Коэффициент шарпа для Форекс

Рейтинг лучших брокеров для торговли акциями за 2020 год:
  • FinMax (Форекс)
    FinMax (Форекс)

    Лучший брокер Форекса! Удобная платформа и высокая прибыль до 40% в месяц!

  • BINARIUM
    ☆☆☆☆☆
    ★★★★★
    BINARIUM

    Лучший брокер по бинарным опционам. Огромный раздел по обучению.

В этой статье раскрыты следующие темы:

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа, как и альфа, оценивает труд управляющего. Только сравнивает доходность портфеля не с движением какого-либо эталона, а с колебанием доходности самого портфеля за анализируемый период. Т.е. дается «внутренняя» оценка «качества» доходности портфеля, без использования «внешних» данных. Другими словами, дается абсолютная, а не относительная оценка полученной за период доходности.

• R — доходность портфеля (актива)

• Rf — доходность от альтернативного вложения

• σ — стандартное отклонение доходности портфеля (актива)

Колебания доходности — это риск. Высокие колебания — это высокий риск, и они должны приносить высокий доход. Колебания доходности измеряются стандартным отклонением, которое помещается в знаменатель дроби, рассчитывающей коэффициент Шарпа. В числителе дроби – доходность портфеля, очищенная от гарантированной рыночной доходности — от доходности безрискового вложения, в качестве которого, как правило, берется депозит в Сбербанке.

Если портфель показал доходность 30% со стандартным отклонением равным 10, а депозит Сбербанка принес бы 12%, то коэффициент Шарпа будет равен (30-12)/10 = 1,8. Можно сказать, что за каждую единицу риска были получены 1,8 единиц доходности сверх гарантированной безрисковой доходности.

Чем значение коэффициента Шарпа выше, тем выгоднее управляющий использует риск портфеля. Причем, благодаря тому, что этот коэффициент использует стандартное отклонение доходности самого портфеля, а не внешний эталон, он может быть применен для сравнения между собой различный портфелей.

При одинаковой доходности портфели могут иметь разные значения этого коэффициента, потому что они принимают на себя разное количество риска. Портфель, у которого коэффициент Шарпа выше при одинаковой доходности, достиг результата с меньшим риском. Чем выше стандартное отклонение, тем больше знаменатель уравнения коэффициента Шарпа, а значит портфелю нужно показывать высокую доходность, чтобы заработать высокое значение этого показателя. Портфелю с низким уровнем риска (небольшим стандартным отклонением) достаточно показывать умеренную доходность, чтобы его коэффициент Шарпа был достаточно высоким.

У коэффициента Шарпа есть преимущество перед альфой. Стандартное отклонение измеряет волатильность фонда в абсолютной величине, а не относительной, как альфа. Поэтому, если для полезности альфы должен быть высоким коэффициент корреляции, то коэффициент Шарпа всегда имеет полноценное значение, независимо от других показателей.

Лучшие брокеры без обмана
  • FinMax (Форекс)
    FinMax (Форекс)

    Огромный выбор торговых инструментов! Заработает каждый!

  • BINARIUM
    ☆☆☆☆☆
    ★★★★★
    BINARIUM

    Лучший брокер по бинарным опционам. Огромный раздел по обучению.

Коэффициент Шарпа на Форекс. Достоинства и недостатки

Коэффициент Шарпа является одним из самых часто используемых инструментов, который дает возможность максимально точно определять эффективность новых стратегий Форекс. 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 волатильности Форекс пар. Таким образом, чем выше уровень волатильности, тем выше риски при использовании валютной пары.

4,0,1,0,0

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.

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.

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).

9,1,0,0,0

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:

13,0,0,1,0

  • 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.

18,0,0,0,1

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.

Коэффициент Шарпа — как просто оценить эффективность торговых стратегий на Форекс?

Здравствуйте, друзья и гости форекс блога yavforex.ru!

Сегодня я подготовил для Вас очередной материал, который касается оценки и анализа эффективности торговых систем на валютном рынке Форекс, а именно речь пойдет про коэффициент Шарпа как одного из самых применяемых показателей определения эффективности не только отдельных стратегий, но и целых торговых и инвестиционных портфелей.

Мы подробно разберем, что собой представляет данный показатель, как проводится расчет, и главное, как его можно применять на практике для оценки торговых стратегий, а также сравнения этого показателя разных стратегий между собой.

Как Вы уже наверное знаете, универсальной оценкой торговых систем является соотношение между доходом (который был получен от торговли по определенной стратегии), и риском, который трейдер берет на себя. Соответственно коэффициент Шарпа показывает это соотношение между этими показателями, и чем это соотношение будет выше, тем более эффективной является анализируемая торговая система.

Итак, для точного расчета коэффициента Шарпа существует следующая формула:

Формула, на первый взгляд, выглядит сложно, но на самом деле все объясняется более просто и понятно. Числитель формулы Шарпа показывает величину средне избыточного дохода полученного за один торговый месяц (или за период который Вы установили, может быть полгода, год и т.д.).

Следует заметить, что в числителе вычитается величина безрыскового дохода, для примера, если в Вашем общем портфеле присутствуют активы, которые гарантируют получения стабильной прибыли (сюда можно включить те же банковские депозиты и т.д.), то сумма такого дохода в расчете коэффициента Шарпа не учитывается.

Знаменатель же показывает риск, то есть среднее отклонение от среднего значения доходности. Риск, как правило, сравнивают с волатильностью того или иного ценового движения финансового актива на рынке, чем выше волатильность этого финансового актива, тем выше риск и наоборот.

Таким образом, поделив среднюю избыточную доходность за период на риск (или величину волатильности), мы получаем значение данного коэффициента. Если показатель коэффициента ниже нуля (0), то наша система или актив, является менее эффективным, чем вложение, например, в безрисковые активы. Соответственно оценка такого актива будет негативной, и применение его не будет эффективным.

Если же показатель Шарпа составил больше 1, это уже позитивный результат эффективности, но все же по рекомендациям от автора формулы, оптимальное значение показателя должно составлять ближе или около 2, показатели выше последнего значения конечно будут еще лучше, но они очень редко встречаются на рынке.

В видеоролике ниже, Вы можете подробно узнать об интерпретации и более обширном использовании коэффициента Шарпа на финансовых рынках:

Примеры расчета коэффициента Шарпа для торговых стратегий

Если рассчитывать данный покащатель для отдельной торговой системы, здесь уже будет автоматически исключена безрисковая доходность (так как она здесь отсутствует).

Для примера, возьмем форекс стратегию SMAT — коэффициент Шарпа для нее составил около 1.15.

Всю информацию о результатах торговли можно просмотреть на вкладке «Отчет» в терминале MetaTrader 4 за определенный период, будь то механическая или автоматическая торговая система. Среднюю доходность системы берем в процентах % от первоначального депозита и начала анализируемого периода.

Далее берем величину риска, то есть среднее значение волатильности (учитывая величину просадки на Форекс) финансового инструмента или выбранной валютной пары (в нашем случае, это EUR/JPY), по которой осуществляли торговлю по системе за определенный период.

Среднюю волатильность за период по конкретному финансовому инструменту, можно узнать через калькулятор волатильности (подробно в этой статье) или через сервис Авточартист, где также предоставляется подробная информация о данной величине. Кроме этого данные по нужному Вам финансовому инструменту должны быть на сайте Вашего форекс брокера, который по запросу должен предоставить Вам эту информацию.

В результате, по формуле, делим доходность на риск и получаем нужное нам значение коэффициента Шарпа.

С помощью данного коэффициента, трейдеры могут сравнивать эффективность двоих разных систем между собой. Для примера, если сравнивающиеся системы показали одинаковую доходность за период, но у одной стратегии вышел больше риск, чем у другой, то показатель Шарпа у первой будет соответственно меньше, что говорит о ее меньшей эффективности по сравнению с другой торговой системой.

Как вариант и пример для простого применения коэффициента Шарпа, его можно было бы использовать для определения и сравнивания эффективности торговых стратегий разных Памм счетов или управляющих предоставляющих возможности копирования их сделок. Но при этом, в случае с Памм счетами, он должен использовать только одну (или несколько) торговую стратегию с информацией об валютном инструменте, на котором ведется торговля. Но это будет сделать сложно, так как большинство прибыльных управляющих торгуют портфелями, и не факт что будут делится дополнительной информацией касательно их.

Во втором случае, с копированием сделок, коэффициент подходит более оптимально, так как торговые сигналы (в большинстве случаев) будут поступать по какой валютной паре, соответственно и пользователю, который их использует, будут легче сделать расчеты для определения эффективности торговли управляющего. Кроме этого, есть сервисы, которые в статистике торговли управляющих указывают готовое значение показателя Шарпа (один из таких мы рассмотрим в следующей статье).

Со всей этой простотой расчетов и интерпретации, данный показатель обладает и некоторым существенным недостатком. Он состоит в том, что если трейдер торгует редко, но при этом каждый раз зарабатывает большими объемами, то коэффициент Шарпа при этом будет не высокий. Это объясняется тем что средняя волатильность такого заработка будет высокая, и это не важно в какую сторону, прибыльную или убыточную, идет торговля.

Примеры этого показано на рисунках выше и ниже, где стратегии №1 и 2 имеют разную прибыль и существенно разный коэффициент Шарпа.

