ทำความเข้าใจกับอัตราส่วนชาร์ป

อัตราส่วนชาร์ปอธิบายจำนวนผลตอบแทนที่คุณได้รับสำหรับแต่ละหน่วยความเสี่ยงเพิ่มเติมที่คุณคิด อัตราส่วนที่สูงขึ้นหมายถึงผลตอบแทนการลงทุนที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับจำนวนความเสี่ยงของการลงทุน

เนื่องจากการสร้างของวิลเลียมชาร์ปอัตราส่วนชาร์ปในปีพ. ศ. 2509 เป็นหนึ่งในมาตรการความเสี่ยง/ผลตอบแทนที่อ้างอิงมากที่สุดที่ใช้ในด้านการเงินและความนิยมนี้ส่วนใหญ่มาจากความเรียบง่ายความน่าเชื่อถือของอัตราส่วนชาร์ปได้รับการเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อศาสตราจารย์ชาร์ปได้รับรางวัลโนเบลอนุสรณ์สาขาวิทยาศาสตร์เศรษฐกิจในปี 2533 สำหรับงานของเขาในรูปแบบการกำหนดราคาสินทรัพย์ทุน (CAPM)-

ในบทความนี้เราจะแบ่งอัตราส่วน Sharpe และส่วนประกอบของมัน

อัตราส่วนชาร์ปที่กำหนดไว้

คนการเงินส่วนใหญ่เข้าใจวิธีการคำนวณอัตราส่วนชาร์ปและสิ่งที่แสดงถึง อัตราส่วน Sharpe อธิบายว่าคุณได้รับผลตอบแทนที่มากเกินไปมากเพียงใดความผันผวนคุณอดทนต่อการถือสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงโปรดจำไว้ว่าคุณต้องการค่าตอบแทนสำหรับความเสี่ยงเพิ่มเติมที่คุณไม่ได้ถือสินทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยง-

เราจะให้ความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการทำงานของอัตราส่วนชาร์ปโดยเริ่มจากสูตรของมัน:

สูตรอัตราส่วนชาร์ป

return (rx)

ผลตอบแทนที่วัดได้อาจเป็นความถี่ใด ๆ (เช่นรายวันรายสัปดาห์รายเดือนรายเดือนหรือรายปี) หากมีการแจกจ่ายตามปกติ ในที่นี้คือจุดอ่อนพื้นฐานของอัตราส่วนชาร์ป: ไม่ได้รับผลตอบแทนจากสินทรัพย์ทั้งหมด

Kurtosis- ก้อยคู่และยอดเขาที่สูงขึ้นหรือความเบ้อาจเป็นปัญหาสำหรับอัตราส่วนชาร์ปเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานไม่มีประสิทธิภาพเมื่อมีปัญหาเหล่านี้ บางครั้งอาจเป็นอันตรายที่จะใช้สูตรนี้เมื่อไม่แจกจ่ายผลตอบแทนตามปกติ

อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยง (RF)

ที่อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงใช้เพื่อดูว่าคุณได้รับการชดเชยอย่างเหมาะสมสำหรับความเสี่ยงเพิ่มเติมที่สันนิษฐานกับสินทรัพย์หรือไม่ ตามเนื้อผ้าอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงเป็นวันที่สั้นที่สุดรัฐบาล t-bill(เช่นเรา t-bill) ในขณะที่ความปลอดภัยประเภทนี้มีความผันผวนน้อยที่สุดบางคนยืนยันว่าการรักษาความปลอดภัยที่ปราศจากความเสี่ยงควรตรงกับระยะเวลาของการลงทุนที่เทียบเคียงได้

ตัวอย่างเช่นตราสารทุนเป็นสินทรัพย์ที่มีระยะเวลานานที่สุด หากพวกเขาไม่ได้ถูกนำมาเปรียบเทียบกับสินทรัพย์ที่ปราศจากความเสี่ยงระยะเวลานานที่สุด: ออกโดยรัฐบาลหลักทรัพย์ที่ได้รับการป้องกันเงินเฟ้อ (IPS)- การใช้ IPS ที่มีอายุยาวนานจะส่งผลให้มีค่าที่แตกต่างกันสำหรับอัตราส่วนเพราะในปกติอัตราดอกเบี้ยสภาพแวดล้อม IPS ควรมีผลตอบแทนที่แท้จริงสูงกว่า T-bills

