Контакты
Главная / Доверенности

Стратегия управления эффективна если коэффициент шарпа. Определение коэффициента Шарпа

Коэффициент Шарпа – отличный инструмент, позволяющий сравнить торговые стратегии по эффективности. Большинство трейдеров попадается на красивые цифры в пунктах или процентах роста депозита, совершенно упуская из виду такой показатель как риск.

Уильяма Шарпа можно назвать экономистом от бога, сотрудничая с Гарри Марковицем, он выдвинул немало инновационных для своего времени идей. Чего стоит хотя бы его модель ценообразования активов, она была настолько необычной для его времени, что ее даже не хотели публиковать серьезные издания. Целых 2 года понадобилось уже знаменитому на тот момент экономисту, чтобы доказать состоятельность своей идеи.

Ну а пиком карьеры Шарпа стал 1990 года, когда совместно со своим коллегой Марковицем он был удостоен Нобелевской премии. Его теория ценообразования финансовых активов также известна как ценовая модель акционерного капитала.

Что касается коэффициента Шарпа, то эта несложная формула оказалась настолько эффективной в оценке капитальных активов, что используется и по сей день, а коэффициенту было присвоено имя ученого. Если коротко описать историю возникновения этого коэффициента, то можно сказать, что Шарп в отличие от Марковица больше внимания старался уделить не только получаемой инвестором прибыли, но и рискам.

До него такой подход к оценке качества капитальных активов не предлагал никто, вернее не предлагалось универсальной формулы, которую можно было бы использовать при оценке любого актива.

Смысл коэффициента Шарпа

При изучении этого коэффициента мы будем оперировать такими терминами как стандартное отклонение, среднеарифметическая доходность сделки, безрисковый актив. Что же касается смысла коэффициента, то для начала разберемся как формируется прибыль инвестора в общем случае.

Шарп исходил из того, что инвестор может обладать возможностью получать безрисковый доход. Под этим термином понимается такой тип дохода, при котором некая сумма гарантированно будет зачисляться на счет инвестора регулярно и независимо от внешних факторов, т.е. риск равен нулю.

В реальной жизни такое представить сложно, а тем более при спекуляции валютами на форекс. Среди трейдеров такой термин как безрисковый доход звучит просто странно, у любой стратегии есть как прибыльные, так и убыточные сделки, т.е. риск получения убытка не нулевой. Именно поэтому в формуле безрисковый доход мы будем принимать равным 0.

Важно ! Значение безрискового дохода равное 0 мы будем использовать только в том случае, если выполняется оценка эффективности ТС. Если же ваши деньги лежат, например, в банке, то безрисковый доход равен процентной ставке этого банка.

В реальности, когда человек инвестирует определенную сумму (не важно куда именно, это может быть торговля на форекс или инвестиции в ценные бумаги какой-нибудь компании), то он может получить некий минимальный гарантированный доход. Его можно считать тем самым доходом с нулевым риском.

Но в реальности доход, который получает инвестор, отличается от минимального гарантированного. То есть риск был выше нуля, но в итоге это окупилось за счет большего дохода. Коэффициент Шарпа как раз и позволяет оценить соотношение риска и дополнительной полученной за его счет прибыли. То есть выполняется оценка того, стоила ли игра свеч, простая оценка по заработанным пунктам или процентам роста депозита такой анализ выполнить не может.

Есть у коэффициента Шарпа и пара особенностей:

  • он не измеряет риск как это может показаться на первый взгляд. Можно сказать, что он оценивает волатильность доходности. А вот то как именно изменяется стоимость активов не играет никакой роли в расчетах;
  • ситуации, когда убытки следуют один за другим и когда убытки чередуются прибыльными сделками никак не отличаются при расчете к-та Шарпа за этот промежуток времени.

