Существуют разнообразные способы оценки торговых стратегий на финансовых рынках. Множество инвесторов анализируют эффективность трейдинга по эквити (величине свободных средств на депозите). В случае плавного роста кривой, являющейся результатом бэк-теста и отсутствия резких просадок, торговля считается успешной. Помимо данного способа, применяют такие параметры, как процент прибыльных сделок, максимальную просадку и другие. Однако для более полного анализа требуется учет торговых рисков. Оценить соотношение доходности и риска помогает коэффициент Шарпа (Sharp Ratio).
Большинство инвесторов «попадает на удочку» красивых цифр роста средств на депозите, не учитывая степень риска. Такой инструмент, как коэффициент Шарпа, позволяет определить эффективность инвестиционного портфеля, рассчитываемую отношением среднего дохода от трейдинга к уровню риска. Чем выше коэффициент, тем эффективнее способ торговли.С его помощью можно увидеть, как ранее прибыльность соотносилась с риском, а также спрогнозировать стабильность доходности в будущем.
Стандартная формула для расчета данного показателя выглядит следующим образом:
Sharp Ratio = (Rp ? Rf) / ?p,
где Rp - ожидаемая прибыль за определенный период времени, Rf - безрисковый доход, ?p - риск инвестиционного портфеля. Риск выражается в стандартном отклонении от ожидаемой средней доходности.
Отрицательные значения коэффициента Шарпа отражают слишком высокие риски в торговле. Данную стратегию использовать не рекомендуется. «Хороший показатель» Шарпа должен быть от единицы и выше. Только тогда выбранный способ трейдинга будет признан эффективным. Значение Sharp Ratio, превышающее цифру 3, предполагает, что величина вероятности получения убытка в каждой сделке не превышает 1%. Дальнейший рост коэффициента Шарпа подтверждает возрастающую эффективность торговой стратегии, но слишком завышенные значения сигнализируют о возможной ошибке в расчетах.
В качестве примера можно сравнить эффективность двух способов торговли по прибыльности и стандартному отклонению. Первый способ приносит 6% прибыли на одну торговую операцию при риске инвестиционного портфеля в 5%. Второй дает 3% доходности при отклонении в 2%.
Коэффициент Шарпа в первой стратегии будет равен 1.2, во второй - 1.5. Это свидетельствует о том, что даже доходность вдвое меньших размеров дает лучшее соотношение прибыльности к риску.
Коэффициент Шарпа очень важен для анализа форекс-счетов. Он с успехом применяется для их мониторинга многими западными инвесторами. Применив данный коэффициент, можно сразу же определить, торгует ли трейдер с фиксацией убытков или нет. Довольно часто встречаются управляющие с увеличивающимся размером средств на счете, но с низким показателем коэффициента Шарпа (в диапазоне 0–0.5). Зачастую такой результат показывает одинаковую вероятность заработка и убытка.
В MetaTrader 4 данный параметр можно увидеть в разделе «Сигналы». Его величина поможет оценить эффективность торговой стратегии выбранного трейдера. В данном разделе представлен ее подробный анализ. На рынке Forex данный показатель отображает избыточную доходность, которую можно получить с удержанием более рискового актива. Естественно, что повышенный риск должен быть компенсирован более значимой прибылью.
В формуле Sharp Ratio = (Rp ? Rf) / ?p параметр Rf = 0, так как на рынке Forex не бывает безрискового дохода. Rf актуален на фондовом или долговом рынках. Там его можно наблюдать в виде дивидентной доходности или начислений по облигациям.
Существует несколько особенностей коэффициента Шарпа:
Она измеряется с любой периодичностью. В качестве единицы измерения выбирают дни, недели, месяцы или годы. Помимо этого доходностью актива может быть средний прирост на сделку.
Весьма важно нормальное симметричное распределение исходных данных. При наличии на графике анализа актива нескольких резких нестандартных отклонений (значительные пики, впадины) возрастает вероятность ложной оценки.
Когда инвестор тестирует множество различных стратегий, будет весьма полезным сделать таблицу в Excel, разработать формулу расчета и вносить в нее новые данные.