ตัวอย่างเช่นดัชนีรวม Global Global รวม 10 ปีส่งคืน 3.3% สำหรับช่วงเวลาสิ้นสุดวันที่ 30 กันยายน 2017 ในขณะที่ดัชนี S&P 500 ส่งคืน 7.4% ภายในระยะเวลาเดียวกันบางคนอาจโต้แย้งว่านักลงทุนได้รับการชดเชยอย่างเป็นธรรมสำหรับความเสี่ยงในการเลือกหุ้นมากกว่าพันธบัตร อัตราส่วน Sharpe ของดัชนีพันธบัตร 1.16% เทียบกับ 0.38% สำหรับดัชนีส่วนได้เสียจะบ่งบอกว่าตราสารทุนเป็นสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยง

ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (stddev (x))

ตอนนี้เราได้คำนวณผลตอบแทนส่วนเกินโดยการลบอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงจากผลตอบแทนของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงเราต้องหารด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของสินทรัพย์ที่มีความเสี่ยงที่วัดได้ ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้นยิ่งมีจำนวนที่สูงขึ้นการลงทุนจะดูดีขึ้นจากมุมมองความเสี่ยง/ผลตอบแทน

การกระจายผลตอบแทนเป็นอย่างไรคือส้นเท้า Achilles ของอัตราส่วนชาร์ปเส้นโค้งระฆังอย่าคำนึงถึงการเคลื่อนไหวครั้งใหญ่ในตลาด ในฐานะที่เป็น Benoit Mandelbrot และ Nassim Nicholas Taleb Note ใน "วิธีที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินได้รับความเสี่ยงผิดทั้งหมด" Bell Curves ถูกนำมาใช้เพื่อความสะดวกทางคณิตศาสตร์ไม่ใช่ความสมจริง

อย่างไรก็ตามเว้นแต่ว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีขนาดใหญ่มากใช้ประโยชน์อาจไม่ส่งผลกระทบต่ออัตราส่วน ทั้งตัวเศษ (return) และตัวส่วน (ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน) อาจเพิ่มเป็นสองเท่าโดยไม่มีปัญหา หากค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสูงเกินไปเราจะเห็นปัญหา ตัวอย่างเช่นหุ้นที่ใช้ประโยชน์จาก 10 ถึง 1 สามารถเห็นราคาลดลงได้อย่างง่ายดาย 10% ซึ่งจะแปลว่าลดลง 100% ในเมืองหลวงเดิมและต้น ๆการโทรมาร์จิ้น-

อัตราส่วนชาร์ปและความเสี่ยง

การทำความเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างอัตราส่วนชาร์ปและความเสี่ยงมักจะเกิดขึ้นกับการวัดค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือที่เรียกว่าความเสี่ยงทั้งหมด สแควร์ของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานคือความแปรปรวนซึ่งถูกใช้อย่างกว้างขวางโดยผู้ได้รับรางวัลโนเบลแฮร์รี่มาร์โควิทซ์ผู้บุกเบิกของทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอที่ทันสมัย-

เหตุใด Sharpe จึงเลือกค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อปรับผลตอบแทนส่วนเกินเพื่อความเสี่ยงและทำไมเราควรสนใจ? เรารู้ว่า Markowitz เข้าใจความแปรปรวนซึ่งเป็นตัวชี้วัดทางสถิติการกระจายหรือบ่งชี้ว่ามันอยู่ไกลแค่ไหนจากมูลค่าที่คาดหวังเป็นสิ่งที่ไม่พึงปรารถนาสำหรับนักลงทุนสแควร์รูทของความแปรปรวนหรือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมีรูปแบบหน่วยเดียวกับชุดข้อมูลที่วิเคราะห์และมักจะวัดความเสี่ยง

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าทำไมนักลงทุนควรใส่ใจเกี่ยวกับความแปรปรวน:

