당연히, 거래자와 투자자의 성과를 평가할 때 단순히 전체 수익을 결정하는 것이 아니라 위험에 대한 수익을 결정하는 것입니다.
연간 20 %의 이득은 매우 강력한 성능입니다. 그러나 매우 투기적인 수단을 사용하거나 과도하게 레버리지하여 연간 60 %의 변동성이 발생하는 경우 위험 조정시 실제로는 비교적 완만합니다. 샤프 비율은 0.3으로 간주됩니다. 이것은 다음과 같이 계산됩니다.
Sharpe Ratio = (포트폴리오의 반환 – 무위험 수익) / Std Dev of Portfolio
무위험 수익률은 사용자 기반 입력입니다. 이것은 일반적으로 안전한 무위험 채권과 동일 합니다. 미국 재무부, 영국 길트, 독일 외채 또는 기타 안전한 상품 의 수익률 일 수 있습니다 . 기간은 시간대에 따라 다릅니다.
장기간 포지션을 보유한 장기 투자자 또는 포지션 트레이더에게는 장기 채권을 선택할 수 있습니다. 하루 이내에 포지션을 보유 할 수있는 단기 투자자 또는 일일 트레이더는 더 짧은 채권 기간 을 사용하거나 중앙 은행이 설정 한 하룻밤 요율과 거의 같은 금액을 사용할 수 있습니다 . 이는 일반적으로 1 개월 또는 3 개월의 정부 채권 또는 중앙 은행의 야간 정책 요율 자체를 보면 알 수 있습니다.
위에서 언급 한 20 % 이익 / 60 % 변동성 포트폴리오의 경우 10 년 미국 재무부를 사용하는 경우 (수율 3 % 가정) Sharpe 비율은 0.283이됩니다. 3 개월 미국 재무부를 사용하는 경우 (수율 2 %로 가정) 샤프 비율은 0.300이됩니다.
사용 된 무위험 금리가 높으면 “초과 수익률”이 낮다는 의미입니다. 즉, 무위험 금리에 대한 17 % 수익률은 18 % 초과 수익률만큼 좋지 않습니다. 따라서 무위험 비율이 높을수록 샤프 비율이 낮아지고 다른 모든 비율이 동일하게 유지됩니다.
Ex-Ante와 Ex-Post Sharpe 비율
Sharpe 비율은 이전 (예상) 또는 사후 (이전 성과를 평가하기 위해 거꾸로 ) 로 간주 될 수 있습니다 .
위에서 고려한 비율은 성능이 이미 발생했기 때문에 사후 조치입니다. 예전의 Sharpe 비율은 기대치를 고려합니다. 포트폴리오 수익률 및 변동성 대신 계산은 용어 앞에 “E”로 표시된 예상되는 값입니다.
샤프 비율 = E (포트폴리오의 반환 – 무위험 수익률) / E (Std Dev of Portfolio)
따라서 S & P 500이 연간 변동성 15 %에서 7 %의 명목 연간 수익률을 달성 할 것으로 예상되는 경우 (미래의 미국 재무부 수익률 기준) 3 %의 무위험 수익률로 인해 샤프 비율이 0.27.
사후 비율은 특히 짧은 기간에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 낮은 변동성에서 높은 수익률로 인해 2017 년 S & P 500의 Sharpe 비율은 4.78입니다. 2018 년 현재까지 0.23입니다.
신청
샤프 비율은 종종 시간이 지남에 따라 포트폴리오, 트레이더 및 펀드 매니저의 상대적인 성과를 결정하는 데 사용됩니다. 개별 자산 군의 샤프 비율은 일반적으로 장기적으로 0.2 ~ 0.3 정도입니다.
0과 1 사이의 값은 파생 수익이 무위험 비율보다 낫지 만 초과 위험이 초과 수익을 초과 함을 나타냅니다. 1보다 큰 값은 수익률이 무위험 수익률보다 높을뿐만 아니라 초과 수익률이 초과 리스크보다 높다는 것을 나타냅니다.
음수 샤프 비율은 관리자 또는 포트폴리오의 성과가 위험이없는 비율보다 낮음을 의미합니다. 금융 자산의 경우 음수 샤프 비율은 무한정 지속되지 않습니다. 이것이 사실이라면 자본주의 경제는 기능을 멈출 것이다.
마이너스 샤프 비율은 특정 자산 거래와 관련된시기 또는 특유의 위험으로 인해 특정 자산 클래스, 관리자 또는 포트폴리오에 대해 장기간 지속될 수 있습니다.
그러나 음의 샤프 비율은 변동성이 큰 양의 초과 수익률이 실제로 샤프 비율을 음의 값 보다 작게 만들 므로 (분모가 커지기 때문에) 성능이 예상만큼 나 빠지지 않기 때문에 부정적인 샤프 비율이 평가에 문제가됩니다 . 마찬가지로, 음의 초과 수익률이 작은 포트폴리오는 이와 관련된 변동성이 큰 경우 더 작은 분모를 제공하여 음의 값을 증폭 시키면 처벌 될 수 있습니다.
따라서 음의 샤프 비율은 평가하기가 매우 어려울 수 있습니다.
샤프 비율의 장단점
다른 통계적 측정과 마찬가지로 가정 만해도됩니다. 재무 위험 평가 연구에서 변동성은 위험 또는 최상의 대리와 같다고 가정합니다. 그러나 모든 변동성이 해로운 것은 아니며 일부는 수익을 얻는 데 절대적으로 필요합니다.
거래 및 투자는 근본적으로 위험 단위당 수익을 극대화하는 것입니다. 이것이 샤프 비율의 중심 의도이지만 간단한 방식입니다.
위험을 적절히 균형 잡거나 강한 보상 보상 기회를 정확하게 식별 할 수있는 거래 또는 투자 전략은 높은 변동성을 보입니다. 그러나 모든 변동성이 Sharpe 비율에 따라 똑같이 불이익을 받는다는 점을 고려할 때 메트릭은 포트폴리오와 관련된 위험을 정확하게 식별하기에 가장 적합하지 않을 수 있습니다.
Sortino 비율과 같은 다른 위험 조정 지표는 이러한 유형의 포트폴리오에 더 적합 할 수 있으며 일반적으로 위험을보다 정확하게 반영합니다.
그러나 Sharpe 비율은 쉽게 적용 할 수 있으며 변동성 또는 수익성의 출처에 대한 추가 정보 없이도 일련의 수익률에 적용 할 수 있습니다.
수익의 변동성 또한 정규 분포로 가정합니다. 일반적으로 재무 변수는 정규 분포와 관련된 변수보다 더 뚱뚱한 경향이 있으며 일반적으로 더 높은 왜도 및 / 또는 첨도를 나타냅니다.
과거의 성과를 평가하기 위해 샤프 비율이 일반적으로 사후 포스트 의미로 사용되기 때문에 과거의 성과가 미래 또는 더 짧은 시간의 지평에서 일어날 일을 예측할 필요는 없기 때문에 결함이있을 수 있습니다.
또한 Sharpe 비율은 백분율 또는 수익으로 표현되지 않고 단순한 숫자로 표현되므로 Sharpe 비율을 통해 평가 된 다른 성능과 비교할 때만 가치가 있습니다.
일반적으로 Sharpe 비율이 0.5를 초과하면 장기적으로 달성 할 경우 시장을 능가하는 성능입니다. 1의 비율은 오랜 기간 동안 훌륭하고 달성하기가 어렵습니다. 0.2-0.3의 비율은 더 넓은 시장과 일치합니다. 전술 한 바와 같이 음의 샤프 비율은 평가하기 어렵다.