Расчет стандартного отклонения в торговом терминале производится автоматически. Данный показатель дает возможность определить, каким именно образом изменится (уменьшится или увеличится) доходность выбранного актива в сравнении со средней доходностью за выбранный временной промежуток.
Для наглядности можно оценить риск стратегий, сравнивая две различные выборки данных.
В первом случае прибыльность торговых сделок составила: 3%, 2%, 5%, 0%, 4%. Среднее значение будет равно 2.8%. Результат его вычитания из каждого показателя доходности равен: 0.2%, ?0.8%, 2.2%, ?2.8%, 1.2%. При возведении каждого значения в квадрат нужно вычислить их сумму, затем найти среднее арифметическое и из полученного значения вычислить квадратный корень:
Sqrt((0.4% + 0.64% + 4.84% + 7.84% + 1.44%) / 5) = 3.03%
Во втором случае прибыльность торговых сделок составила: 2%, 1%, 0%, 4%, 6%. Их среднее арифметическое равно 2.6%. Результаты аналогичной предыдущему способу операции: ?0.6%, ?1.6%, ?2.6%, 1.4%, 3.4%. Затем, как и в предыдущем случае:
Sqrt((0.36% + 2.56% + 6.76% + 1.96% + 11.56%) / 5) = 4.64%
Результат сравнения - первая стратегия менее рискованна, чем вторая, поскольку волатильность доходности у нее меньше. Хотя коэффициент Шарпа представляет собой один из важных эталонов доходности с учетом риска, его следует использовать вместе с аналитической информацией.
Большинство инвесторов оценивают эффективность торговых стратегий на финансовых рынка по . Если по результатам бэктеста кривая плавно растущая, без резких просадок — торговая стратегия эффективная. Есть и другие вспомогательные параметры: процент прибыльных сделок, и т.д. Но есть в такой оценке один изъян — она не достаточно учитывает . Другими словами, иной раз стратегия с меньшей доходностью является более привлекательной за счет уменьшенного риска. Вот именно для оценки соотношения прибыльности и риска применяется коэффициент Шарпа, в этой статье поговорим о том, что это такое и как его использовать.
Я веду этот блог уже более 6 лет. Все это время я регулярно публикую отчеты о результатах моих инвестиций. Сейчас публичный инветпортфель составляет более 1 000 000 рублей.
Специально для читателей я разработал Курс ленивого инвестора , в котором пошагово показал, как наладить порядок в личных финансах и эффективно инвестировать свои сбережения в десятки активов. Рекомендую каждому читателю пройти, как минимум, первую неделю обучения (это бесплатно).
Чем выше прибыль при использовании торговой стратегии, тем выше риск. И в какой-то момент риск получить убыток перевешивает вероятность получения прибыли. Коэффициент Шарпа — это параметр, который показывает насколько доход от стратегии соотносится к потенциальному риску.
Расчет данного коэффициента может одинаково применяться как для оценки стратегии на форекс (ниже приведу пример), так и для оценки отдельно взятого инвестиционного портфеля (полезный коэффициент для тех, кто собирается стать ).
r p - доход за фиксированный период (эти данные можно найти в статистике, например, ), r f - безрисковый доход, σ p — стандартное отклонение. На форексе стандартное отклонение определяется средней волатильностью валютной пары.
Параметр r f Коэффициента Шарпа на форексе отсутствует (принимается за 0), на фондовом рынке в качестве значения принимается доходность, например, казначейских краткосрочных векселей. Кстати, я немного не согласен с тем, что для Форекса этот параметр отсутствует. Безрисковый доход — это минимальный доход, который инвестор мог бы получить от инвестиции с практически нулевым риском, и исключение этого параметра искусственно завышает значение коэффициента Шарпа. Я бы советовал в качестве безрискового дохода брать, например, доходность по депозитам.
Какой должен быть коэффициент Шарпа:
Пример сравнения двух стратегий при торговле у :
Коэффициент Шарпа = 250/125 = 2,0.
Коэффициент Шарпа = 300/1345 = 0,22.
