Как оценить эффективность той или иной торговой стратегии? По каким критериям сравнивать две и более торговые тактики? Многие ответят, что чем выше профитность, тем ТС лучше. Да, так бы оно и было, если бы задача стояла, сравнивать доходности. Поэтому важно оценивать именно эффективность, тем более, что часто две отличные друг от друга стратегии показывают схожие результаты по показателю прибыльности. Лучшим способом оценить эффективность торговой системы, будь то стратегия форекс, или управление инвестиционным портфелем, к примеру, в ПАММ инвестировании, является коэффициент Шарпа . Коэффициент прост и гениален, создатель – американский экономист, лауреат нобелевской премии в области экономики, Уильям Шарп. По умолчанию, коэффициент предназначен для оценки финансовых активов и управления инвестиционными портфелями, но его используют и на валютном рынке Форекс.

Лучший, на мой взгляд, брокер — для дейтрейдинга , для скальпинга .

Формула расчета Коэффициента Шарпа для Форекс стратегий

Коэффициент Шарпа характеризуется отношением разницы доходности и безрискового дохода торговой системы к риску.

• R – профит за определенный период. В статистике любого терминала МetaTrader вы узнаете величину доходности в относительном или абсолютном выражении. Для точного результата, желательно в вычислениях использовать доходность за период от одного года и выше.
• Rf – безрисковый доход, характерен для рынка ценных бумаг. К примеру: казначейские векселя со сроком погашения до 90 дней. На валютном рынке, безрисковый доход отсутствует, поэтому эта переменная в вычислениях использоваться не будет.
• Si – отклонение доходности. На Форекс, характеризуется средней волатильностью валютной пары за период в том же выражении, что и доходность (в процентах или в долларах).

Форекс стратегия, коэффициент, которой равен единице, является хорошей. Значение выше единицы, говорит о состоятельности стратегии. Существуют и отрицательные значения, это означает, что ваша тактика получения дохода на Форекс убыточная. Чем выше коэффициент Шарпа, тем больше профитность на единицу риска .

Расчет коэффициента Шарпа на примере ТС

Чтобы было понятнее, давайте разберем пример расчета коэффициента Шарпа , на нескольких условных стратегиях.

Итак, пример первый, условия такие:

• начальный депозит – 1000 долларов;
• период торговли, один год, так как, нам нужны точные результаты;
• доходность за период 250% или 2500$ чистой прибыли;
• отклонение доходности или волатильность валютной пары за год составила 1241 пункт.

Используя эти переменные приступаем к вычислению: Sharp =2500/1241=2.01

Условия для стратегии №2 :

• депозит на начало торгового периода – 7000$;
• за тот же год, отклонение доходности на этом примере, составило 973 пункта,
• прибыльность – 14% или 1000$.

Из этого следует, что коэффициент Шарпа равняется : Sharp =1000/973=1.02

Пример расчета для торговой стратегии №3:

• начальный капитал — 500$.
• за год доходность составила 60% от депозита или 300 долларов прибыли.
• на протяжении года, цена прошла 1342 пункта.
• Sharp =300/1342=0.22

Сравнивая эти три примера, вывод такой — первый вариант отразил фантастические показатели по коэффициенту Шарпа . По примеру номера два, можно сказать, что это прибыльная торговая тактика с грамотным риском и консервативным доходом. Получив при вычислениях, такой результат, радуйтесь, ваша стратегия достойна применения. Продолжайте в том же духе, но не забывайте её регулярно тестировать и совершенствовать

Пример третьей стратегии, это агрессивный стиль трейдинга в чистом виде, очень высокий показатель риска, но и уровень доходности высок. Если вы провели вычисления на переменных своей торговой методики по Шарпу и получили подобный результат близкий к нулю, то знайте, вы сильно рискуете, и если это не ваш стиль торговли, то лучше пересмотреть торговый алгоритм.

