Главная Финансирование бизнеса Коэффициент Шарпа на форекс. Как оценить результаты трейдинга. Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio) - это

Коэффициент Шарпа на форекс. Как оценить результаты трейдинга. Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio) - это

Как принимаются решения о целесообразности инвестиций? Прямые и венчурные вливания в стартапы помимо сухих финансовых расчетов отводят немаловажную роль личному опыту и интуиции. Оценка портфельных инвестиций в финансовые инструменты, напротив, - вопрос математики. Не совершайте типичную ошибку начинающих инвесторов, играя на финансовых рынках, полагаясь только на внутреннее чутье или усредненные абстрактные цифры прибыли. Для экономического анализа, выбора объектов, определения цены и параметров сделки используются экономические индикаторы, важнейший из которых - коэффициент Шарпа.

Что такое коэффициент Шарпа

Каковы ключевые параметры инвестиций? Даже неискушенный вкладчик даст ответ на этот вопрос: доходность и риск. Принятие решений всегда основывается на взаимной корреляции этих двух параметров.

Очевидно, вы не станете покупать опцион на продажу валютной пары просто потому, что он сулит огромную прибыль, потому что и вероятность резкого и благоприятного изменения валютных курсов относительно невысока.

Коэффициент Шарпа - ключевой индикатор эффективности самостоятельного финансового инструмента, портфеля вложений или инвестиционного фонда. Он показывает, насколько хорошо прибыль компенсирует риск, принимаемый инвестором. При одинаковой рентабельности большее значение показателя свидетельствует о меньшей опасности. Индикатор был разработан Нобелевским лауреатом по экономике Уильямом Шарпом.

Как рассчитывается

Формула расчета выглядит непростой для понимания:

КШ = МО (Д – Да) / СО , где:

Д - доходность анализируемого инструмента или портфеля;

Да - базовая доходность альтернативного инструмента, в качестве которого обычно используется финансовый актив с минимальным риском (государственные облигации или страхуемые депозиты);

МО - математическое ожидание;

СО - стандартное отклонение доходности актива от базовой.

Сложно? Разберем подробнее.

Разницу между нормой прибыли анализируемого и базового финансового инструмента часто называют «премией за риск» - дополнительные деньги, получаемые инвестором за более рискованные вложения.

Математическое ожидание есть не что иное, как среднее значение отклонений волатильной величины, в нашем случае, рентабельности выбранного актива от базовой за рассматриваемый период. В самом простом случае дискретного равномерного распределения (по дням, неделям, месяцам) это - обычное среднее арифметическое всех отклонений:

МО = ∑ Д / N - ∑ Да / N , где N - количество периодов.

Другими словами, это просто разница между средней нормой прибыли анализируемого и базового актива.

Пример 1. Цена акций компании «Альфа» в течение года в среднем увеличивалась на 3% в месяц. Государственные облигации за этот же период сгенерировали 1% в месяц. Математическое ожидание равно 2%.

С числителем разобрались. Стандартное отклонение в знаменателе отражает степень волатильности, то есть показывает, насколько сильно изменяется доходность (или ее отклонение от базовой величины) от периода к периоду. Зачем вообще это знать? Приведем простой пример.

Пример 2. Акции компании «Альфа» три года планомерно росли в цене: 20, 25, 30%. Не трудно подсчитать арифметическое среднее: 25%. Стоимость бумаг компании «Бета» менялась следующим образом: 40, -20, 55%. Средняя величина: 25%. Ну, и куда вы будете инвестировать? Очевидно, в бумаги «Альфа», которые гарантируют устойчивый, стабильный рост. Ценовые взлеты «Бета» чередуются с падениями, а, значит, получение прибыли не гарантировано (повышенные риски).

Стандартное отклонение говорит именно о величине разброса прибылей и убытков. Чем оно больше, тем рисковее вложения. С математической точки зрения, рассчитывается по формуле:

СО= √(∑(П - Пср)^2/(N-1))

П - премия за риск за короткий временной отрезок в пределах анализируемого периода;

Пср - средняя арифметическая премия за риск;

N - количество временных отрезков.

