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!
Как принимаются решения о целесообразности инвестиций? Прямые и венчурные вливания в стартапы помимо сухих финансовых расчетов отводят немаловажную роль личному опыту и интуиции. Оценка портфельных инвестиций в финансовые инструменты, напротив, - вопрос математики. Не совершайте типичную ошибку начинающих инвесторов, играя на финансовых рынках, полагаясь только на внутреннее чутье или усредненные абстрактные цифры прибыли. Для экономического анализа, выбора объектов, определения цены и параметров сделки используются экономические индикаторы, важнейший из которых - коэффициент Шарпа.
Каковы ключевые параметры инвестиций? Даже неискушенный вкладчик даст ответ на этот вопрос: доходность и риск. Принятие решений всегда основывается на взаимной корреляции этих двух параметров.
Очевидно, вы не станете покупать опцион на продажу валютной пары просто потому, что он сулит огромную прибыль, потому что и вероятность резкого и благоприятного изменения валютных курсов относительно невысока.
Коэффициент Шарпа - ключевой индикатор эффективности самостоятельного финансового инструмента, портфеля вложений или инвестиционного фонда. Он показывает, насколько хорошо прибыль компенсирует риск, принимаемый инвестором. При одинаковой рентабельности большее значение показателя свидетельствует о меньшей опасности. Индикатор был разработан Нобелевским лауреатом по экономике Уильямом Шарпом.
Формула расчета выглядит непростой для понимания:
КШ = МО (Д – Да) / СО , где:
Д - доходность анализируемого инструмента или портфеля;
Да - базовая доходность альтернативного инструмента, в качестве которого обычно используется финансовый актив с минимальным риском (государственные облигации или страхуемые депозиты);
МО - математическое ожидание;
СО - стандартное отклонение доходности актива от базовой.
Сложно? Разберем подробнее.
Разницу между нормой прибыли анализируемого и базового финансового инструмента часто называют «премией за риск» - дополнительные деньги, получаемые инвестором за более рискованные вложения.
Математическое ожидание есть не что иное, как среднее значение отклонений волатильной величины, в нашем случае, рентабельности выбранного актива от базовой за рассматриваемый период. В самом простом случае дискретного равномерного распределения (по дням, неделям, месяцам) это - обычное среднее арифметическое всех отклонений:
МО = ∑ Д / N - ∑ Да / N , где N - количество периодов.
Другими словами, это просто разница между средней нормой прибыли анализируемого и базового актива.
Пример 1. Цена акций компании «Альфа» в течение года в среднем увеличивалась на 3% в месяц. Государственные облигации за этот же период сгенерировали 1% в месяц. Математическое ожидание равно 2%.
С числителем разобрались. Стандартное отклонение в знаменателе отражает степень волатильности, то есть показывает, насколько сильно изменяется доходность (или ее отклонение от базовой величины) от периода к периоду. Зачем вообще это знать? Приведем простой пример.
Пример 2. Акции компании «Альфа» три года планомерно росли в цене: 20, 25, 30%. Не трудно подсчитать арифметическое среднее: 25%. Стоимость бумаг компании «Бета» менялась следующим образом: 40, -20, 55%. Средняя величина: 25%. Ну, и куда вы будете инвестировать? Очевидно, в бумаги «Альфа», которые гарантируют устойчивый, стабильный рост. Ценовые взлеты «Бета» чередуются с падениями, а, значит, получение прибыли не гарантировано (повышенные риски).
Стандартное отклонение говорит именно о величине разброса прибылей и убытков. Чем оно больше, тем рисковее вложения. С математической точки зрения, рассчитывается по формуле:
СО= √(∑(П - Пср)^2/(N-1))
П - премия за риск за короткий временной отрезок в пределах анализируемого периода;
Пср - средняя арифметическая премия за риск;
N - количество временных отрезков.
Не волнуйтесь, для расчета стандартного отклонения даже в Excel есть простая формула СТАНДОТКЛОН. Очевидно также, что, если в качестве базовой рентабельности вы используете постоянную величину, стандартное отклонение можно рассчитывать прямо по выборке доходности, а не премии за риск.
Разобравшись со всеми теоретическими аспектами калькуляции, перейдем к практике.
