了解夏普比率

Sharpe比率描述了您假设的每个额外风险单位收到的超额回报。与投资的风险相比，更高的比率意味着更高的投资回报率。

自威廉·夏普（William Sharpe）创造夏普比率1966年，它一直是金融中使用的风险/回报量最多的一种，大部分受欢迎程度归因于其简单性。当夏普教授在1990年获得诺贝尔纪念奖时，夏普比率的信誉进一步提高了资本资产定价模型（CAPM）。

在本文中，我们将分解Sharpe比率及其组件。

夏普的比率定义

大多数资金人士都知道如何计算夏普比率及其代表。 Sharpe比率描述了您获得的额外返回多少挥发性您忍受持有风险更高的资产。请记住，您需要赔偿不持有的额外风险无风险资产。

我们将使您更好地了解Sharpe比率的工作方式，从其公式开始：

夏普比率公式

返回（RX）

测量的收益可以是任何频率（例如，每日，每周，每月或每年），如果它们是正态分布的。此处是夏普比率的潜在弱点：并非所有资产回报均正态分布。

峰度- 尾巴和更高的峰 - 或偏斜对于夏普比率可能是有问题的标准偏差当存在这些问题时，没有那么有效。有时，当返回不正常时，使用此公式可能是危险的。

无风险回报率（RF）

这无风险回报率用于查看您是否适当地补偿了资产假定的额外风险。传统上，无风险收益率是最短的政府T-bill（即我们的t-bill）。尽管这种安全性的波动性最小，但有人认为无风险的安全性应与可比投资的持续时间相匹配。

例如，股票是可用的持续时间最长的资产。如果没有将它们与最长的无风险资产进行比较：政府发行通货膨胀保护证券（IPS）？使用长期的IP肯定会导致该比率的不同值，因为在正常情况下利率环境，IPS的实际回报率应该比T-Bills高。

例如，截至2017年9月30日的期间，巴克莱全球10年期间的指数返回了3.3％，而标准普尔500指数在同一时期返回了7.4％。有人会说，投资者对选择股票而不是债券的风险得到了相当大的补偿。股票指数的债券指数的夏普比率为1.16％和0.38％，这表明股票是风险较高的资产。

标准偏差（stddev（x））

现在，我们已经通过减去风险资产回报的无风险回报率来计算超额回报，我们需要将其除以标准偏差测量的风险资产。如上所述，数量越高，从风险/回报的角度来看，投资看起来越好。

回报的分布方式是Sharpe比率的致命弱点。钟形曲线不要考虑市场上的重大举措。正如Benoit Mandelbrot和Nassim Nicholas Taleb在“金融专家如何遇到所有错误的风险”中指出的那样，贝尔曲线被用于数学便利，而不是现实主义。

但是，除非标准偏差很大，否则杠杆作用可能不会影响比率。分子（返回）和分母（标准偏差）都可以毫无问题。如果标准偏差太高，我们会看到问题。例如，利用10比1的股票很容易看到10％的价格下跌，这将转化为原始资本的100％下降和早期保证金电话。

夏普比率和风险

了解夏普比率和风险之间的关系通常取决于测量标准偏差，也称为总风险。标准偏差的平方是方差这是诺贝尔奖获得者哈里·马科维茨（Harry Markowitz）的广泛使用现代投资组合理论。

那么，夏普为什么选择标准偏差来调整多余的风险回报，为什么我们应该关心呢？我们知道Markowitz理解差异，这是统计的量度分散或表明它离距离有多远期望值，作为投资者不希望的事情。方差的平方根或标准偏差的平方根具有与分析的数据系列相同的单位形式，并且经常测量风险。

以下示例说明了为什么投资者应该关心差异：

投资者可以选择三个投资组合，在接下来的10年中，预期的回报率为10％。下表中的平均收益表示预期。获得的回报投资视野由年度回报表示复合考虑到。正如数据表和图表所示的那样，标准偏差将返回从预期的回报。如果没有风险（零标准偏差），您的回报将等于您的预期收益。

预期的平均收益

年	投资组合a	投资组合b	投资组合c
1年	10.00％	9.00％	2.00％
第二年	10.00％	15.00％	-2.00％
第三年	10.00％	23.00％	18.00％
第四年	10.00％	10.00％	12.00％
5年级	10.00％	11.00％	15.00％
6年级	10.00％	8.00％	2.00％
第7年	10.00％	7.00％	7.00％
8年	10.00％	6.00％	21.00％
9年级	10.00％	6.00％	8.00％
10年	10.00％	5.00％	17.00％
平均回报	10.00％	10.00％	10.00％
年度回报	10.00％	9.88％	9.75％
标准偏差	0.00％	5.44％	7.80％

使用夏普比率

夏普比率是通过调整风险来比较投资经理的绩效的回报量度。

例如，投资经理A产生15％的回报，投资经理B产生12％的回报。看来A Manager A是一个更好的表现。但是，如果经理A承担的风险大于B经理B，则可能是Manager B有更好的风险风险调整后的回报。

为了继续此示例，说无风险利率为5％，经理A的投资组合的标准偏差为8％，而经理B的投资组合的标准偏差为5％。经理A的Sharpe比率为1.25，而经理B的比率为1.4，这比ManagerA的比率分别为A。根据这些计算，Manager B能够以风险调整的基础产生更高的回报。

对于某些洞察力，1或更高的比率是好的，2或更好的比率非常好，而3或更好的比率非常好。

底线

风险和回报必须评估在考虑投资选择时共同在一起；这是现代投资组合理论中提出的焦点。在常见的风险定义中，标准偏差或差异使奖励与投资者相比。因此，在选择投资时始终解决风险以及奖励。 Sharpe比率可以帮助您确定将在考虑风险的同时提供最高回报的投资选择。