ซื้อขาย กลยุทธ์ ชาร์ป อัตราส่วน

สี่ปัญหาเกี่ยวกับอัตราส่วน Sharpe Sharpe Ratio ซึ่งตั้งชื่อตาม William Forsyth Sharpe วัดผลตอบแทนส่วนเกินต่อหน่วยความคลาดเคลื่อนในสินทรัพย์การลงทุนหรือกลยุทธ์การซื้อขายมีสี่ปัญหาที่อาจเป็นไปได้ในการใช้ Sharpe Ratio เพื่อวัดประสิทธิภาพการซื้อขาย ปัญหาที่เกี่ยวข้องถ้าผลการค้าในช่วงเวลาต่างกันมีความสัมพันธ์ในขณะที่สองปัญหาที่สองมีความเกี่ยวข้องแม้ว่าผลการค้าจะไม่สัมพันธ์กันปัญหา 1 ไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างการสูญเสียต่อเนื่องและต่อเนื่องรูปที่ 1 วัดความเสี่ยงในอัตราส่วน Sharpe ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นอิสระ ของลำดับของจุดข้อมูลต่างๆปัญหา 2 การพึ่งพาช่วงเวลาถ้าผลการซื้อขายในช่วงเวลาที่แตกต่างกันไม่เกี่ยวเนื่องกันในทางทฤษฎีอัตราส่วน Sharpe ประจำปีจะเป็นอิสระจากความยาวช่วงเวลาที่เลือกสำหรับการแบ่งเซ็กเมนต์ข้อมูลอย่างไรก็ตามสมมติฐานที่ว่าผลการซื้อขาย ไม่ถูกต้องอาจไม่เป็นธรรมเสมอไปปัญหาที่ 3 ไม่สามารถแยกความแตกต่างได้ ความผันผวนและความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน Sharpe Ratio เป็นตัวชี้วัดความผันผวนไม่ใช่ความเสี่ยงทั้งสองไม่จำเป็นต้องเหมือนกันในแง่ของการคำนวณความเสี่ยงที่ใช้ใน Sharpe Ratio เช่นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความผันผวนของผลต่างจากการกลับหัวกลับหางและความผันผวน Sharpe Ratio จะลงโทษระบบที่มีการเพิ่มขึ้นอย่างฉับพลันในส่วนของทุนแม้ว่าการถดถอยของตราสารทุนที่มีขนาดเล็กปัญหา 4 ไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างการย้อนกลับของกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นกับการย้อนกลับจากส่วนของ Trade Entry Date วันที่จดทะเบียนคือวันใด ๆ ที่สุทธิ ตำแหน่งเปลี่ยนจากกลางไปเป็นระยะยาวเป็นกลางสั้นสั้นยาวสั้นสั้นหรือยาว Source J Schwager คู่มือที่สมบูรณ์แบบสำหรับตลาดฟิวเจอร์สปีพ. ศ. 2527 รูปที่ 1 พอร์ตการลงทุนสองพอร์ตที่มีผลตอบแทนและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับลำดับที่แตกต่างกันของกำไร Sharpe Ratio Alternatives. We แชร์สิ่งที่เราเรียนรู้ลงทะเบียนเพื่อรับข่าวสารการวิจัยและข้อเสนอสุดพิเศษเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลของเรา 2017 Oxford Capital Strategies Ltd Reg No 7590685.Sharpe Ratio. BREAKING DOWN Sharpe Ratio อัตราส่วน Sharpe กลายเป็นวิธีที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในการคำนวณผลตอบแทนที่ปรับเปลี่ยนตามความเสี่ยง แต่ก็อาจไม่ถูกต้องเมื่อใช้กับพอร์ตหรือสินทรัพย์ที่ไม่มี การกระจายตัวของผลตอบแทนที่คาดว่าจะได้รับตามปกติสินทรัพย์หลายแห่งมีระดับไขมันหางสูงหรือมีความลาดเอียงต่ำนอกจากนี้อัตราส่วนของ Sharp ยังมีแนวโน้มลดลงเมื่อวิเคราะห์พอร์ตการลงทุนที่มีความเสี่ยงที่ไม่ใช่เชิงเส้นเช่นตัวเลือกหรือใบสำคัญแสดงสิทธิ ปีรวมถึงอัตราส่วนการส่งคืน Markino Ratio สูงสุดสำหรับ RoMaD และอัตราส่วน Treynor ทฤษฎีการลงทุนในปัจจุบันระบุว่าการเพิ่มสินทรัพย์ลงในพอร์ตการลงทุนที่หลากหลายซึ่งมีความสัมพันธ์กันน้อยกว่าหนึ่งรายการสามารถลดความเสี่ยงในการลงทุนได้โดยไม่ต้องเสียสละผลตอบแทน เพิ่มอัตราส่วน Sharpe ของพอร์ทโฟลิ่งอัตราส่วน Sharpe อัตราผลตอบแทนจากการลงทุนโดยเฉลี่ยอัตราความเสี่ยงฟรี Standard deviati ของอัตราส่วนผลตอบแทนของพอร์ตการลงทุนสูตร exe ante Sharpe ratio ใช้อัตราผลตอบแทนที่คาดหวังในขณะที่อัตราส่วนของอดีตโพสต์ชาร์ปใช้ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงการใช้ Sharpe Ratio อัตราส่วน Sharpe มักใช้เพื่อเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของความเสี่ยงโดยรวมของผลตอบแทน ตัวอย่างเช่นผู้จัดการพอร์ตกำลังพิจารณาเพิ่มการจัดสรรกองทุนเฮดจ์ฟันด์ลงในพอร์ตการลงทุน 50 50 ที่มีอยู่ซึ่งมีอัตราส่วน Sharpe เท่ากับ 0 67 ถ้าการจัดสรรพอร์ตการลงทุนใหม่เป็น 40 40 20 หุ้นพันธบัตรและการจัดสรรกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่หลากหลายอาจเป็นเงินกองทุนอัตราส่วนของ Sharpe เพิ่มขึ้นเป็น 0 87 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแม้ว่าการลงทุนของกองทุนเฮดจ์ฟันด์จะเสี่ยงต่อการได้รับผลกระทบจากการลงทุนในสินทรัพย์เสี่ยงก็ตาม พอร์ตการลงทุนและดังนั้นจึงเพิ่มผลประโยชน์การกระจายการลงทุนหากการเพิ่มการลงทุนใหม่ลดอัตรา Sharpe ก็ไม่ควรเพิ่มพอร์ตโฟลิโอ Sharpe อัตราส่วนยังสามารถช่วยอธิบาย wheth ผลตอบแทนส่วนเกินของผลงานเป็นผลมาจากการตัดสินใจลงทุนอย่างชาญฉลาดหรือผลจากความเสี่ยงที่มากเกินไปแม้ว่าพอร์ตหรือกองทุนจะได้รับผลตอบแทนที่สูงกว่า บริษัท อื่น ๆ แต่การลงทุนที่ดีก็คือการลงทุนที่ดีหากผลตอบแทนที่สูงกว่านั้นไม่ได้มาจากส่วนเกินที่เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงมากขึ้นอัตราส่วนของ Sharpe ratio ดีกว่าผลการดำเนินงานที่ปรับความเสี่ยงได้ Sharpe ratio ลบแสดงให้เห็นว่าสินทรัพย์ที่ไม่มีความเสี่ยงจะทำงานได้ดีกว่าการวิเคราะห์ความปลอดภัยข้อควรระวังและ Alternatives อัตราส่วน Sharpe ใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของ ผลตอบแทนในส่วนที่เป็นพร็อกซี่ของความเสี่ยงพอร์ตโฟลิโอทั้งหมดซึ่งสมมติว่าผลตอบแทนที่ได้รับการกระจายตามปกติหลักฐานแสดงให้เห็นว่าผลตอบแทนจากสินทรัพย์ทางการเงินมีแนวโน้มที่จะเบี่ยงเบนไปจากการกระจายตามปกติและอาจทำให้การตีความของอัตราส่วน Sharpe ทำให้เข้าใจผิดความผันแปรของอัตราส่วน Sharpe คืออัตราส่วนของ Sortino