นักลงทุนมีทางเลือกของพอร์ตการลงทุนสามพอร์ตทั้งหมดที่คาดว่าจะได้รับผลตอบแทน 10% ในอีก 10 ปีข้างหน้า ผลตอบแทนเฉลี่ยในตารางด้านล่างระบุความคาดหวังที่ระบุไว้ ผลตอบแทนที่ประสบความสำเร็จสำหรับไฟล์ขอบฟ้าการลงทุนถูกระบุโดยผลตอบแทนประจำปีซึ่งใช้เวลาการรวมกันด้วย เมื่อตารางข้อมูลและแผนภูมิแสดงให้เห็นว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานจะกลับมาจากไฟล์ผลตอบแทนที่คาดหวัง- หากไม่มีความเสี่ยง - ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานศูนย์ - ผลตอบแทนของคุณจะเท่ากับผลตอบแทนที่คุณคาดหวัง

ผลตอบแทนเฉลี่ยที่คาดหวัง

ปี	พอร์ตโฟลิโอก	พอร์ตโฟลิโอ B	พอร์ตโฟลิโอ C
ปีที่ 1	10.00%	9.00%	2.00%
ปีที่ 2	10.00%	15.00%	-2.00%
ปีที่ 3	10.00%	23.00%	18.00%
ปีที่ 4	10.00%	10.00%	12.00%
ปีที่ 5	10.00%	11.00%	15.00%
ปีที่ 6	10.00%	8.00%	2.00%
ปีที่ 7	10.00%	7.00%	7.00%
ปี 8	10.00%	6.00%	21.00%
ปีที่ 9	10.00%	6.00%	8.00%
ปีที่ 10	10.00%	5.00%	17.00%
ผลตอบแทนเฉลี่ย	10.00%	10.00%	10.00%
ผลตอบแทนประจำปี	10.00%	9.88%	9.75%
ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน	0.00%	5.44%	7.80%

ใช้อัตราส่วนชาร์ป

อัตราส่วนชาร์ปเป็นตัวชี้วัดผลตอบแทนที่มักใช้เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของผู้จัดการการลงทุนโดยการปรับความเสี่ยง

ตัวอย่างเช่นผู้จัดการการลงทุน A สร้างผลตอบแทน 15%และผู้จัดการการลงทุน B สร้างผลตอบแทน 12% ปรากฏว่าผู้จัดการ A เป็นนักแสดงที่ดีกว่า อย่างไรก็ตามหาก Manager A มีความเสี่ยงมากกว่าผู้จัดการ B อาจเป็นได้ว่าผู้จัดการ B นั้นดีกว่าผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยง-

เพื่อดำเนินการต่อด้วยตัวอย่างกล่าวว่าอัตราที่ปราศจากความเสี่ยงคือ 5%และพอร์ตการลงทุนของ Manager A มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 8%ในขณะที่พอร์ตการลงทุนของผู้จัดการ B มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 5% อัตราส่วนชาร์ปสำหรับผู้จัดการ A จะเท่ากับ 1.25 ในขณะที่อัตราส่วนของผู้จัดการ B จะเท่ากับ 1.4 ซึ่งดีกว่าผู้จัดการ A. ตามการคำนวณเหล่านี้ผู้จัดการ B สามารถสร้างผลตอบแทนที่สูงขึ้นบนพื้นฐานที่ปรับความเสี่ยง

สำหรับข้อมูลเชิงลึกบางอัตราส่วน 1 หรือดีกว่านั้นดี 2 หรือดีกว่านั้นดีมากและ 3 หรือดีกว่านั้นยอดเยี่ยม

บรรทัดล่าง

ต้องประเมินความเสี่ยงและรางวัลเมื่อพิจารณาถึงการเลือกการลงทุน นี่คือจุดโฟกัสที่นำเสนอในทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอที่ทันสมัยในคำจำกัดความทั่วไปของความเสี่ยงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหรือความแปรปรวนจะได้รับรางวัลจากนักลงทุน เช่นนี้จะจัดการกับความเสี่ยงพร้อมกับรางวัลเมื่อเลือกการลงทุน อัตราส่วนชาร์ปสามารถช่วยคุณกำหนดตัวเลือกการลงทุนที่จะส่งมอบผลตอบแทนสูงสุดในขณะที่พิจารณาความเสี่ยง