Разбиране на съотношението Шарп
След създаването на Уилям Шарп на Съотношение Шарп през 1966 г. е една от най -референтните мерки за риск/възвръщаемост, използвана във финансите, и голяма част от тази популярност се дължи на нейната простота.Доверието на съотношението се повиши още повече, когато професор Шарп спечели Нобелова награда за икономически науки през 1990 г. за работата си по модел на ценообразуване на капиталови активи (CAPM).
В тази статия ще разбием съотношението Шарп и неговите компоненти.
Определен коефициент на Шарп
Повечето финансови хора разбират как да се изчисли коефициентът на Шарп и какво представлява той. Съотношението описва колко излишна възвръщаемост получавате за допълнителното летливост понасяте за притежаване на по -рисков актив.Не забравяйте, че имате нужда от компенсация за допълнителния риск, който поемате, ако не притежавате a безрисков актив.
Ще ви дадем по -добро разбиране за това как работи това съотношение, като започнем с формулата му:
С(х)=СTдддv(rх)(rх−Rе)където:х=Инвестициятаrх=Средната норма на възвръщаемост на хRе=Най -добрият наличен процент на възвръщаемост на a безрискова сигурност (т.е. ДЦК)
Връщане (rx)
Измерената възвращаемост може да бъде с всякаква честота (напр. Дневна, седмична, месечна или годишна), ако те са нормално разпределени. Тук се крие основната слабост на съотношението: не всички доходи на активи са нормално разпределени.
Куртоза- по -мазни опашки и по -високи върхове - или изкривяване може да бъде проблематично за съотношението като стандартно отклонение не е толкова ефективен, когато съществуват тези проблеми. Понякога използването на тази формула може да бъде опасно, когато възвръщаемостта не се разпределя нормално.
Безрискова норма на възвръщаемост (rf)
The безрискова норма на възвръщаемост се използва, за да се види дали сте правилно компенсирани за допълнителния риск, поет с актива. Традиционно безрисковата норма на възвръщаемост е с най-кратък срок държавна Т-сметка (т.е. американски T-Bill). Въпреки че този вид ценна книга има най-малка променливост, някои твърдят, че безрисковата гаранция трябва да съответства на продължителността на сравнимата инвестиция.
Например акциите са най -дълготрайният наличен актив. Ако те не се сравняват с най-дълготрайните безрискови активи: емитирани от правителството защитени от инфлация ценни книжа (IPS)? Използването на отдавна IPS със сигурност би довело до различна стойност за съотношението, защото в норма лихвен процент среда, IPS трябва да има по-висока реална възвръщаемост от ДЦК.
Например индексът Barclays, защитен от инфлацията на ценните книжа на САЩ за 1-10 години, върна 3.3% за периода, завършващ на септември. 30, 2017, докато индексът S&P 500 върна 7,4% за същия период.Някои биха казали, че инвеститорите са били справедливо компенсирани за риска от избор на акции пред облигации. Коефициентът на Шарп на индекса на облигациите от 1,16% срещу 0,38% за индекса на собствения капитал би показал, че акциите са по -рисковият актив.
Стандартно отклонение (StdDev (x))
Сега, когато сме изчислили излишната възвръщаемост, като извадим безрисковата норма на възвръщаемост от възвръщаемост на рисковия актив, трябва да го разделим на стандартното отклонение на измерения рисков актив. Както бе споменато по -горе, колкото по -голям е броят, толкова по -добре изглежда инвестицията от гледна точка на риск/възвръщаемост.
Разпределението на възвръщаемостта е ахилесовата пета на съотношението Шарп. Звънчеви криви не вземайте предвид големи ходове на пазара. Както отбелязват Беноа Манделброт и Насим Никълъс Талеб в "Как финансовите гурута се излагат на риск" (Богатство, 2005), кривите на камбаната бяха приети за математическо удобство, а не за реализъм.
Въпреки това, освен ако стандартното отклонение не е много голямо, ливъридж може да не повлияе на съотношението. И числителят (връщане), и знаменателят (стандартно отклонение) могат да се удвоят без проблеми. Ако стандартното отклонение стане твърде високо, виждаме проблеми. Например, акция с ливъридж 10 към 1 може лесно да види спад на цената от 10%, което би довело до 100% спад в първоначалния капитал и ранен маржин повикване.