Зависимость, по которой можно самостоятельно рассчитать к-т Шарпа для любой форекс стратегии имеет вид:

SR = (AHRP – (1+RFR))/SD,

в формуле приняты такие обозначения:

  • AHRP – средняя прибыль за время жизни сделки (т.е. пока не сработал SL, TP или она не была закрыта вручную);
  • RFR –тот самый безрисковый доход, принимаем его равным нулю;
  • SD – стандартное отклонение.

Что такое стандартное отклонение и как его можно использовать

С этим термином стоит разобраться подробнее. Представьте себе, что есть стратегия, у которой в среднем по одной сделке получается около 2% прибыли. Теперь за любой временной промежуток возьмем определенное число сделок с их реальными процентами профита, пусть они будут равными 1%, 3%, 6%, 8%, 12%, 4%.

Расчеты ведутся в таком порядке:

  • сперва вычитаем из каждого значения среднее, получаем ряд -1%, 1%, 4%, 6%, 10%, 2%;
  • теперь нужно каждое из полученных значений возвести в квадрат и вычислить их среднее арифметическое, получаем (1 + 1 + 16 + 36 + 100 + 4)/6 = 26,33%;
  • теперь извлекаем корень изполученного числа, стандартное отклонение для этого примера составило бы 5,13%.

Важно ! Само по себе это число абсолютно бесполезно, мы просто вычислили стандартное отклонение на определенном участке рынка для данной стратегии.

А теперь представим, что есть и другая стратегия с показателями за тот же промежуток времени 2%, 3%, 5%, 4%, 5%, 3%, а в среднем прибыль по сделке составляет те же 2%. Выполним те же расчеты, что и раньше, стандартное отклонение в это случае составляет

SD = v((0 + 1 + 9 + 4 + 9 + 1)/6) = 2.

А теперь сравним результаты расчетов. Если судить по стандартному отклонению, то более выгодной является вторая стратегия, ведь у нее риск меньше. Но если посмотреть на результаты торговли, то более привлекательной может показаться первая стратегия, процент выигрыша по каждой сделке действительно выше.

Вся суть такого анализа в том, что мы оцениваем величину риска стратегии на определенном временном интервале, при этом во время расчетов знак не учитывается. То есть результат по сделке может отличаться от среднего не только в большую (прибыльную), но и в убыточную сторону. В нашем примере вполне могло сложиться так, что для первой стратегии просто сложились удачные обстоятельства на рынке, вот она и демонстрирует прибыльность выше средней.

Но я в такой ситуации выбрал бы 2-ю ТС. На форекс важна в первую очередь стабильность.

Ручной расчет коэффициента Шарпа

Делать это удобно в табличнойформе, подойдет тот же Excel, в качестве исходных данных используются:

  • среднее значение прибыльности по одной сделке;
  • статистика результативности ТС заопределенных промежуток времени, тоже в процентах.

По результатам расчетов оказалось, что неплохая на первый взгляд ТС (если судить только по результативности торговли) на самом деле обладает не самым лучшим соотношением риска и вознаграждения за него. Это может быть трудно понять если вы первый раз столкнулись с коэффициентом Шарпа, но высокоприбыльные стратегии могут иметь низкий коэффициент.

Предположим, что у одной ТС в среднем по сделке прибыль составляет 6%, а стандартное отклонение равно 4, у другой ТС при средней прибыли по сделке 8% отклонение равно 7. В таком случае для первой ТС SR будет равен 6/4 = 1,5, а для второй SR = 8/7 = 1,14. С точки зрения риска, который берет на себя трейдер и вознаграждения, которое он получает, более эффективной является первая ТС.

Принято считать, что стратегия способна стабильно приносить прибыль в том случае если для нее коэффициент Шарпа составляет больше 1,0. Если же каким-то чудом он оказался равен или больше 3, то вас можно поздравить – вероятность неудачи в каждой сделке не превышает 1-2%. Но в реальности с такими числами, особенно на форекс столкнуться просто невозможно.

Изредка можно столкнуться с ситуацией, когда у хорошей стратегии коэффициент Шарпа очень низок. Объясняется это как раз тем, что при его подсчете направление движения цены не учитывается.