Выводы

Как видите коэффициент Шарпа, это простой инструмент в арсенале трейдера без каких либо сложных вычислений и он помогает определять эффективность торговых стратегий на рынке Форекс.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ШАРПА И СОРТИНО ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПАЕВЫМ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ФОНДОМ

Полтева Татьяна Владимировна
Тольяттинский государственный университет
старший преподаватель кафедры «Финансы и кредит»

Аннотация
В статье подробно рассматриваются коэффициенты Шарпа и Сортино, которые позволяют оценить эффективность управления паевым инвестиционным фондом. Так, представлены правила их применения, методика их расчёта по формуле, в том числе представлен алгоритм расчёта данных показателей в программе Excel. Показано применение официальных сайтов для проведения анализа на примере сайта Национальной лиги управляющих. Выявлены паевые инвестиционные фонды, которые имеют наилучшие показатели коэффициентов Шарпа и Сортино по итогам первого полугодия 2016 года.

USE OF SHARPE RATIO AND SORTINO"S COEFFICIENT IN CASE OF AN EFFICIENCY EVALUATION OF MANAGEMENT OF MUTUAL INVESTMENT FUND

Polteva Tatiana Vladimirovna
Togliatti State University
assistant professor of the chair «Finance and Credit»

Abstract
In article Sharpe ratios and Sortino which allow to estimate effective management of mutual investment fund in detail are considered. So, rules of their application, a technique of their calculation for a formula are provided, including the algorithm of calculation of these indicators in the Excel program is provided. Application of the official sites for carrying out the analysis on the example of the website of National league of managing directors is shown. Mutual investment funds which have the best indicators of Sharpe ratios and Sortino following the results of the first half of the year 2016 are revealed.

Библиографическая ссылка на статью:
Полтева Т.В. Использование коэффициентов Шарпа и Сортино при оценке эффективности управления паевым инвестиционным фондом // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 11 [Электронный ресурс]..02.2019).

В настоящее время финансовый рынок даёт множество возможностей для инвестирования капитала, при этом ключевым аспектом в инвестировании выступает грамотно сформированный портфель инвестиций. Ввиду этого актуальным является вопрос управления сформированным инвестиционным портфелем, а также оценки эффективности управления им. В данной статье рассмотрим применение коэффициентов Шарпа и Сортино для оценки эффективности управления инвестиционным портфелем, или паевым инвестиционным фондом (ПИФом).

Первый коэффициент, который мы рассмотрим в данной статье, – это коэффициент Шарпа. Данный коэффициент представляет собой относительный показатель доходности-риска инвестиционного фонда и отражает, во сколько раз уровень избыточной доходности выше уровня риска инвестиции. Формула расчета коэффициента Шарпа представлена ниже:

Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p (1)

σ p – стандартное отклонение доходностей активов ПИФа (риск).

Так, разницу между средней доходностью паевого инвестиционного фонда или инвестиционного портфеля и средней доходностью безрискового актива необходимо разделить на стандартное отклонение доходностей активов ПИФа, то есть на его риск. Чтобы оценить избыточную доходность, полученную инвестором, следует рассчитать доходность, которую он мог бы получить при вложении в безрисковый актив, например, банковский вклад или государственные ценные бумаги. В результате сопоставляется доходность, полученная за счет управления рискованными ценными бумагами, с минимальным уровнем доходности абсолютно надежного актива. И полученная избыточная доходность отражает качество управления ПИФом.

Перейдем к рассмотрению оценки паевого инвестиционного фонда по коэффициенту Шарпа.

Так, если коэффициент Шарпа превышает единицу, это означает, что стратегия управления ПИФом является эффективной, то есть его доходность превышает доходность безрискового актива и риск.

Если коэффициент Шарпа находится в промежутке от нуля до единицы, значит, стратегия управления неэффективна. В этом случае риск портфеля выше, чем его доходность.

Если коэффициент Шарпа отрицательный, это означает, что стратегия управления тоже неэффективна, в данном случае целесообразнее вложиться в безрисковый актив.

В случае, если значение коэффициента Шарпа одного ПИФа выше значения коэффициента Шарпа другого ПИФа, то более предпочтительным будет являться фонд и наибольшим значением данного показателя.

Таким образом, оценка рассматриваемого показателя позволяет выбрать наиболее инвестиционно привлекательные фонды для вложения.