Не волнуйтесь, для расчета стандартного отклонения даже в Excel есть простая формула СТАНДОТКЛОН. Очевидно также, что, если в качестве базовой рентабельности вы используете постоянную величину, стандартное отклонение можно рассчитывать прямо по выборке доходности, а не премии за риск.

Разобравшись со всеми теоретическими аспектами калькуляции, перейдем к практике.

Пример 3. В таблице показан пример расчета для акций ПАО Сбербанк за 2016 год.

		Цена закрытия (руб).	Прибыль за месяц	Доходность индекса гос. бумаг	Премия за риск












Среднее значение:
Стандартное отклонение:

Допущения:

В качестве альтернативных вложений использован индекс совокупной рентабельности государственных бумаг за 2016 год (14,9%).
Выборка сформирована по ценам закрытия на последний день каждого месяца (источник: investfunds.ru). Очевидно, что использование данных за каждый день повысит точность результатов.
Прибыль рассчитана как разница цен.

Близкий к единице коэффициент Шарпа показывает великолепные результаты за 2016 год, даже учитывая, что в качестве альтернативной ставки был использован повышенный индекс. Остается только выбрать альтернативный объект вложений, провести его анализ и сравнить параметры. Но с этим вы справитесь сами.

Подведем итоги

В заключение приведем ряд важных правил и советов, которые необходимо учитывать при калькуляции и интерпретации результатов.

Значение коэффициента по единственному активу мало чем вам поможет. Индикатор обретает смысл только при сравнении двух или нескольких инструментов с похожей рентабельностью или степенью риска. Чем он больше - тем оправданнее вложения. Используйте показатель для выбора объектов.

Если индекс стремится к нулю или принимает отрицательное значение - выбрасывайте актив из рассмотрения (он ничем не лучше безрисковой альтернативы).

Индикатор хорошо работает только при анализе поведения актива за длительный период (не менее одного, еще лучше, трех лет) при условии построения выборки на коротких временных отрезках (день, неделя, месяц). Не пугайтесь этого: данные о ежедневных котировках большинства российских и зарубежных активов доступны на биржевых и финансовых порталах (например, investing.com, investfunds.ru, smart-lab.ru).

За короткий анализируемый период (месяц, квартал) индекс может показывать завышенные, чересчур оптимистичные результаты. Имейте это в виду.

Значение коэффициента Шарпа по данным различных ресурсов может отличаться. Причины:

на прибыль оказывают влияние косвенные финансовые расходы (комиссии брокеров и управляющих);
в качестве безрисковой могут применяться ставки по разным активам;
выборка для анализа собирается по разным правилам (например, вместо цены закрытия, используется минимальная цена за день, чтобы учесть скрытые просадки).

Для анализа старайтесь использовать данные одного источника или делать самостоятельный расчет.

Индикатор не делает различий между колебаниями доходности «вверх» и «вниз». Он измеряет итоговую волатильность. Для оценки только негативных колебаний больше подойдет коэффициент Сортино.

В качестве базовой альтернативной ставки при самостоятельном расчете можете использовать не только безрисковую доходность, но и повышенную рентабельность инструментов, в которых вы уверены. Например, среднюю рентабельность собственного портфеля за последние несколько лет. В этом случае коэффициент Шарпа станет еще более «говорящим». Его значение при анализе новых инвестиционных возможностей будет все чаще опускаться ниже нуля и подавать вам сигналы о нецелесообразности вложений.

Важно! Индекс прекрасно подходит не только для анализа отдельных активов, но и портфелей вложений и даже целых фондов. Например, он незаменим при выборе паевых инвестиционных фондов или хеджевых фондов .

Помимо коэффициента Шарпа, существуют и другие важные индикаторы, например: коэффициенты «Альфа», «Бета», Сортино и прочие. Не пренебрегайте ими.

Помните, что интуитивный анализ портфельных вложений ушел в прошлое. Не бойтесь новых и незнакомых цифр, изучайте инвестирование, оценку стоимости, технический и фундаментальный анализ. Только так ваши деньги начнут работать по-настоящему.

Полезное видео

Коэффициент Шарпа является одним из самых часто используемых инструментов, который дает возможность максимально точно определять эффективность . Чтобы грамотно использовать коэффициент Шарпа, необходимо точно знать, как именно проводится расчет этого коэффициента, а также, как его использовать для проведения оценки разнообразных стратегий Форекс.