Представьте себе стратегию, в которой иногда случаются всплески активной торговли и профит по сделкам намного превышает среднее значение прибыли по сделке. Если бы мы просто использовали приведенные выше зависимости, то получили бы большое стандартное отклонение и низкий SR. Но для того, чтобы такая ситуация сложилась нужно, чтобы отклонение от среднего профита было только в прибыльную сторону, а в реальной жизни это встречается редко.

Такая ситуация – скорее исключение из правила, в общем случае SR довольно точно показывает эффективность ТС и оправданность риска. Также с его помощью удобно сравнивать разные ТС.

Где узнать коэффициент Шарпа?

В показанных примерах все расчеты выполнялись вручную, это удобно и быстро можно сделать с помощью Excel, но если нужно работать с большим массивом данных, то даже простойсбор исходных данных – довольно трудоемкая задача. Нужно за выбранный период времени вычислить в процентах (или в пунктах) среднюю прибыль и затем выбрать те же данные по каждой сделке за этот промежуток времени.

  • в самом МТ4. Во вкладке сигналы помимо самих сигналов на вход в рынок есть еще и подробный анализ ТС, по которой они были получены. В числе прочего есть и рассчитанный коэффициент Шарпа;

  • на myfxbook есть точно та же информация, просто набор ТС побольше. Ну а недостатком такого метода оценки эффективности ТС можно считать то, что вы не сможете посмотреть, как изменялся коэффициент в разные периоды времени. Его расчет приведен для всего времени мониторинга советника.

Важно ! В МТ5 коэффициенту Шарпа уделено большее внимание. Есть даже возможность оптимизации советника по этому параметру.

Ближайшие родственники коэффициента Шарпа

Вместе с ним для анализа инвестиционного портфеля могут применяться:

  • коэффициент Сортино;
  • коэффициент Трейнора;
  • коэффициент Бета.

Коэффициенты Сортино и Шарпа похожи друг на друга как близнецы братья, но есть и одно важное отличие – Шарпа в своей методике оценки активов использовал волатильность доходности в целом, а вот в методике Сортино предлагается использовать волатильности вниз.

Вспомните, когда ранее мы рассчитывали SR, то в знаменателе в формуле у нас находилось стандартное отклонение. При его расчете мы учитывали отклонениеприбыль по сделке от среднего значения как в большую, так и в меньшую сторону, то есть использовалась волатильность доходности. Недостаток такого подхода мы тоже определили.

При расчете коэффициента Сортино формула будет точно такой же, но в знаменателе нужно будет учитывать только волатильность вниз. То есть при расчете стандартного отклонения будут использоваться только отклонения профита по сделкам, которые отличаются от средней в меньшую сторону.

Попробуем вычислить к-т Сортино для уже рассмотренного ранее примера (когда в Excel считали SR). Исходные данные те же.

Из 19 введенных значений нас будет интересовать только 2 – те, в который разница профита по сделке и среднего профита меньше 0. В результате расчетов получаем коэффициент Сортино, равный 2, тогда как SR в том же примере был равен примерно 0,58.

Как и в случае с методикой Шарпа, коэффициент Сортино имеет смысл только когда выполняется сравнительный анализ 2 и более торговых систем либо результатов работы инвестфондов. И самое главное, что он позволяет сделать – выяснить, за счет чего удалось получить прибыль: то ли благодаря продуманным решениям, то ли благодаря удаче и повышенному риску.

Если будут сравниваться 2 стратегии, в одной из которых к-т Сортино равен, например, 1,5, а в другой – 0,95, то более привлекательной для инвестора будет та,в которой он больше. Больший коэффициент говорит о том, что на протяжении исследуемого периода профит по каждой сделке был скорее больше, чем меньше средней прибыли.

Если выборка достаточно крупная, то подобный результат говорит о продуманной стратегии, т.е. результат достигнут не случайно.

