Sharpe Ratio – vertiname Jūsų strategijos efektyvumą

Sveiki, mielieji skaitytojai.

Dažniausiai, treideriai vertindami savo Forex strategiją (arba ne savo), žiūri į pelningumą procentais. Kuo jų daugiau – tuo, atrodytų, strategija geresne, taip? Ne visai. Reikalas tas, kad pelningumas procentais labai stipriai priklauso nuo rizikos ir neatspindi sistemos efektyvumo. Tai kokiu gi rodikliu remtis? Standartu tarp finansų analitikų yra laikomas Šarpo koeficientas, išvestas Nobelio premijos laureato Wiljamo Šarpo.

Šis rodiklį mes nuolat galime matyti monitoringo servise Myfxbook:

Šiame straipsnyje mes sužinosime, kaip apskaičiuojamas Šarpo koeficientas vertinant strategijos efektyvumą, išsiaiškinsime, ką jis reiškia (daugelis moka jį apskaičiuoti, tačiau nežino jo logikos), taip pat padarysime išvadas, kokiais atvejais jis naudingas, o kokiais ne.

Šarpo koeficientas Forex rinkoje

Šarpo koeficientą sugalvojo žinomas amerikiečių ekonomistas – Wiljamas Šarpas. Šiandien dienai, tai vienas iš labiausiai naudojamų rodiklių santykyje tarp rizikos ir pelningumo. Dar didesnį populiarumą koeficientas įgavo, kai 1990 metais už savo finansų aktyvų modelį (CAPM) Šarpas gavo Nobelio premiją.

Žmogui iš finansų pasaulio nebus sunku suprasti Šarpo koeficiento apskaičiavimo principą ir ką jis turi parodyti. Iš esmės, užduotis yra tokia, kad sužinoti, kiek perteklinio pelno jūs gausite prekiaudami labiau rizikingą aktyvą. Manau, ne paslaptis, kad papildoma rizika visada turi būti su kaupu kompensuojama atitinkamo pelningumo. Kuo didesnė koeficiento reikšmė, tuo didesnis pelna rizikai su viena ir ta pačia suma.

Formulė atrodo taip:

Aktyvo pelningumas

Pelningumą galima išmatuoti su bet kokiu periodiškumu – tai gali būti diena, savaitė, mėnesis arba metai. Taip pat, kaip pelningumo rodiklį galima imti vidutinį pelno augimą vienam sandoriui. Viena, kas pageidautina, kad išeitiniai pelningumo duomenys būtų logiškai paskirstyti. Čia ir slypi pagrindinis koeficiento trūkumas – nes staigūs pelno pikai istorijoje, kurie 3 ir daugiau kartų viršija sandartinį nuokrypį ir asimetrinį paskirstymą (grafike matomus šuolius), gali tapti klaidingo vertinimo priežastimi.

Pelnas be rizikos

Pelnas be rizikos – tai teorinis pelnas su nuline rizika. Tai yra, tai tas pelningumas, kurį investuotojas gali gauti absoliučiai be rizikos per tam tikrą laiko periodą. Pagal idėją – tai minimalios pajamos, kurių investuotojas tikisi nuo bet kokų investicijų. Lyginant šį rodiklį su realiomis pajamomis, galima nustatyti, kiek gerą kompensaciją jūs gausite už papildomą riziką.

Praktikoje, savaime aišku, investicijų su nuline rizika nebūna, kadangi net pačios saugiausios investicijos savyje turi tam tikrą rizikos dalį. Nežiūrint to, prie berizikingo pelningumo galima priskirti indėlius banke, arba pinigus, investuotus į JAV obligacijas. Forex rinka – tai visada investicijos su aukšta rizika, todėl mūsų atveju pelningumas be rizikos visada bus lygus nuliui. Bet, jeigu jūsų depozitas yra laikomas banke, į formulę galima įrašyti einamųjų palūkanų reikšmes.

Standartinis nuokrypis

Šarpo koeficientas vertina investicijų efektyvumą iš pajamų dispersijos pusės (dispersija – statistinė imties charakteristika, atspindinti labiausiai tikėtiną eilinio matavimo vertės nukrypimą nuo aritmetinio vidurkio). Kadangi mes jau paskaičiavome perteklinį pelningumą (pelningumas išskaičius berizikingas palūkanas), mums liko tik padalinti šią reikšmę į standartinį aktyvo pelningumo nuokrypį. tai yra, paskaičiuoti pelningumo santykį su rizika.

Nors šiandien to daryti ir nebūtina, vis tik standartinį nuokrypį nesunku paskaičiuoti ir rankiniu būdu. Tarkime, jeigu surinkote nedidelę sandorių pelningumo statistiką: 3%, 4%, 5%, 2%, 1%, tai toliau mes išskaičiuojame iš šios sekos vidurkius ir gauname tokią seką: 0%, 1%, 2%, -1%, -2%.

Toliau, keliame reikšmes kvadratu, gauname aritmetinį vidurkį ir traukiame šaknį nuo rezultato – sqrt((0.00% + 0.01% + 0.04% + 0.01% + 0.04%) / 5) = 1.41%.

Palyginimui, paimsime kiek kitokią seką: 2%, 8%, 5%, 4%, 6%. Akivaizdu, kad tokios sistemos pelningumas mūsų vertinimo rėmuose yra didesnis, tačiau mes taip pat stebime žymiai didesnį pelningumo volatilumą, 2% prieš 1.41% prieš tai buvusiame pavyzdyje. Atitinkamai, pirmoji strategija yra mažiau rizikinga.

Kokio dydžio Šarpo koeficientas yra laikomas geru?

Kaip pavyzdį, pabandykime palyginti dviejų strategijų efektyvumą pagal jų pelningumo ir rizikos rodiklius. Tarkime, pirmoji strategija duoda 5% pelno sandoriui, esant standartiniam nuokrypiui (pelningumo dispersijos rodiklis), kuris lygus 4%. Antroji strategija vidutiniškai atneša po 2% kiekviename sandoryje, bet nuokrypis neviršija 1%.  Šiuo atveju, pirmos strategijos Šarpo koeficientas bus 1.25, o antros – 2.0. Tai reiškia, kad nežiūrint į mažesnį pelningumą, antroji strategija turi geresnį rizikos ir pelningumo santykį.

Šarpo koeficientas turėtų būti bent jau teigiamas, o geriau lygus vienetui ar daugiau. Tada laikoma, kad strategija, kurią mes analizuojame, dirba pakankamai efektyviai. Reikšmė, didesnė nei 3, jau kalba apie tai, kad tikimybė gauti nuostolį kiekviename sandoryje yra mažesnė 1%. Todėl, kuo didesnė gauta reikšmė, tuo geriau.

Išvados

Daugeliu atveju, Šarpo koeficientas parodo realų strategijos rentabilumą. Bet kartais šis rodiklis gali mus ir klaidinti. Pavyzdžiui, kai kurios obligacijos gali rodyti stabilų pelningumą, didesnį nei banko mokami procentai už indėlius daugelio metų laikotarpyje, o Šarpo koeficientas rodys nerealiai aukštus parodymus. Todėl šiuo atveju, gautos reikšmės nieko nesakys apie realias rizikas, esančias už šių obligacijų investavimo, tegu net jei rizika bus iš tikrųjų minimali. Bet bendrai, šis koeficientas puikiai tiks palyginti dvi strategijas su santykinai dažnais įėjimais ir ne pačiais didžiausiais take-profitais.

Pagarbiai, Mykolas Kuzminskis

Spekuliantas.com