Для проведения грамотной оценки торговой стратегии следует сравнить полученный доход от ее использования с уровнем рисков, которым подвергается трейдер, применяя данную стратегию.

Коэффициент Шарпа Форекс позволяет грамотно определять соотношение описанных выше показателей. Чем выше будет это соотношение, тем более эффективной является анализируемая стратегия. Существует специализированная формула для проведения расчета коэффициента Шарпа, ознакомиться с ней вы можете на представленном ниже рисунке.

Несмотря на то, что представленная выше формула выглядит достаточно простой, следует разобраться в ней более подробно. Числителем в этой формуле выступает значение среднего избыточного дохода, который удалось получить при помощи анализируемой стратегии в течение одного месяца ведения торгов.

От общей величины дохода в числителе необходимо вычесть безрисковый доход. В знаменателе формулы учитывается значение риска. Уровень риска обычно зависит от . Таким образом, чем выше уровень волатильности, тем выше риски при использовании .

Воспользовавшись описанной выше формулой, вы сможете достаточно легко рассчитать коэффициент Шарпа. Если в процессе расчета вы получите цифру ниже нуля, то анализируемая стратегия является малоэффективной.

Если полученный коэффициент Шарпа будет равняться единице, то стратегия является пригодной для эффективного ведения торгов на . Согласно утверждениям создателя формулы, оптимальным значением коэффициента Шарпа является два или выше.

При расчете коэффициента Шарпа для одной торговой стратегии Форекс обычно не учитывается безрисковая доходность, так как в подобных ситуациях она просто отсутствует.

Коэффициент Шарпа. Особенности применения

При помощи данного коэффициента трейдеры могут сравнить несколько стратегий и выбрать наиболее оптимальную для ведения торгов. Так, например, если сравнить две стратегии с одинаковым уровнем доходности, где одна из них обладает более высоким уровнем риска, более рискованная стратегия будет обладать меньшим значением коэффициента Шарпа.

Таким образом, научившись грамотно рассчитывать коэффициент Шарпа, вы сможете оценивать разнообразные стратегии Форекс и принимать решение использовать их для ведения торгов на Форекс или нет.

Порядок расчета коэффициента Шарпа

Для того, чтобы выполнить расчет коэффициента Шарпа, не нужно обладать никакими специализированными знаниями. Допустим вам необходимо оценить эффективность стратегии при помощи коэффициента Шарпа. Для этого потребуются результаты выполненных операций, которые можно взять в торговой платформе, посетив вкладку «Отчет». Средняя доходность рассчитывается в процентном соотношении от замеров изначального депозита. Рассчитывается этот показатель по довольно простой формуле (прибыль/размер депозита*100).

Затем необходимо определить уровень риска, который равняется уровню волатильности, используемой для ведения торгов на валютной паре. Для того, чтобы узнать волатильность валютных пар, следует воспользоваться калькулятором волатильности либо специализированным онлайн сервисом.

Затем простым делением полученного значения доходности на уровень риска мы сможем получить коэффициент Шарпа.

Следует отметить, что описанный выше коэффициент можно применять для проведения оценки эффективности ПАММ-счетов, но это связано с определенными трудностями, так как компании, которые управляют портфелями, довольно редко делятся данными об их составе.

Недостатки коэффициента Шарпа

К сожалению, при всей своей простоте и удобстве коэффициент Шарпа имеет определенные минусы:

Этот коэффициент в некоторых случаях может не правильно производить расчет прибыли. Из-за того, что уровень прибыль рассчитывается в процентах, из-за ряда убыточных периодов, он может отображаться некорректно.
При измерении колебаний волатильности коэффициент присваивает им негативное значение. Существенные колебания, независимо от того, в какую сторону они произошли, будут восприниматься индикатором как негативные. Таким образом, любые существенные колебания волатильности будут серьезно снижать значение коэффициента, что сделает оценку рисков необъективной.
Коэффициент не принимает во внимание стандартное отклонение. При расчете этого коэффициента не учитываются серии выигрышных и проигрышных ордеров, что отрицательно сказывается на его эффективности.