Как видите, друзья трейдеры, коэффициент Шарпа является весьма интересным и практичным показателем для определения эффективности не только стратегий на рынке Форекс, но и любых других финансовых активов. Расчеты этого показателя не сложны и не занимают много времени, соответственно каждый трейдер может узнать или сравнить эффективность своей торговой системы с другими.

Ну что же, уважаемые читатели, Вы ознакомились с очередным показателем оценки эффективности торговых стратегий и теперь знаете как его можно применять в процессе работы или тестировании новых, или уже существующих систем.

Кстати, забегу немного наперед, чтобы сообщить Вам об одной из интересных следующих публикаций, которая будет посвящена теме о возможности и способах получения готовых бесплатных сигналов для торговли на рынке Форекс, мы пошагово рассмотрим всю схему такой возможности. Так что не пропустите выход этой статьи и для этого обязательно подписывайтесь на обновления !

Всем удачи и до встречи на страницах форекс блога!

Коэффициент Шарпа (Sharp Ratio)

Данный индикатор был разработан с целью помочь инвесторам и трейдерам понять, какой заработок они получат учитывая потери и риск в реальном времени. Этот коэффициент содержит в себе среднюю заработка в избытке безрисковой ставки деленную на единицу волатильности или полного риска. Отнимая безрисковый коэффициент от заработка, инвестор сумеет увеличить свой шанс на изоляцию активов портфеля, которые подлежат операциям с высоким риском.

История и формула коэффициента Шарпа

Впервые данный инструмент был создан в 1966 году благодаря разработкам ещё будущего на то время Нобелевского лауреата Уильяма Шарпа. Шарп также был президентом Американской финансовой ассоциации, работая вместе с которой, в 1990 году он получил Нобелевскую премию за разработку модели для оценки капитальных активов CAPM.

Коэффициент Шарпа стал наиболее широко использоваться в качестве метода расчета дохода с учетом риска. Однако, он может сильно искажаться в зависимости от того, какое движение испытывает портфель активов – положительное или отрицательное. Подобный портфель будет иметь высокий шанс возврата с большим количеством эксцессов (“жирных хвостов”) вместе с отрицательной симметрией.

Альтернативные методы подсчета доходности, скорректированные с учётом риска были предоставлены в широкие массы уже в течение многих лет после инициальной разработки коэффициента Шарпа, включая коэффициент Сортино, коэффициент возврата Максимальной Просадки Стоимости (ROMAD), а также коэффициент Трейнора.

Чем выше коэффициент Шарпа, тем больший доход получит инвестор на одну единицу риска. Чем коэффициент ниже, тем больший риск берёт на себя инвестор ради получение сверхурочной прибыли. Таким образом, коэффициент Шарпа в конечном итоге выравнивает “игровое поле” среди участвующих портфелей, указывая на те из них, которые несут на себе чрезвычайный риск.

Коэффициент Шарпа вычисляется следующим образом.

Как правило, значения доходности берутся на тот период времени, на который рассчитывается искомый коэффициент. Чаще всего рассматривается значение коэффициента Шарпа за год, но в некоторых случаях бывает более разумно рассчитывать его квартальные, месячные, или даже дневные значения, для повышения точности отображения информации.

Как получить нужные данные для работы коэффициента Шарпа?

При расчете коэффициента Шарпа для Форекс стратегии, безрисковый доход автоматически исключается, по причине его отсутствия на площадках торговли.
Определяем величину риска, за которую принимаем среднее значение волатильности валютной пары или другого финансового актива. Среднюю волатильность актива находим через оценочные онлайн-сервисы.

Делим показатель доходности на показатель риска, получаем коэффициент Шарпа.

Коэффициент Шарпа удобен в применении для сравнения эффективности двух Форекс систем. Если у обеих стратегий одинаковая доходность, но показатель риска выше у первой стратегии, то и коэффициент Шарпа у первой стратегии окажется меньше, что свидетельствует о ее меньшей эффективности по сравнению со второй стратегией.

Базовые сведения и мотивы использования коэффициента Шарпа

Коэффициент Шарпа часто используется для сравнения изменения общих характеристик риска и доходности при добавлении нового актива или класса активов внутрь портфеля.

Если инвестор рассматривает возможность добавления распределения хедж-фонда в свой существующий, разделённый между акциями и облигациями компаний портфель, который дал заработок в размере 20% за последний год. Если текущий безрисковый коэффициент составляет 4%, а волатильность доходности портфеля составляет примерно 15%, то это даст коэффициент Шарпа в размере 106%

Коэффициент Шарпа = (20 – 4) / 15 =

Если же инвестор считает, что добавление хедж-фонда в портфель уменьшит его годовой оборот и заработок до 18%, волатильность рынка и доходности опустятся до 12%, а безрисковый коэффициент будет примерно составлять уже 4.5%, то используя ту же самую формулу для расчёта, инвестор обнаружит, что коэффициент составит около 112%

Коэффициент Шарпа = (18 – 4.5) / 12 =

Инвестор доказал, что хоть инвестиции в хедж-фонды и снижают абсолютный заработок портфеля, это тем не менее улучшило показатели рискованности сделок в меньшую сторону.

Совет:
Если же добавление новой инвестиции снизило коэффициент Шарпа на более чем 2-3 процента, следует хорошо обдумать своё решение, или вовсе не добавлять инвестиции в свой портфель.

Справедливо отметить, что в данных примерах предполагается, что коэффициент Шарпа, основанный на прошлой производительности портфеля можно смело применять к будущим инвестиционным практикам для улучшения своих показателей.

Коэффициент Шарпа также может помочь объяснить, является ли избыточная доходность портфеля следствием разумных инвестиционных решений или результатом слишком большого риска. Хоть портфель или фонд и может иметь более высокую доходность чем его альтернативны, это будет хорошей инвестицией только в том случае, если такая более высокая доходность не сопряжена с чрезмерным дополнительным риском.

Чем больше коэффициент Шарпа в портфеле, тем лучше его показатели с поправкой на риск. Если анализ приводит к отрицательному коэффициенту Шарпа, это либо означает, что безрисковый коэффициент превышает доходность портфеля, либо ожидается, что доходность портфеля будет отрицательной. В любом случае, отрицательное отношение Шарпа не даст никакой полезной информации пользователю.

Каковы стратегии использования коэффициента Шарпа?

  • Коэффициент Шарпа можно использовать для оценки и прошлой эффективности портфеля, где фактические доходы того или иного портфеля рассчитываются, и вкладываются в формулу.
  • Коэффициент Шарпа часто увеличивается с частотой торгов. Некоторые высокочастотные стратегии будут иметь высокие (а иногда и низкие) коэффициенты Шарпа, поскольку они могут приносить прибыль почти каждый день.

Эти стратегии редко страдают от катастрофического риска и, таким образом, сводят к минимуму волатильность их доходности.

Достоинства и Недостатки Коэффициента Шарпа

Простота

Популярность коэффициента Шарпа во многом благодаря относительной простоте формулы, используемой для его получения. Вам не нужно иметь широкий опыт в математике или статистике, чтобы понять, чего теоретически пытается достичь коэффициент Шарпа: определить, компенсирует ли полученная избыточная прибыль риск, связанный с его получением, или нет.

Кросс-платформенность

Другим преимуществом коэффициента Шарпа, особенно по сравнению с альтернативными измерителями риска, заключается в том, что он может применяться к активам всех типов. Вы можете легко сравнить даже золото с серебром используя коэффициент Шарпа, потому что не ссылаетесь на конкретный внешний ориентир для инвестиций.

Это делает его таким же применимым к отдельным ценным бумагам, как и к портфелям на объединенных фондах.

Неточности в работе

Коэффициент Шарпа также имеет тенденцию к сбою и неточностях при анализе портфелей со значительными нелинейными рисками по типу опционов.

Искажения в подсчетах

Помимо зависимости от доходности за огромный промежуток времени, одна из проблем коэффициента Шарпа заключается в том, что неликвидные инвестиции снижают стандартные девиации портфеля (поскольку данные инвестиции имеют преимущественно низкую волатильность). Коэффициент также подвержен искажениям, когда инвестиции не имеют чёткого распределения прибыли между участвующими портфелями.

Заключение

Коэффициент Шарпа может скорректировать результаты портфеля – или ожидаемые будущие результаты – с учетом избыточного риска, который был взят на себя инвестором.

Высокий коэффициент Шарпа хорош по сравнению с аналогичными портфелями или фондами с более низкой доходностью.

Коэффициент Шарпа может быть одним из инструментов-показателей риска/доходности, но безусловен тот факт, что для успешных инвестиций на площадке Вам необходимо иметь как минимум несколько расчетных инструментов для риска, такие как: асимметрия, эксцесс, максимальная просадка, положительные и отрицательные промежутки и т.д.

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа — показатель эффективности инвестиционного портфеля (актива), который вычисляется как отношение средней премии за риск [1] к среднему отклонению портфеля.

Содержание

Расчет коэффициента [ править | править код ]

Коэффициент Шарпа используется для определения того, насколько хорошо доходность актива компенсирует принимаемый инвестором риск. При сравнении двух активов с одинаковым ожидаемым доходом, вложение в актив с более высоким коэффициентом Шарпа будет менее рискованным.