Коэффициент Бета. С SR общего имеет мало, используется для оценки активов, уровня риска и стратегии, которой придерживается инвестор. Коротко его смысл можно описать так - BR показывает изменение доходности инвестпортфеля в зависимости от того, как растет/падает доходность рынка. ВExcel рассчитать коэффициент Бета можно как отношение ковариации массивов (доходность по инвестпортфелю; доходность рынка) к дисперсии доходности рынка.

В нашем примере BR оказался равным 0,58, что говорит о том, что управляющий придерживается консервативной стратегии и риск находится на приемлемом уровне. Приоценке торговых стратегий BR практически не применяется.

Коэффициент Трейнора . Используется как индикатор того, насколько доходность портфеля/стратегии превышает рыночный риск. В роли рыночного риска выступает коэффициент Бета, а расчетная зависимость имеет вид

TR = (Rp - Rср)/BR,

В числителе – разница между средней доходностью инвестпортфеля и безрисковым доходом (его мы ранее договорились принимать равным нулю). В знаменателе – риск, т.е. коэффициент Бета. В примере расчета коэффициент Трейнора для наших исходных данных равен 0,06, что говорит о том, что управление инвестициями ведется эффективно.

Интерпретация коэффициентов

Если сравниваются2 и более стратегии/инвестпортфеля, то можно обойтись и простым сравнением чисел. Но общую оценку эффективности управления финансами можно получить и на основании численного значения коэффициента.

Для коэффициента Шарпа из логики расчетов понятно, что если он получился меньше 0, то нужно срочно пересмотреть правила ТС, ожидаемая доходность по ней не отвечает существующему риску. Если у вас вдруг получился SR менее 0, то срочно ставьте свой советник/ТС на паузу, рассчитывать на нормальный результат будет сложно.

SR в диапазоне 0-1 говорит о том, что риск немного выше, чем ожидаемая доходность. А значения более 1,0 свидетельствуют о высокой эффективности ТС, кривая роста депозита может и не будет похожа на прямую линию, но будет демонстрировать стабильный рост депозита без серьезных просадок.

Для коэффициента Сортиноправила те же, чем он выше, тем лучше.

Коэффициент Бета . Если BR превышает 1 либо меньше -1, это говорит о крайне рискованной стратегии управляющего. Значительно реже бывают ситуации, когда BR = ±1,0, это характерно для пассивного стиля поведения. Чаще всего коэффициент находится в диапазоне от -1 до 1, что говорит о сдержанномстиле управления инвестициями.

Коэффициент Трейнора . Если TR оказался ниже 0, это говорит о том, что используемая стратегия/инвестпортфель демонстрирует настолько низкую доходность, что даже безрисковый доход оказывается больше. То есть теряется основной смысл инвестиций средств – риск мы имеем, но он не окупается большей прибылью.

При TR > 0 можно говорить о том, что риск, который несет инвестор, окупается, т.е. доход больше чем безрисковый.

Заключение

Это только на первый взгляд кажется, что об эффективности торговой стратегии можно судить только лишь взглянув на форму кривой роста депозита и прибыль. По этим показателямможно лишь примерно сделать вывод о том, как она ведет себя в реальной торговле.

Для более детального анализа стратегий пригодится набор коэффициентов, которые позволяют выяснить, а стоит ли вообще игра свеч, то есть окупается ли риск, который несет трейдер, используя тот или иной советник/ручную ТС. В конечном итоге это позволит выбрать максимально стабильный вариант, возможно, он будет немного уступать по прибыльности более рискованным стратегиям, но в долгосрочной перспективе это окупится.

При этом нужно понимать, что есть у перечисленных коэффициентов и слабые места. Тот же Sharpe Ratio в редких случаях оказывается довольно низким для хороших стратегий. Но случается это редко, так что ничто не мешает использовать его для анализа. Нужно только понимать алгоритм его расчета и проблем с чтением результатов не будет.

Коэффициент Шарпа определяет отношение доходности инвестиционного портфеля к риску. Достаточно часто у инвесторов возникает потребность в сравнении двух торговых стратегий, или двух финансовых инструментов по критериям: полученная доходность к допустимому риску. Для этих целей существует специальный статистический аппарат, который помогает финансовому аналитику, банкиру, инвестору оценить степень возможных рисков.

