نسبة شارب ل حسابي تجارة قياس الأداء

+

نسبة شارب لحسابي تجارة قياس الأداء مايكل مور القاعات على 29 مايو 2013 عند تنفيذ استراتيجية تداول حسابي فمن المغري للنظر في العائد السنوي مقياسا الأداء الأكثر فائدة. ومع ذلك، هناك العديد من العيوب باستخدام هذا الإجراء في عزلة. حساب عائدات لاستراتيجيات معينة ليست واضحة تماما. هذا ينطبق بشكل خاص للاستراتيجيات التي لم يتم اتجاهي مثل متغيرات سوق محايدة أو الاستراتيجيات التي تجعل استخدام النفوذ هذه. هذه العوامل تجعل من الصعب المقارنة بين استراتيجيات تستند فقط على عوائدها. بالإضافة إلى ذلك، إذا قدمنا ​​مع اثنين من الاستراتيجيات التي تمتلك عوائد متطابقة كيف لنا أن نعرف أي واحد يحتوي على المزيد من المخاطر؟ وعلاوة على ذلك، ماذا نحن حتى تقصد ب "المزيد من المخاطر"؟ في مجال التمويل، ونحن في كثير من الأحيان المعنية مع تقلبات العوائد وفترات الانسحاب. وبالتالي إذا كان أحد هذه الاستراتيجيات لديها تقلب أعلى بكثير من عائدات نحن من المرجح أن تجد أنه أقل جاذبية، على الرغم من أن العوائد التاريخية قد تكون مشابهة إن لم تكن متطابقة. هذه المشاكل المقارنة الاستراتيجية وتقييم المخاطر تحفيز استخدام نسبة شارب. تعريف نسبة شارب وليام فورسيث شارب هو الاقتصادي الحائز على جائزة نوبل، الذي ساعد في خلق نموذج تسعير الأصول الرأسمالية (CAPM) وضعت نسبة شارب في عام 1966 (محدث في وقت لاحق في عام 1994). يتم تعريف شارب $ S $ بالعلاقة التالية: حيث $ $ R_a هو العائد الفترة من الأصول أو استراتيجية و$ R_b $ هو عودة فترة معيارا مناسبا. نسبة يقارن بمعدل متوسط ​​من العائدات الزائدة للأصل أو استراتيجية مع الانحراف المعياري من تلك العوائد. وهكذا تقلب أقل من العوائد سوف يؤدي إلى نسبة شارب أكبر، على افتراض عوائد متطابقة. و"نسبة شارب" كثيرا ما يستشهد على أيدي من ينفذون استراتيجيات التداول هو شارب سنوي. حساب الذي يعتمد على فترة تداول والتي يتم قياسها العوائد. على افتراض وجود $ N $ فترات التداول في السنة، ويتم احتساب شارب سنوي على النحو التالي: لاحظ أن نسبة شارب نفسه يجب أن تحسب على أساس شارب من هذا الوقت بالذات نوع الفترة. لإستراتيجية تعتمد على فترة التداول لأيام، $ N = 252 $ (كما أن هناك 252 أيام التداول في العام، وليس 365)، و$ R_a $، $ R_b $ يجب أن تكون عوائد اليومية. وبالمثل لساعات $ N = 252 \ مرات 6.5 = 1638 $، وليس $ N = 252 \ 24 مرات = 6048 $، لأن هناك فقط 6،5 ساعات في يوم التداول. إدراج القياسي صيغة نسبة شارب فوق يلمح إلى استخدام المعيار. ويستخدم المؤشر بأنه "المعيار" أو "عقبة" أن استراتيجية معينة يجب التغلب عليها من أجل أن تستحق النظر. على سبيل المثال، يجب أن استراتيجية بسيطة طويلة فقط باستخدام الأسهم الأمريكية كبرى الشركات يأمل الفوز على مؤشر S & P500 على المتوسط، أو مطابقته لأقل من التقلبات. اختيار معيارا يمكن أن تكون غير واضحة في بعض الأحيان. على سبيل المثال، يجب تداول صرف عملة قطاع صندوق (ETF) أن تستخدم كمقياس لأداء الأسهم الفردية، أو S & P500 نفسها؟ لماذا لا روسل 3000؟ بنفس القدر يجب استراتيجية صناديق التحوط أن تقارن نفسها ضد مؤشر سوق أو مؤشر صناديق التحوط الأخرى؟ وهناك أيضا مضاعفات "معدل خالية من المخاطر". وينبغي أن تستخدم السندات الحكومية المحلية؟ سلة من السندات الدولية؟ فواتير قصيرة الأجل أو طويلة الأجل؟ خليط؟ من الواضح أن هناك الكثير من الطرق لاختيار معيارا! نسبة شارب يستخدم عموما معدل خالية من المخاطر وكثير من الأحيان، للأسهم استراتيجيات الولايات المتحدة، ويستند هذا على سندات الخزانة الحكومية 10 سنوات. في حالة واحدة معينة، لاستراتيجيات سوق محايدة، هناك مضاعفات معينة بشأن ما إذا كان للاستفادة من معدل خالية من المخاطر أو الصفر كمعيار. مؤشر السوق في حد ذاته لا ينبغي أن تستخدم باعتبارها الاستراتيجية، من خلال تصميم ومحايدة من الناحية السوقية. الاختيار الصحيح لمحفظة سوق محايدة ليس لsubstract معدل خالية من المخاطر لأنها التمويل الذاتي. منذ كنت الحصول على الفائدة الدائنة، $ R_f $، من عقد الهامش، الحساب الفعلي للعودة هو: $ (R_a + R_f) - R_f = R_a $. وبالتالي ليس هناك الطرح الفعلي لمعدل خالية من المخاطر لاستراتيجيات محايدة الدولار. القيود وعلى الرغم من انتشار نسبة شارب ضمن التمويل الكمي، فإنه يعاني من بعض القيود. أولا، نسبة شارب تتطلع إلى الوراء. لا تمثل سوى توزيع العوائد التاريخية والتقلب، وليس تلك التي تحدث في المستقبل. عند اتخاذ القرارات على أساس نسبة شارب هناك افتراض ضمني أن الماضي لن تكون مشابهة إلى المستقبل. وهذا هو الواضح ليس هو الحال دائما، خاصة في ظل التغيرات نظام السوق. يفترض شارب حساب النسبة التي يعود تستخدم توزع عادة (أي التمويه). للأسف، والأسواق غالبا ما يعانون من التفرطح فوق ذلك من التوزيع الطبيعي. أساسا توزيع عوائد ديه "ذيول بدانة"، وبالتالي هي أكثر احتمالا أن تحدث من توزيع جاوس من شأنه أن يؤدي بنا إلى الاعتقاد الأحداث المتطرفة. وبالتالي، فإن نسبة شارب رديئة في توصيف المخاطر الذيل. ويمكن ملاحظة ذلك بوضوح في الاستراتيجيات التي هي عرضة للغاية لهذه المخاطر. على سبيل المثال، وبيع الخيارات المكالمة (ويعرف أيضا باسم "البنسات تحت الأسطوانة البخار"). يتم إنشاء دفق مستمر من علاوات الخيار من بيع خيارات الشراء مع مرور الوقت، مما يؤدي إلى تقلبات منخفضة من العوائد، مع وجود فائض قوي فوق المعيار. في هذه الحالة الاستراتيجية سوف تمتلك نسبة شارب عالية (على أساس البيانات التاريخية). ومع ذلك، فإنه لا يأخذ بعين الاعتبار أن هذه الخيارات يمكن أن يسمى. مما يؤدي إلى تقليص كبير ومفاجئ (أو حتى المسح) في منحنى الإنصاف. ومن هنا، كما هو الحال مع أي مقياسا للأداء حسابي استراتيجية التداول ونسبة شارب لا يمكن أن تستخدم في العزلة. على الرغم من أن هذه النقطة قد تبدو واضحة للبعض، يجب أن تدرج تكاليف المعاملات في حساب نسبة شارب من أجل أن نكون واقعيين. وهناك أمثلة لا تحصى من استراتيجيات التداول التي تعاني من ارتفاع Sharpes (وبالتالي احتمال الربحية كبيرة) فقط على أن تخفض الى انخفاض شارب، استراتيجيات انخفاض الربحية وروعي مرة واحدة تكاليف واقعية في. وهذا يعني الاستفادة من العوائد الصافية عند حساب في الزيادة في المؤشر. وبالتالي، يجب أن تؤخذ تكاليف المعاملات في المنبع من شارب حساب النسبة. الاستخدام العملي والأمثلة سؤال واحد واضح والتي بقيت دون إجابة حتى الآن في هذا المقال هو "ما هي نسبة شارب جيدة لاستراتيجية؟". عمليا، يجب عليك تجاهل أي استراتيجية التي تمتلك سنوي شارب نسبة $ S & LT 1 $ بعد خصم تكاليف الصفقة. صناديق التحوط الكمية تميل إلى تجاهل أي الاستراتيجيات التي تمتلك نسب شارب $ S العلامة & lt؛ 2 $. واحد بارز صناديق التحوط الكمي التي أنا على دراية لن تنظر حتى في الاستراتيجيات