Пример 3. В таблице показан пример расчета для акций ПАО Сбербанк за 2016 год.
|
Цена закрытия (руб). |
Прибыль за месяц |
Доходность индекса гос. бумаг |
Премия за риск |
||
|---|---|---|---|---|---|
|
Среднее значение: |
|||||
|
Стандартное отклонение: |
|||||
Допущения:
Близкий к единице коэффициент Шарпа показывает великолепные результаты за 2016 год, даже учитывая, что в качестве альтернативной ставки был использован повышенный индекс. Остается только выбрать альтернативный объект вложений, провести его анализ и сравнить параметры. Но с этим вы справитесь сами.
В заключение приведем ряд важных правил и советов, которые необходимо учитывать при калькуляции и интерпретации результатов.
Значение коэффициента по единственному активу мало чем вам поможет. Индикатор обретает смысл только при сравнении двух или нескольких инструментов с похожей рентабельностью или степенью риска. Чем он больше - тем оправданнее вложения. Используйте показатель для выбора объектов.
Если индекс стремится к нулю или принимает отрицательное значение - выбрасывайте актив из рассмотрения (он ничем не лучше безрисковой альтернативы).
Индикатор хорошо работает только при анализе поведения актива за длительный период (не менее одного, еще лучше, трех лет) при условии построения выборки на коротких временных отрезках (день, неделя, месяц). Не пугайтесь этого: данные о ежедневных котировках большинства российских и зарубежных активов доступны на биржевых и финансовых порталах (например, investing.com, investfunds.ru, smart-lab.ru).
За короткий анализируемый период (месяц, квартал) индекс может показывать завышенные, чересчур оптимистичные результаты. Имейте это в виду.
Значение коэффициента Шарпа по данным различных ресурсов может отличаться. Причины:
Для анализа старайтесь использовать данные одного источника или делать самостоятельный расчет.
Индикатор не делает различий между колебаниями доходности «вверх» и «вниз». Он измеряет итоговую волатильность. Для оценки только негативных колебаний больше подойдет коэффициент Сортино.
В качестве базовой альтернативной ставки при самостоятельном расчете можете использовать не только безрисковую доходность, но и повышенную рентабельность инструментов, в которых вы уверены. Например, среднюю рентабельность собственного портфеля за последние несколько лет. В этом случае коэффициент Шарпа станет еще более «говорящим». Его значение при анализе новых инвестиционных возможностей будет все чаще опускаться ниже нуля и подавать вам сигналы о нецелесообразности вложений.
Важно! Индекс прекрасно подходит не только для анализа отдельных активов, но и портфелей вложений и даже целых фондов. Например, он незаменим при выборе паевых инвестиционных фондов или хеджевых фондов .
Помимо коэффициента Шарпа, существуют и другие важные индикаторы, например: коэффициенты «Альфа», «Бета», Сортино и прочие. Не пренебрегайте ими.
Помните, что интуитивный анализ портфельных вложений ушел в прошлое. Не бойтесь новых и незнакомых цифр, изучайте инвестирование, оценку стоимости, технический и фундаментальный анализ. Только так ваши деньги начнут работать по-настоящему.
Годовая доходность – это показатель, который всегда норовит быть первым в оценке эффективности трейдинга. Однако, может появиться множество проблем, если рассмотреть только этот параметр.
К тому же не все стратегии позволяют получить цифры доходности. Чаще всего это случается с направленными стратегиями, которые используют .
Эти факторы усложняют сравнение стратегий, если выполнять его только по доходности. Кроме того возникает задача, если у нас есть две стратегии, и у них одинаковая доходность, то как отличить более рискованную?
И к тому же, что понимать под «большим количеством» ? В финансах наше внимание часто обращают на волатильность результатов и временные промежутки просадки. Таким образом, если одна из этих стратегий имеет большую результатов, то её привлекательность будет меньшей для нас, хотя доходность может быть похожа и даже идентична.
Эти проблемы сравнения стратегий и оценки риска призывают использовать коэффициент Шарпа.