Коэффициент шарпа для Форекс

Коэффициент Шарпа – отличный инструмент, позволяющий сравнить торговые стратегии по эффективности. Большинство трейдеров попадается на красивые цифры в пунктах или процентах роста депозита, совершенно упуская из виду такой показатель как риск.

Уильяма Шарпа можно назвать экономистом от бога, сотрудничая с Гарри Марковицем, он выдвинул немало инновационных для своего времени идей. Чего стоит хотя бы его модель ценообразования активов, она была настолько необычной для его времени, что ее даже не хотели публиковать серьезные издания. Целых 2 года понадобилось уже знаменитому на тот момент экономисту, чтобы доказать состоятельность своей идеи.

Ну а пиком карьеры Шарпа стал 1990 года, когда совместно со своим коллегой Марковицем он был удостоен Нобелевской премии. Его теория ценообразования финансовых активов также известна как ценовая модель акционерного капитала.

Что касается коэффициента Шарпа, то эта несложная формула оказалась настолько эффективной в оценке капитальных активов, что используется и по сей день, а коэффициенту было присвоено имя ученого. Если коротко описать историю возникновения этого коэффициента, то можно сказать, что Шарп в отличие от Марковица больше внимания старался уделить не только получаемой инвестором прибыли, но и рискам.

До него такой подход к оценке качества капитальных активов не предлагал никто, вернее не предлагалось универсальной формулы, которую можно было бы использовать при оценке любого актива.

Смысл коэффициента Шарпа

При изучении этого коэффициента мы будем оперировать такими терминами как стандартное отклонение, среднеарифметическая доходность сделки, безрисковый актив. Что же касается смысла коэффициента, то для начала разберемся как формируется прибыль инвестора в общем случае.

Шарп исходил из того, что инвестор может обладать возможностью получать безрисковый доход. Под этим термином понимается такой тип дохода, при котором некая сумма гарантированно будет зачисляться на счет инвестора регулярно и независимо от внешних факторов, т.е. риск равен нулю.

В реальной жизни такое представить сложно, а тем более при спекуляции валютами на форекс. Среди трейдеров такой термин как безрисковый доход звучит просто странно, у любой стратегии есть как прибыльные, так и убыточные сделки, т.е. риск получения убытка не нулевой. Именно поэтому в формуле безрисковый доход мы будем принимать равным 0.

Важно! Значение безрискового дохода равное 0 мы будем использовать только в том случае, если выполняется оценка эффективности ТС. Если же ваши деньги лежат, например, в банке, то безрисковый доход равен процентной ставке этого банка.

В реальности, когда человек инвестирует определенную сумму (не важно куда именно, это может быть торговля на форекс или инвестиции в ценные бумаги какой-нибудь компании), то он может получить некий минимальный гарантированный доход. Его можно считать тем самым доходом с нулевым риском.

Но в реальности доход, который получает инвестор, отличается от минимального гарантированного. То есть риск был выше нуля, но в итоге это окупилось за счет большего дохода. Коэффициент Шарпа как раз и позволяет оценить соотношение риска и дополнительной полученной за его счет прибыли. То есть выполняется оценка того, стоила ли игра свеч, простая оценка по заработанным пунктам или процентам роста депозита такой анализ выполнить не может.

Есть у коэффициента Шарпа и пара особенностей:

  • он не измеряет риск как это может показаться на первый взгляд. Можно сказать, что он оценивает волатильность доходности. А вот то как именно изменяется стоимость активов не играет никакой роли в расчетах;
  • ситуации, когда убытки следуют один за другим и когда убытки чередуются прибыльными сделками никак не отличаются при расчете к-та Шарпа за этот промежуток времени.

Зависимость, по которой можно самостоятельно рассчитать к-т Шарпа для любой форекс стратегии имеет вид:

SR = (AHRP – (1+RFR))/SD,

в формуле приняты такие обозначения:

  • AHRP – средняя прибыль за время жизни сделки (т.е. пока не сработал SL, TP или она не была закрыта вручную);
  • RFR –тот самый безрисковый доход, принимаем его равным нулю;
  • SD – стандартное отклонение.

Что такое стандартное отклонение и как его можно использовать

С этим термином стоит разобраться подробнее. Представьте себе, что есть стратегия, у которой в среднем по одной сделке получается около 2% прибыли. Теперь за любой временной промежуток возьмем определенное число сделок с их реальными процентами профита, пусть они будут равными 1%, 3%, 6%, 8%, 12%, 4%.

Расчеты ведутся в таком порядке:

  • сперва вычитаем из каждого значения среднее, получаем ряд -1%, 1%, 4%, 6%, 10%, 2%;
  • теперь нужно каждое из полученных значений возвести в квадрат и вычислить их среднее арифметическое, получаем (1 + 1 + 16 + 36 + 100 + 4)/6 = 26,33%;
  • теперь извлекаем корень изполученного числа, стандартное отклонение для этого примера составило бы 5,13%.

Важно! Само по себе это число абсолютно бесполезно, мы просто вычислили стандартное отклонение на определенном участке рынка для данной стратегии.

А теперь представим, что есть и другая стратегия с показателями за тот же промежуток времени 2%, 3%, 5%, 4%, 5%, 3%, а в среднем прибыль по сделке составляет те же 2%. Выполним те же расчеты, что и раньше, стандартное отклонение в это случае составляет

SD = v((0 + 1 + 9 + 4 + 9 + 1)/6) = 2.

А теперь сравним результаты расчетов. Если судить по стандартному отклонению, то более выгодной является вторая стратегия, ведь у нее риск меньше. Но если посмотреть на результаты торговли, то более привлекательной может показаться первая стратегия, процент выигрыша по каждой сделке действительно выше.

Вся суть такого анализа в том, что мы оцениваем величину риска стратегии на определенном временном интервале, при этом во время расчетов знак не учитывается. То есть результат по сделке может отличаться от среднего не только в большую (прибыльную), но и в убыточную сторону. В нашем примере вполне могло сложиться так, что для первой стратегии просто сложились удачные обстоятельства на рынке, вот она и демонстрирует прибыльность выше средней.

Но я в такой ситуации выбрал бы 2-ю ТС. На форекс важна в первую очередь стабильность.

Ручной расчет коэффициента Шарпа

Делать это удобно в табличнойформе, подойдет тот же Excel, в качестве исходных данных используются:

  • среднее значение прибыльности по одной сделке;
  • статистика результативности ТС заопределенных промежуток времени, тоже в процентах.

По результатам расчетов оказалось, что неплохая на первый взгляд ТС (если судить только по результативности торговли) на самом деле обладает не самым лучшим соотношением риска и вознаграждения за него. Это может быть трудно понять если вы первый раз столкнулись с коэффициентом Шарпа, но высокоприбыльные стратегии могут иметь низкий коэффициент.

Предположим, что у одной ТС в среднем по сделке прибыль составляет 6%, а стандартное отклонение равно 4, у другой ТС при средней прибыли по сделке 8% отклонение равно 7. В таком случае для первой ТС SR будет равен 6/4 = 1,5, а для второй SR = 8/7 = 1,14. С точки зрения риска, который берет на себя трейдер и вознаграждения, которое он получает, более эффективной является первая ТС.

Принято считать, что стратегия способна стабильно приносить прибыль в том случае если для нее коэффициент Шарпа составляет больше 1,0. Если же каким-то чудом он оказался равен или больше 3, то вас можно поздравить – вероятность неудачи в каждой сделке не превышает 1-2%. Но в реальности с такими числами, особенно на форекс столкнуться просто невозможно.

Изредка можно столкнуться с ситуацией, когда у хорошей стратегии коэффициент Шарпа очень низок. Объясняется это как раз тем, что при его подсчете направление движения цены не учитывается.

Представьте себе стратегию, в которой иногда случаются всплески активной торговли и профит по сделкам намного превышает среднее значение прибыли по сделке. Если бы мы просто использовали приведенные выше зависимости, то получили бы большое стандартное отклонение и низкий SR. Но для того, чтобы такая ситуация сложилась нужно, чтобы отклонение от среднего профита было только в прибыльную сторону, а в реальной жизни это встречается редко.

Такая ситуация – скорее исключение из правила, в общем случае SR довольно точно показывает эффективность ТС и оправданность риска. Также с его помощью удобно сравнивать разные ТС.

Где узнать коэффициент Шарпа?

В показанных примерах все расчеты выполнялись вручную, это удобно и быстро можно сделать с помощью Excel, но если нужно работать с большим массивом данных, то даже простойсбор исходных данных – довольно трудоемкая задача. Нужно за выбранный период времени вычислить в процентах (или в пунктах) среднюю прибыль и затем выбрать те же данные по каждой сделке за этот промежуток времени.

Вручную считать коэффициент Шарпа для интересующей вас стратегии нет нужды. Для многих из них такие расчеты уже выполнены и постоянно обновляются. Узнать его величину можно несколькими путями:

  • в самом МТ4. Во вкладке сигналы помимо самих сигналов на вход в рынок есть еще и подробный анализ ТС, по которой они были получены. В числе прочего есть и рассчитанный коэффициент Шарпа;
  • на myfxbook есть точно та же информация, просто набор ТС побольше. Ну а недостатком такого метода оценки эффективности ТС можно считать то, что вы не сможете посмотреть, как изменялся коэффициент в разные периоды времени. Его расчет приведен для всего времени мониторинга советника.

Важно! В МТ5 коэффициенту Шарпа уделено большее внимание. Есть даже возможность оптимизации советника по этому параметру.