В первом случае при такой волатильности трейдер получил слишком большой доход. Следовательно, или нужно искать подвох, или трейдеру очень повезло. Во втором случае трейдер слишком рискует. Снова акцентирую внимание на том, что оптимальным считается значение «1» с минимальными от него отклонениями.
Если с валютным рынком все относительно просто, то с фондовым — сложнее из-за большого и . У трейдера есть два варианта:
Как видно по результатам, коэффициент Шарпа отрицательный, значит портфель нерезультативен и доходность по безрисковому активу (в данном примере депозиты со ставкой 12%) оказалась выше.
Выше речь шла о простом коэффициенте Шарпа, а любая упрощенная формула несовершенна. Потому существующая формула была усложнена с целью сделать расчет рисков еще более точным. Сразу предупрежу: её понимание требует знаний математической статистики и рекомендуется только в случае необходимости принятия стратегически важных решений в отношении оценки портфеля ценных бумаг (к форексу данная формула не применяется). Расчет риска в формуле основывается не только на стандартном отклонении, но и на видоизмененной мере риска, позволяющей сделать оценку будущих потерь с большей реалистичностью благодаря анализу характера распределения исторической прибыльности.
Формула усовершенствованного коэффициента Шарпа:
r p - усредненная прибыльность портфеля ценных бумаг, r f - усредненная прибыльность безрискового актива, σ p — стандартное математическое отклонение прибыльности портфеля ценных бумаг, S — эксцесс распределения доходности, z c — куртозис распределения прибыльностей портфеля, К — квантиль распределения прибыли.
Всем, кому слова «куртозис» и «квантиль» ни о чем не говорят, «Добро пожаловать» в эконометрику и математическую статистику. Глубоко копать в рамках этой статьи не вижу смысла, т.к. большинству будет достаточно общей информации.
Надеюсь, у меня получилось объяснить простым языком что это такое коэффициент Шарпа. В идеале рекомендую создать в Экселе собственную модель, построенную на основе коэффициента с учетом . Если остались вопросы, пишите в комментариях.
Всем профита!
Коэффициент Шарпа – отличный инструмент, позволяющий сравнить торговые стратегии по эффективности. Большинство трейдеров попадается на красивые цифры в пунктах или процентах роста депозита, совершенно упуская из виду такой показатель как риск.
Уильяма Шарпа можно назвать экономистом от бога, сотрудничая с Гарри Марковицем, он выдвинул немало инновационных для своего времени идей. Чего стоит хотя бы его модель ценообразования активов, она была настолько необычной для его времени, что ее даже не хотели публиковать серьезные издания. Целых 2 года понадобилось уже знаменитому на тот момент экономисту, чтобы доказать состоятельность своей идеи.
Ну а пиком карьеры Шарпа стал 1990 года, когда совместно со своим коллегой Марковицем он был удостоен Нобелевской премии. Его теория ценообразования финансовых активов также известна как ценовая модель акционерного капитала.
Что касается коэффициента Шарпа, то эта несложная формула оказалась настолько эффективной в оценке капитальных активов, что используется и по сей день, а коэффициенту было присвоено имя ученого. Если коротко описать историю возникновения этого коэффициента, то можно сказать, что Шарп в отличие от Марковица больше внимания старался уделить не только получаемой инвестором прибыли, но и рискам.
До него такой подход к оценке качества капитальных активов не предлагал никто, вернее не предлагалось универсальной формулы, которую можно было бы использовать при оценке любого актива.
Смысл коэффициента Шарпа
При изучении этого коэффициента мы будем оперировать такими терминами как стандартное отклонение, среднеарифметическая доходность сделки, безрисковый актив. Что же касается смысла коэффициента, то для начала разберемся как формируется прибыль инвестора в общем случае.
Шарп исходил из того, что инвестор может обладать возможностью получать безрисковый доход. Под этим термином понимается такой тип дохода, при котором некая сумма гарантированно будет зачисляться на счет инвестора регулярно и независимо от внешних факторов, т.е. риск равен нулю.