Съотношението и рискът на Шарп
Разбирането на връзката между съотношението на Шарп и риска често се свежда до измерване на стандартното отклонение, известно също като общия риск. Квадратът на стандартното отклонение е вариация, който беше широко използван от Нобеловия лауреат Хари Марковиц, пионер на Съвременна теория на портфолиото.
И така, защо Sharpe избра стандартното отклонение, за да коригира излишната възвръщаемост за риск, и защо трябва да ни интересува? Знаем, че Марковиц е разбирал вариацията, мярка за статистика разпръскване или индикация колко далеч е от очакваната стойност, като нещо нежелателно за инвеститорите.Квадратният корен на дисперсията или стандартното отклонение има същата единична форма като анализираната серия от данни и често измерва риска.
Следният пример илюстрира защо инвеститорите трябва да се интересуват от вариацията:
Инвеститорът има избор от три портфейла, всички с очаквана възвръщаемост от 10 % за следващите 10 години. Средната възвръщаемост в таблицата по -долу показва заявените очаквания. Постигнатата възвръщаемост за инвестиционен хоризонт се обозначава с годишна възвръщаемост, която отнема смесване под внимание. Както таблицата с данни и диаграмата илюстрират, стандартното отклонение отнема възвръщаемостта от очаквано завръщане. Ако няма риск - нулево стандартно отклонение - възвръщаемостта ви ще бъде равна на очакваната.
Очаквана средна възвръщаемост
| Година | Портфолио А | Портфолио Б | Портфолио C |
| Година 1 | 10.00% | 9.00% | 2.00% |
| Година 2 | 10.00% | 15.00% | -2.00% |
| Година 3 | 10.00% | 23.00% | 18.00% |
| Година 4 | 10.00% | 10.00% | 12.00% |
| Година 5 | 10.00% | 11.00% | 15.00% |
| 6 -та година | 10.00% | 8.00% | 2.00% |
| Година 7 | 10.00% | 7.00% | 7.00% |
| Година 8 | 10.00% | 6.00% | 21.00% |
| Година 9 | 10.00% | 6.00% | 8.00% |
| Година 10 | 10.00% | 5.00% | 17.00% |
| Средна възвръщаемост | 10.00% | 10.00% | 10.00% |
| Годишна възвръщаемост | 10.00% | 9.88% | 9.75% |
| Стандартно отклонение | 0.00% | 5.44% | 7.80% |
Използване на съотношението Шарп
Коефициентът на Шарп е мярка за възвръщаемост, която често се използва за сравняване на резултатите на инвестиционните мениджъри чрез корекция на риска.
Например, инвестиционен мениджър А генерира възвръщаемост от 15%, а инвестиционен мениджър В генерира възвръщаемост от 12%. Изглежда, че мениджър А е по -добър изпълнител. Въпреки това, ако мениджър А е поел по -големи рискове от мениджър Б, може би мениджърът Б е по -добър възвръщаемост, приспособена към риска.
За да продължите с примера, кажете, че безрисковият процент е 5%, а портфейлът на мениджър А има стандартно отклонение от 8%, докато портфолиото на мениджър Б има стандартно отклонение от 5%. Коефициентът на Шарп за мениджър А би бил 1,25, докато съотношението на мениджър В би било 1,4, което е по -добро от това на мениджър А. Въз основа на тези изчисления мениджър Б успя да генерира по-висока възвръщаемост на базата на коригирания риск.
За по -добра представа съотношението 1 или по -добро е добро, 2 или по -добро е много добро и 3 или по -добро е отлично.
Долния ред
Рискът и възнаграждението трябва да бъдат оценени заедно, когато се обмисля избор на инвестиция; това е фокусната точка, представена в съвременната теория на портфолиото.В общата дефиниция на риска стандартното отклонение или отклонение отнема награди от инвеститора. По този начин винаги избирайте риска заедно с възнаграждението, когато избирате инвестиции. Съотношението Шарп може да ви помогне да определите инвестиционния избор, който ще осигури най -високата възвръщаемост, като отчитате риска.