Ближайшие родственники коэффициента Шарпа

Вместе с ним для анализа инвестиционного портфеля могут применяться:

  • коэффициент Сортино;
  • коэффициент Трейнора;
  • коэффициент Бета.

Коэффициенты Сортино и Шарпа похожи друг на друга как близнецы братья, но есть и одно важное отличие – Шарпа в своей методике оценки активов использовал волатильность доходности в целом, а вот в методике Сортино предлагается использовать волатильности вниз.

Вспомните, когда ранее мы рассчитывали SR, то в знаменателе в формуле у нас находилось стандартное отклонение. При его расчете мы учитывали отклонениеприбыль по сделке от среднего значения как в большую, так и в меньшую сторону, то есть использовалась волатильность доходности. Недостаток такого подхода мы тоже определили.

При расчете коэффициента Сортино формула будет точно такой же, но в знаменателе нужно будет учитывать только волатильность вниз. То есть при расчете стандартного отклонения будут использоваться только отклонения профита по сделкам, которые отличаются от средней в меньшую сторону.

Попробуем вычислить к-т Сортино для уже рассмотренного ранее примера (когда в Excel считали SR). Исходные данные те же.

Из 19 введенных значений нас будет интересовать только 2 – те, в который разница профита по сделке и среднего профита меньше 0. В результате расчетов получаем коэффициент Сортино, равный 2, тогда как SR в том же примере был равен примерно 0,58.

Как и в случае с методикой Шарпа, коэффициент Сортино имеет смысл только когда выполняется сравнительный анализ 2 и более торговых систем либо результатов работы инвестфондов. И самое главное, что он позволяет сделать – выяснить, за счет чего удалось получить прибыль: то ли благодаря продуманным решениям, то ли благодаря удаче и повышенному риску.

Если будут сравниваться 2 стратегии, в одной из которых к-т Сортино равен, например, 1,5, а в другой – 0,95, то более привлекательной для инвестора будет та,в которой он больше. Больший коэффициент говорит о том, что на протяжении исследуемого периода профит по каждой сделке был скорее больше, чем меньше средней прибыли.

Если выборка достаточно крупная, то подобный результат говорит о продуманной стратегии, т.е. результат достигнут не случайно.

Коэффициент Бета. С SR общего имеет мало, используется для оценки активов, уровня риска и стратегии, которой придерживается инвестор. Коротко его смысл можно описать так — BR показывает изменение доходности инвестпортфеля в зависимости от того, как растет/падает доходность рынка. ВExcel рассчитать коэффициент Бета можно как отношение ковариации массивов (доходность по инвестпортфелю; доходность рынка) к дисперсии доходности рынка.

В нашем примере BR оказался равным 0,58, что говорит о том, что управляющий придерживается консервативной стратегии и риск находится на приемлемом уровне. Приоценке торговых стратегий BR практически не применяется.

Коэффициент Трейнора . Используется как индикатор того, насколько доходность портфеля/стратегии превышает рыночный риск. В роли рыночного риска выступает коэффициент Бета, а расчетная зависимость имеет вид

В числителе – разница между средней доходностью инвестпортфеля и безрисковым доходом (его мы ранее договорились принимать равным нулю). В знаменателе – риск, т.е. коэффициент Бета. В примере расчета коэффициент Трейнора для наших исходных данных равен 0,06, что говорит о том, что управление инвестициями ведется эффективно.

Интерпретация коэффициентов

Если сравниваются2 и более стратегии/инвестпортфеля, то можно обойтись и простым сравнением чисел. Но общую оценку эффективности управления финансами можно получить и на основании численного значения коэффициента.

Для коэффициента Шарпа из логики расчетов понятно, что если он получился меньше 0, то нужно срочно пересмотреть правила ТС, ожидаемая доходность по ней не отвечает существующему риску. Если у вас вдруг получился SR менее 0, то срочно ставьте свой советник/ТС на паузу, рассчитывать на нормальный результат будет сложно.

SR в диапазоне 0-1 говорит о том, что риск немного выше, чем ожидаемая доходность. А значения более 1,0 свидетельствуют о высокой эффективности ТС, кривая роста депозита может и не будет похожа на прямую линию, но будет демонстрировать стабильный рост депозита без серьезных просадок.

Для коэффициента Сортиноправила те же, чем он выше, тем лучше.

Коэффициент Бета . Если BR превышает 1 либо меньше -1, это говорит о крайне рискованной стратегии управляющего. Значительно реже бывают ситуации, когда BR = ±1,0, это характерно для пассивного стиля поведения. Чаще всего коэффициент находится в диапазоне от -1 до 1, что говорит о сдержанномстиле управления инвестициями.

Коэффициент Трейнора . Если TR оказался ниже 0, это говорит о том, что используемая стратегия/инвестпортфель демонстрирует настолько низкую доходность, что даже безрисковый доход оказывается больше. То есть теряется основной смысл инвестиций средств – риск мы имеем, но он не окупается большей прибылью.

При TR > 0 можно говорить о том, что риск, который несет инвестор, окупается, т.е. доход больше чем безрисковый.

Заключение

Это только на первый взгляд кажется, что об эффективности торговой стратегии можно судить только лишь взглянув на форму кривой роста депозита и прибыль. По этим показателямможно лишь примерно сделать вывод о том, как она ведет себя в реальной торговле.

Для более детального анализа стратегий пригодится набор коэффициентов, которые позволяют выяснить, а стоит ли вообще игра свеч, то есть окупается ли риск, который несет трейдер, используя тот или иной советник/ручную ТС. В конечном итоге это позволит выбрать максимально стабильный вариант, возможно, он будет немного уступать по прибыльности более рискованным стратегиям, но в долгосрочной перспективе это окупится.

При этом нужно понимать, что есть у перечисленных коэффициентов и слабые места. Тот же Sharpe Ratio в редких случаях оказывается довольно низким для хороших стратегий. Но случается это редко, так что ничто не мешает использовать его для анализа. Нужно только понимать алгоритм его расчета и проблем с чтением результатов не будет. Источник: Dewinforex

Коэффициент Шарпа и определение рисков торговой системы

Доброго времени суток, читатели блога о трейдинге. Коэффициент Шарпа относится к тем темам, в которых, как говориться, нужно разобраться, чтобы что-то понять. Нужно ли это вам? Отвечу словами Монро Траут – наиболее прибыльного фьючерсного трейдера при минимальных рисках: «Лучший трейдер тот, у которого в конце года наилучший коэффициент Шарпа. Он показывает, добились ли вы успеха за счет своего преимущества на рынке или принятия слишком высоких рисков».

Простое объяснение коэффициента Шарпа

Чем выше коэффициент, тем большую прибыль получает трейдер за единицу риска. Соответственно, чем он ниже, тем на больший риск идет трейдер, чтобы получить единицу прибыли.

Например, трейдеры Х и Y получили за год одинаковую доходность равную 30%. Но при этом, Х имел коэффициент Шарпа 1.25, а Y – 1.00. Получается, что последний идет на больший риск, чтобы получить свой доход в 30%.

Небольшая предыстория

Уильям Шарп разработал свой коэффициент в 1966 году. Благодаря своей простоте, он стал очень популярным в финансовых областях и стал одним из основных мерил риска и доходности.

Но на этом финансовые открытия Шарпа не закончились. В 1990 году он получает Нобелевскую премию в сфере экономики, за разработку модели CAPM для оценки капитальных активов, без которой не обходятся инвесторы. После этого доверие к коэффициенту Шарпа еще больше укрепилось.

Формула коэффициента Шарпа

Rp – доходность трейдера (портфеля)

Rf – безрисковая процентная ставка

Ϭ – стандартное отклонение доходности

На первый взгляд выглядит все как то очень запутанно. Но поверьте, в этом легко разобраться. Так что поехали дальше.

Расчет коэффициента Шарпа – шаг 1

Для начала нам необходимо обсчитать избыточную доходность (Rp — Rf). Эта разница показывает, выше ли доходность трейдера, чем доходность безрисковых инструментов, которыми на сегодняшний день являются казначейские облигации США. Если нет, то какой тогда смысл торговли? Лучше положить деньги в местный банк.

Теперь насчет облигаций США? Рекомендуется принимать в расчет 3- или 6-месячные казначейские векселя, которые наименее рискованны, так как они самые краткосрочные. Но так как ставка по ним последние годы очень низкая (сейчас 0,02%), то берутся во внимание 10-летние казначейские билеты.

Ниже я предоставляю вашему вниманию, так ради интереса, историческую доходность 3-месячных и 10-летних облигаций США:

Rp или свою доходность вы можете измерять за день, неделю, месяц и т.д. Другими словами, строгих правил здесь нет. Но все же для спекуляций лучше брать период покороче.

Например, сам Монро Траут, которого мы упоминали вначале статьи, измеряет среднедневную доходность.

Итак, первые шаг расчетов говорит нам, сколько зарабатывает трейдер, и превышает ли его доход безрисковую доходность (или есть ли смысл торговать по выбранной системе).

Шаг второй – что такое стандартное отклонение

Помните пример с двумя трейдерами вначале поста? Хорошо. Давайте отобразим их торговые результаты помесячно:

В среднем

30%

30%

С первого взгляда, разницы между X и Y нет. Но если присмотреться к каждому месяцу, то увидим, что в первом случае все числа очень близки к среднему значению, 30, а во втором нет.