В реальной жизни такое представить сложно, а тем более при спекуляции валютами на форекс. Среди трейдеров такой термин как безрисковый доход звучит просто странно, у любой стратегии есть как прибыльные, так и убыточные сделки, т.е. риск получения убытка не нулевой. Именно поэтому в формуле безрисковый доход мы будем принимать равным 0.
Важно ! Значение безрискового дохода равное 0 мы будем использовать только в том случае, если выполняется оценка эффективности ТС. Если же ваши деньги лежат, например, в банке, то безрисковый доход равен процентной ставке этого банка.
В реальности, когда человек инвестирует определенную сумму (не важно куда именно, это может быть торговля на форекс или инвестиции в ценные бумаги какой-нибудь компании), то он может получить некий минимальный гарантированный доход. Его можно считать тем самым доходом с нулевым риском.
Но в реальности доход, который получает инвестор, отличается от минимального гарантированного. То есть риск был выше нуля, но в итоге это окупилось за счет большего дохода. Коэффициент Шарпа как раз и позволяет оценить соотношение риска и дополнительной полученной за его счет прибыли. То есть выполняется оценка того, стоила ли игра свеч, простая оценка по заработанным пунктам или процентам роста депозита такой анализ выполнить не может.
Есть у коэффициента Шарпа и пара особенностей:
Зависимость, по которой можно самостоятельно рассчитать к-т Шарпа для любой форекс стратегии имеет вид:
SR = (AHRP – (1+RFR))/SD,
в формуле приняты такие обозначения:
Что такое стандартное отклонение и как его можно использовать
С этим термином стоит разобраться подробнее. Представьте себе, что есть стратегия, у которой в среднем по одной сделке получается около 2% прибыли. Теперь за любой временной промежуток возьмем определенное число сделок с их реальными процентами профита, пусть они будут равными 1%, 3%, 6%, 8%, 12%, 4%.
Расчеты ведутся в таком порядке:
Важно ! Само по себе это число абсолютно бесполезно, мы просто вычислили стандартное отклонение на определенном участке рынка для данной стратегии.
А теперь представим, что есть и другая стратегия с показателями за тот же промежуток времени 2%, 3%, 5%, 4%, 5%, 3%, а в среднем прибыль по сделке составляет те же 2%. Выполним те же расчеты, что и раньше, стандартное отклонение в это случае составляет
SD = v((0 + 1 + 9 + 4 + 9 + 1)/6) = 2.
А теперь сравним результаты расчетов. Если судить по стандартному отклонению, то более выгодной является вторая стратегия, ведь у нее риск меньше. Но если посмотреть на результаты торговли, то более привлекательной может показаться первая стратегия, процент выигрыша по каждой сделке действительно выше.
Вся суть такого анализа в том, что мы оцениваем величину риска стратегии на определенном временном интервале, при этом во время расчетов знак не учитывается. То есть результат по сделке может отличаться от среднего не только в большую (прибыльную), но и в убыточную сторону. В нашем примере вполне могло сложиться так, что для первой стратегии просто сложились удачные обстоятельства на рынке, вот она и демонстрирует прибыльность выше средней.
Но я в такой ситуации выбрал бы 2-ю ТС. На форекс важна в первую очередь стабильность.
Ручной расчет коэффициента Шарпа
Делать это удобно в табличнойформе, подойдет тот же Excel, в качестве исходных данных используются:
По результатам расчетов оказалось, что неплохая на первый взгляд ТС (если судить только по результативности торговли) на самом деле обладает не самым лучшим соотношением риска и вознаграждения за него. Это может быть трудно понять если вы первый раз столкнулись с коэффициентом Шарпа, но высокоприбыльные стратегии могут иметь низкий коэффициент.
Предположим, что у одной ТС в среднем по сделке прибыль составляет 6%, а стандартное отклонение равно 4, у другой ТС при средней прибыли по сделке 8% отклонение равно 7. В таком случае для первой ТС SR будет равен 6/4 = 1,5, а для второй SR = 8/7 = 1,14. С точки зрения риска, который берет на себя трейдер и вознаграждения, которое он получает, более эффективной является первая ТС.
