Знаток Финансов

Как выбрать портфель по соотношению доходности и риска

Единицы расчета коэффициента Шарпа

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) / σp,

где Rp — ожидаемая прибыль за определенный период времени, Rf — безрисковый доход, σp — 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.

Рассмотрим пример

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.

Шаг второй – что такое стандартное отклонение

Помните пример с двумя трейдерами вначале поста? Хорошо. Давайте отобразим их торговые результаты помесячно:

 Месяц

Трейдер Х

Трейдер Y

1

27%

24%

2

35%

40%

3

34%

33%

4

26%

21%

5

28%

18%

6

30%

31%

7

30%

30%

8

37%

42%

9

31%

35%

10

25%

15%

11

30%

39%

12

27%

32%

В среднем

30%

30%

С первого взгляда, разницы между X и Y нет. Но если присмотреться к каждому месяцу, то увидим, что в первом случае все числа очень близки к среднему значению, 30, а во втором нет.

Какого трейдера вы бы выбрали, если захотели бы вложить свои деньги? Первого? Правильно. Его стратегия более стабильна.

Чтобы выразить наше предположение в цифрах, нужно рассчитать среднеквадратическое отклонение. Для начала необходимо узнать разницу между доходом за каждый месяц и его среднем значением, и поднести результат к квадрату. Пример для трейдера Х мы рассмотрим в таблице ниже:

Месяц

Доход

Доход минус 30%

Квадрат разницы

1

27%

-3%

9%

2

35%

5%

25%

3

34%

4%

16%

4

26%

-4%

16%

5

28%

-2%

4%

6

30%

7

30%

8

37%

7%

49%

9

31%

1%

1%

10

25%

5%

25%

11

30%

12

27%

-3%

9%

Дальше нам осталось малость. Нужно все числа в последней колонке суммировать и разделить на количество месяцев минус один. С полученного значения необходимо взять квадратный корень. Это и будет среднеквадратическое отклонение:

Ϭ = √154/(12-1) = √14 = 4% или 0.04

Логика понятна? Сделаем аналогичные расчеты для трейдера Y и получим Ϭ = 0,09.

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.

Использование в области финансов

Коэффициент Шарпа характеризует , насколько хорошо доходность актива компенсирует инвестору за риск взят. При сравнении двух активов по сравнению с общим эталоном, один с более высоким коэффициентом Шарпа обеспечивает лучшую отдачу для той же риски (или, что то же самое, тот же обмена на более низкий риск). Однако, как и любой другой математической модель, она опирается на данных быть правильными. Поне схемы с длинной продолжительностью операции, как правило , обеспечивают высокий коэффициент Шарпа , когда полученные из сообщенных возвращается, но входы являются ложными. При изучении эффективности инвестиций активов со сглаживанием возвратов (например, с прибылями фондов) коэффициент Шарпа должен быть получен от выполнения базовых активов , а не возвращается фонд.

Коэффициент Шарп, наряду с отношениями Трейнор и альфой Дженсен , часто используется для ранжирования эффективности портфеля или взаимных фондов менеджеров.

Berkshire Hathaway имел коэффициент Шарпа 0,76 за период с 1976 по 2011 год , выше , чем любой другой акции или взаимный фонд с историей более 30 лет. Фондовый рынок имел коэффициент Шарпа 0,39 за тот же период.

Биография Уильяма Шарпа

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 экономику 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 экономики.

В 1955 г. Уильям Шарп получил степень бакалавра по специальности экономика, 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. Марковицем 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, проиграли, заработали, то риск невысок.

Примеры расчета коэффициента Шарпа для торговых стратегий

Если рассчитывать данный покащатель для отдельной торговой системы, здесь уже будет автоматически исключена безрисковая доходность (так как она здесь отсутствует).

Для примера, возьмем форекс стратегию SMAT — коэффициент Шарпа для нее составил около 1.15.

Далее берем величину риска, то есть среднее значение волатильности (учитывая величину просадки на Форекс) финансового инструмента или выбранной валютной пары (в нашем случае, это EUR/JPY), по которой осуществляли торговлю по системе за определенный период.

Среднюю волатильность за период по конкретному финансовому инструменту, можно узнать через калькулятор волатильности (подробно в этой статье) или через сервис Авточартист, где также предоставляется подробная информация о данной величине. Кроме этого данные по нужному Вам финансовому инструменту должны быть на сайте Вашего форекс брокера, который по запросу должен предоставить Вам эту информацию.