Для этого был создан коэффициент Шарпа. К примеру, в для и 5, помимо различных данных говорящих об успешности или наоборот убыточности сигнала используется коэффициент Шарпа:
Вот смотрите это видео, которое все вам объяснит:
Вильям Форсайт Шарп, изобрел модель ценообразования активов САРМ и создал коэффициент названный его именем в 1966 году. В 1994 году коэффициент был обновлен.
Коэффициент берет в расчет доходность, которую получает инвестор, и вероятность того, что будет наблюдаться существенная разница между полученной и ожидаемой.
В расчет берется даже полная потеря капитала. То есть риск. Если первая составляющая предельно ясна, то вторая немного более сложное понятие. Для того, чтобы её измерить, например, когда речь идет о ПИФах, берут реальную доходность за период времени.
Чаще всего это 36 месяцев, и вычисляют, на сколько, она отличается от среднего значения. Чем больше амплитуда, тем более рискованый фонд.
Однако как сравнить фонд с различными активами, стратегиями и доходностями?
У Вильяма Шарпа родилась идея ввести понятие «Премия за риск». Её приравнивают к разнице между портфельной доходностью или доходностью фонда за период и доходностью безрисковых инвестиций. В этой части имеется ввиду депозит в банке или эффективная доходность от погашения государственных облигаций.
Формула, по которой рассчитывается коэффициент Шарпа:
Высокий коэффициент Шарпа влияет на результаты портфеля. Также его можно сравнить с фондом по сравнению с безрисковой ставкой. Поэтому им можно эффективно управлять. Высокая доходность, а риск ниже.
Отрицательный коэффициент Шарпа при расчете для фонда или портфеля сигнализирует о том, что доходность меньше величины безрисковой ставки с учетом риска. А это говорит о том, что вы неудачно .
Управляющие компании публикуют такие коэффициенты на сайтах, которые создаются для фондов компаний. Управляющие активами тоже часто выкладывают этот показатель на сайтах для контроля эффективности работы.
Однако у коэффициента Шарпа есть свои недостатки. Он не может отличить направление колебания стоимости актива – вверх или вниз.
Поэтому коэффициент Шарпа не может выгодно подчеркнуть управляющего, у которого наблюдались бы резкие увеличения активов. Даже стоимости этих активов малы.
Не нужна паниковать! Это только на первый взгляд концепция кажется замысловатой, хотя на самом деле она очень проста.
С точки зрения практики коэффициент Шарпа определяет: насколько доходен ваш портфель. Подсчитать его можно с помощью формулы:
Это измеряет, обычно ежегодную доходность портфеля и процентную ставку, которую вы можете получить, для этого нужно просто купить ценные бумаги казначейства США на три месяца.
Коэффициент Шарпа показывает всего две вещи. Приносит ли ваш портфель инвестиций больше денег, чем известная безрисковая процентная ставка. И вторая – он демонстрирует соотношение доходности к рискам. Или, проще говоря, разумно или постоянно рискуете.
Итак, с помощью такой формулы определяют может ли ваша торговая система принести прибыль или вам легче забыть про неё и купить векселя национального казначейства.
Допустим, что ваша стратегия смогла принести больше прибыли, чем процентная ставка по векселями. На этом этапе Шарп своим коэффициентом задает вам другой вопрос: можете ли вы сделать больше денег с помощью умения или просто потому, что ваши риски выше?
Для того, чтобы ответить на этот вопрос первую часть формулы (Rp-Rf) делят на стандартное отклонение σp.
Ещё один показатель, который позволяет оценить риски – это коэффициент нестабильности акции или Бета. Он содержит информацию о том, какой уровень неустойчивости содержит конкретная акция.
Он указывает разницу между доходностью портфеля или ПИФа и движением эталона, или набора ценных бумаг, необходимой стратегии инвестирования, например в индекс РТС.
Чтобы выбрать эталон существует другое правило . Чем он ниже, тем менее точно Бета демонстрирует эффективность фонда. Чем коэффициент корреляции ниже и ближе к единице, тем бета правдивей.
На Бета, обычно, не обращают внимание, если коэффициент корреляции меньше 0,75. Чем сильнее доходность ПИФа колеблется от доходности эталона, чем более высокие риски по акциям, тем выше значение коэффициента Бета.
Когда Бета больше единицы – это сигнал, что можно больше эталона при росте последнего. С другой стороны такое значение бета означает, что при падении рынка и убыток будет значительно большое.