Несмотря на наличие перечисленных выше минусов, коэффициент Шарпа позволяет довольно грамотно проводить сравнение эффективности различных стратегий.

Биография Уильяма Шарпа

Уильям Шарп родом из Бостона, он был рожден в студенческой семье. Отец Шарпа проходил обучение на курсе «Английская литература», а его мать на курсе естествоведение.

После школы Уильям Шарп решил получить медицинское образование, но спустя год обучения он охладел к медицине и уехал в Лос-Анжелес, где стал изучать бухгалтерию и экономику. В процессе обучения он увлекся микроэкономикой, которая оказала огромное влияние на его мировоззрение.

В конце 1956 года Уильям Шарп получает степень магистра экономики и устраивается работать экономистом в крупную компанию, которая специализировалась на исследованиях в области прикладной экономики. В этот период он вместе со своим коллегой начинает работу над теорией взаимодействия различных портфелей с ценными бумагами.

В начале 1961 года Уильяму Шарпу удалось получить докторскую степень в области экономики. В своей диссертации он делает целый ряд выводов, которые в последствии стали основой для создания коэффициента Шарпа.

Рассмотрим один из классических коэффициентов оценки паевых инвестиционных фондов (ПИФов) и инвестиционных портфелей – коэффициент Шарпа.

Коэффициент Шарпа (англ. Sharp ratio ) – показатель оценивающий эффективность и результативность управления инвестиционным портфелем (паевым инвестиционным фондом). Данный коэффициент был разработан У. Шарпом в 1966 году и применяется для оценки, как уже действующих стратегии управления, так и для сравнительного анализа различных альтернативных стратегий инвестирования.

Коэффициент Шарпа используется в оценке: качества управления паевых инвестиционных фондов (ПИФов), результативности активных торговых стратегий на фондовом рынке, эффективности формирования инвестиционных портфелей инвесторов.

Коэффициент Шарпа представляет собой относительный показатель доходность-риска инвестиционного фонда (ПИФа) и отражает во сколько раз уровень избыточной доходности выше уровня риска инвестиции (инвестиционного портфеля, ПИФа, акции и т.д.).

r p – средняя доходность паевого инвестиционного фонда (инвестиционного портфеля);

r f – средняя доходность безрискового актива;

σ p – стандартное отклонение доходностей активов паевого инвестиционного фонда (риск инвестиционного портфеля).

★
(рассчитай портфель за 1 минуту)
+ оценка риска и доходности

★

Расчет доходности безрискового актива

Для оценки избыточной доходности, которую получил инвестор необходимо рассчитать минимальную возможную доходность, которую он мог бы получить при вложении в абсолютно надежные активы. Именно избыточная доходность отражает качество управления и эффективность принимаемых решений менеджером паевого инвестиционного фонда.

Существуют несколько способов оценки доходности безрискового актива:

Доходность банковского вклада наиболее крупных и надежных банков РФ. К таким банкам можно отнести Сбербанк, Альфа-банк, ВТБ 24.
Доходность безрисковых государственных ценных бумаг (ГКО, ОФЗ в России, 10 летние облигации для США), которые обладают максимально возможной надежностью по рейтингам международных рейтинговых агентств Moody’s, Standard&poor’s и Fitch.

В результате необходимо сопоставить доходность полученную за счет управления рискованными ценными бумагами и минимальный уровень доходность абсолютно надежного актива.

Оценка паевого инвестиционного фонда по коэффициенту Шарпа

Оценка показателя Шарпа представлена в таблице ниже. К примеру, если показатель больше единицы, значит уровень избыточной доходности выше нежели существующий риск фонда или инвестиционного портфеля. Оценка показателя позволяет выбрать наиболее инвестиционно привлекательные фонды, портфели или стратегии для вложения.

