Calculadora de Valor en Riesgo (VaR) [Herramienta Gratis]
Estima la pérdida que tu posición podría alcanzar en un nivel de confianza y horizonte dados — y la pérdida esperada más allá de eso. El número del gestor de riesgos, en lenguaje sencillo.
Aviso legal: Operar con instrumentos financieros conlleva riesgo y todo el contenido de esta página se ofrece únicamente con fines educativos. Nada de lo aquí expuesto constituye asesoramiento financiero ni una recomendación de compra o venta de ningún instrumento.
Valor en Riesgo (VaR)
$3290.00
at 95% confidence over 1 day(s)
CVaR / Déficit Esperado
$4124.43
Pérdida promedio más allá del umbral de VaR
El CVaR responde: "dado que superamos el VaR, ¿qué tan malo es en promedio?" Siempre es al menos tan grande como el VaR.
¿Cómo se calcula esto?
VaR = Amount × Volatility × z-score × √Days
CVaR = Amount × Volatility × (φ(z) ÷ α) × √Days
φ(z) = densidad normal estándar en el puntaje z; α = 1 − confianza. CVaR > VaR siempre.
Leer la guía completa
Cada parámetro, fórmula y ejemplo — la referencia completa de esta herramienta.
¿Qué es el Valor en Riesgo (VaR)?
El Valor en Riesgo — VaR — condensa el peligro de una posición en una sola frase: 'hay un 95% de probabilidad de que esta posición no pierda más de $X en los próximos N días'. Es el lenguaje que hablan los gestores de riesgo, reduciendo la volatilidad, el tamaño de la posición y el horizonte temporal a una única cifra comparable. La trampa es que el VaR no dice nada sobre lo mal que pueden ponerse las cosas al otro lado de esa línea del 95%, por lo que la calculadora lo empareja con el CVaR — la pérdida esperada cuando los peores casos sí ocurren.
Los conceptos clave
Nivel de confianza
El umbral de probabilidad — un VaR del 95% significa que las pérdidas deberían superar el VaR solo el 5% de las veces bajo el modelo.
Entrada de volatilidad
La desviación estándar de los rendimientos impulsa la estimación.
Escalado temporal
La pérdida escala con la raíz cuadrada del tiempo bajo el modelo normal.
Un ejemplo con números reales
- 1
Introduce la posición y la volatilidad
Tienes una posición de $10,000 con una volatilidad diaria del 2% y quieres un VaR a un día con un 95% de confianza.
- 2
Aplica el z-score
El z-score unilateral del 95% es 1.645, por lo que el VaR a un día = $10,000 × 2% × 1.645 = $329.
- 3
Escala para horizontes más largos
Para cinco días, multiplica por la raíz cuadrada de cinco: $329 × √5 ≈ $736. El riesgo crece más lentamente que el tiempo bajo el modelo.
- 4
Lee la advertencia
El 5% de resultados más allá de $329 puede ser mucho peor. La cifra del CVaR estima esa pérdida de cola, que es el número a vigilar.
Cómo usarlo
Introduce el importe de la posición
El tamaño de la posición en riesgo.
Introduce la volatilidad y el horizonte
Volatilidad esperada y número de días.
Elige el nivel de confianza
90%, 95% o 99%.
Lee el VaR y el CVaR
El umbral de pérdida y la pérdida esperada más allá de él.
La fórmula, paso a paso
VaR
VaR = Position × Volatility × z-score × √days
El z-score depende del nivel de confianza.
Errores que cometen los traders
✗ Confiar en el VaR como un límite superior absoluto de las pérdidas
✓El VaR es un umbral bajo un modelo, no una garantía. La cola del 5% más allá de él puede ser severa — exactamente lo que el CVaR intenta capturar.
✗ Asumir que los rendimientos se distribuyen normalmente
✓Los mercados tienen colas gruesas. Las pérdidas reales superan el VaR del modelo normal con más frecuencia de la que el modelo predice.
✗ Escalar el VaR diario linealmente en el tiempo
✓Bajo el modelo estándar, el riesgo escala con la raíz cuadrada del tiempo, no linealmente — pero eso también es una conveniencia de modelado, no un hecho del mercado.
Cuándo encaja esta herramienta — y cuándo no
Úsalo cuando
- ✓Resumir el riesgo de una sola posición en un número comparable.
- ✓Comparar el riesgo de diferentes posiciones o activos.
- ✓Establecer un umbral de pérdida diaria como parte de una disciplina de riesgo.
Evítalo cuando
- ✗Depender de él para la gestión del riesgo de cola sin el CVaR.
- ✗Estimar el riesgo de una cartera sin tener en cuenta las correlaciones.
- ✗Operar con una posición cuyo VaR no te hayas molestado en medir.
Consejos que de verdad ayudan
Empareja siempre el VaR con el CVaR
El VaR te dice el límite; el CVaR te dice lo malo que se pone más allá del límite. El segundo número es el más valioso.
Úsalo para comparar, no para predecir
Clasificar posiciones por VaR es defendible; citarlo como 'lo máximo que puedo perder' no lo es.
Vuelve a estimarlo cuando cambie la volatilidad
El VaR es tan fresco como su entrada de volatilidad. Tras una expansión de la volatilidad, el número antiguo subestima el riesgo real.
Herramientas relacionadas y siguientes pasos
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la principal limitación del VaR?▾
Asume una distribución (a menudo normal) y dice poco sobre las pérdidas extremas en la cola. El CVaR ayuda al centrarse en las pérdidas más allá del VaR.
¿Qué promete realmente un VaR del 95%?▾
Bajo los supuestos del modelo, las pérdidas deberían mantenerse dentro de la cifra del VaR el 95% de las veces. No promete que el otro 5% sea leve — la cola puede ser mucho más profunda, que es exactamente lo que el CVaR intenta cuantificar.
¿Por qué el VaR escala con la raíz cuadrada del tiempo?▾
Bajo el modelo estándar, los movimientos diarios aleatorios se cancelan en parte en horizontes más largos, por lo que el riesgo crece con la raíz cuadrada del número de días en lugar de linealmente. Es una conveniencia de modelado, no un hecho de los mercados.
¿El VaR es para una sola posición o para toda una cartera?▾
Funciona para ambos, pero la calculadora de aquí mide una posición. Una versión para cartera también necesitaría las correlaciones entre activos, que pueden reducir o aumentar el riesgo total.
¿En qué se diferencia el VaR de la máxima caída (max drawdown)?▾
La máxima caída es un extremo histórico que ya ocurrió; el VaR es una estimación prospectiva de un umbral de pérdida bajo una distribución. Uno es retrospectiva, el otro es un pronóstico probabilístico.
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El VaR es un modelo estadístico con supuestos y no garantiza que las pérdidas reales se mantengan dentro de la estimación.
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