Принято считать, что стратегия способна стабильно приносить прибыль в том случае если для нее коэффициент Шарпа составляет больше 1,0. Если же каким-то чудом он оказался равен или больше 3, то вас можно поздравить – вероятность неудачи в каждой сделке не превышает 1-2%. Но в реальности с такими числами, особенно на форекс столкнуться просто невозможно.
Изредка можно столкнуться с ситуацией, когда у хорошей стратегии коэффициент Шарпа очень низок. Объясняется это как раз тем, что при его подсчете направление движения цены не учитывается.
Представьте себе стратегию, в которой иногда случаются всплески активной торговли и профит по сделкам намного превышает среднее значение прибыли по сделке. Если бы мы просто использовали приведенные выше зависимости, то получили бы большое стандартное отклонение и низкий SR. Но для того, чтобы такая ситуация сложилась нужно, чтобы отклонение от среднего профита было только в прибыльную сторону, а в реальной жизни это встречается редко.
Такая ситуация – скорее исключение из правила, в общем случае SR довольно точно показывает эффективность ТС и оправданность риска. Также с его помощью удобно сравнивать разные ТС.
Где узнать коэффициент Шарпа?
В показанных примерах все расчеты выполнялись вручную, это удобно и быстро можно сделать с помощью Excel, но если нужно работать с большим массивом данных, то даже простойсбор исходных данных – довольно трудоемкая задача. Нужно за выбранный период времени вычислить в процентах (или в пунктах) среднюю прибыль и затем выбрать те же данные по каждой сделке за этот промежуток времени.
Важно ! В МТ5 коэффициенту Шарпа уделено большее внимание. Есть даже возможность оптимизации советника по этому параметру.
Ближайшие родственники коэффициента Шарпа
Вместе с ним для анализа инвестиционного портфеля могут применяться:
Коэффициенты Сортино и Шарпа похожи друг на друга как близнецы братья, но есть и одно важное отличие – Шарпа в своей методике оценки активов использовал волатильность доходности в целом, а вот в методике Сортино предлагается использовать волатильности вниз.
Вспомните, когда ранее мы рассчитывали SR, то в знаменателе в формуле у нас находилось стандартное отклонение. При его расчете мы учитывали отклонениеприбыль по сделке от среднего значения как в большую, так и в меньшую сторону, то есть использовалась волатильность доходности. Недостаток такого подхода мы тоже определили.
При расчете коэффициента Сортино формула будет точно такой же, но в знаменателе нужно будет учитывать только волатильность вниз. То есть при расчете стандартного отклонения будут использоваться только отклонения профита по сделкам, которые отличаются от средней в меньшую сторону.
Попробуем вычислить к-т Сортино для уже рассмотренного ранее примера (когда в Excel считали SR). Исходные данные те же.
Из 19 введенных значений нас будет интересовать только 2 – те, в который разница профита по сделке и среднего профита меньше 0. В результате расчетов получаем коэффициент Сортино, равный 2, тогда как SR в том же примере был равен примерно 0,58.
Как и в случае с методикой Шарпа, коэффициент Сортино имеет смысл только когда выполняется сравнительный анализ 2 и более торговых систем либо результатов работы инвестфондов. И самое главное, что он позволяет сделать – выяснить, за счет чего удалось получить прибыль: то ли благодаря продуманным решениям, то ли благодаря удаче и повышенному риску.
Если будут сравниваться 2 стратегии, в одной из которых к-т Сортино равен, например, 1,5, а в другой – 0,95, то более привлекательной для инвестора будет та,в которой он больше. Больший коэффициент говорит о том, что на протяжении исследуемого периода профит по каждой сделке был скорее больше, чем меньше средней прибыли.
Если выборка достаточно крупная, то подобный результат говорит о продуманной стратегии, т.е. результат достигнут не случайно.
Коэффициент Бета. С SR общего имеет мало, используется для оценки активов, уровня риска и стратегии, которой придерживается инвестор. Коротко его смысл можно описать так - BR показывает изменение доходности инвестпортфеля в зависимости от того, как растет/падает доходность рынка. ВExcel рассчитать коэффициент Бета можно как отношение ковариации массивов (доходность по инвестпортфелю; доходность рынка) к дисперсии доходности рынка.
