# Value at Risk

> Value at Risk schat het maandverlies waar je portefeuille 95% van de tijd boven blijft, afgelezen uit je eigen geschiedenis in plaats van uit een model daarvan.

> Deze cijfers komen uit een rendementsreeks die de app op dit moment als in bewerking markeert.
> Waarden en posities staan daar los van. Zie [over deze cijfers](/metrics/about-these-numbers).

Value at Risk zet een getal op een slechte maand. Gylder toont het verlies waar je portefeuille 95%
van de tijd boven is gebleven, over ongeveer één maand.

Lees die zin zorgvuldig, want daar gaat het meestal mis. Een Value at Risk van 95% op −9% betekent
niet dat je niet meer dan 9% kunt verliezen. Het betekent dat je in de slechtste 5% van de maanden
méér dan 9% verliest, en het zegt helemaal niets over hoeveel meer.

## Hoe het berekend wordt

Gylder gebruikt de historische methode en geen statistisch model. Het neemt je werkelijke
dagrendementen in de gekozen periode, sorteert ze van slecht naar goed, en leest de waarde op het
5e percentiel af. Dat dagcijfer wordt daarna naar ongeveer een maand geschaald:

```
Value at Risk (95%, 1 maand) = dagrendement op het 5e percentiel × √21
```

De 21 is het aantal handelsdagen in een maand bij benadering, en de wortel is de gebruikelijke manier
om een dagcijfer over een langere periode uit te rekken.

De uitkomst is negatief, want het is een verlies. Er zijn minstens een handvol datapunten nodig om
iets te betekenen; bij een te korte periode toont Gylder niets in plaats van een zelfverzekerd fout
getal.

## Hoe je het leest

Het is een grens en geen slechtst denkbare uitkomst. Daar volgen drie beperkingen uit, en alle drie
doen ze meer ter zake dan het getal zelf.

**Het zegt niets over de staart.** De 5% van de maanden die slechter is dan dit cijfer kan iets
slechter zijn of catastrofaal slechter. Value at Risk zwijgt juist over de uitkomsten die het meeste
pijn doen.

**Het kent alleen wat al gebeurd is.** De historische methode leest je eigen rendementen. Zit er
geen crash in je periode, dan weet je Value at Risk niet dat crashes bestaan.

**De wortelschaling gaat uit van onafhankelijkheid.** Een dagcijfer met √21 naar een maand uitrekken
gaat ervan uit dat elke dag losstaat van de vorige. Echte markten hebben slechte weken en niet alleen
slechte dagen, waardoor dit het risico juist onderschat in de omstandigheden waarin je er het meeste
aan zou hebben.

Gylder zegt niet wat een aanvaardbare Value at Risk is.

## Waar het past

Value at Risk is een op de toekomst gerichte schatting die uit geschiedenis is opgebouwd.
[Grootste terugval](/metrics/max-drawdown) is het tegenovergestelde: een registratie van het ergste
wat echt gebeurd is, zonder schatting. Ze samen lezen zegt meer dan elk apart, want een terugval die
veel erger is dan de Value at Risk wijst erop dat er in je periode een gebeurtenis zit die het
percentiel heeft gladgestreken.