Недостаток данного коэффициента в том, что он связан с историческими данными. Прошлая волатильность и бета рассчитанная нужным способом могут оказаться импотентными на предсказаниях будущей волатильности и беты.
Коэффициент Шарпа относителен. Он учитывает как доходность, так и риск портфеля. В числителе находится превышение доходности портфеля над ставкой без риска. Это связано с тем, что именно эта величина должна выступать в качестве премии за портфельный риск. В знаменателе расположен показатель риска. Этот показатель и называют коэффициентом Шарпа.
Может ли метод Шарпа помочь в подборе надежного ПИФа? Рассчитывайте среднегодовую доходность ПИФа, найдите среднеквадратичное отклонение, делите одно на другое и получаете коэффициент Шарпа. Аналогично рассчитав этот показатель для рядя ПИФов вы можете и х сравнить. Чем выше коэффициент, тем эффективнее выполняется управление портфелем ПИФа.
Например, пусть управляющие инвестициями, А и Б, за последние три года получили по 20%, но у А Шарп равен 1,07, а у Б – 0,79 тогда для одинаковой прибыли А рисковал значительно меньше чем Б. Коэффициент Шарпа демонстрирует, были ли доходы получены с помощью продуманных решений или с помощью риска.
Наш фондовый долгое время рос, поэтому может сложиться мнение, что нужно подбирать портфель с высоким коэффициентом корреляции (Бета)?
Коэффициент находится в зависимости от динамики отдельной акции и рынка в целом. Если динамика акции отстает от динамики рынка, Коэффициент Бета уменьшается. Покупая акции в высоким коэффициентом Бета вы делаете ставку на историю движения цены акции, что совершенно не гарантирует успех.
Использование коэффициента Шарпа и Бета коэффициента нужны для правильной организации долгосрочных инвестиций. Это связано с тем, что эти показатели позволяют рассчитать риск и доходность в составленном портфеле. А без этого о стабильном доходном инвестировании говорить не возможно. Работа на финансовом рынке – это продуманная стратегия и немного удача.
За последние несколько лет в статистику большинства мониторингов Форекс-счетов был включен коэффициент Шарпа . Он показывает эффективность торговой стратегии, высчитывая рискованность системы.
Чем выше значение данного параметра, тем лучше осуществляется управление портфелем или же торговым счетом. На данный коэффициент ориентируются многие западные инвесторы.
На рынке Форекс этот тип отображения рискованности системы приобрел популярность 2 года назад, впервые появившись на сервисе копирования сделок mql5. Посмотрев на график роста equity (эквити) и на коэффициент Шарпа, можно сказать, на сколько стабильна стратегия данного.
Часто значение больше 1 показывает, что прибыль трейдера выше, чем потенциальный риск. Если же оно ниже 0.3-0.4, то, скорее всего, стабильности в работе спекулянта нет.
Экономист, получивший Нобелевскую премию за изобретение коэффициента Шарпа. Он родился в 1934 году в Бостоне, США. Обучался в калифорнийском университете, где и получил степень доктора экономических наук в 1990 году за работы в области экономической теории.
Впервые параметр Шарпа начали использовать игроки фондового рынка для оценки рискованности активов. Позже его применение распространилось и на портфели управляющих.
Данный коэффициент - довольно важная составляющая для определения рискованности торговых операций на счете управляющего. Многие трейдеры банально пересиживают убыточные сделки, чтобы нарисовать себе красивую статистику. Посмотрев на вышеуказанный коэффициент, сразу можно понять, торгует человек с фиксацией убытков или нет.
Встречаются управляющие с растущим счетом, но слабым параметром Шарпа, иногда достигающим значений 0.1-0.2. Такие низкие значения указывают на неэффективную торговлю, при которой существует примерно равный шанс потери приличной суммы и заработка крошек.
Рассмотрим один из счетов, который находится в топе провайдеров сервиса копирования сделок на момент публикации обзора:
При работе в противоположную сторону не было пересиживаний убытков и прибыль оказалась намного большей. Если взглянуть на показатель доходности, то он сильно колеблется от -20.77% до 25.54%. Средняя прибыльность системы – 3.61% в месяц, но ее рискованность несет опасность в перспективе.
