Головна » алгоритмічна торгівля » Що таке хороша коефіцієнт різкості?

Що таке хороша коефіцієнт різкості?

алгоритмічна торгівля : Що таке хороша коефіцієнт різкості?

Коефіцієнт Шарпа - це відомий і відомий показник прибутковості інвестицій чи портфеля з коригуванням ризику, розроблений економістом Вільямом Шарпом. Коефіцієнт Шарпа може бути використаний для оцінки загальної ефективності сукупного інвестиційного портфеля або ефективності окремих акцій.

Коефіцієнт Шарпа вказує на ефективність інвестицій у власний капітал порівняно зі ставкою прибутковості безризикових інвестицій, таких як державні казначейські облігації США або векселі. Існує певна розбіжність щодо того, чи слід використовувати норму прибутку на казначейській векселі з найкоротшим терміном погашення або чи обраний безризиковий інструмент повинен більше відповідати тривалості часу, який інвестор розраховує укласти в капітал.

Ключові вивезення

  • Коефіцієнт Шарпа вказує на ефективність інвестицій у власний капітал порівняно зі ставкою прибутковості безризикових інвестицій, таких як державні казначейські облігації США або векселі.
  • Щоб обчислити коефіцієнт Шарпа, спочатку обчислюєте очікувану прибутковість інвестиційного портфеля або окремої акції, а потім віднімаєте безризикову норму прибутку.
  • Основна проблема співвідношення Шарпа полягає в тому, що він акцентується на інвестиціях, які не мають нормального розподілу прибутку.

Обчислення коефіцієнта Шарпа

З часу створення Вільгельмом Шарпом коефіцієнта Шарпа в 1966 році він був одним із найбільш посилаються на заходи щодо повернення ризику, використовуваних у фінансах, і значна частина цієї популярності приписується його простоті. Довіра до цього коефіцієнта ще більше посилилася, коли професор Шарп отримав Нобелівську меморіальну премію з економічних наук у 1990 році за роботу над моделлю ціноутворення капіталу (CAPM).

Щоб обчислити коефіцієнт Шарпа, спочатку обчислюєте очікувану прибутковість інвестиційного портфеля або окремої акції, а потім віднімаєте безризикову норму прибутку. Потім ви поділите цю цифру на стандартне відхилення портфеля або інвестицій. Коефіцієнт Шарпа можна перерахувати наприкінці року, щоб перевірити фактичну віддачу, а не очікувану віддачу.

Отже, що вважається хорошим коефіцієнтом Шарпа, який вказує на високий ступінь очікуваної віддачі при відносно низькій кількості ризику?

  • Зазвичай будь-яке коефіцієнт Шарпа, більший за 1, 0, інвесторами вважається прийнятним для добра.
  • Коефіцієнт вище 2, 0 оцінюється як дуже хороший.
  • Відношення 3, 0 або вище вважається відмінним.
  • Співвідношення нижче 1, 0 вважається неоптимальним.

Формула для коефіцієнта Шарпа є

Формула коефіцієнта Шарпа. Інвестопедія

де: R p - очікувана дохідність активу чи портфеля; R f - безризикова норма прибутку; і σ p - це стандартне відхилення прибутку (ризику) активу чи портфеля.

Обмеження коефіцієнта Шарпа

Основна проблема співвідношення Шарпа полягає в тому, що він акцентується на інвестиціях, які не мають нормального розподілу прибутку. Ціни на активи обмежуються вниз до нуля, але мають теоретично необмежений потенціал зростання, що робить їх дохід правильним перекосом або нормальним для журналу, що є порушенням припущень, введених у коефіцієнт Шарпа, що доходи активів зазвичай розподіляються.

Хороший приклад цього можна знайти і з розподілом прибутку, отриманого хедж-фондами. Багато з них використовують динамічні торгові стратегії та варіанти, які поступаються місцем косості та куртозу при розподілі прибутку. Багато стратегій хедж-фондів дають невеликі позитивні прибутки з періодичними великими негативними доходами. Наприклад, проста стратегія продажу глибоких грошових варіантів, як правило, збирає невеликі премії та нічого не виплачує, поки "великий" не потрапить. Поки не відбудеться велика втрата, ця стратегія (помилково) показала б дуже високе і сприятливе співвідношення Шарпа.

Порівняйте інвестиційні рахунки Ім’я постачальника Опис Розкриття рекламодавця × Пропозиції, що з’являються в цій таблиці, є партнерствами, від яких Investopedia отримує компенсацію.
Рекомендуємо
Залиште Свій Коментар