В результате, по формуле, делим доходность на риск и получаем нужное нам значение коэффициента Шарпа.

С помощью данного коэффициента, трейдеры могут сравнивать эффективность двоих разных систем между собой. Для примера, если сравнивающиеся системы показали одинаковую доходность за период, но у одной стратегии вышел больше риск, чем у другой, то показатель Шарпа у первой будет соответственно меньше, что говорит о ее меньшей эффективности по сравнению с другой торговой системой.

Как вариант и пример для простого применения коэффициента Шарпа, его можно было бы использовать для определения и сравнивания эффективности торговых стратегий разных Памм счетов или управляющих предоставляющих возможности копирования их сделок. Но при этом, в случае с Памм счетами, он должен использовать только одну (или несколько) торговую стратегию с информацией об валютном инструменте, на котором ведется торговля. Но это будет сделать сложно, так как большинство прибыльных управляющих торгуют портфелями, и не факт что будут делится дополнительной информацией касательно их.

Во втором случае, с копированием сделок, коэффициент подходит более оптимально, так как торговые сигналы (в большинстве случаев) будут поступать по какой валютной паре, соответственно и пользователю, который их использует, будут легче сделать расчеты для определения эффективности торговли управляющего. Кроме этого, есть сервисы, которые в статистике торговли управляющих указывают готовое значение показателя Шарпа (один из таких мы рассмотрим в следующей статье).

Со всей этой простотой расчетов и интерпретации, данный показатель обладает и некоторым существенным недостатком. Он состоит в том, что если трейдер торгует редко, но при этом каждый раз зарабатывает большими объемами, то коэффициент Шарпа при этом будет не высокий

Это объясняется тем что средняя волатильность такого заработка будет высокая, и это не важно в какую сторону, прибыльную или убыточную, идет торговля

Примеры этого показано на рисунках выше и ниже, где стратегии №1 и 2 имеют разную прибыль и существенно разный коэффициент Шарпа.

Как видите, друзья трейдеры, коэффициент Шарпа является весьма интересным и практичным показателем для определения эффективности не только стратегий на рынке Форекс, но и любых других финансовых активов. Расчеты этого показателя не сложны и не занимают много времени, соответственно каждый трейдер может узнать или сравнить эффективность своей торговой системы с другими.

Ну что же, уважаемые читатели, Вы ознакомились с очередным показателем оценки эффективности торговых стратегий и теперь знаете как его можно применять в процессе работы или тестировании новых, или уже существующих систем.

Кстати, забегу немного наперед, чтобы сообщить Вам об одной из интересных следующих публикаций, которая будет посвящена теме о возможности и способах получения готовых бесплатных сигналов для торговли на рынке Форекс, мы пошагово рассмотрим всю схему такой возможности. Так что не пропустите выход этой статьи и для этого обязательно подписывайтесь на обновления!

Всем удачи и до встречи на страницах форекс блога!

Недостатки коэффициента Шарпа

У данного показателя есть и свои недостатки, основных можно выделить два.

  1. Коэффициент не показывает, в какую сторону доходность оцениваемого актива отклоняется от доходности базового актива: в большую или меньшую. Таким образом, правильнее будет сказать, что он характеризует скорее волатильность актива, чем риск.
  2. Коэффициент не показывает чередование прибыльности с убыточностью. Например, может возникнуть ситуация, когда по одному фонду то высокая прибыльность, то высокая убыточность, а по второму стабильно небольшая убыточность. И коэффициент Шарпа у них получится одинаковый.

Теперь вы знаете, что такое коэффициент Шарпа, как его рассчитать, что показывает его значение

Обращайте внимание на данный показатель, когда выбираете, во что инвестировать деньги

Сайт Финансовый гений повысит ваш уровень финансовой грамотности и научит более эффективно распоряжаться личными финансами. Оставайтесь с нами и следите за обновлениями. До новых встреч на страницах сайта!