Возвращаясь к валютному рынку Форекс, хочется подчеркнуть, что множество статистических показателей своей торговой системы, вы можете найти в сводной таблице результатов в отчете о торговле (statement ). Кроме всех прочих финансово-статистических данных, в вашем отчете о торговле, по умолчанию, рассчитывается коэффициент Шарпа.

Коэффициент Шарпа демонстрирует работоспособность используемой вами торговой системы. Чем выше значение коэффициента Шарпа, тем стабильнее и эффективнее ваша торговая система.

Данные коэффициента Шарпа отражают не просто мгновенный показатель прошлых оценок доходности к риску, а прогнозирует степень стабильности будущей прибыли. Поэтому, им чаще всего пользуются финансовые аналитики в своих сводных таблицах оценки активов.

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.

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 «Экономикс» 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 «Экономикс».

В 1955 г. Уильям Шарп получил степень бакалавра по специальности «Экономикс», 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. Марковицев 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, заработали, проиграли, то риск невысок.

Как пользоваться коэффициентом 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 данных 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 (statement ), 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.

Недостатки коэффициента Шарпа:

1. Коэффициент Шарпа некорректно рассчитывает прибыль в своем значении.

Коэффициент Шарпа рассчитывает среднюю прибыль за период в процентах, что некорректно в случае серии убыточных периодов. Таким образом, коэффициент Шарпа не учитывает принцип реинвестирования прибыли и необходимый перерасчет на основании этого.

2. Коэффициент Шарпа измеряет колебания волатильности и присваивает им негативное значение.

То есть, любое сильное колебание в плюс или минус, учитываются в коэффициенте Шарпа как негативное, рисковое действие. Представьте, что трейдер за одну сделку сделал плюс 20%на депозит, это резкое колебание сильно понизит значение коэффициента Шарпа, что не отвечает объективной оценке риска.

3. Коэффициент Шарпа не учитывает последовательностей стандартного отклонения.

В расчете коэффициента Шарпа не участвуют серии прибыльных и убыточных сделок, что очень важно для оценки эффективности торговли.

Таким образом, мы с вами ознакомились с очень важным статистическим показателем стабильности прибыли – коэффициентом Шарпа. В нашем кратком обзоре мы рассмотрели формулу расчета коэффициента Шарпа, краткую биографию автора, плюсы и минусы использования его на практике. Надеемся, что теперь отчеты финансовых аналитиков и их таблицы оценки эффективности инвестиций вам будут более понятны.

Коэффициент Шарпа показывает, как соотносятся доходность инвестиционного портфеля и риск. Данный коэффициент интересен для инвесторов, которые сравнивают торговые стратегии или финансовые инструменты.

Сущность показателя

Коэффициент Шарпа показывает работоспособность используемой торговой стратегии или финансового инструмента. Чем он выше, тем более эффективен объект оценки.

Данные этого коэффициента показывают как показатель прошлых оценок прибыльности к риску, так и прогнозируют уровень стабильности потенциальной прибыли. В связи с этим он чаще всего применяется финансовыми аналитиками в сводных таблицах, в которых приводится оценка активов.

Проведение расчета

Расчет коэффициента показывает инвестору, какая степень риска присуща определенному активу. Рассчитывают коэффициент Шарпа по формуле, указанной в статье.

  • Rx - среднее значение прибыли.
  • Rf - наилучшая доступная норма прибыли безрисковой обеспеченности.
  • StdDev - стандартное отклонение прибыльности актива.
  • X - инвестиции.

При расчете коэффициента Шарпа в числителе используется математическое ожидание.

Как любой коэффициент, данный показатель является безразмерной величиной. Наиболее часто его данные сравниваются с бенчмарком, который представляет собой безрисковую процентную ставку доходности актива.