Значение показателя	Оценка эффективности управления
Sharp ratio >1	Высокая результативность управления паевым инвестиционным фондом или портфелем. Данный фонд привлекателен для вложения
1>Sharp ratio >0	Уровень риска выше, нежели значение избыточной доходности паевого инвестиционного фонда. Необходимо рассмотреть другие показатели инвестиционной привлекательности фонда
Sharp ratio <0	Уровень избыточной доходности отрицательный, целесообразнее вложить в безрисковый актив с минимальным уровнем риска
Sharp ratio 1 > Sharp ratio 2	Первый паевой инвестиционный фонд более привлекателен для вложения, чем второй

Пример выбра паевого инвестиционного фонда по коэффициенту Шарпа

Информацию о существующих фондах можно получить на сайте nlu.ru (национальная лига управляющих). Заходим на сайт и выбираем раздел «АНАЛИТИКА».→ «Коэффициент» → «Коэффициент Шарпа». В системе есть возможности отфильтровать по различным параметрам фонды: по типу, по управляющей компании, по категории и дате.

Оценка паевых инвестиционных фондов на основе коэффициента Шарпа

На рисунке ниже будет отражаться ранжирование всех паевых инвестиционных фондов по коэффициенту Шарпа. Так фонд «РЕГИОН Фонд акций» имеет максимальное значение коэффициента Шарпа, что свидетельствует о высоком качестве управления.

Оценка ПИФов на основе их эффективности управления

Пример оценки коэффициента Шарпа для инвестиционного портфеля

Если вы формируете сами инвестиционный портфель и вам необходимо сравнить различные портфели ценных бумаг, то для этого необходимо получить котировки изменения всех акций входящий в портфель, рассчитать их доходность и общий риск портфеля. Рассмотрим более подробно пример расчета коэффициента Шарпа в программе Excel.

Получить котировки можно с сайта finam.ru в разделе «Про рынок» → «Экспорт данных». Возьмем портфель из трех акций: ОАО «Газпром», ОАО «ГМК Норильский Никель» и ОАО «Сбербанк». Для каждой акции оценим долю в общем портфеле, так у Газпрома – 0,3, ГМК Нор. Никель – 0,5 и Сбербанк – 02. Для анализа брались котировки в течение года с 31.01.2014 – 31.01.2015.

Доходность акции Газпром =LN(B7/B6)

Доходность акции ГМК Нор. Никель =LN(C7/C6)

Доходность акции Сбербанк =LN(D7/D6)

Далее необходимо рассчитать параметры коэффициента: доходность и риск портфеля в целом, а также оценить безрисковую доходность. Доходность портфеля представляет собой взвешенную сумму среднеарифметических дневных доходностей, риск портфеля равен взвешенной сумме стандартных отклонений доходностей акций.

Безрисковая доходность была взята как годовая процентная ставка по депозиту в банке и составляет 12%. Воспользуемся следующими формулами оценки:

Доходность портфеля =СРЗНАЧ(E7:E256)*B4+СРЗНАЧ(F7:F256)*C4+СРЗНАЧ(G7:G256)*D4

Риск портфеля =СТАНДОТКЛОН(E7:E256)*B4+СТАНДОТКЛОН(F7:F256)*C4+СТАНДОТКЛОН(G7:G256)*D4

Коэффициент Шарпа =(H7-J7)/I7

Оценка эффективности инвестиционного портфеля по коэффициенту Шарпа

Как мы видим значения показателя Шарпа отрицательное, это говорит о том, что данный инвестиционный портфель сформирован неправильно и его следует пересмотреть. Доходность по безрисковому активу оказалась выше, чем сама доходность по акциям. Инвестору целесообразнее было вложиться в безрисковый актив нежели активно управлять и нести дополнительные риски. Более подробно узнать про коэффициенты оценки эффективности инвестиций вы можете в статье: « «.

Модифицированный коэффициент Шарпа

Классический коэффициент Шарпа имеет ряд недостатков, которые решены в его модификации. Модификация показателя главным образом затрагивает изменение оценки риска инвестиционного портфеля. Для оценки риска используется не только стандартное отклонение как мера изменчивости доходности портфеля, а модифицированная мера риска VaR (Value at Risk). Данная мера позволяет оценить более реалистично будущие убытки за счет оценки характера распределения исторической доходности акций. Формула расчета его следующая:

где: r p – средняя доходность инвестиционного портфеля; r f – средняя доходность безрискового актива; σ p – стандартное отклонение доходностей инвестиционного портфеля; S –эксцесс распределения доходностей; z c – куртозис распределения доходностей портфеля; K – квантиль распределения доходностей.