ซึ่งจะเอาผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของราคาที่มีต่อส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อวัดผลตอบแทนเพียงอย่างเดียวกับความผันผวนของราคาที่ลดลง ty และใช้ semivariance ในส่วนของอัตราส่วน Treynor ใช้ความเสี่ยงที่เป็นระบบหรือเบต้าแทนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นตัววัดความเสี่ยงในตัวหารอัตราส่วน Sharpe ยังสามารถ gamed โดยกองทุนป้องกันความเสี่ยงหรือผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่ต้องการเพิ่มผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงของพวกเขาชัดเจน ประวัตินี้สามารถทำได้โดยการขยายระยะเวลาการวัดซึ่งจะส่งผลให้ประมาณการความผันผวนลดลงตัวอย่างเช่นค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานต่อปีของผลตอบแทนรายวันโดยทั่วไปสูงกว่าผลตอบแทนรายสัปดาห์ซึ่งสูงกว่าผลตอบแทนรายเดือน ผลตอบแทนรายเดือน แต่การคำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานจากผลประกอบการรายเดือนที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้พร้อมกับการวางเงินและเรียกใช้พอร์ตโฟลิโอกลยุทธ์นี้อาจช่วยเพิ่มผลตอบแทนโดยการเก็บค่าธรรมเนียมพิเศษโดยไม่ต้องจ่ายเงินเป็นเวลาหลายปี เกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความเสี่ยงจากการผิดนัดชำระหนี้หรือความเสี่ยงที่เกิดจากภัยพิบัติอื่น ๆ มีความสามารถในการรายงาน Sharp ขึ้นไปได้ อัตราส่วนทางการเงินตัวอย่างเช่นอัตราส่วน Sharpe ของกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่เป็นกลางในตลาดก่อนและหลังวิกฤตการณ์สภาพคล่องในปี 2541 การปรับลดอัตราผลตอบแทนการใช้โครงสร้างอนุพันธ์บางประเภทการทำเครื่องหมายของสินทรัพย์ illiquid ไม่บ่อยหรือใช้โมเดลการกำหนดราคาที่ทำให้กำไรหรือขาดทุนลดลงเป็นรายเดือนสามารถลดลงได้ รายงานผลตอบแทนที่มากเกินไปเนื่องจากผลตอบแทนดังกล่าวเพิ่มส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่รายงานของกองทุนป้องกันความเสี่ยงผู้จัดการอาจเลือกที่จะพยายามลดผลตอบแทนรายเดือนที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดในแต่ละปีเพื่อลดส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานอัตราส่วน Sharpe สำหรับการวัดประสิทธิภาพการซื้อขายขั้นตอนวิธี เมื่อใช้กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัลกอริธึมจึงเป็นเรื่องยั่วยุให้พิจารณาผลตอบแทนต่อปีเป็นเมตริกประสิทธิภาพที่มีประโยชน์มากที่สุดอย่างไรก็ตามมีข้อบกพร่องมากมายที่ใช้มาตรการนี้ในการแยกการคำนวณผลตอบแทนสำหรับกลยุทธ์บางอย่างไม่ตรงไปตรงมาโดยสิ้นเชิง ที่ไม่ได้อยู่ในทิศทางเช่นตัวแปรหรือกลุ่มที่เป็นกลางทางการตลาด ปัจจัยเหล่านี้ทำให้ยากที่จะเปรียบเทียบสองกลยุทธ์โดยอิงตามผลตอบแทนของพวกเขานอกจากนี้หากเรานำเสนอสองกลยุทธ์ที่มีผลตอบแทนเหมือนกันเราจะรู้ได้อย่างไรว่าวิธีใดที่มีความเสี่ยงมากยิ่งขึ้นเรายังหมายถึงอะไร