Что показывает коэффициент шарпа

Коэффициент Шарпа – оцениваем эффективность вашей стратегии

Добрейшего времени суток, товарищи Форекс трейдеры! Чаще при оценке стратегий на Forex трейдеры смотрят на доходность в процентах. Чем их больше – тем лучше, не так ли? Но % доходности сильно зависит от риска и не отражает эффективности системы. Так какой показатель использовать? Стандартом у финансовых аналитиков считается Коэффициент Шарпа, выведенный нобелевским лауреатом Уильямом Шарпом.

Ниже мы рассмотрим как рассчитать коэффициент Шарпа для оценки эффективности стратегии, разберемся что же он означает (многие умеют его считать, но не понимают его смысла), а также сделаем выводы о том в каких случаях он полезен, а в каких нет.

Коэффициент Шарпа на Форекс

Коэффициент Шарпа придумал известный американский экономист – Уильям Шарп. На сегодня, это один из наиболее часто используемых показателей отношения риска к доходности. Еще большую значимость коэффициент приобрел, когда в 1990 году, за свою модель оценки финансовых активов (CAPM) Шарп был избран лауреатом Нобелевской премии.

Человеку из сферы финансов будет не сложно понять принцип расчета коэффициента Шарпа и что тот должен отображать. По сути, задача сводится к тому, чтобы узнать, сколько избыточной доходности вы получите в связи с удержанием более рискового актива. Думаю, не секрет, что лишний риск всегда должен сполна компенcироваться соответствующей доходностью. Чем больше значение коэффициента, тем больше прибыли на риск одной и той же суммы.

Формула расчета выглядит следующим образом:

Доходность актива

Доходность можно измерять с любой периодичностью – это может быть день, неделя, месяц, или год. Также, в качестве показателя доходности можно брать средний прирост на сделку. Единственное, желательно, чтобы исходные данные доходности должны быть нормально распределены. Отсюда и главная слабость коэффициента. Резкие пики на выборке в 3 и более стандартных отклонения и ассиметричное распределение (видимый наклон графика) могут стать причиной ложной оценки.

Безрисковый доход

Безрисковкый доход – это теоретический доход с нулевым риском. То есть, это та доходность, которую инвестор может получить абсолютно без риска за какой-то определенный период времени. По идее, – это минимальный доход, который инвестор ожидает получить от любой инвестиции. Сравнивая этот показатель с реальным доходом, можно определить, насколько хорошую компенсацию вы получаете за дополнительный риск.

На практике, понятия инвестиции с нулевым риском не существует, так как даже самые безопасные инвестиции несут с собой некоторую долю риска. Тем не менее, к безрисковой доходности можно отнести депозит в сбербанке, либо деньги, инвестированные в казначейские облигации США. Рынок форекс – это всегда инвестиции с высоким риском, поэтому безрисковая доходность в нашем случае будет равна нулю. Но, если ваш депозит хранится в банке, в формулу можно подставить значение текущей базовой ставки.

В терминале MT4 показатель Шарпа считается, как отношение среднеарифметической доходности сделки к стандартному отклонению, при нулевом значении безрисковой ставки.

Полная формула выглядит так:

Стандартное отклонение

Коэффициент Шарпа оценивает эффективность инвестиции с точки зрения дисперсии доходов. Так как мы уже подсчитали избыточную доходность (доходность за вычетом безрисковой ставки), осталось поделить это значение на стандартное отклонение доходности актива. То есть, посчитать отношение доходности к риску.

Далее, возводим значения в квадрат, получаем арифметическое среднее и выводим корень от результата – sqrt((0.00% + 0.01% + 0.04% + 0.01% + 0.04%) / 5) = 1.41%.

Для сравнения, возьмем немного другую выбрку: 2%, 8%, 5%, 4%, 6%. Очевидно, что доходность такой системы в рамках рассматриваемого периода больше, но мы также наблюдаем гораздо большую волатильность доходности, 2% против 1.41% у предыдущего примера. Соответственно, первая стратегия является менее рискованной.

Единицы расчёта коэффициента Шарпа

Для примера, попробуем сравнить эффективность двух торговых стратегий по показателям их доходности и риска. Допустим, первая стратегия дает 5% прибыли на сделку, при стандартном стандартном отклонении (показатель дисперсии доходности) равном 4%. Вторая стратегия в среднем приносит по 2% в каждой сделке, но отклонение не превышает 1%. В данном случае, первая стратегия будет иметь коэффициент шарпа 1.25, а вторая – 2.0. Это означает, что не смотря на меньшую доходность, вторая стратегия имеет лучшее соотношение риска к доходности.

Коэффициент Шарпа должен быть равен одному или выше. Тогда считается, что стратегия, которую мы анализируем, работает с достаточной эффективностью. Значение больше трех уже говорит о том, что вероятность получения убытка в каждой сделке меньше 1%. И чем больше полученное значение, тем лучше.

Вывод

В большинстве случаев, коэффициент Шарпа покажет реальную рентабельность стратегии. Но, иногда, показатель Шарпа может вводить в заблуждение. Например, некоторые облигации могут показывать стабильную доходность выше банковского процента в течении многих лет, на что коэффициент ответит нереалистично высокими показателями. В этом случае, полученное значение ничего не скажет о реальных рисках, стоящих за инвестированием в данную облигацию, пусть даже риск будет на самом деле минимальным. В целом же, данный коэффициент подойдёт для сравнения двух стратегий с относительно частыми входами и не самыми огромными целями.

Источник

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа, как и альфа, оценивает труд управляющего. Только сравнивает доходность портфеля не с движением какого-либо эталона, а с колебанием доходности самого портфеля за анализируемый период. Т.е. дается «внутренняя» оценка «качества» доходности портфеля, без использования «внешних» данных. Другими словами, дается абсолютная, а не относительная оценка полученной за период доходности.

• R — доходность портфеля (актива)

• Rf — доходность от альтернативного вложения

• σ — стандартное отклонение доходности портфеля (актива)

Колебания доходности — это риск. Высокие колебания — это высокий риск, и они должны приносить высокий доход. Колебания доходности измеряются стандартным отклонением, которое помещается в знаменатель дроби, рассчитывающей коэффициент Шарпа. В числителе дроби – доходность портфеля, очищенная от гарантированной рыночной доходности — от доходности безрискового вложения, в качестве которого, как правило, берется депозит в Сбербанке.

Если портфель показал доходность 30% со стандартным отклонением равным 10, а депозит Сбербанка принес бы 12%, то коэффициент Шарпа будет равен (30-12)/10 = 1,8. Можно сказать, что за каждую единицу риска были получены 1,8 единиц доходности сверх гарантированной безрисковой доходности.

Чем значение коэффициента Шарпа выше, тем выгоднее управляющий использует риск портфеля. Причем, благодаря тому, что этот коэффициент использует стандартное отклонение доходности самого портфеля, а не внешний эталон, он может быть применен для сравнения между собой различный портфелей.

При одинаковой доходности портфели могут иметь разные значения этого коэффициента, потому что они принимают на себя разное количество риска. Портфель, у которого коэффициент Шарпа выше при одинаковой доходности, достиг результата с меньшим риском. Чем выше стандартное отклонение, тем больше знаменатель уравнения коэффициента Шарпа, а значит портфелю нужно показывать высокую доходность, чтобы заработать высокое значение этого показателя. Портфелю с низким уровнем риска (небольшим стандартным отклонением) достаточно показывать умеренную доходность, чтобы его коэффициент Шарпа был достаточно высоким.

У коэффициента Шарпа есть преимущество перед альфой. Стандартное отклонение измеряет волатильность фонда в абсолютной величине, а не относительной, как альфа. Поэтому, если для полезности альфы должен быть высоким коэффициент корреляции, то коэффициент Шарпа всегда имеет полноценное значение, независимо от других показателей.