Оценка риска в данной модели основывается исключительно на статистическом расчете, что позволяет более адекватно оценить риски инвестиционного портфеля или паевого инвестиционного фонда.

★
(расчет коэффициентов Шарпа, Сортино, Трейнора, Калмара, Модильянки бета, VaR)
+ прогнозирование движения курса

Резюме

Коэффициент Шарпа является классическим показателем оценки результативности управления инвестиционным портфелем, паевым инвестиционным фондов или даже вложения в отдельную акцию. Чем выше значения показателя, тем большая сверхдоходность была получена управляющим. Для быстрой оценки коэффициента Шарпа можно воспользоваться сервисом «НЛУ», а для оценки стратегии собственного инвестиционного портфеля необходимо провести расчет в Excel. Модификация показателя позволяет решить вопрос более реалистичной оценки риска за счет использования статистических показателей распределения исторической доходности. С вами был Иван Жданов.

Приветствую всех читателей сайта сайт! При подборе инструментов для инвесторы обычно в первую очередь обращают внимание на , что вполне логично. С другой стороны, существует проверенное практикой правило — чем выше доходность, тем выше .

В связи с этим возникает вопрос — как отличить действительно качественный прибыльный актив от актива, который приносит высокий доход просто за счёт увеличенных рисков? В этом может помочь коэффициент Шарпа , разработанный лауреатом Нобелевской премии по экономике Уильямом Шарпом.

Коэффициент Шарпа — что это и что показывает? Формула

эффективность инвестиционного актива или портфеля в виде соотношения доходности (премии за риск) и рисков (стандартного отклонения). Пожалуй, это один из самых популярных показателей, которым пользуются финансовые и инвестиционные аналитики. Формула расчёта коэффициента Шарпа довольно простая:

S(X) — коэффициент Шарпа.
X — выбранный актив.
R(X) — доходность инвестиционного актива.
R f — доходность безрискового актива, с которым сравнивается актив X.
E(R(X) — R f) — математическое ожидание.
σ(X) — стандартное отклонение доходности актива X.

В числителе формулы выражение R(X) — R f означает премию за риск — дополнительную доходность, которую получает инвестор, вкладывая деньги в рискованный, а не надежный безрисковый инвестиционный инструмент. Правда, на практике безрисковых активов не существует , поэтому в формуле приходится использовать наиболее приближенные к ним — казначейские облигации или долларовые депозиты в крупных банках.

При одинаковом временном периоде данных (по дням, неделям и т.д.) математическое ожидание превращается в среднее арифметическое, формула коэффициента Шарпа упрощается:

avgR (X) — среднеарифметическое значение доходности актива, для которого рассчитывается коэффициент;
avgR f — среднеарифметическое значение доходности безрискового актива.

Стандартное отклонение в знаменателе показывает волатильность (изменчивость) доходности инвестиционного актива. Это не совсем мера риска, так как учитываются колебания в обе стороны. Тем не менее, инвесторам намного комфортнее инвестировать в актив, который потихоньку растёт по 1-2% за период, чем в тот, который может с одинаковым шансом принести как +10%, так и -10%.

Сам по себе коэффициент Шарпа не показывает конкретной характеристики инвестиционного актива, так как соотношение доходность/СО — величина безразмерная. Исключение, когда он близок к нулю или отрицательный — это означает, что выбранный актив вообще не стоит рассматривать, он ничем не лучше безрискового варианта.

Удобнее всего использовать коэффициент Шарпа при сравнении двух или больше активов между собой — чем больше коэффициент, тем более эффективным в плане получения прибыли будет актив. При этом его доходность может быть ниже, чем у остальных — но она будет расти намного стабильнее.

Коэффициента Шарпа лучше всего работает на данных, которые нормально распределены . Поэтому он может давать слишком оптимистичные результаты на коротких временных промежутках и для активов, у которых наблюдается не-«нормальная» волатильность доходности — например у банковских депозитов она практически отсутствует, ставка меняется редко.

