Sharpe Ratio: Ano ang Sinusukat Nito at Paano Ito Dapat Gamitin ng mga Trader

Maikling sagot: ang Sharpe ratio ay ang average mong kita na lampas sa risk-free rate, hinati sa standard deviation ng mga kita na iyon. Sinusukat nito kung gaano karaming reward ang nakuha mo kada unit ng risk at volatility, sa halip na kung magkano ang kinita mo sa kabuuan. Ang yearly value na malapit sa 1.0 ay maayos para sa isang discretionary retail trader. Bihira ang value na lampas 2.0 at dapat suriin nang mabuti ang sample size. Ang value na mas mababa sa zero ay nangangahulugang mas tinalo ka pa ng simpleng cash deposit.

Ano talaga ang sinusukat ng Sharpe ratio

Unang iminungkahi ang ideya ni William F. Sharpe noong 1960s bilang paraan para ikumpara ang portfolio returns matapos isaalang-alang ang risk. Sinasagot nito ang isang direktang tanong: nabigyang-katwiran ba ng perang kinita mo ang mga pag-ugoy na tiniis mo? Ang total return lang ay nagbibigay ng baluktot na larawan. Dalawang trader ay puwedeng parehong magtapos ng taon na tumaas ng 20 percent. Ginawa ito ng isa sa pamamagitan ng monthly moves na 2 o 3 percent. Ang isa naman ay may mga buwan na plus 15 at minus 12. Magkasingpareho ang hitsura ng kanilang investment performance sa statement. Hindi magkapareho ang risk-adjusted return nila.

Walang currency unit ang ratio, kaya ang 10,000 account at ang 1,000,000 account ay puwedeng maglabas ng parehong numero. At gantimpala nito ang consistency nang matindi: ang maayos at hindi kapansin-pansing serye ng maliliit na panalo ay mas mabuti kaysa dramatikong takbo na may parehong average.

Ang formula, piraso-piraso

Ang karaniwang porma ay ganito: Sharpe ratio = (average portfolio return minus risk-free rate) hinati sa standard deviation ng portfolio returns. Bawat bahagi ay may kaakibat na desisyon.

• Average return. Ang mean ng iyong periodic returns, lahat sinusukat sa parehong frequency. Ang paghahalo ng weekly at monthly figures ay nagbubunga ng kalokohan.
• Risk-free rate. Ang return na maaari mong kitain nang walang market risk, karaniwang short-term government bill yield o overnight policy rate. Ang FRED series para sa effective federal funds rate ay karaniwang proxy na nag-a-update araw-araw.
• Standard deviation. Kung gaano kalayo karaniwang lumilihis ang iyong returns mula sa sarili nilang average. Nasa denominator ito, kaya ang mas malalaking pag-ugoy ay nagpapaliit sa ratio.
• Annualisation. Ang ratio na binuo mula sa monthly data ay minumultiply sa square root ng 12. Ang daily data ay gumagamit ng square root ng bilang ng trading days.

I-scale ang risk-free rate sa parehong panahon ng iyong returns. Ang 4 percent na yearly rate ay humigit-kumulang 0.33 percent sa isang buwan, at para sa short-term trader, bihira nitong mabago nang malaki ang pagbabawas na iyon.

Paano kalkulahin ang Sharpe ratio mula sa labindalawang buwan ng resulta

Gumamit ng 10,000 account na may buwanang returns sa ibaba. Ipagpalagay ang risk-free rate na 4 percent sa isang taon, kaya humigit-kumulang 0.33 percent sa isang buwan.

Ang kalkulasyon ay tumatakbo sa limang hakbang:

1. I-add ang mga return. Umaabot sila sa 24, kaya ang average na monthly return ay 2.0 percent.
2. Ibawas ang monthly risk-free rate. Ang 2.0 minus 0.33 ay nag-iiwan ng excess return na 1.67 percent.
3. I-sum ang mga squared deviation. Umaabot ang mga ito sa 108. Hatiin sa 12 para sa variance na 9.0.
4. Kunin ang square root. Ang monthly standard deviation ay 3.0 percent.
5. Hatiin ang excess return sa standard deviation. Ang 1.67 na hinati sa 3.0 ay nagbibigay ng monthly ratio na 0.56.