โดยความเสี่ยงมากขึ้นในด้านการเงินเรามักจะเกี่ยวข้องกับความผันผวนของผลตอบแทนและระยะเวลาของการเบิกเงินกู้ดังนั้นหากหนึ่งในกลยุทธ์เหล่านี้มีความผันผวนสูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญของผลตอบแทนที่เราอาจจะพบว่าน่าสนใจน้อยกว่าแม้จะมีผลตอบแทนทางประวัติศาสตร์อาจจะคล้ายกันถ้า ไม่เหมือนกันปัญหาเหล่านี้ของการเปรียบเทียบกลยุทธ์และการประเมินความเสี่ยงกระตุ้นการใช้ Sharpe Ratio การกำหนดอัตราส่วน Sharpe. William Forsyth Sharpe เป็นนักเศรษฐศาสตร์ที่ได้รับรางวัลโนเบลซึ่งช่วยสร้าง Capital Asset Pricing Model CAPM และพัฒนา Sharpe Ratio ในปี พ. ศ. 2509 หลังจากปรับปรุงในปี พ. ศ. 2537 Sharpe Ratio S ถูกกำหนดโดยความสัมพันธ์ดังต่อไปนี้ในกรณีที่ Ra เป็นผลตอบแทนของสินทรัพย์หรือกลยุทธ์และ Rb คือ ผลตอบแทนส่วนเกินของสินทรัพย์หรือกลยุทธ์กับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนเหล่านั้นดังนั้นความผันผวนของอัตราผลตอบแทนที่ต่ำกว่าจะนำไปสู่อัตราส่วน Sharpe มากขึ้นสมมติว่าผลตอบแทนที่เหมือนกัน Sharpe Ratio มักจะยกมาโดยผู้ที่ดำเนินการกลยุทธ์การค้าเป็น Sharpe ปีที่คำนวณซึ่งขึ้นอยู่กับระยะเวลาการค้าที่ซึ่งผลตอบแทนที่ได้รับการวัดสมมติว่ามี N รอบการซื้อขายในปี Sharpe ปีคำนวณได้ดังต่อไปนี้หมายเหตุว่าอัตราส่วน Sharpe ตัวเองจะต้องคำนวณตาม Sharpe ของระยะเวลาเฉพาะประเภทนั้นสำหรับกลยุทธ์ที่อิงตามระยะเวลาการซื้อขายของวัน N 252 เนื่องจากมี 252 วันทำการในปีไม่ใช่ 365 และ Ra, Rb ต้องเป็นผลตอบแทนรายวันเช่นเดียวกับ ชั่วโมง N 252 ครั้ง 6 5 1638 ไม่ใช่ N 252 ครั้ง 24 6048 เนื่องจากมีเพียง 6 5 ชั่วโมงในวันทำการซื้อขายเท่านั้นการรวมตัวสูตรสำหรับอัตราส่วน Sharpe ที่สูงกว่าการใช้ ab เกณฑ์มาตรฐานใช้เป็นเกณฑ์หรืออุปสรรคที่กลยุทธ์เฉพาะต้องเอาชนะเพื่อให้คุ้มค่าการพิจารณาตัวอย่างเช่นกลยุทธ์ยาวเพียงอย่างเดียวที่ใช้เงินลงทุนในหุ้นขนาดใหญ่ของสหรัฐควรหวังว่าจะเอาชนะกองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณ S 2 หนึ่งที่โดดเด่น ฉันคุ้นเคยกับ wouldn t แม้จะพิจารณากลยุทธ์ที่มีอัตราส่วน Sharpe S lt 3 ในขณะที่การวิจัยเป็นผู้ค้าปลีก algorithmic ค้าปลีกถ้าคุณสามารถบรรลุ Sharpe อัตราส่วน S gt2 แล้วคุณจะทำดี well. The อัตราส่วน Sharpe มักจะเพิ่มขึ้นด้วยความถี่การซื้อขาย บางกลยุทธ์ความถี่สูงจะมีสัดส่วน Sharpe สูงเป็นเลขสองหลักสูงและบางครั้งอาจใช้ประโยชน์ได้เกือบทุกวันและแน่นอนทุกเดือนกลยุทธ์เหล่านี้ไม่ค่อยประสบความเสี่ยงที่เป็นภัยพิบัติและลดความผันผวนของผลตอบแทนซึ่งส่งผลให้อัตราส่วน Sharpe สูงเช่นนี้ ตัวอย่างของ Sharpe Ratios. This