Таким же способом можно оценить счет любого управляющего на любых площадках и сделать выводы о стабильности портфеля.
Формула Шарпа создана для определения того, насколько эффективно риски компенсируются доходностью портфеля, а также для анализа качества любого биржевого инвестиционного продукта.
Рассмотрим формулу, по которой и рассчитывают коэффициент Шарпа :
Рассмотрим типичный пример применения формулы исходя из доходности российских ПИФов. Здесь представлена долларовая стабильность актива. Чем она выше, тем меньше рисков существует для инвестора.
Перед Вами график в выражении коэффициента Шарпа для паевого фонда "Лукойл Фонд Первый":
Коэффициент Шарпа показывает результативность торговли, с точки зрения дисперсии прибыли. Если вычесть "безрисковую прибыльность", получим избыточную доходность, а разделив ее значение на стандартное отклонение, получим соотношение прибыли к риску. Стандартное отклонение считается автоматически в момент сохранения отчета в торговом терминале МТ4 .
Оценим рискованность стратегии исходя из двух выборок торговых операций, проведенных по разным системам:
Пример 1. Прибыльность сделок: 7%, 2%, 4%, 0% и 10%. Вычисляем среднее значение – 4.6%. Вычитаем из доходности каждой операции среднее значение, получаем ряд: 2.4%, -2.6%, -0.6%, -4.6%, 5.4%.
Возведем полученные значения в квадрат, высчитаем среднее значение и выведем корень от полученного результата – sqrt ((5.76%+6.76%+0.36%+21.16%+29.16%)/5) = 12.64%. Как видим, стандартное отклонение в данной стратегии составило 12.64%.
Пример 2. Прибыльность сделок: 0%, 1%, 12%, 4%, 5%. Среднее значение – 4.4%. Проведем операцию вычитания: -4.4%, -3.4%, 7.6%, -0.4%, 0.6%.
Sqrt (19.36%+45.7%+57.8%+0.16%+0.36%)/5 = 24.67%. Волатильность доходности здесь составила 24.67% (значит, значительно выше).
Исходя из проведенных расчетов видим, что первая стратегия менее рискованная.
Еще два полезных коэффициента для анализа торговли:
На Форексе этот коэффициент рассматривают как излишнюю доходность, так как безрисковой прибыльности на валютном рынке нет и не может быть. Скорее даже наоборот, любые торговые операции несут в себе некий риск.
В качестве примера можно попробовать сравнить эффективность двух систем исходя из параметров риска и прибыльности.
Пусть первая система дает 5% доходности при стандартном отклонении 4%, а вторая – 2%, при волатильности прибыли в 1%. В первом примере торговая система имеет коэффициент шарпа 1.25, а во втором – 2. Проанализировав этот параметр, можно сказать, что вторая система более надежна, хоть и имеет меньшую доходность.
Управляющий, делающий деньги с меньшей волатильностью дохода, имеет больше шансов найти инвестора, чем трейдер, который зарабатывает большой процент, но с высоким значением стандартного отклонения.
В качестве примера приведем Вам один из агрессивных счетов с очень высокой доходностью:
Такая торговая система крайне нестабильна, что и доказывает текущая просадка по счету в 52%. Если говорить об умных инвесторах, то они никогда не станут вкладывать средства в таких управляющих. Коэффициент должен составлять 1 или больше, тогда будет уверенность в том, что управляющий торгует относительно стабильно.
Правильное применение элементов статистики при поиске хорошего управляющего принесет Вам большой успех. Учитесь анализировать эту информацию, чтобы отсеять трейдеров с потенциально опасными системами трейдинга.
Коэффициент Шарпа определяет отношение доходности инвестиционного портфеля к риску. Достаточно часто у инвесторов возникает потребность в сравнении двух торговых стратегий, или двух финансовых инструментов по критериям: полученная доходность к допустимому риску. Для этих целей существует специальный статистический аппарат, который помогает финансовому аналитику, банкиру, инвестору оценить степень возможных рисков.