Примеры

Пример 1

Предположим, что актив имеет ожидаемую доходность 15% сверх безрисковой ставки. Как правило, мы не знаем, если актив будет иметь это возвращение; Предположу, мы оцениваем риск актива, определяемый как стандартное отклонение избыточной доходности актива, так как 10%. Возвращение безрисковая постоянен. Тогда коэффициент Шарпа (используя старое определение) будетрa-реσaзнак равно0,150,10знак равно1,5{\ Displaystyle {\ гидроразрыва {R_ {а} -R_ {F}} {\ Sigma _ {а}}} = {\ гидроразрыва {0.15} {0.10}} = 1,5}

Пример 2

В качестве примера расчета наиболее часто используемого экс-пост коэффициента Шарпа — который использует реализованный , а не ожидаемую доходность — на основе современного определения, рассмотрят следующую таблицу еженедельных деклараций.

Дата Возврат активов S & P 500, общий доход Избыточная доходность
7/6/2012 -0,0050000 -0,0048419 -0,0001581
7/13/2012 0.0010000 0.0017234 -0,0007234
7/20/2012 0.0050000 0.0046110 0.0003890

Мы предполагаем, что актив является чем-то вроде большой капитализации фонда прямых инвестиций США, который бы логично протестированных против S & P 500. Среднего значения избыточных возвратов -0,0001642 и (образец) стандартное отклонение 0,0005562248, поэтому отношение Шарпа — 0.0001642 / 0,0005562248, или -0,2951444.

Пример 3

Предположим, что вы в настоящее время $ 250 000 вложили в портфель с ожидаемой доходностью 12% и волатильности 10%. Эффективный (касательный) портфель имеет ожидаемую доходность от 17% и волатильность 12%. Безрисковая интерес представляет 5%. Что такое коэффициент Шарпа?

Много информации посторонний, так что мы можем игнорировать его. Коэффициент Шарпа является:0,12-0,050,1знак равно70%{\ Displaystyle {\ гидроразрыва {0.12-0.05} {0,1}} = 70 \%}

Недостатки коэффициента Шарпа

К сожалению, при всей своей простоте и удобстве коэффициент Шарпа имеет определенные минусы:

Этот коэффициент в некоторых случаях может не правильно производить расчет прибыли. Из-за того, что уровень прибыль рассчитывается в процентах, из-за ряда убыточных периодов, он может отображаться некорректно. При измерении колебаний волатильности коэффициент присваивает им негативное значение. Существенные колебания, независимо от того, в какую сторону они произошли, будут восприниматься индикатором как негативные. Таким образом, любые существенные колебания волатильности будут серьезно снижать значение коэффициента, что сделает оценку рисков необъективной

Коэффициент не принимает во внимание стандартное отклонение. При расчете этого коэффициента не учитываются серии выигрышных и проигрышных ордеров, что отрицательно сказывается на его эффективности

Несмотря на наличие перечисленных выше минусов, коэффициент Шарпа позволяет довольно грамотно проводить сравнение эффективности различных стратегий.

Расчет коэффициента Шарпа – шаг 1

Для начала нам необходимо обсчитать избыточную доходность (Rp — Rf). Эта разница показывает, выше ли доходность трейдера, чем доходность безрисковых инструментов, которыми на сегодняшний день являются казначейские облигации США. Если нет, то какой тогда смысл торговли? Лучше положить деньги в местный банк.

Теперь насчет облигаций США? Рекомендуется принимать в расчет 3- или 6-месячные казначейские векселя, которые наименее рискованны, так как они самые краткосрочные

Но так как ставка по ним последние годы очень низкая (сейчас 0,02%), то берутся во внимание 10-летние казначейские билеты

Ниже я предоставляю вашему вниманию, так ради интереса, историческую доходность 3-месячных и 10-летних облигаций США:

Rp или свою доходность вы можете измерять за день, неделю, месяц и т.д.. Другими словами, строгих правил здесь нет. Но все же для спекуляций лучше брать период покороче.

Например, сам Монро Траут, которого мы упоминали вначале статьи, измеряет среднедневную доходность.

Как использовать коэффициент 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 данные 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 ПАММ управляющих, 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.

Значение коэффициента Шарпа

Теперь поговорим о том, каким должно быть значение коэффициента Шарпа, чтобы инвестиционный актив был привлекательным и надежным с точки зрения инвестора. Рассмотрим несколько возможных вариантов.

Коэффициент Шарпа > 1. Означает очень высокую эффективность управления активами. Фонды и портфели с таким показателем обладают наивысшей привлекательностью для инвестора. К сожалению, на практике значение коэффициента Шарпа > 1 встречается крайне редко.