Рассмотрим, где можно получить информацию о существующих паевых инвестиционных фондах. Так, информацию можно получить, например, на сайте Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru . На этом сайте представлены различные рэнкинги паевых инвестиционных фондов: по стоимости чистых активов, по доходности, по числу пайщиков и так далее. В системе есть возможности отфильтровать фонды по различным параметрам: по типу, по управляющей компании, по категории и дате. Здесь же есть вкладка «Аналитика», далее – «Коэффициенты». И первый коэффициент, по которому предлагается ранжирование всех паевых инвестиционных фондов – это коэффициент Шарпа.

Так, на 30 июня 2016 года фонд «Ингосстрах денежный рынок» управляющей компании «Ингосстрах-Инвестиции» имеет максимальное значение коэффициента Шарпа 1,2126, что свидетельствует о высоком качестве управления ПИФом. Следующий паевой инвестиционный фонд, согласно значению коэффициента Шарпа – «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление сбережениями». Коэффициент Шарпа данного ПИФа составляет 0,4849. При этом следует отметить, что данные фонды демонстрируют далеко не самые высокие показатели доходности за последние 5 лет, так как коэффициент Шарпа как таковую доходность не характеризует.

Коэффициент Шарпа для любого инвестиционного портфеля можно рассчитать самостоятельно в программе Excel, используя формулу для расчёта данного коэффициента. Так, для проведения самостоятельного расчёта нам необходимо определить среднюю безрисковую ставку, среднюю доходность портфеля, а также риск портфеля, выраженный через стандартное отклонение. В качестве безрисковой ставки можно взять среднюю доходность по государственным долгосрочным облигациям. Среднюю доходность портфеля необходимо рассчитать как средневзвешенное значение доходностей каждого актива, входящего в портфель, где в качестве веса выступает вес, или доля, каждого актива в портфеле. Методика расчёта стандартного отклонения, то есть риска, портфеля, классическая, поэтому стандартное отклонение можно рассчитать в программе Excel с помощью формул и функций. Разделив разницу между средней доходностью портфеля и безрисковой доходностью на стандартное отклонение портфеля, найдём искомый коэффициент. Таким образом, можно с лёгкостью рассчитать коэффициент Шарпа для любого портфеля в программе Excel самостоятельно, однако сегодня в этом нет необходимости, так как данные коэффициенты публикуются на различных сайтах.

Второй коэффициент, который мы рассмотрим – это коэффициент Сортино. Он аналогичен коэффициенту Шарпа, используется для измерения риска портфеля. Коэффициент Сортино показывает, что именно выступает источником прибыльности портфеля: продуманные решения или излишний риск. Коэффициент Сортино схож с коэффициентом Шарпа, однако здесь используется иной метод расчета. Вместо показателя стандартного отклонения в знаменателе учитывается отклонение только в отрицательную сторону, то есть отражается влияние только отрицательной волатильности, при этом отклонения вверх, то есть «излишняя» прибыль, в расчёт не берётся. Для вычисления данного показателя необходимо указать минимальную приемлемую норму прибыли. Любая прибыль сверх приемлемой нормы прибыли не используется при подсчете коэффициента Сортино. Формула для расчёта данного коэффициента представлена ниже:

Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p- (2)

где r p – средняя доходность ПИФа (инвестиционного портфеля);

r f – средняя доходность безрискового актива;

σ p- – отклонение доходностей активов ПИФа (инвестиционного портфеля) в отрицательную сторону.

Алгоритм расчёта таков. Сначала необходимо вычесть безрисковую процентную ставку из доходности портфеля. Затем разделить результат на отклонение доходностей портфеля в отрицательную сторону.

Значения коэффициента Сортино также можно взять с сайта Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru, зайдя во вкладку «Аналитика», далее – «Коэффициенты». Затем следует выбрать искомый коэффициент. Так, максимальное значение данного коэффициента на 30 июня 2016 года – 1,9198 – имеет паевой инвестиционный фонд «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление Сбережениями».