Какого трейдера вы бы выбрали, если захотели бы вложить свои деньги? Первого? Правильно. Его стратегия более стабильна.

Чтобы выразить наше предположение в цифрах, нужно рассчитать среднеквадратическое отклонение. Для начала необходимо узнать разницу между доходом за каждый месяц и его среднем значением, и поднести результат к квадрату. Пример для трейдера Х мы рассмотрим в таблице ниже:

Дальше нам осталось малость. Нужно все числа в последней колонке суммировать и разделить на количество месяцев минус один. С полученного значения необходимо взять квадратный корень. Это и будет среднеквадратическое отклонение:

Ϭ = √154/(12-1) = √14 = 4% или 0.04

Логика понятна? Сделаем аналогичные расчеты для трейдера Y и получим Ϭ = 0,09.

Отсюда итог: чем выше стандартное отклонение, тем более волатильная доходность и, соответственно, тем больший риск.

Как использовать коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа является показателем доходности с поправкой на риск, который используется для оценки эффективности торговли.

Здесь важно понимать, что если у вас есть лишь одно значение, скажем за год, то оно вам много не скажет. Как говорил граф Монте-Кристо : «Все познается в сравнении». Поэтому вам необходимо сравнить значение за первый год со значением за второй год, или с результатами других трейдеров.

Например, если фондовый менеджер А генерирует доход в 15%, а В в 12%, то логично предположить, что первый более результативнее второго. Но менеджер В может торговать с меньшим риском и у него будет доход выше при минимальных рисках.

Продолжая наш пример, допустим, что безрисковая ставка становит 5%, стандартное отклонение менеджера А – 8%, а менеджера В – 5%.

Тогда коэффициент Шарпа для первого будет составлять 1.25, а для второго 1.4, что является сравнительно лучшим. Основываясь на этих данных, мы можем утверждать, что менеджер В генерирует больший доход с поправкой на риск.

Чтобы дать вам некоторые ориентиры, запомните следующие цифры :

коэффициент равный 1 – хорошо, 2 – очень хорошо, 3 – отлично.

Заключение

Коэффициент Шарпа базируется на трех значениях: (1) доходе, (2) безрисковой ставке и (3) стандартном отклонении. Он показывает, (1) сколько ваша стратегия зарабатывает сверх безрисковой доходности, (2) какие ее риски сравнительно с другими системами. Если вы сравниваете результаты своих торгов за разные периоды, то можете увидеть, как изменяется коэффициент Шарпа при разных волатильностях рынка. Блог о трейдинге благодарит за внимание. Будьте успешными!

Коэффициент Шарпа: оценки торговой стратегии

Оценка эффективности стратегии Форекс с помощью коэффициента Шарпа

Как оценить эффективность торговой системы или стратегии на рынке Форекс. Коэффициент Шарпа: суть, формула расчета, практические примеры расчетов вручную и с помощью Excel

Как оценить эффективность стратегии? Доходность — это еще не основной показатель, так как при высокой доходности растут и риски. Оценить эффективность стратегии управления капиталом с учетом уровня риска позволяет коэффициент Шарпа, используемый для анализа экономики предприятия на фондовых и валютных рынках. Его применение позволяет сравнить, насколько риск по предлагаемой стратегии выше в сравнении с безрисковыми вложениями и стоит ли этот риск полученного дохода. Что такое коэффициент Шарпа, как он рассчитывается, практический пример сравнения эффективности двух стратегий с расчетами в Excel — все это вы найдете в этом обзоре.

Оценка эффективности торговой системы с помощью коэффициента Шарпа

Скажите, как вы оцениваете эффективность торговой системы (стратегии, советника)? Как показывает практика, начинающие трейдеры об этом особо не задумываются. Они просто начинают торговать по стратегии на демо счете: получили прибыль — стратегия эффективная, слили депозит — неэффективная. Профессиональные, успешные трейдеры начинают анализировать кривую эквити, тестируют стратегию на разных валютных парах, оценивают соотношение прибыльных и убыточных сделок, максимальную просадку и т.д. (Подробнее о методах анализа читайте здесь). И есть те, кто помнит: чем больше прибыль, тем больше риск. Возникает вопрос: как разработать стратегию, оптимальную с точки зрения дохода и риска? Что лучше: минимум или максимум прибыли и риска? Здесь на помощь приходит коэффициент Шарпа.

Из этого обзора вы узнаете:

  • Что такое коэффициент Шарпа, зачем и когда он используется.
  • Как рассчитать вручную коэффициент Шарпа. Практический пример оценки эффективности стратегии.
  • Усовершенствованный коэффициент Шарпа (модификации и дополнения к инструменту).

Что такое коэффициент Шарпа

Предположим, есть две стратегии инвестирования: банковские депозиты с процентной ставкой 8% годовых и инвестирование в криптовалюты, где доходность за год может составить более 1000%. С точки зрения прибыли инвестиции в криптовалюты кажутся более привлекательными, но вспомним, что в 2020 году ВТС потерял более 80% стоимости, тогда как банковские депозиты принесли своим инвесторам стабильный годовой доход. В краткосрочной перспективе криптовалюты оказались в более выгодном положении, но из-за высокого риска через год криптовалютные инвесторы потерпели убытки, тогда как «депозитчики» получили стабильный плюс.

Идея расчета этого коэффициента принадлежит нобелевскому лауреату Уильяму Шарпу, который первым смог предложить достаточно простую модель оценки рисков по отношению к прибыли. В 1990 году за свою модель оценки финансовых активов (САРМ) он получил премию, а разработанный им коэффициент сегодня применяется не только в инвестировании и трейдинге, но и в экономике предприятия.

Что позволяет сделать коэффициент Шарпа:

  • Сравнить соотношение риска и прибыли различных вариантов инвестирования.
  • Оценить эффективность стратегий внутри одного варианта инвестирования (соотношение риска и прибыли разных инвестиционных портфелей, стратегий Форекс, советников и т.д.).
  • Определить более привлекательную с точки зрения минимизации риска стратегию при одинаковой доходности.

Коэффициент Шарпа показывает, насколько больше приносит стратегия доход в сравнении с базовой процентной ставкой, вложения в которые считаются полностью безрисковыми. Формула коэффициента следующая:

  • rp — доходность актива за фиксированный период. В качестве периода может браться день, месяц, год. Можно использовать не цифру доходности, а ее прирост в сравнении с предыдущим периодом. Так как коэффициент не лишен недостатков, рекомендуется рассчитывать коэффициент разными способами для разных периодов, составив в конечном итоге цифровой массив для каждой стратегии. Для депозитов доходность — это банковская ставка, для Форекса — это данные МТ4, которые можно увидеть, например, в бэктесте.
  • rf — безрисковый доход. В теории это тот доход, который может получить инвестор гарантированно, то есть с нулевым риском. На практике любая инвестиция — это в той или иной степени риск. Потому, оценивая инвестиционный портфель, его доход сравнивают с казначейскими облигациями США, считающимися одним из самых надежных инструментов мира. Для валютных активов можно брать учетную ставку или базовую ставку по депозиту. Главное, чтобы для каждой стратегии инвестирования брались сравнительно одинаковые данные. Например, если оценивается эффективность инвестирования в акции компаний Германии, то для сравнения с депозитами или инвестициями в евро необходимо брать аналогичные данные по Германии, а не, предположим, США.
  • σp — стандартное отклонение. Вручную рассчитывается следующим образом: предположим, есть доходность за 5 периодов. Находим среднее арифметическое доходности. Вычитаем его из доходности за каждый период. Результат за пять периодов возводим в квадрат, складываем, делим на количество периодов минус «1» (5-1 = 4 в данном случае). Из результата берем квадратный корень. В Excel можно использовать функцию СТАНДОТКЛОН.

При сравнении стратегий в Форексе безрисковый доход отсутствует, так как на внебиржевом рынке нет эталона с практически нулевым риском. В МТ4 коэффициент Шарпа для торговли на рынке Форекс — это соотношение средней арифметической прибыли (усредненный доход за период) к стандартному отклонению. Насколько такой подход оправдан — вопрос риторический. Ведь отсутствие безрискового дохода завышает коэффициент, искажая результат. Если речь идет о сравнении инвестирования на Форексе в разные валютные пары, то его действительно можно не учитывать. Но если сравнивается Форекс и фондовый рынок, имело бы смысл брать для Форекса такой же безрисковый доход, как и для акций (например, уже указанная выше доходность казначейских облигаций).

Стандартное отклонение в Форексе — это параметр волатильности актива за анализируемый период времени. Если в числителе используется доходность за 6 месяцев, то и параметр волатильности берется аналогичный.

Какой должен быть коэффициент Шарпа:

  • От 1 и выше — оптимальное значение для эффективной стратегии или результативности управления инвестиционным портфелем. Чем больше коэффициент, тем лучше.
  • От 0 до 1 — стратегия далека от оптимальной, присутствуют завышенные риски, но ее использование возможно.
  • Меньше 0 — использование стратегии не рекомендуется, управление инвестиционным портфелем неэффективно.

Если у двух стратегий при одинаковой доходности коэффициент Шарпа у второй стратегии выше, это значит, что трейдеры, которые работают по ней, идут на меньший риск.