Анализ инвестиций с помощью коэффициента Шарпа

А теперь для примера посмотрим на результаты еще одного интересного ПАММ-счёта — Surest Secure:

Здесь уже 0.40! При том, что доходность двух ПАММ-счетов отличается незначительно, более высокое значение коэффициента Шарпа говорит о более низкой волатильности (следовательно, и рисках) Surest Secure.

Есть другой сервис, который специализируется на ПАММ-счетах — Pammin . Он тоже умеет рассчитывать коэффициент Шарпа (и не только):

Если что, это все тот же Surest Secure. Кстати, меня ставит в ступор такое различие в значениях коэффициента на Investflow и на Pammin — вроде бы простая формула, а результаты разные. Вероятно, владельцы сервисов понимают её несколько по-своему.

В общем, приходим к выводу, что если вы хотите использовать коэффициент Шарпа для анализа , то используйте только один сервис.

Пример расчёта по формуле коэффициента Шарпа в Excel

Вполне возможна ситуация, когда необходимо проанализировать инвестиционный актив, для которого нигде нет заранее рассчитанного значения коэффициента Шарпа. Вы можете это сделать самостоятельно при помощи программы Microsoft Excel.

Я буду показывать на примере версии MS Excel 2010, установленной у меня, но по идее для других версий отличий нет.

Для примера рассчитаем коэффициент Шарпа для акций замечательной компании Disney . Первым делом скачаем информацию о цене по этой ссылке :

Получили такую таблицу:

Посчитаем коэффициент Шарпа по ценам закрытия биржевого дня, т.е. Close, столбец E. Используем упрощённую формулу:

avgR(X) — средняя доходность акций Disney за день. Доходность мы можем рассчитать начиная со второго дня, для этого используем формулу =(E3-E2)/E2 , и протягиваем её на всю длину таблицы:

Находим среднее значение доходности по формуле =СРЗНАЧ(H3:H22) :

Получили -0.01%, это средняя доходность акций Disney за один день. Теперь надо добавить в формулу безрисковую доходность R f — допустим это 5% годовых. Переводим 5% за 365 дней в доходность за 1 день с помощью формулы: =0.05/365, получили avgR f = 0.014%.

Теперь осталось найти стандартное отклонение доходности. Это просто, используем формулу: =СТАНДОТКЛОН(H3:H22) , получили 0.57%.

Все части формулы коэффициента Шарпа рассчитаны, осталось вычислить его: =(J2-K2)/L2 , получили -0.04 . Результат отрицательный, а значит рассматривать акции Disney для инвестирования не стоит. Однако, как я уже писал раньше, на коротких временных промежутках коэффициент Шарпа работает плохо, в идеале рассматриваемый период должен быть не меньше года .

Еще один пример расчёта коэффициента Шарпа для акций с подробными объяснениями вы найдете в этом видео:

Я не просто так решил рассказать вам подробнее о коэффициенте Шарпа — на мой взгляд, это отличный показатель качества инвестиционного актива, который учитывает и доходность и риски. У Форекс-трейдеров примерно для таких же целей используется показатель Прибыль-фактор — он показывает соотношение сумм результатов прибыльных и убыточных сделок.

А вот у веб-инвесторов такого универсального показателя нет. Точнее, не было — я считаю его место вполне может занять коэффициент Шарпа. А как считаете вы?

Желаю вам приключений и побед!

(добавляйтесь в дрyзья

Многие трейдеры оценивают доходность своей работы в процентах. В принципе, здесь есть определенная логика. Но в этой статье мы расскажем про коэффициент Шарпа, который в финансовом мире считается эталоном.

Дело в том, что, если рассчитывать доходность в процентах, в этом случае, Вам не удастся определить, насколько система эффективна. Ведь, в таком случае, доходность будет сильно зависеть от рисков.

Коэффициент Шарпа решает эту проблему. Нельзя сказать, что его стоит применять во всех случаях. Иногда он может быть и бесполезным. Поэтому мы решили рассказать Вам как можно больше об этом показателе и продемонстрировать его применение на практике.

Коэффициент Шарпа и Форекс

Данную методику разработал известный экономист из США Уильям Шарп. Коэффициент Шарпа показывает соотношение доходности и риска. В принципе, этот показатель изначально был положительно воспринят финансовыми экспертами . Однако еще большую значимость он обрел после того, как Шарпу вручили Нобелевскую премию.