Расчет прибыльности безрискового актива

Инвестор хочет получить большую доходность по сравнению с той, которую он мог бы получить, если бы вкладывался только в полностью надежные активы. Эта большая доходность называется избыточной. Последняя характеризует качество менеджмента и эффективность принимаемых решений инвестором.

Прибыль актива с нулевым риском может быть оценена несколькими способами:

  • Доходность банковских депозитов самых крупных и надежных отечественных банков, прежде всего, Сбербанка и ВТБ24.
  • Доходность государственных ценных бумаг с нулевым риском (к этим бумагам относятся ОФЗ и ГКО в РФ, десятилетние облигации в США), обладающие максимальной надежностью по мнению рейтинговых агентств S&P, Moody"s, Fitch.

Оценка коэффициента Шарпа

Если рассчитанное значение больше 1, это свидетельствует о том, что для портфеля или актива характерна высокая доходность, что делает его привлекательным для инвестиций.

При нахождении рассчитанного значения в диапазоне от 0 до 1 можно говорить о том, что степень риска выше величины избыточной доходности. Здесь, помимо коэффициента Шарпа, нужно оценить и иные показатели инвестиционной привлекательности.

Если рассчитанное значение меньше 1, это свидетельствует о том, что избыточная доходность принимает отрицательные величины, лучше предпочесть актив с минимальным уровнем риска.

Если сравниваются два рассматриваемых коэффициента, и один превышает другой, то говорят, что первый портфель (актив) более привлекателен для инвестора по сравнению со вторым.

Пример оценки

При формировании инвестиционного портфеля необходимо осуществить сравнительный анализ разных портфелей. Для этого необходимо знать котировки всех ценных бумаг этого портфеля. Облегчить расчет может помочь программа MS Excel. Рассмотрим пример расчета коэффициента Шарпа на основе виртуальных компаний.

Предположим, что в наш портфель входят акции трех компаний: А, Б, В. Доля в портфеле компании А составляет 30 %, компании Б - 25 % и компании В - 40 %. Возьмем для примера котировки в течение одной недели, хотя в реальности нужно оценивать за более продолжительный промежуток времени (месяц, квартал, год).

Вводим в электронную таблицу данные по котировкам всех трех компаний за оцениваемый период. Далее, рассчитываем доходность каждой сравниваемой компании, для чего в ячейки вводим формулу нахождения натурального логарифма отношения каждого последующего дня к предыдущему, например, в ячейке Е4 вводим =LN(B4/B3)*100, протягиваем (или копируем формулу и вставляем в последующие ячейки) вниз и вправо.

Далее рассчитываем доходность портфеля, его риск и оцениваем доходность безрискового актива. В качестве последней величины примем процентную ставку по депозитам (8 %). Доходность портфеля рассчитываем по формуле = СР. ЗНАЧ (E4:E9)*B1+СР. ЗНАЧ (F4:F9)*C1+СР. ЗНАЧ (G4:G9)*D1 (полученная величина одна, ничего протягивать или копировать не нужно).

Риск портфеля рассчитываем по формуле = СТАНД. ОТКЛОН (E4:E9)*B1+СТАНД. ОТКЛОН (F4:F9)*C1+СТАНД. ОТКЛОН(G4:G9)*D1

Коэффициент Шарпа рассчитываем, как = (H4-J4)/I4.

Таким образом, значение коэффициента Шарпа отрицательное, что свидетельствует о том, что портфель рискованный и требует пересмотра. Доходность по безрисковому активу выше, чем доходность по портфелю. Это говорит о том, что инвестору выгоднее положить деньги в банк под 8 % годовых, чем вкладывать в этот портфель.

Модифицированный коэффициент

В данном варианте расчета коэффициента Шарпа вместо стандартного отклонения применяется модифицированная мера риска, которая позволяет провести оценку потенциальных рисков динамики распределения прибыльности активов.

В данном случае расчет выполняется по формуле, указанной в статье.