Возвращаясь к валютному рынку Форекс, хочется подчеркнуть, что множество статистических показателей своей торговой системы, вы можете найти в сводной таблице результатов в отчете о торговле (statement ). Кроме всех прочих финансово-статистических данных, в вашем отчете о торговле, по умолчанию, рассчитывается коэффициент Шарпа.
Коэффициент Шарпа демонстрирует работоспособность используемой вами торговой системы. Чем выше значение коэффициента Шарпа, тем стабильнее и эффективнее ваша торговая система.
Данные коэффициента Шарпа отражают не просто мгновенный показатель прошлых оценок доходности к риску, а прогнозирует степень стабильности будущей прибыли. Поэтому, им чаще всего пользуются финансовые аналитики в своих сводных таблицах оценки активов.
Формула расчета коэффициента Шарпа:
Из сложного расчета значения коэффициента Шарпа следует, что он дает информацию инвестору о степени риска при ожидании получения доходности от определенного актива.
Поскольку коэффициент Шарпа является относительным показателем, то чаще всего сравнивают его данные с бенчмарком. Бенчмарк – это безрисковый аналог получения дохода.
Например, при инвестировании в акции, берут для сравнения доходность портфеля акций и доходность бенчмарка – фондового индекса S&P 500. Предполагается, что инвестировать в индекс американских акций S&P 500 безопаснее, и доходность, к примеру, могла бы быть 5% годовых. А инвестиции в портфель акций того же индекса, к примеру, принесла бы 15%.
Так вот, идея использования коэффициента Шарпа сводится к тому, чтобы просчитать риски доходности портфеля акций с учетом возможности вложения своих денег в бенчмарк, в нашем примере – индекс S&P 500. Надеемся, что данный пример облегчит вам понимание смысла, этого сложного для осознания, коэффициента Шарпа.
Если брать для анализа работу на валютном рынке Форекс, то чаще всего для расчета коэффициента Шарпа берут за бенчмарк среднюю доходность по депозитам. Если ваша торговая стратегия приносит прибыль больше, чем 10% годовых по валютным депозитам, к примеру, то коэффициент Шарпа покажет оценку риска данных вложений и своими данными укажет на степень стабильности вашей торговли.
Чтобы было более понятно, давайте разберем еще один пример.
Предположим, что Иван три года инвестировал в недвижимость и получал каждый год 20% прибыли на свой актив, а Настя получила ту же доходность, но все это время вкладывала деньги в ПАММ - систему. У Ивана коэффициент Шарпа - 1,08, а у Насти – 0,68. Таким образом, Настя рисковала больше, чем Иван, чтобы получать 20% прибыли каждый год.
За такой прорыв в оценке финансовых рисков, Уильям Шарп получил в 1990 году Нобелевскую премию в экономике.
Уильям Шарп родился в Бостоне в молодой семье студентов: отец Уильяма учился по специальности «Английская литература», а мать училась на естествоведа. Отец Уильяма, после окончания обучения, работал в Гарвардском университете. В 1940 г. отца Уильяма Шарпа призвали в национальную гвардию, и семья вынуждена была переехать в Техас, позже в Калифорнию. Молодой Уильям учился в школе в городе Риверсайд, Калифорния.
В биографии Уильяма были попытки годичного обучения на медицинском факультете Калифорнийского университета в Беркли в 1951 г., однако медицина не пришлась ему по душе.
Уильям Шарп бросил медицину и приехал учиться в Лос-Анджелес на управление бизнесом. Уильям изучал «Экономикс» и бухгалтерию, но от скучных цифр дебета с кредитом он увлекся микроэкономикой. На формирование мировоззрения будущего Нобелевского лауреата оказали особое влияние профессор Дж. Ф. Уэстон, который преподавал Уильяму финансы, и А. Алчиан, преподаватель курса «Экономикс».
В 1955 г. Уильям Шарп получил степень бакалавра по специальности «Экономикс», а в 1956 г. – степень магистра по этой же специальности.
Уильям Шарп работал экономистом на одну большую корпорацию, которая занималась разработкой теории игр и прикладной экономикой. Именно здесь Уильям начал разрабатывать с Г. Марковицев над моделью взаимосвязей портфелей ценных бумаг.