Следует отметить, что, помимо рассмотренных коэффициентов (Шарпа и Сортино) в практике оценки эффективности управления портфелем существует множество дополнительных коэффициентов, среди которых коэффициент омега, коэффициент бета, коэффициент альфа, коэффициент VaR, показатель волатильности, коэффициент R 2 . Каждый из рассмотренных коэффициентов несёт свою информацию о портфеле, рассматривать их необходимо в комплексе.

Несомненно, выбор паевого фонда зависит не только от коэффициентов, но и от личных целей инвестора. При этом учитываются предполагаемые сумма и срок инвестирования; риск, на который готов пойти инвестор; ожидаемый доход. Все эти параметры взаимосвязаны, и найти идеальное решение сложно.

В выборе управляющей компании могут помочь рейтинговые агентства, которые присваивают каждой компании определённую степень надёжности. Также важно ориентироваться на динамику стоимости чистых активов ПИФа и динамику стоимости пая за определенный период. Так, стабильное увеличение стоимости пая говорит об эффективном управлении ПИФом. Изменение стоимости чистых активов может быть вызвано не только изменением стоимости ценных бумаг или иного имущества в активах фонда, но и возможным изменением количества участников фонда. При увеличении их числа подтверждается доверительное отношение пайщиков к данному фонду, и наоборот.

Таким образом, необходимо всесторонне оценивать деятельность ПИФов, сравнить стоимость чистых активов, паев. Ну и, конечно же, следует изучить коэффициенты, характеризующие эффективность управления портфелем.

Коэффициент Шарпа, (если хотите — Sharpe Ratio) был разработан в 1966 году лауреатом нобелевской премии Вильямом Шарпом и применяется для того, чтобы измерять уровни риска в инвестиционных портфелях.

Данный коэффициент является показателем и вычисляется в виде отношения усредненной премии за риск к усредненному отклонению актива (портфеля). В итоге, чем коэффициент выше, тем будут лучше результаты, показывающие по отношению к выбранным рискам инвестиционный актив.

Sharpe Ratio используют, чтобы определить насколько хорошо доходность от инвестиционного портфеля будет компенсировать принимаемый инвесторами риск. Другими словами, если сравнивать два актива с ожиданием одинаковых доходов, то вложение портфеля с более высоким показателем коэффициента Шарпа будет не таким рискованным.

Помимо этого, коэффициент Шарпа наглядно показывает, связан ли результат или с досконально продуманным решением.

Коэффициент Шарпа, как же его определить? Формула расчета

Формула, по которой определяется (рассчитывается) Коэффициент Шарпа (Shаrpe Ratiо) достаточно проста.

Для начала необходимо определить безрисковую процентную ставку из рентабельности актива, к примеру, ту, что предлагается облигация министерства финансов США. После этого полученный результат поделить на стандартное отклонение портфельной прибыли (что такое стандартное отклонение смотрите ниже).

Формула расчета коэффициента, такова:

SR= Rp — Rf/?, где

SR – коэффициент Shаrpe Ratiо;

Rp – ожидаемая прибыльность актива (т.е. портфеля);

Rf – % -ая ставка без риска;

? – сигма, стандартное отклонение.

Числитель является средним значением разницы за 36 месяцев доходности фонда с безрисковой ставкой, которая равна ставке рефинансирования.

В знаменателе стоит стандартное отклонение, являющееся мерой риска, другими словами вероятностью того, что полученная в будущем инвесторами доходность будет отличной от ожидаемой средней за 36 месяцев доходности.

Видео: Определяем эффективность стратегий торговли по коэффициенту Шарпа

Что такое стандартное отклонение — ? и как оно влияет на работу коэффициента Шарпа?

В финансовом мире стандартное отклонение зачастую обозначают греческой буквой «?» (сигма, как в случае с коэффициентом Шарпа) и используют для того, чтобы оценить волатильность инвестиций.

Определить волатильность посредством стандартного отклонения – дело очень сложное, но нас это на данный момент не должно сильно беспокоить.

Важная особенность данного измерения (определения) – это, то насколько вырастает либо понижается доходность вашего актива в сравнении с его средней доходностью за некий определенный период времени.

Если говорить проще, то в случаях, когда доходность имеет такую волатильность, при которой она вырастает и понижается в значительной мере – Ваш инвестиционный портфель подвержен более высоким рискам, так как его исполнение может попасть под достаточно быстрое изменение в любую из сторон, как благоприятную, так и наоборот.