I-multiply ang 0.56 sa square root ng 12, mga 3.46, at ang annualised Sharpe ratio ay nasa bandang 1.9. Ang taon na iyon ay ginawang humigit-kumulang 12,600 ang 10,000, na may pinakamasamang buwan na minus 3 percent, na malinaw na matibay na retail result.

Isang kalabuan na kailangang linawin bago ikumpara ang mga numero: ang mga spreadsheet ay may dalawang standard deviation function. Ang population version ay naghahati sa 12, gaya ng nasa itaas. Ang sample version ay naghahati sa 11 at ibinababa ang ratio dito sa mga 1.8. Gamitin ang iisa at parehong paraan sa bawat pagkakataon.

Pagbasa sa numero: ano ang hitsura ng isang magandang Sharpe ratio

Walang iisang pamantayang pasadong marka, dahil ang dalas ng data, market at mga gastos ay lahat nakaaapekto sa scale. Gayunman, karamihan sa mga trader at allocator ay binabasa ang mga taunang halaga sa magkakatulad na band.

Karamihan sa mga retail trader ay nabubuhay sa pagitan ng 0 at 1, kadalasan dahil ang ilang magulong buwan ay nagtutulak pataas sa standard deviation. Ang halagang mas mataas sa 3 mula sa tatlong-buwang backtest ay kadalasan ingay lamang. Ituring ang pagiging kaakit-akit sa tuktok ng talahanayan bilang hudyat upang siyasatin ang data, at hindi kailanman bilang dahilan upang pagkatiwalaan ito.

Sharpe ratio kumpara sa Sortino, profit factor at expectancy

Ilang sukatan ang sumusuri sa performance ng pamumuhunan, at bawat isa ay nagpaparusa sa ibang uri ng pagkukulang.

Ang Sortino ratio ang pinakamalapit na kapatid nito. Inaalis nito ang upside volatility sa denominator, kaya ang ilang napakalakas na mabubuting buwan ay hindi na laban sa iyo.

Ang expectancy at profit factor ay gumagana sa antas ng indibiduwal na trade at nagsasabi kung may edge ba. Ang Sharpe ratio ay nagsasabi kung ang edge na iyon ay dumarating nang sapat na maayos upang maging sulit pang hawakan. Kung hindi mo pa nasusukat ang per-trade edge, magsimula sa pormula ng trading expectancy at bumalik sa ratio pagkatapos ng isang daang trade.

May isang baryanteng nararapat banggitin. Ang geometric Sharpe ratio ay gumagamit ng compounded average ng returns sa numerator sa halip na arithmetic average. Ang compounding ay hinihila pababa ng volatility, kaya nagbubunga ito ng mas mababa at mas konserbatibong bilang para sa anumang magulong serye. Angkop ito sa mga account na ni-re-reinvest ang mga kita, na siyang karamihan sa mga retail account.

Mga limitasyon at karaniwang pagkakamali

Ang ratio ay isang magaspang na instrumento, at hindi ito nagpapatawad sa magulong inputs. Ito ang mga pagkabigong madalas kong makita.