  • r p - средняя прибыльность портфеля (актива);
  • r f - средняя прибыльность актива с нулевым риском;
  • σ p - стандартное отклонение прибыльностей актива (портфеля);
  • S -эксцесс распределения прибыльностей;
  • z c - куртозис распределения прибыльностей актива (портфеля);
  • K - квантиль распределения того же показателя.

Данная модель включает в себя исключительно статистический расчет, что повышает адекватность оценки риска.

Недостатки коэффициента Шарпа

Основным достоинством данного коэффициента является то, что при его использовании можно увидеть, какой финансовый инструмент будет обеспечивать более плавную прибыльность, а какой - скачкообразную.

Но коэффициент не лишен недостатков, основных из которых 3:

  1. С его помощью рассчитывается усредненная прибыль в процентах за период, что в случае серии убыточных периодов является некорректным.
  2. При использовании данного коэффициента резкое колебание в любую сторону имеет негативный оттенок, поскольку рассматривается как риск.
  3. При расчете данного коэффициента серии убыточных и прибыльных сделок не учитываются, а это необходимо для оценивания эффективности торговли.

Коэффициент Сортино

Для нивелирования второго недостатка коэффициента Шарпа Сортино предложил его модификацию. У Шарпа рассматриваемый показатель учитывает как риск и положительные, и отрицательные изменения доходности. Коэффициент Сортино учитывает только отрицательные тенденции. Рассчитывается он так же, как и основной коэффициент, рассматриваемый в данной статье, но учитывается волатильность по прибыльностям актива или портфеля ниже минимально допустимой степени прибыльности.

В заключение

Таким образом, коэффициент Шарпа является статистическим показателем стабильности дохода актива (портфеля). В случае если инвестор хочет учитывать только отрицательную динамику в изменении доходности, необходимо использовать коэффициент Сортино.

Обязан анализировать риски и доходность будущей сделки. При этом в качестве одного из основных вспомогательных инструментов является коэффициент Шарпа. Его особенность – учет потенциальной доходности инвестора (в процентах), а также его риска – то есть вероятности, что может отличаться от ожидаемого результата, вплоть до полной потери депозита.

С измерением доходности проблем не возникает, а вот учет рисков имеет свои особенности. К примеру, при измерении параметра риска для ПИФ ов часто используется доходность на протяжении какого-то временного промежутка (обычно это три года). После этого вычисляется разница между полученным показателем и средним значением.

Вывод сделать просто: чем больше амплитуда, тем выше риски сотрудничества с фондом.

Все сложнее, если необходимо сравнивать различные фонды, которые имеют отличные друг от друга стратегии, доходность и объем активов. Вот здесь как раз и пригодиться теория Уильяма Шарпа, который ввел понятие « ».

Суть коэффициента

Коэффициент Шарпа высчитывается довольно просто. Он равен разнице между прибыльностью инвестиционного портфеля и потенциально прибыльностью безрисковых вложений. Полученное выражение делится на стандартное отклонение доходности.

Кшарпа = Rp - Rf / σ, где

Rp – доходность инвестиционноо портфеля, Rf - доходность безрисковых вложений (к примеру, депозита), σ - стандартное отклонение доходности.

Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучшие показатели доходности будут у инвестиционного портфеля и тем проще им управлять. Доходность в этом случае будет максимальной, а риски, наоборот, минимальными.

Отрицательный коэффициент Шарпа свидетельствует о том, что прибыльность инвестиционного портфеля ниже, чем прибыль, полученная от безрисковых инвестиций. Это сигнал, что вложение не принесет прибыли.

Каждая управляющая компания на сайте фондов указывает коэффициент Шарпа, чтобы потенциальный мог оценить свои дальнейшие перспективы. Если в роли управляющего выступает частное лицо, то здесь также возможно указание коэффициента Шарпа, свидетельствующего об эффективности работы с клиентами. К слову, у данного показателя есть и недостаток – он не учитывает колебаний в направлении стоимости активов – вниз или вверх. При этом управляющий, у которого имели место резкие увеличения активов, будет показан в невыгодном свете.


