Данный индикатор был разработан с целью помочь инвесторам и трейдерам понять, какой заработок они получат учитывая потери и риск в реальном времени. Этот коэффициент содержит в себе среднюю заработка в избытке безрисковой ставки деленную на единицу волатильности или полного риска. Отнимая безрисковый коэффициент от заработка, инвестор сумеет увеличить свой шанс на изоляцию активов портфеля, которые подлежат операциям с высоким риском.

Kayıt

Содержание:

  • История и формула коэффициента Шарпа.
  • Базовые сведения о работе коэффициента
  • Достоинства и недостатки
  • Sonuç

    • История и формула коэффициента Шарпа

    Впервые данный инструмент был создан в 1966 году благодаря разработкам ещё будущего на то время Нобелевского лауреата Уильяма Шарпа. Шарп также был президентом Американской финансовой ассоциации, работая вместе с которой, в 1990 году он получил Нобелевскую премию за разработку модели для оценки капитальных активов CAPM.

    Коэффициент Шарпа стал наиболее широко использоваться в качестве метода расчета дохода с учетом риска. Однако, он может сильно искажаться в зависимости от того, какое движение испытывает портфель активов - положительное или отрицательное. Подобный портфель будет иметь высокий шанс возврата с большим количеством эксцессов (“жирных хвостов”) вместе с отрицательной симметрией.

    Альтернативные методы подсчета доходности, скорректированные с учётом риска были предоставлены в широкие массы уже в течение многих лет после инициальной разработки коэффициента Шарпа, включая коэффициент Сортино, коэффициент возврата Максимальной Просадки Стоимости (ROMAD), а также коэффициент Трейнора.

    Чем выше коэффициент Шарпа, тем больший доход получит инвестор на одну единицу риска. Чем коэффициент ниже, тем больший риск берёт на себя инвестор ради получение сверхурочной прибыли. Таким образом, коэффициент Шарпа в конечном итоге выравнивает “игровое поле” среди участвующих портфелей, указывая на те из них, которые несут на себе чрезвычайный риск.

    Kayıt

    Коэффициент Шарпа вычисляется следующим образом.

    Как правило, значения доходности берутся на тот период времени, на который рассчитывается искомый коэффициент. Чаще всего рассматривается значение коэффициента Шарпа за год, но в некоторых случаях бывает более разумно рассчитывать его квартальные, месячные, или даже дневные значения, для повышения точности отображения информации.

    Как получить нужные данные для работы коэффициента Шарпа?

    При расчете коэффициента Шарпа для Форекс стратегии, безрисковый доход автоматически исключается, по причине его отсутствия на площадках торговли.
    Определяем величину риска, за которую принимаем среднее значение волатильности валютной пары или другого финансового актива. Среднюю волатильность актива находим через оценочные онлайн-сервисы.

    Делим показатель доходности на показатель риска, получаем коэффициент Шарпа.

    Коэффициент Шарпа удобен в применении для сравнения эффективности двух Форекс систем. Если у обеих стратегий одинаковая доходность, но показатель риска выше у первой стратегии, то и коэффициент Шарпа у первой стратегии окажется меньше, что свидетельствует о ее меньшей эффективности по сравнению со второй стратегией.

    Базовые сведения и мотивы использования коэффициента Шарпа

    Коэффициент Шарпа часто используется для сравнения изменения общих характеристик риска и доходности при добавлении нового актива или класса активов внутрь портфеля.

    Если инвестор рассматривает возможность добавления распределения хедж-фонда в свой существующий, разделённый между акциями и облигациями компаний портфель, который дал заработок в размере 20% за последний год. Если текущий безрисковый коэффициент составляет 4%, а волатильность доходности портфеля составляет примерно 15%, то это даст коэффициент Шарпа в размере 106%

    Коэффициент Шарпа = (20 - 4) / 15 = ~106%

    Если же инвестор считает, что добавление хедж-фонда в портфель уменьшит его годовой оборот и заработок до 18%, волатильность рынка и доходности опустятся до 12%, а безрисковый коэффициент будет примерно составлять уже 4.5%, то используя ту же самую формулу для расчёта, инвестор обнаружит, что коэффициент составит около 112%

    Коэффициент Шарпа = (18 - 4.5) / 12 = ~112%

    Инвестор доказал, что хоть инвестиции в хедж-фонды и снижают абсолютный заработок портфеля, это тем не менее улучшило показатели рискованности сделок в меньшую сторону.

