのですが、
レートのみのデータが必要になりますので、
日付部分をどうにかして削除しなければなりません。

為替バカの場合、秀丸というエディタを使っているので、
CSV形式で取得して、Alt+ドラッグで日付の部分を削除して、
エクセルにコピーしています。

↑秀丸の場合は日付部分だけを選択して削除できます。

もしくは、拡張子をCSVにして保存して、
CSVファイルで起動しなおしても、
日付の部分だけをコピーすることができると思います。

この辺はパソコンに不慣れな人には難しいかもしれませんが、
チャレンジしてみてください。

データを取得できたら、
そのままエクセルに貼り付けます。

前日比を計算します。

ヒストリカルボラティリティの算出には、レートそのものではなく、前日比を利用します。

今回のデータは、下に行くほど新しいデータになっているので、
一番上のデータをA6/A5として、これを一番下までコピーします。

「当日÷前日」とすることによって、
その日が前日に比べてどれくらい上昇または下降したのかが、
率で算出されます。

ヒストリカルボラティリティを算出します。

STDEVP関数を使って、ヒストリカルボラティリティを計算します。

この関数はSTDEVP()の()の中に入れた集団（数字の集まり）の、
標準偏差を求める関数です。

標準偏差は、為替ではヒストリカルボラティリティのことだと思ってください。

ですので、この関数の括弧の中に、
今回算出した2002年3月4日から2007年3月4日までの前日比を全て入れれば、
ヒストリカルボラティリティが算出されることになります。

「ZAR/JPY」や「前日比」のセルの色付けなどは、
好みで見やすくしてください。

STDEVP関数の()内は、
前日比の最初（B6）から最後（B1831）を指定します。

これをパーセント表示にすれば、
1日あたりのHVが算出されます。

しかし、通常リターンである金利は、
年利で考えますので、HVも年換算します。

統計学では年間の営業日には250日（または260日）を使うのが普通です。

ヒストリカルボラティリティの場合、
「250の平方根」をかければ年換算されることになります。

これをエクセルで計算するには、

=STDEVP(B6:B1831)*SQRT(250)

と入力します。

以上でヒストリカルボラティリティの算出は完了です。

セルをパーセント表示にするには、
パーセント表示するセルを選択して、ツールバーの「％」マークをクリックするか、
右クリックして「セルの書式設定」から「表示形式」のタブを開いて、
「パーセンテージ」を選択して「OK」をクリックします。

セルの書式設定を開く方が、
小数点以下の桁数まで指定できるので、いいかもしれません。

ZAR/JPYのHVは15.03%となりますが、
これはかなり大きな変動率になります。

こうやって出したHVには、以下のことが言えます。

・年間±15.03%の範囲内に68.3%の確率で収まる
・年間±30.06%の範囲内に95.4%の確率で収まる

この確率は統計学上そうなっていると覚えておくといいと思います。

収まる確率（68.3%、95.4%）は、為替に限らず、
どんなデータを入れても、同じになります。

HVが大きい通貨は、
スワップ派にとってはそれだけリスクが大きい通貨だということになります。

このようにして通貨ペアのHVが計算できれば、
その通貨の金利がリスクにみあっているかを数値で確認することができます。

ただ、HVはその名前のとおり、
過去のデータから未来を予測するものですから、
必ず今後もこのボラティリティになるということではありません。

歴史上起こらなかったような事件が起きれば、
統計学的にもほとんど起こりえない確率の変動幅になることもあります。

今回紹介した算出方法で出した各通貨のHVを、
「ヒストリカルボラティリティ比較表」に掲載しています。

どうしても算出方法が難しい！という人は、
メインの通貨のHVはここを参照してもらえればと思います。