التي كان نسب شارب $ S & LT 3 $ بينما في مجال البحوث. كتاجر حسابي التجزئة، إذا كنت تستطيع تحقيق نسبة شارب $ S & GT2 $ ثم تقومون به بشكل جيد للغاية. فإن نسبة شارب تزيد في كثير من الأحيان مع تردد التداول. وبعض الاستراتيجيات ارتفاع وتيرة لها (مزدوج ومنخفضة في بعض الأحيان) أرقام نسب واحدة عالية شارب، لأنها يمكن أن تكون مربحة كل يوم تقريبا، وبالتأكيد كل شهر. نادرا ما تعاني هذه الاستراتيجيات من مخاطر كارثية، وبالتالي تقليل تقلباتها من العودة، الأمر الذي يؤدي إلى مثل هذه النسب شارب عالية. أمثلة على نسب شارب لقد كان هذا المادة النظرية تصل بعد إلى هذه المرحلة. الآن ونحن سوف نوجه اهتمامنا إلى بعض الأمثلة الفعلية. سنبدأ ببساطة، من خلال النظر لفترة طويلة فقط شراء وعقد من حقوق الملكية الفردية ثم النظر في استراتيجية سوق محايدة. وقد نفذت كل من هذه الأمثلة في مكتبة تحليل البيانات الباندا بيثون. المهمة الأولى هي الحصول فعلا على البيانات ووضعها في كائن الباندا DataFrame. في هذه المادة على تنفيذ الأوراق المالية الماجستير في بيثون و MySQL أنا خلقت نظاما لتحقيق ذلك. بدلا من ذلك، يمكننا الاستفادة من هذا الرمز بساطة لانتزاع البيانات ياهو المالية مباشرة ووضعها مباشرة الى DataFrame الباندا. في الجزء السفلي من هذا السيناريو لقد خلق وظيفة لحساب نسبة شارب سنوي بناء على تيار عوائد الفترة الزمنية: الآن أن لدينا القدرة على الحصول على البيانات من ياهو المالية ومباشر حساب نسبة شارب سنوي، يمكننا اختبار استراتيجية الشراء والانتظار لمدة الأسهم. سوف نستخدم غوغل (GOOG) وجولدمان ساكس (GS) من 1 يناير 2000 إلى 29 مايو 2013 (عندما كتبت هذا المقال!). يمكننا خلق وظيفة مساعد الإضافية التي يسمح لنا أن نرى بسرعة شراء وعقد شارب عبر الأسهم متعددة لنفس (ضمنية) الفترة: بالنسبة لجوجل، ونسبة شارب لشراء وعقد هو 0.7501. لجولدمان ساكس هو 0.2178: الآن يمكننا أن نحاول نفس الحساب لاستراتيجية سوق محايدة. والهدف من هذه الاستراتيجية هو عزل تماما أداء الأسهم معين من السوق بشكل عام. إن أبسط طريقة لتحقيق ذلك هي أن تذهب قصيرة مبلغا مساويا (بالدولار) لصندوق استثماري متداول (ETF) الذي تم تصميمه لتتبع مثل هذه السوق. الخيار الأكثر ovious لسوق الولايات المتحدة أسهم كبرى الشركات هو مؤشر S & P500، التي تتبعها في SPDR ETF، مع شريط من SPY. لحساب نسبة شارب السنوي لمثل هذه الاستراتيجية سوف نقوم الحصول على أسعار تاريخية لSPY وحساب نسبة العائد بطريقة مماثلة للأسهم السابقة، مع الاستثناء الذي لن نستخدم معيارا خالية من المخاطر. وسوف نقوم بحساب عوائد اليومية الصافية التي تتطلب طرح الفرق بين طويلة والعوائد قصيرة ثم قسمة الناتج على 2، كما لدينا الآن ضعفي رأس المال التجاري. هنا هو رمز بيثون / الباندا لتنفيذ ذلك: بالنسبة لجوجل، ونسبة شارب لاستراتيجية سوق محايدة طويلة / قصيرة هي 0.7597. لجولدمان ساكس هو 0.2999: وعلى الرغم من نسبة شارب تستخدم في كل مكان تقريبا في التداول حسابي، ونحن بحاجة إلى النظر في المقاييس الأخرى للأداء والمخاطر. في مقالات لاحقة سوف نناقش السحب وكيف أنها تؤثر على قرار تشغيل استراتيجية أم لا. مايكل مور القاعات مايك هو مؤسس QuantStart وشاركت في صناعة التمويل الكمية على مدى السنوات الخمس الماضية، في المقام الأول كمطور ضليع في الرياضيات وفيما بعد الاستشارات تاجر ضليع في الرياضيات لصناديق التحوط.