В нашем примере BR оказался равным 0,58, что говорит о том, что управляющий придерживается консервативной стратегии и риск находится на приемлемом уровне. Приоценке торговых стратегий BR практически не применяется.
Коэффициент Трейнора . Используется как индикатор того, насколько доходность портфеля/стратегии превышает рыночный риск. В роли рыночного риска выступает коэффициент Бета, а расчетная зависимость имеет вид
TR = (Rp - Rср)/BR,
В числителе – разница между средней доходностью инвестпортфеля и безрисковым доходом (его мы ранее договорились принимать равным нулю). В знаменателе – риск, т.е. коэффициент Бета. В примере расчета коэффициент Трейнора для наших исходных данных равен 0,06, что говорит о том, что управление инвестициями ведется эффективно.
Интерпретация коэффициентов
Если сравниваются2 и более стратегии/инвестпортфеля, то можно обойтись и простым сравнением чисел. Но общую оценку эффективности управления финансами можно получить и на основании численного значения коэффициента.
Для коэффициента Шарпа из логики расчетов понятно, что если он получился меньше 0, то нужно срочно пересмотреть правила ТС, ожидаемая доходность по ней не отвечает существующему риску. Если у вас вдруг получился SR менее 0, то срочно ставьте свой советник/ТС на паузу, рассчитывать на нормальный результат будет сложно.
SR в диапазоне 0-1 говорит о том, что риск немного выше, чем ожидаемая доходность. А значения более 1,0 свидетельствуют о высокой эффективности ТС, кривая роста депозита может и не будет похожа на прямую линию, но будет демонстрировать стабильный рост депозита без серьезных просадок.
Для коэффициента Сортиноправила те же, чем он выше, тем лучше.
Коэффициент Бета . Если BR превышает 1 либо меньше -1, это говорит о крайне рискованной стратегии управляющего. Значительно реже бывают ситуации, когда BR = ±1,0, это характерно для пассивного стиля поведения. Чаще всего коэффициент находится в диапазоне от -1 до 1, что говорит о сдержанномстиле управления инвестициями.
Коэффициент Трейнора . Если TR оказался ниже 0, это говорит о том, что используемая стратегия/инвестпортфель демонстрирует настолько низкую доходность, что даже безрисковый доход оказывается больше. То есть теряется основной смысл инвестиций средств – риск мы имеем, но он не окупается большей прибылью.
При TR > 0 можно говорить о том, что риск, который несет инвестор, окупается, т.е. доход больше чем безрисковый.
Заключение
Это только на первый взгляд кажется, что об эффективности торговой стратегии можно судить только лишь взглянув на форму кривой роста депозита и прибыль. По этим показателямможно лишь примерно сделать вывод о том, как она ведет себя в реальной торговле.
Для более детального анализа стратегий пригодится набор коэффициентов, которые позволяют выяснить, а стоит ли вообще игра свеч, то есть окупается ли риск, который несет трейдер, используя тот или иной советник/ручную ТС. В конечном итоге это позволит выбрать максимально стабильный вариант, возможно, он будет немного уступать по прибыльности более рискованным стратегиям, но в долгосрочной перспективе это окупится.
При этом нужно понимать, что есть у перечисленных коэффициентов и слабые места. Тот же Sharpe Ratio в редких случаях оказывается довольно низким для хороших стратегий. Но случается это редко, так что ничто не мешает использовать его для анализа. Нужно только понимать алгоритм его расчета и проблем с чтением результатов не будет.
Часто в характеристиках того или иного инструмента инвестирования вы будете встречать такие термины, как «Коэффициент Шарпа» и «Бетта-коэффициент». Давайте для начала проясним вкратце, что означает коэффициент Шарпа, какой он должен быть и от чего зависит.
Самым главным показателем для инвестора является, конечно, инвестиций. И ее посчитать уже может каждый. Даже доходность капиталовложений с мы уже можем определить. Но ведь не только доходность определяет наше удовлетворение инвестициями. Еще важную роль играет риск.