Пример расчета эффективности стратегии с помощью коэффициента Шарпа

Пример 1. Это очень упрощенный («на глаз») пример расчета, который используется для поверхностного анализа. Предположим, что по стратегии есть следующие вводные условия:

  • Начальный депозит — 150 долл. США.
  • Период торговли — 1 неделя.
  • Доходность — 20% (30 долл. США).
  • Волатильность — 50 пунктов. Если стандартное отклонение применяется больше на фондовом рынке, то в Форексе есть подход использования волатильности, в формулу которой входит историческая волатильность, среднее арифметическое, количество анализируемых свечей и количество изменений цены. Проще воспользоваться калькулятором волатильности.

Коэффициент Шарпа равен 30/50 = 0,6.

Значение коэффициента нельзя назвать хорошим, но стратегия может быть применена на практике. Правда, есть нюанс: если при небольшой волатильности трейдер каким-то образом получает сравнительно высокий доход, имеет смысл разобраться со стратегией детальнее. Низкая волатильность — это флэт, а на флэте много не заработаешь.

Пример 2. В предыдущем примере за основу был взят один период, а в качестве стандартного отклонения — волатильность. Теперь более приближенный к реальному анализу пример. В таблице ниже представлена доходность по двум стратегиям за год с помесячной разбивкой.

Месяц
Месяц Доход стратегии 1, % Доход стратегии 2, %
Январь 27 24
Февраль 35 40
Март 34 33
Апрель 26 21
Май 28 18
Июнь 30 31
Июль 30 30
Август 37 42
Сентябрь 31 35
Октябрь 25 15
Ноябрь 30 39
Декабрь 27 32
Средняя доходность 30 30

Средняя доходность за год у обеих стратегий одинаковая, но уже на данном этапе видно, что вторая стратегия менее стабильна за счет того, что разброс месячной доходности от среднего значения у нее больше. Теперь рассчитаем стандартное отклонение по первой стратегии

Месяц Доход стратегии 1, % Доход за вычетом среднего дохода, % Квадрат разницы, %
Январь 27 -3 9
Февраль 35 5 25
Март 34 4 16
Апрель 26 -4 16
Май 28 -2 4
Июнь 30 0 0
Июль 30 0 0
Август 37 7 49
Сентябрь 31 1 1
Октябрь 25 -5 25
Ноябрь 30 0 0
Декабрь 27 -3 9

Суммируем квадраты разницы, делим на 11 (количество месяцев минус 1), извлекаем корень. Получаем стандартное отклонение 0,04. Для второй стратегии аналогичный расчет даст значение отклонения 0,09. Так как числитель у обеих стратегий будет одинаковый, логично, что коэффициент Шарпа по первой стратегии (30%/4%) будет выше, чем по второй (30%/9%).

Пример 3. Для инвестиционных портфелей формула расчета гораздо сложнее, так как нужно учитывать доходности отдельно взятых ценных бумаг. Здесь проще составить таблицу из массива данных в Excel, воспользовавшись формулами СРЗНАЧ и СТАНДОТКЛОН.

Вариантов, откуда можно взять статистику по ежедневной стоимости акций, много, но не везде есть возможность выгрузки данных. Я предлагаю ссылку finance.yahoo.com. Это аналитический портал со скринером акций, в котором предусмотрена возможность анализа в разрезе каждого дня. По этой ссылке finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL в Historical Data открывается нужная нам информация по корпорации Apple.

Если файл открывается в табличном редакторе «криво» (все данные в одной ячейке), используем формулы ЛЕВСИМВ и ПРАВСИМВ. Доходность акций можно посчитать только со второго дня путем вычитания цены закрытия второго дня и первого (ссылка на Excel файл с расчетами тут).

Растягиваем ячейку доходности до конца массива. Среднее значение дохода за каждый день в течение месяца считаем в следующей колонке по формуле «СРЗНАЧ (I3:I22)». Второй вариант: выделить весь столбец доходности и посмотреть на нижнюю панель Excel, где в том числе есть и среднее значение. В данном случае получилось 0,6%.

Теперь нужно рассчитать безрисковую доходность за 1 день. Допустим доходность казначейских облигаций — 5%, в году 365 дней. В день доходность равна 0,0137%. Все данные для расчета числителя коэффициента Шарпа готовы. Теперь рассчитываем относительное отклонение. Никаких ручных промежуточных действий для расчета не нужно, в Excel эта функция уже предусмотрена. Вводим «СТАНДОТКЛОН (I3:I22)»

В данном случае стандартное отклонение равно 1,93%. Следите, чтобы все цифры имели одинаковую размерность. В редакторе проценты и количество знаков после запятой выставляются после щелчка правой кнопки мыши в «Формат ячеек».

И последний штрих: из среднего дохода вычитаем доходность безрискового актива и результат делим на стандартное отклонение. Коэффициент Шарпа — более 30% или 0,31, что меньше 1. Следовательно, акции Apple — не самая лучшая идея для инвестирования, хотя и вполне приемлемая.

То, что я показал на примере ценных бумаг, можно использовать и для Форекса, если выгрузить в Excel посуточную статистику торговли. В «Примере 2» приведен анализ за год, который можно посчитать за 15-20 минут вручную. Посуточный анализ за год в Excel покажет отдельные промежуточные участки, на которых риск сильно отклонялся в ту или иную сторону. Увидев эти отклонения на дневном или недельном участке, можно оценить силу влияния на стратегию фундаментального фактора. Если остались вопросы, задавайте их в комментариях.

Недостатки коэффициента Шарпа:

  • Нет единой рекомендации к тому, какие именно значения подставлять в формулу. Если брать за основу безрискового дохода учетную ставку или ставку по депозиту, коэффициент получится разный. Потому коэффициент используют для относительного сравнения, не привязываясь к значению цифр.
  • Из-за неточности расчета недостаточно сравнивать по одному значению коэффициента каждой стратегии. Сигналом к более глубокому изучению результатов стратегий будет служить расхождение: по одному периоду (или методу расчета) коэффициент лучше у первой стратегии, по другому — у второй.
  • Нежелательно сравнивать кардинально разные стратегии, где очевидна разница рисков. Например, инвестиции в золото и криптовалюты.

Разность подходов к методике расчета создает серьезные неудобства. Например, если стоит задача сравнить эффективность собственной стратегии с торговлей ПАММ-управляющего, то появляется проблема. У некоторых сервисов коэффициент Шарпа считается автоматически. Но если вы попробуете рассчитать его сами, итог может отличаться кардинально. Выход: пересчитывать все самостоятельно по своей методике (ведь важен именно сравнительный анализ). А вот есть ли в описании ПАММ-счета все необходимые данные? Вопрос.

Также коэффициент Шарпа можно увидеть при разработке собственной стратегии в System Creator (программа для создания автоматических торговых систем по заданной стратегии). В мониторе MyFxBook есть дополнительно и стандартное отклонение.

Усовершенствованная методика расчета коэффициента Шарпа

У многих инструментов есть их модифицированные версии. Авторы, предложившие доработанную формулу, посчитали, что базовая методика расчета слишком упрощенная, и расширили ее математической статистикой.

Формула усовершенствованного коэффициента Шарпа:

  • rp — усредненное значение прибыли инвестиционного портфеля.
  • rf — усредненное значение прибыли безрискового актива.
  • σp — стандартное математическое отклонение.
  • S — эксцесс распределения доходности портфеля, zc — куртозис, К — квантиль.

Эксцесс, куртозис и квантиль — это понятия эконометрики и математической статистики. Имеет ли смысл в них вникать — дело индивидуальное. Данная формула применима к оценке портфеля ценных бумаг, к ситуации на рынке валют она отношения не имеет.

Вывод.

Коэффициент Шарпа основывается на трех показателях: доходе (усредненном и с разбивкой на периоды), безрисковой ставке и стандартном отклонении. Он позволяет сравнивать эффективность стратегий, но лучше всего работает с однотипными тактиками. Не имеет значения само значение коэффициента по конкретной стратегии, важно его сравнение с коэффициентами по другим стратегиям. Остались вопросы — задавайте их в комментариях! И если вы не согласны с некоторыми выкладками (в том числе математическими), также приглашаю к обсуждению каждого!

P.S. Понравилась моя статья? Поделись ей в соцсетях, это лучшее спасибо 🙂

Задавайте мне вопросы и комментируйте материал ниже. С удовольствием отвечу и дам необходимые пояснения.

Полезные ссылки:

  • Торговлю с проверенным брокером рекомендую попробовать тут. Система позволяет торговать самостоятельно или копировать сделки успешных трейдеров со всего мира.
  • Воспользуйтесь моим промокодом BLOG для получения бонуса 50% на депозит от LiteForex. Промокод нужно просто ввести в соответствующее поле при пополнении счета в платформе LiteForex и бонус зачислится одновременно с депозитом..
  • Чат трейдеров в телеграм: https://t.me/marketanalysischat. Делимся сигналами и опытом.
  • Канал в телеграм с отличной аналитикой, форекс обзорами, обучающими статьями и прочими полезностями для трейдеров: https://t.me/forexandcryptoanalysis

Содержание данной статьи является исключительно частным мнением автора и может не совпадать с официальной позицией LiteForex. Материалы, публикуемые на данной странице, предоставлены исключительно в информационных целях и не могут рассматриваться как инвестиционный совет или консультация для целей Директивы 2004/39 /EC.

