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샤프 비율과 트레이너 비율의 차이점은 무엇입니까?

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NS 샤프 비율 그리고 트레이너 비율 위험 조정 수익률을 측정하는 데 사용되는 두 가지 비율입니다. 둘 다 노벨상 수상자인 윌리엄 샤프와 미국 경제학자 잭 트레이너의 이름을 따서 지었습니다. 투자자가 투자와 위험을 이해하는 데 도움이 될 수 있지만 투자 성과를 평가하는 다른 접근 방식을 제공합니다. Sharpe 비율은 투자자가 위험 대비 투자 수익을 이해하는 데 도움이 되는 반면 Treynor 비율은 포트폴리오의 각 위험 단위에 대해 생성된 초과 수익을 탐색합니다.

이 짧은 기사에서는 각 비율이 어떻게 작동하고 어떻게 다른지 살펴봅니다.

샤프 비율의 작동 원리

1966년에 처음 개발되고 1994년에 수정된 Sharpe 비율은 무위험 투자와 비교하여 자산이 얼마나 잘 수행되는지를 나타내는 것을 목표로 합니다. 무위험 투자를 나타내는 데 사용되는 공통 벤치마크는 미국 재무부 채권 또는 채권, 특히 90일 만기 재무부 채권입니다. 샤프 비율은 투자 포트폴리오(또는 개별 주식 투자), 무위험 투자의 수익을 뺀 다음 그 숫자를 다음으로 나눕니다. NS 표준 편차 투자 포트폴리오를 위해. 일반적으로 샤프 비율의 값이 클수록 위험 조정 수익률이 더 매력적입니다.

SR. = ( NS. NS. NS. NS. ) NS. NS. 어디: NS. NS. = 예상 또는 실제 투자 수익. 투자의. NS. NS. = 무위험 투자 수익. NS. NS. = 의 표준편차. NS. NS. \begin{정렬} &\textnormal {SR} = \frac {(r_{x} - R _{F})}{SD}\\ &\textbf{여기서:}\\ &\begin{정렬} r_{ x} = &\text{ 예상 또는 실제 반환 투자}\\ &\text{투자의} \end{정렬}\\ &R_{F} = \text{무위험 투자 수익}\\ &SD = \text{}r_{x}\\의 표준 편차 \end{정렬} SR=NSNS(NSNSNSNS)어디:NSNS= 예상 또는 실제 투자 수익 투자의NSNS=무위험 투자 수익NSNS=표준편차 NSNS

측정이 일관되는 ​​한 예상 또는 실제 수익률은 모든 빈도에서 측정할 수 있습니다. 무위험 투자 수익률에서 예상 또는 실제 수익률을 빼면 표준 편차로 나눌 수 있습니다. 편차가 클수록 수익률이 좋습니다.

샤프 비율의 주요 목적은 귀하가 귀하의 자산에 대해 훨씬 더 큰 수익을 올리고 있는지 확인하는 것입니다. 무위험 투자에 비해 주식 투자에 내재된 추가적인 위험을 감수하는 대가로 투자 악기.

Treynor 비율이 작동하는 방식

Sharpe 비율과 거의 같은 시기에 개발된 Treynor 비율도 위험 조정 수익 그러나 다른 벤치마크에 대한 포트폴리오의 성과를 측정합니다. 무위험 투자의 수익률에 대해서만 포트폴리오의 수익률을 측정하는 대신 Treynor 비율은 포트폴리오가 전체 주식 시장을 얼마나 능가하는지 조사합니다. 이는 샤프 비율 방정식의 표준 편차에 베타를 대체함으로써 이루어지며, 베타는 전체 시장 성과로 인한 수익률로 정의됩니다.

예를 들어 표준 재고가 있는 경우 시장 지수 베타를 구성하는 10%의 수익률을 보여줍니다. 13% 수익률을 나타내는 투자 포트폴리오는 Treynor 비율에 따라 시장의 전체 성과 이상으로 생성된 추가 3% 수익에 대해서만 크레딧이 제공됩니다. Treynor 비율은 투자 포트폴리오가 시장의 평균 이익을 크게 능가하는지 여부를 결정하는 것으로 볼 수 있습니다.

각 비율의 한계

이러한 각 비율에는 특정 단점이 있습니다. 샤프 비율이 실패하는 경우 헤지 펀드와 같은 정상적인 수익 분포가 없는 투자에 의해 강조됩니다. 그들 중 많은 사람들이 수익을 왜곡할 수 있는 동적 거래 전략과 옵션을 사용합니다.

Treynor 비율의 주요 단점은 과거를 바라보고 특정 벤치마크를 사용하여 베타를 측정한다는 점입니다. 그러나 대부분의 투자가 과거와 같은 방식으로 미래에도 반드시 수행되는 것은 아닙니다.

결론

두 지표의 차이점은 Treynor 비율이 Sharpe 비율과 같은 총 위험(표준 편차)을 사용하는 대신 베타 또는 시장 위험을 사용하여 변동성을 측정한다는 것입니다.

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