Коэффициент Шарпа достаточно прост для понимания . По крайней мере для тех, кто уже имеет определенный опыт в финансовой сфере. Суть этого понятия заключается в том, чтобы определить, какой процент доходности будет получен в случае, если у Вас на руках более рисковые активы.

То есть, коэффициент Шарпа помогает понять, насколько больше доходности у Вас будет при увеличении рисков. Соответственно, чем этот показатель выше, тем выше будет Ваша прибыль по отношению к риску при работе с одним и тем же объемом денежных средств.

Вот формула, по которой рассчитывается коэффициент Шарпа:

Итак, с какой периодичностью измеряется доходность актива? В принципе, коэффициент Шарпа позволяет определить этот параметр даже ежедневно . Еще один вариант – получения сведений в среднем за одну сделку. Однако стоит помнить и о том, что для правильной оценки нужна нормальная распределенность исходных показателей, по которым будет рассчитываться доходность.

Доходность без риска, которая тоже присутствует в этой формуле, не имеет места на Форекс, особенно, когда речь идет о маржинальной торговле с предоставлением кредитного плеча . Риски есть всегда.

Но если брать именно эту формулу, по которой рассчитывается коэффициент Шарпа, данный параметр можно определить доходностью, которую трейдер Форекс получает, не рискуя абсолютно ничем. И здесь можно проводить сравнение с реальным доходом. В результате, как правило, Вы сможете рассчитать размер компенсации, которую вы получаете при увеличении рисков.

Конечно, когда Вы сталкиваетесь с реальным инвестированием, нулевых рисков нет нигде. Но это не значит, что коэффициент Шарпа нельзя рассчитать. В любых инвестициях есть определенный процент рисков потери части капитала. Формула коэффициента Шарпа для Форекс в данном случае будет рассчитываться с безрисковой доходностью, равной 0.

Однако, применять данный параметр можно не только для трейдинга. Его использование возможно и при хранении денег на депозите в банке . В этом случае, в качестве безрисковой доходности можно использовать ставку по депозиту.

Коэффициент Шарпа Форекс в терминале Метатрейдер 4 рассчитывается как разница между средней арифметической прибылью за время удержания позиции и безрисковой ставкой + 1. Все это делится на стандартное отклонение.

А теперь несколько слов о стандартном отклонении. Коэффициент Шарпа позволяет получить оценку эффективности капиталовложений с дисперсией доходов . Избыточная доходность рассчитывается как разница доходности и ставки без риска. Полученное значение делится на стандартное отклонение.

Последнее можно рассчитать самостоятельно . Допустим, у нас есть некоторая последовательность из доходности сделок. Первое, что нам нужно сделать – вычесть из каждого элемента последовательности среднее значение. Затем полученные цифры возводятся в квадрат и из результата выводится корень.

Пример расчета коэффициента Шарпа показывает, что все манипуляции действительно достаточно легко производить вручную. Но сегодня это уже не требуется, так как на той же платформе это можно делать и в автоматическом режиме.

Предположим, что у нас есть некая стратегия Форекс , которая дает 7% доходности. Но коэффициент отклонения составляет 5 процентов. Есть и вторая стратегия, у которой показатель доходности составляет 3 процента. При этом, отклонение находится в районе 1 процента. Делим доходность на отклонение и получаем следующие результаты.

Первая стратегия – коэффициент Шарпа составляет 1.4, а по второй – 3. Соответственно, вторая стратегия будет более эффективной с точки зрения отношения потенциальной доходности к рискам.

Важно помнить также, что коэффициент Шарпа не может быть ниже 1 . Только в этом случае можно говорить о том, что стратегия достаточно эффективна для дальнейшего анализа.

В большинстве случаев, расчет такого показателя является действительно оправданным. Однако, не всегда. К примеру, Вы покупаете облигации со стабильной доходностью в течение длительного промежутка времени. При этом, доходность выше процента, который можно получить в банке. Конечно, значение коэффициента будет очень высоким. Но оно ничего не расскажет о тех рисках, которые может нести покупка или удержание облигаций в дальнейшем.