    Совет:
    Если же добавление новой инвестиции снизило коэффициент Шарпа на более чем 2-3 процента, следует хорошо обдумать своё решение, или вовсе не добавлять инвестиции в свой портфель.

    Справедливо отметить, что в данных примерах предполагается, что коэффициент Шарпа, основанный на прошлой производительности портфеля можно смело применять к будущим инвестиционным практикам для улучшения своих показателей.

    Коэффициент Шарпа также может помочь объяснить, является ли избыточная доходность портфеля следствием разумных инвестиционных решений или результатом слишком большого риска. Хоть портфель или фонд и может иметь более высокую доходность чем его альтернативны, это будет хорошей инвестицией только в том случае, если такая более высокая доходность не сопряжена с чрезмерным дополнительным риском.

    Чем больше коэффициент Шарпа в портфеле, тем лучше его показатели с поправкой на риск. Если анализ приводит к отрицательному коэффициенту Шарпа, это либо означает, что безрисковый коэффициент превышает доходность портфеля, либо ожидается, что доходность портфеля будет отрицательной. В любом случае, отрицательное отношение Шарпа не даст никакой полезной информации пользователю.

    Каковы стратегии использования коэффициента Шарпа?

    • Коэффициент Шарпа можно использовать для оценки и прошлой эффективности портфеля, где фактические доходы того или иного портфеля рассчитываются, и вкладываются в формулу.
    • Коэффициент Шарпа часто увеличивается с частотой торгов. Некоторые высокочастотные стратегии будут иметь высокие (а иногда и низкие) коэффициенты Шарпа, поскольку они могут приносить прибыль почти каждый день.

    Эти стратегии редко страдают от катастрофического риска и, таким образом, сводят к минимуму волатильность их доходности.

    Достоинства и Недостатки Коэффициента Шарпа

    Простота

    Популярность коэффициента Шарпа во многом благодаря относительной простоте формулы, используемой для его получения. Вам не нужно иметь широкий опыт в математике или статистике, чтобы понять, чего теоретически пытается достичь коэффициент Шарпа: определить, компенсирует ли полученная избыточная прибыль риск, связанный с его получением, или нет.

    Кросс-платформенность

    Другим преимуществом коэффициента Шарпа, особенно по сравнению с альтернативными измерителями риска, заключается в том, что он может применяться к активам всех типов. Вы можете легко сравнить даже золото с серебром используя коэффициент Шарпа, потому что не ссылаетесь на конкретный внешний ориентир для инвестиций.

    Это делает его таким же применимым к отдельным ценным бумагам, как и к портфелям на объединенных фондах.

    Неточности в работе

    Коэффициент Шарпа также имеет тенденцию к сбою и неточностях при анализе портфелей со значительными нелинейными рисками по типу опционов.

    Искажения в подсчетах

    Помимо зависимости от доходности за огромный промежуток времени, одна из проблем коэффициента Шарпа заключается в том, что неликвидные инвестиции снижают стандартные девиации портфеля (поскольку данные инвестиции имеют преимущественно низкую волатильность). Коэффициент также подвержен искажениям, когда инвестиции не имеют чёткого распределения прибыли между участвующими портфелями.

    Sonuç

    Коэффициент Шарпа может скорректировать результаты портфеля - или ожидаемые будущие результаты - с учетом избыточного риска, который был взят на себя инвестором.

    Высокий коэффициент Шарпа хорош по сравнению с аналогичными портфелями или фондами с более низкой доходностью.

    Коэффициент Шарпа может быть одним из инструментов-показателей риска/доходности, но безусловен тот факт, что для успешных инвестиций на площадке Вам необходимо иметь как минимум несколько расчетных инструментов для риска, такие как: асимметрия, эксцесс, максимальная просадка, положительные и отрицательные промежутки и т.д.

    Kayıt