Коэффициент Шарпа > 0, но Диапазон значения коэффициента от 0 до 1 говорит о том, что уровень риска при вложении в актив выше, чем значение избыточной доходности актива. Если фонд имеет коэффициент Шарпа в данном диапазоне, стоит проанализировать другие коэффициенты и показатели, чтобы принять решения о целесообразности инвестирования. Чем выше значение коэффициента Шарпа в диапазоне от 0 до 1, тем более привлекательным для инвестора является актив.

Коэффициент Шарпа Отрицательное значение коэффициента Шарпа говорит о том, что управляющая компания работает неэффективно: уровень избыточной доходности отрицательный, полученная доходность актива несоизмерима с риском. Инвестировать в такой актив не стоит, целесообразнее будет вложить капитал в безрисковый актив с доходностью выше.

Также стоит понимать, что может возникнуть ситуация, когда фонд с более низкой доходностью будет иметь лучший коэффициент Шарпа, чем фонд с более высокой доходностью. Это означает, что у фонда с более высокой доходностью больше разброс доходности, в то время как у фонда с более низкой доходностью доходность стабильна. Таким образом, по сочетанию доходности и риска привлекательнее будет первый фонд с более низкой доходностью.

Для большей точности лучше рассматривать несколько коэффициентов Шарпа за разные периоды, смотреть их динамику. Потому как в каком-то периоде показатель может случайно получиться хорошим или плохим, что не будет отражать общей тенденции.

Стандартное отклонение

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.

Рассмотрим пример

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.

Модифицированный коэффициент Шарпа

Классический коэффициент Шарпа имеет ряд недостатков, которые решены в его модификации. Модификация показателя главным образом затрагивает изменение оценки риска инвестиционного портфеля. Для оценки риска используется не только стандартное отклонение как мера изменчивости доходности портфеля, а модифицированная мера риска VaR (Value at Risk). Данная мера позволяет оценить более реалистично будущие убытки за счет оценки характера распределения исторической доходности акций. Формула расчета его следующая:

где:  rp – средняя доходность инвестиционного портфеля; rf – средняя доходность безрискового актива; σp – стандартное отклонение доходностей инвестиционного портфеля; S –эксцесс распределения доходностей; zc – куртозис распределения доходностей портфеля; K – квантиль распределения доходностей.

Оценка риска в данной модели основывается исключительно на статистическом расчете, что позволяет более адекватно оценить риски инвестиционного портфеля или паевого инвестиционного фонда.

★ Программа InvestRatio – расчет всех инвестиционных коэффициентов в Excel за 5 минут(расчет коэффициентов Шарпа, Сортино, Трейнора, Калмара, Модильянки бета, VaR)
+ прогнозирование движения курса
★ Программа InvestRatio – расчет всех инвестиционных коэффициентов в Excel за 5 минут(расчет коэффициентов Шарпа, Сортино, Трейнора, Калмара, Модильянки бета, VaR)
+ прогнозирование движения курса

Резюме

Коэффициент Шарпа является классическим показателем оценки результативности управления инвестиционным портфелем, паевым инвестиционным фондов или даже вложения в отдельную акцию. Чем выше значения показателя, тем большая сверхдоходность была получена управляющим. Для быстрой оценки коэффициента Шарпа можно воспользоваться сервисом «НЛУ», а для оценки стратегии собственного инвестиционного портфеля необходимо провести расчет в Excel. Модификация показателя позволяет решить вопрос более реалистичной оценки риска за счет использования статистических показателей распределения исторической доходности. С вами был Иван Жданов.

Что такое коэффициент Шарпа?

Простыми словами, данный коэффициент показывает, какую прибыль получает управляющий на единицу риска. Есть управляющие активами, которые могут показать высокую прибыль за счет несоизмеримо рисковых стратегий, а есть те, которые достигают таких же показателей прибыльности при невысоком уровне риска. Второй вариант, конечно же, является более приемлемым для инвестора. Так вот, коэффициент Шарпа позволит определить, где какой вариант.

Разработал данный показатель аналитик Уильям Шарп в 1966 году, чтобы использовать его для сравнения альтернативных стратегий инвестирования. В будущем этот человек получил Нобелевскую премию за другие схожие разработки.

Коэффициент Шарпа можно применять везде, где имеет место управление активами: при инвестировании в ПИФы, другие инвестиционные фонды, передаче капитала в доверительное управление трейдерам, при вложениях в ПАММ-счета на форексе и т.д.

Добавить комментарий