Например, вы положили 100 000 рублей в под 12% и столько же в . И в акциях получили такую же доходность, как на банковском депозите. Будете ли вы удовлетворены таким результатом? Если от депозита вы ничего большего и не ждали, то на акции вы, скорее всего, возлагали больше надежд. Потому что риск инвестиций на фондовом рынке больше, чем в банке. Но пока это только на уровне ощущений и интуиции. Коэффициент Шарпа позволяет нам эти ощущения преобразовать в цифры.
Как вы наверно уже догадались, самому этот коэффициент считать достаточно сложное мероприятие. Поэтому мы на этом сильно зацикливаться не будем, а просто поговорим о том, как надо относиться к уже посчитанным данным.
Мы видим, что в числителе разница между доходностью инструмента и безрисковой доходностью. Напомню, что безрисковой считается доходность американских государственных облигаций. При расчете доходности ПИФа или иного фонда, в качестве доходности альтернативного вложения может браться доходность банковского депозита. Отсюда напрашивается первый вывод: если коэффициент Шарпа отрицательный, то значит доходность инструмента меньше безрисковой доходности. Это очень плохой признак От таких инвестиций лучше воздержаться.
В знаменателе стоит непонятный значок «Сигма». Считается, что он обозначает в формуле риск инвестиций. На самом деле это всего лишь статистическая величина, показывающая, насколько сильно отличались доходность или цена инструмента за последнее время. Но надо знать, что учитываются все движения и вверх и вниз. Получается, что чем сильнее различается месячная доходность исследуемого инструмента, тем выше это отклонение. Поэтому и решили, что отклонение показывает уровень риска.
В целом же формула показывает, сколько риска приходится на доходность. Чем выше значение, тем значит меньше был риск, значит такой инструмент в целом и доходность показывает и стабильность результатов.
1. Лучше когда коэффициент больше 0. Если он меньше 0, значит доходность меньше банковского депозита, нам не подходят такие варианты.
2. Чем больше коэффициент, тем лучше. Значит инструмент менее рискован.
Но тут есть небольшая тонкость, которую вам стоит понять: к примеру акции компании «Кока-кола» стоили 46$ за акцию. И вдруг из-за панических настроений цена упала до 38$. Из-за того, что отклонение цены (знаменатель формулы) увеличилось, коэффициент Шарпа резко снизится. Судя по нему, акции Кока-колы стали более рискованными. Но здравый смысл говорит, что покупать ту же самую компанию на 17% дешевле менее рискованно, чем за полную цену. Кому стоит в данном случае верить: здравому смыслу или формуле?
Приветствую всех читателей сайта сайт! При подборе инструментов для инвесторы обычно в первую очередь обращают внимание на , что вполне логично. С другой стороны, существует проверенное практикой правило — чем выше доходность, тем выше .
В связи с этим возникает вопрос — как отличить действительно качественный прибыльный актив от актива, который приносит высокий доход просто за счёт увеличенных рисков? В этом может помочь коэффициент Шарпа , разработанный лауреатом Нобелевской премии по экономике Уильямом Шарпом.
В числителе формулы выражение R(X) — R f означает премию за риск — дополнительную доходность, которую получает инвестор, вкладывая деньги в рискованный, а не надежный безрисковый инвестиционный инструмент. Правда, на практике безрисковых активов не существует , поэтому в формуле приходится использовать наиболее приближенные к ним — казначейские облигации или долларовые депозиты в крупных банках.
При одинаковом временном периоде данных (по дням, неделям и т.д.) математическое ожидание превращается в среднее арифметическое, формула коэффициента Шарпа упрощается:
Стандартное отклонение в знаменателе показывает волатильность (изменчивость) доходности инвестиционного актива. Это не совсем мера риска, так как учитываются колебания в обе стороны. Тем не менее, инвесторам намного комфортнее инвестировать в актив, который потихоньку растёт по 1-2% за период, чем в тот, который может с одинаковым шансом принести как +10%, так и -10%.