Бета-коэффициент

Не стоит забывать еще об одном коэффициенте, который позволяет оценить риски – коэффициент нестабильности акций – «бета коэффициент». С его помощью инвестор может понять, каким может быть уровень неустойчивости конкретной ценной бумаги. При этом параметр указывает связь между прибыльностью портфеля или ПИФа или движения эталона. Если же речь идет о бирже РТС, то эталон выбирается посредством коэффициента корреляции.

Чем ниже коэффициент, тем меньше можно доверять «бета», характеризующему фонда. Чем ближе параметр коэффициента корреляции к единице, тем точнее показатель коэффициента бета.

Важно учитывать, что чем больший параметр у , тем выше уровень рисков вложений в .

В ситуации, когда «бета» больше единицы, у инвестора есть возможность заработать больше эталона в случае его роста. С другой стороны есть опасность больших потерь в случае падения рынка. Основной минус данного коэффициента – проведение расчета на основе исторических данных.

Выводы

Активное применение коэффициентов Шарпа и бета – это успеха для долгосрочного инвестора, ведь с их помощью можно быстрее и эффективнее рассчитать показатели риска и доходности уже готового инвестиционного портфеля. Без подобных расчетов получать стабильный доход крайне сложно.

Будьте в курсе всех важных событий United Traders - подписывайтесь на наш

Существуют разнообразные способы оценки торговых стратегий на финансовых рынках. Множество инвесторов анализируют эффективность трейдинга по эквити (величине свободных средств на депозите). В случае плавного роста кривой, являющейся результатом бэк-теста и отсутствия резких просадок, торговля считается успешной. Помимо данного способа, применяют такие параметры, как процент прибыльных сделок, максимальную просадку и другие. Однако для более полного анализа требуется учет торговых рисков. Оценить соотношение доходности и риска помогает коэффициент Шарпа (Sharp Ratio).

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) / ?p,
где Rp - ожидаемая прибыль за определенный период времени, Rf - безрисковый доход, ?p - 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.

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.

Коэффициент Шарпа на рынке Forex

Коэффициент Шарпа очень важен для анализа форекс-счетов. Он с успехом применяется для их мониторинга многими западными инвесторами. Применив данный коэффициент, можно сразу же определить, торгует ли трейдер с фиксацией убытков или нет. Довольно часто встречаются управляющие с увеличивающимся размером средств на счете, но с низким показателем коэффициента Шарпа (в диапазоне 0–0.5). Зачастую такой результат показывает одинаковую вероятность заработка и убытка.

В MetaTrader 4 данный параметр можно увидеть в разделе «Сигналы». Его величина поможет оценить эффективность торговой стратегии выбранного трейдера. В данном разделе представлен ее подробный анализ. На рынке Forex данный показатель отображает избыточную доходность, которую можно получить с удержанием более рискового актива. Естественно, что повышенный риск должен быть компенсирован более значимой прибылью.

В формуле Sharp Ratio = (Rp ? Rf) / ?p параметр Rf = 0, так как на рынке Forex не бывает безрискового дохода. Rf актуален на фондовом или долговом рынках. Там его можно наблюдать в виде дивидентной доходности или начислений по облигациям.

Существует несколько особенностей коэффициента Шарпа:

  • Показатель оценивает волатильность доходности, причем стоимость торговых инструментов не влияет на расчеты.
  • Для исследуемого периода времени расчет не зависит от особенности чередования прибыльных сделок с убыточными.

Доходность актива

Она измеряется с любой периодичностью. В качестве единицы измерения выбирают дни, недели, месяцы или годы. Помимо этого доходностью актива может быть средний прирост на сделку.

Весьма важно нормальное симметричное распределение исходных данных. При наличии на графике анализа актива нескольких резких нестандартных отклонений (значительные пики, впадины) возрастает вероятность ложной оценки.
Когда инвестор тестирует множество различных стратегий, будет весьма полезным сделать таблицу в Excel, разработать формулу расчета и вносить в нее новые данные.

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.

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.