Объяснение формулы расчета по коэффициенту Шарпа

Формула расчета данного коэффициента на первый взгляд кажется, довольно замысловатой и многих заставляет паниковать. Не стоит этого делать – сама концепция очень проста.

Если смотреть с практической стороны, тогда Коэффициент Шарпа попросту определяет доходность имеющегося инвестиционного портфеля. Рассмотрим подробнее.

Первая (верхняя) строка формулы с «Rp–Rf», определяет величину процентной ставки и ежегодную доходность актива, получаемую вами после простой покупки ценных бумаг, скажем казначейства США, сроком на три месяца.

Таким образом, используя эту формулу, вы можете определить, имеет ли место в вашей стратегии прибыль либо стоит о ней забыть и приобрести векселя казначейства какой-либо другой страны, предположим вашей.

Допустим, что выбранная вами стратегия приносит достаточную прибыль, т.е. большую, чем процентная ставка векселей казначейства США. И тут коэффициент Шарпа задает вам следующий вопрос – вы получаете больше доходов благодаря своим умениям либо причиной тому больший риск? Для ответа на данный вопрос следует разделить первую (верхнюю) часть формулы т.е. «Rp–Rf» на сигму «?».

Таким образом, коэффициент показывает инвесторам две основные вещи. Во-первых, приносят либо нет их инвестиционные портфели большее количество денег, нежели безрисковая % ставка. И во-вторых, инвесторы видят прямое соотношение доходности вложений к прямым рискам.

Получается, что наш коэффициент показывает – торгуете ли вы с умом либо же просто рискуете, т.е. доходность вашего фонда, которая взвешена по риску.

Как использовать уже рассчитанный (определенный) коэффициент Шарпа?

Следует помнить, что стандартное отклонение рассчитывает абсолютную величину волатильности инвестиционного портфеля не связанную ни с одним из . Поэтому без дополнительной информации вы не сможете определить, является ли наш Коэффициент Шарпа со значением 1,06 для вас хорошим или плохим.

Относительно риска, оценку прибыльности своих инвестиций Вы сможете получить, лишь сравнив данный коэффициент у разных активов. Используя другие измерения совместно с Sharpe Ratio, инвесторы могут выбрать именно ту стратегию, которая будет подходить под их финансовые нужды и соответствовать граничным рискам.

Применяя Коэффициент Шарпа, трейдеры имеют возможность между собой сравнить .

К примеру, если сравнивать две системы, которые за определенный период показали одинаковую доходность, но при этом у одной из них риск получился больше (например, у первой), то соответственно у нее коэффициент по Шарпу будет меньше, то это говорит о ее низкой эффективности в сравнении со второй системой.

Данный коэффициент, как вариант, можно было бы применять для определения управляющих, которые предоставляют возможность копировать их сделки или для сравнения эффективности каких-либо .

Но во втором случае трейдерам придется использовать лишь одну торговую стратегию, у которой имеется информация о валютном инструменте, на котором собственно и проводятся торги. А сделать это очень непросто, так как прибыльные Памм управляющие, как правило, торгуют активами и дополнительной информацией о них вряд ли поделятся.

Что же касается копирования сделок, то использование Sharpe Ratio здесь подходит лучшим образом, т.к. в большинстве случаев торговые сигналы поступают по определенной валютной паре, поэтому пользователям, которые их используют, расчеты (определяющие эффективность торговли управляющего) будет сделать намного проще.

Помимо этого, сегодня существуют сервисы, указывающие в статистике торговли управляющих уже готовый показатель Sharpe Ratio.

Помимо этого, формула расчета данного коэффициента предполагает применение бенчмарка, используемого в качестве предела, который должна превзойти конкретная стратегия (иначе нет смысла ее рассматривать).

К примеру, простейшая стратегия «только лонг», выбранная для акций большой капитализации Штатов, должна надеяться, что в среднем преодолеет индекс «S&P 500» либо хотя бы с ним сравнится при меньшей волатильности по доходности.