Коэффициент Шарпа – надежный инструмент оценки эффективности форекс стратегий, активов и ПАММ-счетов

Коэффициент Шарпа является одним из самых распространенных показателей на валютном рынке Форекс, с помощью которого можно определить эффективность, как отдельной торговой стратегии, так и инвестиционного портфеля.

Формула Шарпа

Универсальной оценкой торговых форекс стратегий принято считать соотношение дохода от торговых операций, совершенных в рамках стратегии, и принимаемых трейдером рисков в рамках той же стратегии. Коэффициент Шарпа является выражением этого отношения, соответственно, чем оно выше, тем эффективнее применяемая форекс стратегия.

Коэффициент Шарпа рассчитывается по формуле:

С первого взгляда, формула кажется довольно сложной, но в практике все намного проще и понятнее. В числителе формулы находится величина среднего торгового дохода за определенный период. При этом стоит отметить, что при расчете не учитывается сумма дохода, полученная от безрисковых активов (банковский депозит и прочее).

В знаменателе находится показатель риска, который представляет собою среднее отклонение от среднего показателя доходности. Риск находится в прямой зависимости от волатильности финансового инструмента.

В итоге, выполнив деление, получаем коэффициент Шарпа. Если коэффициент оказался ниже нуля, это свидетельствует о том, что эффективность актива является крайне низкой.

Если коэффициент Шарпа превышает значение 1, это расценивается как показатель позитивной эффективности. Тем не менее, автор формулы рекомендует принимать за оптимальное значение коэффициента число около 2. Стоит отметить, что подобные активы на рынке встречаются крайне редко.

Оценка форекс стратегий

При расчете коэффициента Шарпа для форекс стратегии, безрисковый доход, естественно, автоматически исключается, по причине его отсутствия.

Информацию по результатам торговых операций берем из вкладки «Отчет» торгового терминала MetaTrader 4. Средняя доходность нам нужна в процентном выражении от величины первоначального депозита за требуемый для анализа период.

Далее определяем величину риска, за которую принимаем среднее значение волатильности валютной пары или другого финансового инструмента. Среднюю волатильность конкретного инструмента можно узнать через любой онлайн-сервис или же калькулятор волатильности.

Делим показатель доходности на показатель риска, получаем коэффициент Шарпа.

Коэффициент Шарпа удобен в применении для сравнения эффективности двух форекс систем. Если у обеих стратегий одинаковая доходность, но показатель риска выше у первой стратегии, то и коэффициент Шарпа у первой стратегии окажется меньше, что свидетельствует о ее меньшей эффективности по сравнению со второй стратегией.

Нюансы определения эффективности ПАММ-счетов

Коэффициент Шарпа может применяться и для сравнения эффективности ПАММ-счетов. Однако, стоит отметить, что здесь существует определенная трудность: как правило, прибыльные управляющие торгуют портфелями и не особо делятся информацией об их составе. Тем не менее, при копировании сделок эффективность управляющего ПАММ-счета можно подсчитать, поскольку пользователь видит все используемые инструменты. Помимо этого, некоторые ПАММ-сервисы указывают уже рассчитанный коэффициент Шарпа своих управляющих.

Недостатки коэффициента Шарпа

Не избежал коэффициент Шарпа и определенных недостатков. Например, если сделки осуществляются с низкой периодичностью, но при этом имеют высокий уровень дохода, то коэффициент Шарпа при этом будет низким. Причиной этого является высокая средняя волатильность такого дохода.

Примеры показаны на рисунках. Первая и вторая стратегии имеют разную прибыльность, а коэффициент Шарпа для существенно отличается.

Подведя итоги, можно сделать вывод, что коэффициент Шарпа, несмотря на кажущуюся сложность, является практическим показателем эффективности форекс стратегий и финансовых активов, что дает любому трейдеру возможность провести сравнение своей торговой системы с любой другой.

С практическим опытом инвестирования в ПАММ счета вы можете ознакомится в этой статье:
Инвестирование в ПАММ счета на практике: создаем портфель на 500$

Коэффициент Шарпа

При оценке той или иной инвестиционной стратегии или системы для активного трейдинга на финансовых рынках применяется коэффициент Шарпа, главное преимущество которого состоит в возможности одномоментно проанализировать не только доходность используемых торговых подходов, но и их риски. Назван этот тип показателя по имени Уильяма Шарпа – известного ученого, получившего Нобелевскую премию за свои научные изыскания.

Разработанный метод оценки активно применяется всеми опытными трейдерами без исключения, поэтому при анализе ручной или автоматизированной стратегии обязательно стоит обращать внимание именно на разработанный Шарпом коэффициент, а не только лишь на показатели просадки и прибыльности. Но каждый инвестор и спекулянт обязан понимать, что стоит за цифрами, познакомившись с формулой расчета, поэтому ниже мы сделаем краткий обзор этого важного параметра.

Использование коэффициента на валютном рынке

Уильям Шарп, автор рассматриваемого коэффициента, посвятил свою жизнь анализу экономических явлений и сумел разработать эффективную систему ее оценки в 1990г. Венцом научных изысканий стала модель САРМ, за которую ученый и удостоился престижнейшей премии Нобеля.

Сама модель и легший в ее основу коэффициент тут же стали очень популярными среди всех инвесторов мира, так как позволяли быстро оценить перспективы того или иного актива или торгового подхода, не прибегая к сложному анализу. Так что с этого момента даже те люди, которые не получали специального финансового образования, могли быстро проверить, как много прибыли они могут получить, если станут дальше удерживать тот или иной рисковый актив.

В первую очередь модель Шарпа нашла на фондовом рынке, где значения коэффициента четко показывали прямую зависимость между их ростом и доходностью на риск.

Чтобы понять, от чего зависит коэффициент Шарпа, нужно взглянуть на формулу его расчета:

Чтобы глубже понять, что же показывает полученное значение, нужно рассмотреть отдельные составляющие формулы.

Прибыльность торгового инструмента

У нас X – это торговый актив, для которого проводится анализ. Тут все просто, а вот доходность актива Х заслуживает более пристального внимания. Замерить ее величину можно для любого временного промежутка – дневного, недельного, месячного, годового и т. д. Кроме того, в роли доходности актива может выступать средний показатель прироста для одной торговой операции.

Естественно, что данные по прибыльности должны быть в идеале четко распределенными, отображая точную картину происходящего. На практике вывести их непросто, что и является главной уязвимостью формулы расчета. Если использовать выборку значения, где есть сильные импульсы с резкими отклонениями, то в таком случае эффективность коэффициента Шарпа значительно снижается. Понимая теперь, от чего зависит этот показатель, проще будет понять, где он принесет максимальную пользу.

Прибыль без рисков

Другая переменная формулы, заслуживающая внимания, это безрисковый доход. То есть каждый инвестор, когда вкладывает свой капитал, примерно оценивает, сколько прибыли он сможет получить от вложений, не подвергая при этом свой капитал каким-либо рискам. Обычно это какая-то небольшая цифра дохода. Если сравнить ее с тем, какую реальную доходность показывает актив, то можно сказать, как велика компенсация за необходимость нести дополнительные риски.

Тут, конечно, нужно признать, что полное отсутствие риска встретить практически невозможно, поскольку все, даже самые стабильные разновидности инвестирования сопровождаются определенной опасностью потерь. Среди наименее рискованных капиталовложений – банковской депозит, покупка казначейских облигаций США и т. п. Если же посмотреть на валютный рынок, то тут риски всегда очень высокие. Поэтому выше на скриншоте с формулой и указано, что безрисковость в применении к Форекс составляет ноль! Если же оценивать по коэффициенту Шарпа, например, банковский депозит, то в таком случае тут следует взять значение процентной ставки.

В mt4 рассматриваемый показатель показывает соотношение между среднеарифметической прибыльностью и стандартным отклонением, если ставка отсутствия риска равняется нулю.

Формула модифицированного коэффициента Шарпа будет выглядеть следующим образом:

Величина стандартного отклонения

Коэффициент Шарпа показывает, насколько эффективно капиталовложение, если оценивать его с позиции дисперсии прибыли. Выше уже описывалось, что такое избыточная доходность, а теперь ее требуется разделить на величину стандартного отклонения прибыльности выбранного инструмента. Фактически в этот момент происходит расчет прибылей к допускаемым рискам.

На сегодня инвестору не нужно в обязательном порядке делать ручные расчеты, так как сейчас все алгоритмизировано. Однако достаточно взглянуть на пример расчета коэффициента Шарпа, чтобы убедиться – выполнить необходимые действия несложно и самостоятельно, без помощи программ.

К примеру, инвестор собрал статистические данные по прибыльности своих торговых операций – 3; 4; 5; 2 и 1 процент. Для начала нужно вычесть среднее, тогда получится такая последовательность: 0; 1; 2; -1 и -2 процента.

После этого нужно возвести полученные данные в квадратную степень, получив среднее арифметическое значение. Ну а затем остается лишь вывести корень.

Если взять другой пример, посчитав коэффициент Шарпа для ряда – 2; 8; 5; 4 и 6 процентов, то в данном случае его значение составит 2%. То есть тут прибыльность будет выше, но и риски также больше, чем в случае стратегии первого примера. Таким образом, стратегия, где коэффициент равен 1,41%, менее рискованная и больше подойдет консервативным инвесторам.