ได้รับค่อนข้างทฤษฎีบทความถึงจุดนี้ตอนนี้เราจะหันความสนใจของเราตัวอย่างจริงบางอย่างเราจะเริ่มต้นเพียงโดย พิจารณาจากการซื้อและระดมทุนของแต่ละบุคคลเป็นเวลานานแล้วพิจารณากลยุทธ์ที่เป็นกลางในตลาดทั้งสองตัวอย่างนี้ได้รับการดำเนินการในห้องสมุดวิเคราะห์ข้อมูลแพนด้าของ Python งานแรกคือการได้รับข้อมูลจริงและนำมาใส่ลงใน วัตถุแพ็กเกจแพนดาสตาร์ในบทความเกี่ยวกับการใช้หลักเกณฑ์หลักใน Python และ MySQL ฉันได้สร้างระบบเพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้หรืออีกทางหนึ่งเราสามารถใช้โค้ดที่ง่ายกว่านี้เพื่อคว้าข้อมูล Yahoo Finance โดยตรงและวางตรงลงในแพนด้า DataFrame ที่ด้านล่างของ สคริปต์นี้ฉันได้สร้างฟังก์ชันในการคำนวณอัตรา Sharpe ต่อปีขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่ส่งกลับ stream. Now ที่เรามีความสามารถในการได้รับข้อมูลจาก Yahoo Finance และตรงไปตรงมาคำนวณสัดส่วน Sharpe ประจำปีเราสามารถทดสอบออกซื้อและถือ กลยุทธ์สำหรับตลาดหุ้น 2 แห่งเราจะใช้ Google GOOG และ Goldman Sachs GS ตั้งแต่วันที่ 1 ม. ค. 2000 ถึงวันที่ 29 พฤษภาคม 2013 ในขณะที่เราเขียนบทความนี้เราสามารถสร้างฟังก์ชันเพิ่มเติมสำหรับผู้ช่วยเหลือที่ช่วยให้เราสามารถ o เห็นได้ชัดว่า Sharpe ซื้อและถือครองหุ้นหลาย ๆ แบบในช่วง hardcoded เดียวกันสำหรับ Google อัตราส่วน Sharpe สำหรับการซื้อและการถือครองเป็น 0 7501 สำหรับ Goldman Sachs เป็น 0 2178 ขณะนี้เราสามารถลองคำนวณเดียวกันสำหรับตลาดที่มีการซื้อขายในตลาด กลยุทธ์ที่เป็นกลางเป้าหมายของยุทธศาสตร์นี้คือการแยกแยะผลการดำเนินงานของตราสารทุนโดยรวมออกจากตลาดโดยรวมวิธีที่ง่ายที่สุดในการบรรลุเป้าหมายนี้คือการไปลงทุนในกองทุน ETF ที่ได้รับการออกแบบมาเพื่อติดตามตลาดดังกล่าว ทางเลือกที่ชัดเจนที่สุดสำหรับตลาดตราสารทุนขนาดใหญ่ในสหรัฐฯคือดัชนี S P500 ซึ่งติดตามโดย SPDR ETF โดยใช้สัญลักษณ์ของ SPY เพื่อคำนวณอัตราส่วน Sharpe ต่อปีของกลยุทธ์ดังกล่าวเราจะได้รับราคาในอดีตสำหรับ SPY และคำนวณอัตราผลตอบแทนร้อยละในลักษณะเดียวกันกับหุ้นก่อนหน้ายกเว้นว่าเราจะไม่ใช้เกณฑ์มาตรฐานที่ปราศจากความเสี่ยงเราจะคำนวณผลตอบแทนรายวันสุทธิซึ่งจะต้องหักความแตกต่างระหว่างระยะยาวและระยะสั้น t ส่งกลับและหารด้วย 2 เนื่องจากขณะนี้เรามีทุนการซื้อขายมากเป็นสองเท่าแล้วนี่คือรหัสแพนด้าธานีที่ใช้เพื่อดำเนินการนี้ out. For Google อัตราส่วน Sharpe สำหรับกลยุทธ์การตลาดระยะสั้นแบบสั้นคือ 0 7597 สำหรับ Goldman Sachs คือ 0 2999 ถึงแม้ว่าอัตราส่วน Sharpe จะถูกนำมาใช้เกือบทุกหนทุกแห่งในการซื้อขายแบบอัลกอริทึมเราจำเป็นต้องพิจารณาเมตริกประสิทธิภาพและความเสี่ยงอื่น ๆ ในบทความในภายหลังเราจะพูดถึงการเบิกเงินกู้และผลกระทบต่อการตัดสินใจใช้กลยุทธ์หรือไม่เพียงแค่เริ่มต้นใช้งานเชิงปริมาณ การค้าขาย