При этом выбор бенчмарка не всегда дело очевидное. К примеру, может ли быть использован в роли бенчмарка для индивидуальных акций ETF сектора или лучше взять непосредственно «S&P 500»? А может лучше «Russel 3000»?

Также возникают сложности с «безрисковыми ставками» — можно ли использовать правительственные национальные долговые бумаги или корзину международных таких же долговых бумаг? Долгосрочные или краткосрочные ноты? А может смесь всего? Понятно, что способов выбрать бенчмарк огромное количество.

Коэффициент Шарпа, как правило, применяет безрисковые ставки, и зачастую для стратегий с использованием американских акций они основаны на правительственных казначейских 10-тилетних облигациях.

Недостатки и ограничения коэффициента Шарпа

При всех положительных показателях Sharpe Ratio небезупречен. Прежде всего, это связано с расчетом входных параметров.

К примеру, определение риска (стандартное отклонение в прибыльности актива) – вопрос спорный. А дело здесь в том, что у фондов с разными колебаниями доходности (положительные/отрицательные) при прочих равных могут быть близкими по значению показатели «?», а это совершенно не корректно с инвестиционной стороны.

Коэффициент Шарпа имеет еще один существенный недостаток – он поддается манипулированию. Другими словами значение коэффициента не будет показательным при крайне стабильных результатах.

Вернее, если фонд из месяца в месяц работает все время одинаково (схожие показатели доходности, которые превышают значения безрисковых ставок), то его значение коэффициента Шарпа будет запредельно высоко и ничего не скажет нам о действительном положении вещей. Это является следствием того, что стандартное отклонение неизменно будет стремиться к нулевому значению, а дробь – к бесконечности. Хотя сам факт стабильной прибыльности – уже большой плюс для инвесторов, главное в этом случае, чтобы доходы были выше банковских.

Безусловно, коэффициент Шарпа широко применяется в количественных финансах, однако у него имеются и свои ограничения.

Первым делом необходимо отметить, что Sharpe Ratio на данные прошлых событий. Его можно определить по волатильности и распределению исторических результатов, а не по тем событиям, которые ожидаются в будущем. Когда делают оценку инвестиционного портфеля по данному коэффициенту, предполагается, что будущие события будут подобны прошлым. А это, как вы знаете, не всегда так, в особенности, когда происходит изменение рыночных условий.

Также расчет коэффициента Шарпа предусматривает, то что используемые для этого результаты будут иметь нормальное по Гауссу распределение. Но, к огромному сожалению, нынешние рынки зачастую подвергаются более высокому эксцессу, чем при нормальном распределении. По этой причине у распределения результатов имеются так называемые «тяжелые хвосты», а уже экстремальные события происходят намного чаще, нежели предполагает распределение Гаусса.

Отсюда вывод – Sharpe Ratio недостаточно хорошо может оценить хвостовой риск.

Коэффициент Шарпа (eng. Sharpe Ratio), как определить его.
Формула коэффициента для расчета

Один известный фьючерсный трейдер сказал, что при одинаковом уровне дохода по итогам года у нескольких трейдеров, коэффициент Шарпа показывает, кто из них добился его за счёт своего мастерства (преимущества на рынке), а кто за счёт принятия слишком высоких рисков. Очевидно, что ставку следует делать на первых, на тех, кто добивается результатов, сохраняя при этом приемлемый уровень риска, исключительно за счёт своего трейдерского мастерства. Так как понятно, что высокие риски, рано или поздно, приводят к значительным убыткам (зачастую к полному сливу депозита).

Если в двух словах, то коэффициент Шарпа показывает какую прибыль получает трейдер на единицу риска

Для начала совсем немного истории. Впервые данный коэффициент увидел свет в 1966 году благодаря стараниям будущего нобелевского лауреата Уильяма Шарпа (свою Нобелевскую премию он получит через 44 года за разработку модели для оценки капитальных активов CAPM).

Расчёт данного коэффициента ведётся по следующей формуле:

R – доходность оцениваемого трейдера ();

Rf – доходность безрискового вложения (как правило, берётся доходность по государственным облигациям или по банковскому депозиту);

σ – стандартное отклонение доходности оцениваемого трейдера от доходности безрискового вложения.