• Ipinapalagay nito na ang returns ay halos hugis-kampana. Ang mga strategy na kumukuha ng maliliit na kita at bumabagsak sa bihirang malalaking lugi, tulad ng pag-fade sa news spikes, ay nagpo-post ng maayos na mga ratio sa loob ng ilang buwan. Pagkatapos, isang buwan lamang ay hahatiin ang account sa kalahati. Hindi nakita ng standard deviation iyon, dahil halos wala itong losing data.
• Pinaparusahan nito ang mabuting volatility. Ang isang buwan na plus 15 percent ay nagpapalaki ng denominator nang kasing-laki ng isang buwan na minus 15. Kung ang edge mo ay pabugso-bugso sa pagtaas, mas mahusay itong mailalarawan ng Sortino ratio.
• Nagsisinungaling ang maiikling sample. Labindalawang monthly points ay magbibigay lang ng malabong tantya sa pinakamainam. Ang ratio mula sa walong linggo ng trading ay hula na binihisan bilang estadistika.
• Pinapalaki ng frequency mismatch ang bilang. Ang daily returns na iniannualize gamit ang square root rule ay kadalasang nagreresulta sa mas mataas na figure kaysa sa monthly returns mula sa parehong account. Ihambing ang kapareho sa kapareho.
• Mga na-smooth na return. Ang pagpapanatiling bukas sa mga lugi sa katapusan ng buwan ay nagpapamukhang mas kalmado ang serye kaysa sa tunay na kalagayan nito, isang delikadong batayan para sa sizing.

Ang karaniwang ugnayan ay sinusukat ng ratio ang anumang sample na ipinasok mo rito, at masyadong mapagbigay ang mga trader kapag binubuo ang sample na iyon. Itala ang bawat naisarang trade at isama ang spread at komisyon. Bahagi ng numerator ang gastos, itala mo man o hindi, at ang ratio ng isang scalper ay maaaring mahati kapag ang transaction costs ay tapat na isinama.

Leverage, drawdown limits at ang Sharpe ratio sa isang prop-firm evaluation

May kakaibang epekto ang leverage sa metric na ito. I-double ang bawat posisyon at halos dadoble rin ang iyong excess return, kasama ang iyong standard deviation. Halos hindi gumagalaw ang ratio. Ngunit dodoble rin ang iyong pinakamalalang buwan. Ang daily loss limit o static na total drawdown ay matigas na hangganan, at hindi ka pinoprotektahan ng magandang ratio mula rito.

Gawin ang halimbawa sa itaas sa ilalim ng 5 percent daily loss limit. Ipagpalagay ang daily volatility na malapit sa 0.7 percent, at tandaan na nangyayari ang mga three-sigma day nang ilang beses sa isang taon. Ang three-sigma day ay 2.1 percent na lugi, na pasok nang maayos sa limit. I-double ang laki at ang araw na iyon ay magiging 4.2 percent, isang masamang fill na lang ang layo mula sa paglabag. Parehong Sharpe ratio, pero ibang-iba ang panganib ng ruin.

Kaya tukuyin ang pinakamalaking daily loss na kaya mong tiisin at hatiin ito sa humigit-kumulang tatlong standard deviations. Iyan ang iyong daily volatility budget. Ipinapakita ng aming gabay sa panganib ng ruin sa trading kung paano tumataas ang tsansa na maabot ang drawdown floor habang lumalaki ang laki, kahit may positibong edge.

Ang Pivex ay akma sa ganitong paraan ng pagtatrabaho dahil bawat patakaran ay inilalathala bago magsimula ang isang pagtatangka. Ang evaluation ay isang hakbang lamang na walang time limit, static ang total drawdown, at ang daily loss limit ay nire-reset bawat araw. Dahil walang orasan na nagtutulak sa iyo na magtaas ng laki, ang trader na may katamtamang ratio ay makakabagal sa pamamagitan ng mabagal na mga linggo sa halip na sayangin ang isang pagtatangka sa magulong market.

Isang checklist para mapabuti ang iyong Sharpe ratio

Karamihan sa mga trader ay humahabol sa mas mataas na average return. Ang denominator ang karaniwang mas madaling galawin. Ipatakbo ang listahang ito laban sa iyong huling 100 trades.