В 1961 году Шарп защитил докторскую диссертацию в Калифорнийском университете в городе Лос-Анджелес на тему экономики трансферных цен. В своей диссертации Уильям пришел к выводу, что доходы от портфелей ценных бумаг соизмеримы между собой на основании одного фактора. Таким образом, У. Шарп сформулировал однофакторную модель, которая позже выросла в известную ценовую модель акционерного капитала (САРМ - Capital Asset Pricing Model).
Для понимания коэффициента Шарпа очень важно помнить о финансовом показателе стандартного отклонения, который применяется для оценки волатильности инвестиционного портфеля. Показатель стандартного отклонения информирует инвестора о колебаниях средней доходности его портфеля за определенный период. То есть, простыми словами это можно выразить в примере вашей торговле на валютном рынке Форекс, когда вы видите поочередно, то плюс, то минус по балансу вашего торгового счета. Так вот, если волатильность вашей доходности высокая: заработали – проиграли, снова заработали - проиграли, то риск потери денег очень высок. И наоборот, если волатильность низкая: заработали, заработали, заработали, проиграли, то риск невысок.
Как пользоваться коэффициентом Шарпа на практике?
Предположим, что вы полный чайник в финансах и сами посчитать коэффициент Шарпа не сможете. Но, это не значит, что, после нашей статьи, вы не сможете пользоваться результативными данными коэффициента Шарпа в своих целях.
Обычно инвесторы получают от финансовых аналитиков брокерских или инвестиционных компаний сводную таблицу данных о финансовом инструменте, где все статистические показатели уже посчитаны. Вам, как уже знающим людям, стоит заглянуть в графу коэффициента Шарпа и сравнить данных разных активов по этому показателю.
В финансовых или инвестиционных инструментах, где коэффициент Шарпа больше, значит, стабильность прибыли более вероятная.
Конечно, судить только по коэффициенту Шарпа о возможности вложения в выбранный финансовый инструмент нельзя, для этого применяется комплексный подход, в котором участвуют и другие финансовые показатели.
Однако, понимая сущность коэффициента Шарпа, вы легко сможете решить, какой финансовый инструмент обладает меньшим стандартным отклонением, где прибыль будет расти плавно, без колебаний. Самый высокий коэффициент Шарпа у банковских инвестиционных продуктов, поскольку бенчмарк они приравнивают к нулю.
Также, вы легко сможете оценивать степень риска разных торговых систем на валютном рынке Форекс. Для этого, вы просто смотрите в отчет о торговле (statement ), и сравниваете коэффициент Шарпа разных торговых стратегий. Там, где коэффициент Шарпа будет больше, значит, что на каждую долю доходности приходится малый риск, и тем стабильнее вы будете получать прибыль.
Если же коэффициент Шарпа небольшой, значит, трейдер пересиживает убытки, или у него высокий показатель стандартного отклонения: зигзагообразная кривая доходности.
Недостатки коэффициента Шарпа:
1. Коэффициент Шарпа некорректно рассчитывает прибыль в своем значении.
Коэффициент Шарпа рассчитывает среднюю прибыль за период в процентах, что некорректно в случае серии убыточных периодов. Таким образом, коэффициент Шарпа не учитывает принцип реинвестирования прибыли и необходимый перерасчет на основании этого.
2. Коэффициент Шарпа измеряет колебания волатильности и присваивает им негативное значение.
То есть, любое сильное колебание в плюс или минус, учитываются в коэффициенте Шарпа как негативное, рисковое действие. Представьте, что трейдер за одну сделку сделал плюс 20%на депозит, это резкое колебание сильно понизит значение коэффициента Шарпа, что не отвечает объективной оценке риска.
3. Коэффициент Шарпа не учитывает последовательностей стандартного отклонения.
В расчете коэффициента Шарпа не участвуют серии прибыльных и убыточных сделок, что очень важно для оценки эффективности торговли.
Таким образом, мы с вами ознакомились с очень важным статистическим показателем стабильности прибыли – коэффициентом Шарпа. В нашем кратком обзоре мы рассмотрели формулу расчета коэффициента Шарпа, краткую биографию автора, плюсы и минусы использования его на практике. Надеемся, что теперь отчеты финансовых аналитиков и их таблицы оценки эффективности инвестиций вам будут более понятны.