Значения доходности берутся за тот период времени, на который рассчитывается искомый коэффициент. Как правило, рассматривают значение коэффициента Шарпа за год, но в отдельных случаях бывает целесообразно рассчитывать его квартальные, месячные и даже дневные значения.

Пример расчёта коэффициента Шарпа

Пусть вас не пугает приведённая выше формула, на самом деле всё очень просто. Давайте разберём расчёт на простом и понятном примере. Посчитаем коэффициент Шарпа по итогам работы трейдера за квартал. Дабы не усложнять пример множеством цифр, возьмём лишь три значения доходности трейдера, за каждый месяц торговли в целом:

1 месяц – 15%

2 месяц – 25%

3 месяц – 5%

Таким образом, доходность трейдера за квартал составила (15%+25%+5%)/3=15%. При этом доход по облигациям государственного займа всё это время составлял 10%.

Посчитаем стандартное отклонение доходности. Для этого вычтем из каждой месячной доходности трейдера, доходность по облигациям:

(5х5 + 15х15 + (-5)х(-5))/3 = 91,66

Ну и наконец, извлекаем из полученного значения квадратный корень и имеем в итоге искомое стандартное отклонение (его ещё называют среднеквадратичным отклонением):

Остаётся только вычесть из средней доходности трейдера за квартал (15%), значение доходности по безрисковому вложению (10%) и поделить полученный результат на стандартное отклонение:

(15 – 10)/9,57 = 0,52

Таким образом, искомый коэффициент Шарпа для рассматриваемого примера составляет 0,52.

Выводы

Давайте ещё раз взглянем на формулу коэффициента, приведённую в начале статьи. Она показывает, что величина коэффициента Шарпа прямо пропорциональна проценту доходности трейдера и обратно пропорциональна разбросу его результативности. То есть, другими словами, чем больше и стабильнее средний доход трейдера, тем выше значение искомого коэффициента. Обратите внимание, что если средний доход трейдера составит величину меньшую чем доходность по безрисковому вложению, то коэффициент получит отрицательное значение. В этом случае возникает вполне закономерный вопрос: если доходы трейдера меньше, чем доход, по тем же облигациям или по банковскому депозиту, то какой смысл ему вообще заниматься трейдингом? Не проще ли вложить деньги в облигации или в банк? Риск при этом однозначно будет меньшим, а доходность выше.

Анализируя вышеприведённую формулу можно также сделать вывод о том, что трейдер со средним показателем доходности, например в 15%, может быть более успешным, чем трейдер со средней доходностью в 25% за тот же период. Ведь коэффициент учитывает разброс этих самых значений доходности и если у первого трейдера этот разброс будет меньше (он торгует более стабильно), чем у второго, то и коэффициент, в итоге, может получиться выше. Рассмотрим вышесказанное на ещё одном простом примере:

Первый трейдер:

1 месяц – 50% доходности

2 месяц – 0% доходности

3 месяц – 25% доходности

Средняя доходность за квартал: (50% + 0% + 25%)/3 = 25%

Второй трейдер:

1 месяц – 20% доходности

2 месяц – 10% доходности

3 месяц – 15% доходности

Средняя доходность за квартал: (20% +10% + 15%)/3 = 15%

Разброс значений доходности относительно базовой ставки (примем её равной проценту по государственным облигациям – 10%), выраженный в виде среднеквадратичного отклонения будет таким:

Первый трейдер: √ ((40х40+(-10)х(-10)+15х15)/3)=25,33

Второй трейдер: √ ((10х10+0х0+5х5)/3)=6,45

Ну и значение коэффициента Шарпа:

Для первого трейдера: 25/25,33=0,98

Для второго трейдера: 15/6,45=2,32

Полученный результат говорит нам о том, что второй трейдер, несмотря на меньшую среднюю доходность по итогам квартала, тем не менее, является более предпочтительным. Выбирая трейдера для доверительного управления своими деньгами, я, определённо, отдал бы своё предпочтение второму.