1. Limitahan ang pinakamalalaking lugi. Dalawa o tatlong sobrang laking lugi sa isang taon ay maaaring sumalo sa karamihan ng iyong standard deviation. Ayusin ang layo ng stop at sundin ito.
2. I-rebalance ang risk-reward ratio. Ang pagputol sa mga panalo nang maaga at pagpapalakas sa mga lugi ay lumilikha ng skewed na distribusyon na hindi gusto ng ratio. Ipinapaliwanag ng aming gabay sa risk-reward ratio kung paano itakda ang target kaugnay ng stop.
3. I-size ang mga posisyon batay sa volatility, hindi sa pakiramdam. Ang fixed fractional risk bawat trade ay nagpapanatili ng period returns sa mas makitid na band kaysa sa pagtaas ng size pagkatapos manalo.
4. Laktawan ang mabagal na mga session. Ang mga trade na kinuha sa manipis at magulong kundisyon ay nagdadagdag ng ingay sa magkabilang panig ng fraction, at inuubos ng costs ang anumang natitira.
5. Mag-diversify sa mga market na hindi magkakaugnay. Mahalaga ang portfolio construction kahit sa maliit na account. Ang isang gold position at isang index position na kumikilos nang hiwalay ay nagpapakinis sa pinagsamang curve.
6. Sukatin pagkatapos ng costs, sa iisang frequency, sa loob ng mahabang window. Ang pagbuti na lumalabas lang sa maikling backtest na walang costs ay hindi talaga pagbuti.

Wala sa mga ito ang nangangailangan ng bagong strategy. Nangangailangan ang mga ito ng pag-aatubili sa laki at pasensya sa haba ng sample: nakakapagod, walang pasasalamat na trabaho na tahimik na lumilitaw sa ratio.

Dalawang case study: isang trending na taon at isang choppy na taon

Isaalang-alang ang dalawang hypothetical trader sa 10,000 accounts, parehong sinusukat buwan-buwan laban sa parehong 0.33 percent na risk-free rate.

Trader A, trend follower, trending year. Average na buwanang kita 2.5 percent, standard deviation 6 percent. Excess return na 2.17, hinati sa 6, ay nagbibigay ng 0.36 bawat buwan, o humigit-kumulang 1.25 annualised. Magaspang ang kurba, na may tatlong buwan na mas mataas sa plus 10.

Trader B, mean-reversion scalper, magulo ang taon. Average na buwanang kita 1.2 percent, standard deviation 1.5 percent. Excess return na 0.87, hinati sa 1.5, ay nagbibigay ng 0.58 bawat buwan, o humigit-kumulang 2.0 annualised. Mas kaunting kita, mas mataas ang ratio. Sa isang taong malakas ang trending laban sa scalper, ipinapakita ng estratehiyang nakabatay sa lipas na regime ang pagiging marupok nito.

Inilalagay ng metric ang A sa ibaba ng B sa smoothness, at makatuwiran iyon. Wala itong sinasabi kung aling edge ang mas matibay sa iba’t ibang regime, at hindi rin nito magagawa iyon.

I-export ang iyong huling labindalawang buwan ng mga naisara na resulta, kwentahin ang ratio pagkatapos ng mga gastos, at isulat ang pinakamasamang araw katabi nito. Kung lalampas sa 1.0 ang ratio at ang pinakamasamang araw ay nananatiling malinaw na nasa loob ng 5 percent na daily limit, mayroon kang book na kayang mabuhay sa isang rules-based evaluation. Ang Pivex ay isang lugar kung saan maaari mo itong paggamitan sa ilalim ng rule set na mababasa mo nang buo bago ka magsimula.

Mga kaugnay na gabay: risk of ruin sa trading at risk-reward ratio.

Bago makilahok, suriin ang mga kasalukuyang panuntunan ng programa ng Pivex at magpasya kung ang isang simulated proprietary trading evaluation ay akma sa iyong karanasan at mga limitasyon sa panganib. Ang pakikilahok ay hindi nagbibigay ng garantiya ng gantimpala, kita, o anumang partikular na resulta ng trading.