Источник

Что такое коэффициент Шарпа и что он показывает? Формула расчёта и примеры

Приветствую всех читателей сайта webinvestor.pro! При подборе инструментов для инвестиционного портфеля инвесторы обычно в первую очередь обращают внимание на показатель доходности, что вполне логично. С другой стороны, существует проверенное практикой правило — чем выше доходность, тем выше инвестиционные риски.

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.

Ваши подписки помогают развивать блог и делать его более интересным как для читателей, так и для поисковых систем, так что заранее благодарен каждому подписчику 🙂

Спасибо за внимание, продолжаем!

Коэффициент Шарпа — что это и что показывает? Формула

Доходность и инвестиционные риски обладают положительной корреляцией, то есть они сильно взаимосвязаны. На практике это означает, что измерять их по отдельности не совсем корректно, это по сути ничего не скажет о качестве конкретного инвестиционного инструмента. Именно поэтому существует специальные показатели вроде коэффициента Шарпа, который показывает эффективность инвестиционного актива как соотношение доходности (премии за риск) и рисков (стандартного отклонения).

Пожалуй, это один из самых популярных показателей, которым пользуются финансовые и инвестиционные аналитики. Формула расчёта коэффициента Шарпа довольно простая:

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:

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.

Анализ инвестиций с помощью коэффициента Шарпа

Брокеры ПАММ-счетов и сервисы копирования сделок обычно игнорируют коэффициент Шарпа. К счастью, есть сервис Investflow, который охватывает большинство вариантов инвестирования на рынке Форекс. Вам нужно просто найти нужный актив и посмотреть значение коэффициента Шарпа для него:

Коэффициент Шарпа для ПАММ-счёта Lucky Pound

Это высокое значение коэффициента, которое говорит о таких вещах:

А теперь для примера посмотрим на результаты еще одного интересного ПАММ-счёта — Surest Secure:

Коэффициент Шарпа для 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 компании Альпари — 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 веб-инвестиций, то используйте только один сервис.

В программе IVE: Анализ ПАММ-счетов тоже используется коэффициент Шарпа:

Чтобы сравнить до конца, снова взял график Surest Secure. Как видите, в моей программе значение коэффициента Шарпа получилось намного ниже — всего 0.09. Для этого есть несколько причин:

Несмотря на то, что каждый инструмент считает коэффициент по-своему, судя по всему сравнивать ПАММ-счета можно любым — от использования разных вариантов формулы основной принцип не меняется. Так что выбирайте тот, что вам удобнее.

Коэффициент Шарпа также используется для оценки эффективности торговых советников и ручных торговых систем. Пожалуй, самый популярный сервис для мониторинга и анализа торговых счетов трейдеров рынка Форекс Myfxbook умеет считать нужный нам коэффициент:

Для Myfxbook, по моим наблюдениям, 0.25 — значение очень высокое, так что очевидно, методика расчёта отличается от описанных выше сервисов. Что с этим делать вы уже знаете.

Пример расчёта по формуле коэффициента Шарпа в Excel

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):

Теперь осталось найти стандартное отклонение доходности. Это просто, используем формулу: =СТАНДОТКЛОН(H3:H22), получили 0.57%.

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 инвесторов такого универсального показателя нет. Точнее, не было — я считаю его место вполне может занять коэффициент Шарпа. А как считаете вы? Пишите об этом в комментариях.

И не забывайте нажимать кнопки соцсетей, если вам понравилась статья:

Источник

Коэффициент Шарпа

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.

Что такое 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.

Как рассчитывается

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:

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.

Стандартное отклонение говорит именно о величине разброса прибылей и убытков. Чем оно больше, тем рисковее вложения. С математической точки зрения, рассчитывается по формуле:

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.

Доходность индекса гос. бумаг

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.

Подведем итоги

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.

Полезное видео

Источник