Коэффициент Шарпа можно использовать для оценки эффективности работы , взаимных фондов, и т.п. Только не следует ограничиваться одним значением за определённый период времени. Для получения объективной картины следует рассматривать несколько значений данного коэффициента за различные временные промежутки.

Также следует иметь ввиду следующие моменты:

• Данный коэффициент не различает, в какую сторону направлены отклонения доходности от базовой (безрисковой). Поэтому, строго говоря, он измеряет в большей степени совокупную волатильность портфеля, нежели риск.
• Кроме того, этот коэффициент не видит различий между последовательно следующими друг за другом убытками, и убытками, которые относительно равномерно чередуются с прибылями.

Обязан анализировать риски и доходность будущей сделки. При этом в качестве одного из основных вспомогательных инструментов является коэффициент Шарпа. Его особенность – учет потенциальной доходности инвестора (в процентах), а также его риска – то есть вероятности, что может отличаться от ожидаемого результата, вплоть до полной потери депозита.

С измерением доходности проблем не возникает, а вот учет рисков имеет свои особенности. К примеру, при измерении параметра риска для ПИФ ов часто используется доходность на протяжении какого-то временного промежутка (обычно это три года). После этого вычисляется разница между полученным показателем и средним значением.

Вывод сделать просто: чем больше амплитуда, тем выше риски сотрудничества с фондом.

Все сложнее, если необходимо сравнивать различные фонды, которые имеют отличные друг от друга стратегии, доходность и объем активов. Вот здесь как раз и пригодиться теория Уильяма Шарпа, который ввел понятие « ».

Суть коэффициента

Коэффициент Шарпа высчитывается довольно просто. Он равен разнице между прибыльностью инвестиционного портфеля и потенциально прибыльностью безрисковых вложений. Полученное выражение делится на стандартное отклонение доходности.

Кшарпа = Rp - Rf / σ, где

Rp – доходность инвестиционноо портфеля, Rf - доходность безрисковых вложений (к примеру, депозита), σ - стандартное отклонение доходности.

Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучшие показатели доходности будут у инвестиционного портфеля и тем проще им управлять. Доходность в этом случае будет максимальной, а риски, наоборот, минимальными.

Отрицательный коэффициент Шарпа свидетельствует о том, что прибыльность инвестиционного портфеля ниже, чем прибыль, полученная от безрисковых инвестиций. Это сигнал, что вложение не принесет прибыли.

Каждая управляющая компания на сайте фондов указывает коэффициент Шарпа, чтобы потенциальный мог оценить свои дальнейшие перспективы. Если в роли управляющего выступает частное лицо, то здесь также возможно указание коэффициента Шарпа, свидетельствующего об эффективности работы с клиентами. К слову, у данного показателя есть и недостаток – он не учитывает колебаний в направлении стоимости активов – вниз или вверх. При этом управляющий, у которого имели место резкие увеличения активов, будет показан в невыгодном свете.

Бета-коэффициент

Не стоит забывать еще об одном коэффициенте, который позволяет оценить риски – коэффициент нестабильности акций – «бета коэффициент». С его помощью инвестор может понять, каким может быть уровень неустойчивости конкретной ценной бумаги. При этом параметр указывает связь между прибыльностью портфеля или ПИФа или движения эталона. Если же речь идет о бирже РТС, то эталон выбирается посредством коэффициента корреляции.

Чем ниже коэффициент, тем меньше можно доверять «бета», характеризующему фонда. Чем ближе параметр коэффициента корреляции к единице, тем точнее показатель коэффициента бета.

Важно учитывать, что чем больший параметр у , тем выше уровень рисков вложений в .

В ситуации, когда «бета» больше единицы, у инвестора есть возможность заработать больше эталона в случае его роста. С другой стороны есть опасность больших потерь в случае падения рынка. Основной минус данного коэффициента – проведение расчета на основе исторических данных.

Выводы

Активное применение коэффициентов Шарпа и бета – это успеха для долгосрочного инвестора, ведь с их помощью можно быстрее и эффективнее рассчитать показатели риска и доходности уже готового инвестиционного портфеля. Без подобных расчетов получать стабильный доход крайне сложно.

Будьте в курсе всех важных событий United Traders - подписывайтесь на наш