Сам по себе коэффициент Шарпа не показывает конкретной характеристики инвестиционного актива, так как соотношение доходность/СО — величина безразмерная. Исключение, когда он близок к нулю или отрицательный — это означает, что выбранный актив вообще не стоит рассматривать, он ничем не лучше безрискового варианта.
Удобнее всего использовать коэффициент Шарпа при сравнении двух или больше активов между собой — чем больше коэффициент, тем более эффективным в плане получения прибыли будет актив. При этом его доходность может быть ниже, чем у остальных — но она будет расти намного стабильнее.
Коэффициента Шарпа лучше всего работает на данных, которые нормально распределены . Поэтому он может давать слишком оптимистичные результаты на коротких временных промежутках и для активов, у которых наблюдается не-«нормальная» волатильность доходности — например у банковских депозитов она практически отсутствует, ставка меняется редко.
А теперь для примера посмотрим на результаты еще одного интересного ПАММ-счёта — Surest Secure:
Здесь уже 0.40! При том, что доходность двух ПАММ-счетов отличается незначительно, более высокое значение коэффициента Шарпа говорит о более низкой волатильности (следовательно, и рисках) Surest Secure.
Есть другой сервис, который специализируется на ПАММ-счетах — Pammin . Он тоже умеет рассчитывать коэффициент Шарпа (и не только):
Если что, это все тот же Surest Secure. Кстати, меня ставит в ступор такое различие в значениях коэффициента на Investflow и на Pammin — вроде бы простая формула, а результаты разные. Вероятно, владельцы сервисов понимают её несколько по-своему.
В общем, приходим к выводу, что если вы хотите использовать коэффициент Шарпа для анализа , то используйте только один сервис.
Вполне возможна ситуация, когда необходимо проанализировать инвестиционный актив, для которого нигде нет заранее рассчитанного значения коэффициента Шарпа. Вы можете это сделать самостоятельно при помощи программы Microsoft Excel.
Я буду показывать на примере версии MS Excel 2010, установленной у меня, но по идее для других версий отличий нет.
Для примера рассчитаем коэффициент Шарпа для акций замечательной компании Disney . Первым делом скачаем информацию о цене по этой ссылке :
Получили такую таблицу:
Посчитаем коэффициент Шарпа по ценам закрытия биржевого дня, т.е. Close, столбец E. Используем упрощённую формулу:
avgR(X) — средняя доходность акций Disney за день. Доходность мы можем рассчитать начиная со второго дня, для этого используем формулу =(E3-E2)/E2 , и протягиваем её на всю длину таблицы:
Находим среднее значение доходности по формуле =СРЗНАЧ(H3:H22) :
Получили -0.01%, это средняя доходность акций Disney за один день. Теперь надо добавить в формулу безрисковую доходность R f — допустим это 5% годовых. Переводим 5% за 365 дней в доходность за 1 день с помощью формулы: =0.05/365, получили avgR f = 0.014%.
Теперь осталось найти стандартное отклонение доходности. Это просто, используем формулу: =СТАНДОТКЛОН(H3:H22) , получили 0.57%.
Все части формулы коэффициента Шарпа рассчитаны, осталось вычислить его: =(J2-K2)/L2 , получили -0.04 . Результат отрицательный, а значит рассматривать акции Disney для инвестирования не стоит. Однако, как я уже писал раньше, на коротких временных промежутках коэффициент Шарпа работает плохо, в идеале рассматриваемый период должен быть не меньше года .
Еще один пример расчёта коэффициента Шарпа для акций с подробными объяснениями вы найдете в этом видео:
Я не просто так решил рассказать вам подробнее о коэффициенте Шарпа — на мой взгляд, это отличный показатель качества инвестиционного актива, который учитывает и доходность и риски. У Форекс-трейдеров примерно для таких же целей используется показатель Прибыль-фактор — он показывает соотношение сумм результатов прибыльных и убыточных сделок.
А вот у веб-инвесторов такого универсального показателя нет. Точнее, не было — я считаю его место вполне может занять коэффициент Шарпа. А как считаете вы?
Желаю вам приключений и побед!
(добавляйтесь в дрyзья