Как сравнивать коэффициент

В качестве примера можно сравнить результаты работы двух систем, проанализировав соотношение прибыли к риску. Предположим, что в 1-й стратегии доходность составляет около 5-ти процентов для одной торговой операции, при этом дисперсия прибыльности или стандартное отклонение составляет 4 процента.

В то же время у второй системы прибыльность в рамках одной сделки равна 2-м, но дисперсия не поднимается выше 1 процента. Коэффициент Шарпа в таком случае для первой системы будет равен 1,25, а для торой 2 ровно. Соответственно, инвестор видит, что у второй системы сбалансированность лучше, хотя прибыльность и немного меньше.

В любом случае нужно помнить, что величина коэффициента Шарпа обязана составлять более 1 единицы. Только так можно считать, что эффективность системы достаточно высока и оправдывает себя. Если величина составляет более 3-х, тогда шанс неудачной сделки падает ниже единицы.

Итоги рассмотрения Шарпа

Чаще всего при помощи коэффициента Шарпа можно увидеть подлинную рентабельность торговой или инвестиционной системы. Однако не следует забывать, что в некоторых случаях данный показатель способен дать ложную информацию и привести к неверным выводам. В качестве примера можно вспомнить об инвестировании в облигации. Они довольно долго могут показывать высокий уровень прибыльности, значительно больший, чем у банковских депозитов. При этом значение коэффициента не поможет оценить реальную опасность, хотя риски и вправду могут быть крайне низкими. Наибольшую ценность показатель Шарпа покажет при сравнении двух систем, у которых довольно частые входы в рынок и небольшие тейк-профиты, так как здесь он поможет точно определить менее рискованную.

Коэффициент шарпа для Форекс

Коэффициент Шарпа представляет собой меру оценки волатильности актива. Инструмент позволяет не только оценить предполагаемый уровень доходности актива, который трейдер будет использовать в процессе работы на форекс или бирже, но и степень риска, которая связана с предстоящими колебаниями.

Коэффициент Шарпа изобрёл американский экономист Уильям Шарп, который в 1990 году, за свою модель оценки финансовых активов стал лауреатом Нобелевской премии.

На сегодня, это один из наиболее часто используемых показателей отношения риска к доходности. После проведения анализа активы можно будет отсортировать по принципу инвестиционной привлекательности, что значительно облегчает работу. Приведем основную формулу с расшифровкой значения составляющих ее элементов.

R – это доходность актива;
Rf – доходность безрискового актива;
Е – математическое ожидание;
Сигма – стандартное отклонение.

В упрощенном виде формула имеет следующий вид:

Сама по себе формула представляет соотношение так называемого математического ожидания доходности рискового и безрискового актива с так называемым стандартным отклонением на протяжении всего периода торговли.

Формула, на первый взгляд, выглядит сложно, но на самом деле все объясняется более просто и понятно. Числитель формулы Шарпа показывает величину средне избыточного дохода полученного за один торговый месяц (или за период который Вы установили, может быть полгода, год и т.д.

Следует заметить, что в числителе вычитается величина безрискового дохода, для примера, если в Вашем общем портфеле присутствуют активы, которые гарантируют получения стабильной прибыли (сюда можно включить те же банковские депозиты и т.д.), то сумма такого дохода в расчете коэффициента Шарпа не учитывается.

Знаменатель же показывает риск, то есть среднее отклонение от среднего значения доходности. Риск, как правило, сравнивают с волатильностью того или иного ценового движения финансового актива на рынке, чем выше волатильность этого финансового актива, тем выше риск и наоборот.

Таким образом, поделив среднюю избыточную доходность за период на риск (или величину волатильности), мы получаем коэффициент Шарпа. Если показатель коэффициента ниже нуля (0), то наша система или актив, является менее эффективным, чем вложение, например, в безрисковые активы. Соответственно оценка такого актива будет негативной, и применение его будет не эффективным.

Если же коэффициент Шарпа составил больше 1, это уже позитивный результат эффективности, но все же по рекомендациям от автора формулы, оптимальное значение показателя должно составлять ближе или около 2, показатели выше последнего значения конечно будут еще лучше, но они очень редко встречаются на рынке.

Если рассчитывать коэффициент Шарпа для отдельной торговой форекс системы, здесь уже будет автоматически исключатся безрисковая доходность (так как она здесь отсутствует).

Для примера, возьмем любую форекс стратегию. Среднюю доходность системы берем в процентах % от первоначального депозита и начала анализируемого периода.

Далее берем величину риска, то есть среднее значение волатильности (учитывая величину просадки на Форекс) финансового инструмента или выбранной валютной пары, по которой осуществляли торговлю по системе за определенный период.

Среднюю волатильность за период по конкретному финансовому инструменту, можно узнать через калькулятор волатильности или через сервис Авточартист, где также предоставляется подробная информация о данной величине. Кроме этого данные по нужному Вам финансовому инструменту должны быть на сайте Вашего форекс брокера, который по запросу должен предоставить Вам эту информацию.

В результате, по формуле, делим доходность на риск и получаем нужное нам значение коэффициента Шарпа.

С помощью коэффициента Шарпа, трейдеры могут сравнивать две торговые системы между собой. Для примера, если сравнивающиеся системы показали одинаковую доходность за период, но у одной стратегии вышел больше риск, чем у другой, то коэффициент Шарпа у первой будет соответственно меньше, что говорит о ее меньшей эффективности по сравнению с другой торговой системой.

Как вариант и пример для простого применения коэффициента Шарпа, его можно было бы использовать для определения и сравнивания эффективности торговых стратегий разных Памм счетов или управляющих предоставляющих возможности копирования их сделок. Но при этом, в случае с Памм счетами, он должен использовать только одну (или несколько) торговую стратегию с информацией об валютном инструменте, на котором ведется торговля. Но это будет сделать сложно, так как большинство прибыльных Памм управляющих торгуют портфелями и вряд ли будут делится дополнительной информацией касательно их.

Во втором случае, с копированием сделок, коэффициент Шарпа подходит более оптимально, так как торговые сигналы (в большинстве случаев) будут поступать по какой валютной паре, соответственно и пользователю, который их использует, будут легче сделать расчеты для определения эффективности торговли управляющего. Кроме этого, есть сервисы, которые в статистике торговли управляющих указывают готовый показатель коэффициента Шарпа.

Со всей этой простотой расчетов и интерпретации, коэффициент Шарпа обладает и некоторым существенным недостатком. Он состоит в том, что если трейдер торгует редко, но при этом каждый раз зарабатывает большими объемами, то коэффициент Шарпа при этом будет не высокий. Это объясняется тем что средняя волатильность такого заработка будет высокая, и это не важно в какую сторону, прибыльную или убыточную, идет торговля.

Коэффициент Шарпа для быстрой оценки эффективности торговли

Коэффициент Шарпа позволяет оценить эффективность Форекс стратегии, инвестиционного портфеля, работы управляющего. Особенность такого коэффициента заключается в том, что сравнение происходит не с каким-то сторонним эталоном, а с колебаниями доходности самого исследуемого актива, например, портфеля за выбранный период времени.

Дальше мы будем подробно разбираться в тонкостях оценки эффективности торговли с помощью коэффициента Шарпа, скажем несколько слов про автора этого показателя, а так же рассмотрим на конкретных примерах, какие значения бывают на практике. Если же хочется быстро понять, как использовать данный показатель, то примите во внимание следующую информацию:

Другими словами, чем больше коэффициент Уильяма Шарпа, тем лучше. Например, у советника Loker значение больше единицы.

Уильям Шарп получил Нобелевскую премию в 1990 году за вклад в теорию формирования цены финансовых рынков. Думаю, что это уже показатель определенного профессионального уровня господина Уильяма, ведь лично у меня такой награды нет, да и мало у кого из наших читателей тоже.

Господин Уильям успел поработать и в «РЭНД корпорейшн», где занимались теориями игр. Понятно, что речь идет не о баскетболе или нардах, а о процессах, во многом опирающихся на вероятность, числа, что было интересно с математической, да и финансовой точек зрения.

До сих пор теория американского ученого Шарпа рассматривается, как основа теории цен на финансовых рынках. Вклад господина Уильяма сложно переоценить, а его коэффициентом пользуются по сей день, причем, в различных сферах деятельности финансового мира.

Такова формула, по которой рассчитывается коэффициент Ш. Ее можно увидеть в сервисах мониторингов, в отчетах некоторых торговых терминалах, в аналитических обзорах и так далее. Рассчитывать ее самостоятельно это не самое просто дело, но вполне по силам, даже если с разного рода формулами не дружите.

Что такое гарантированная доходность? Если бы речь шла об инвестиционном портфеле, а в его составе был бы вклад в банк под фиксированный годовой процент, то это стало бы отличным примером. Если же мы оцениваем торговую систему на финансовом рынке, например, Форекс, то здесь никакой гарантированной доходности, конечно же, нет.

Приведем пример расчета коэффициента Шарпа для инвестиционного портфеля. Сразу заметим, что пример для вычисления показателя Ш. для торговой системы будет еще проще. Пусть у нас за вполне определенное время (квартал) доходность портфеля составила 25%. Из этой прибыли 3% пришлись на гарантированный доход, например, вклад в банк. Стандартное отклонение (волатильность) за квартал у нас составило 11%.

Примеры коэффициента Шарпа на Форекс

Теперь посмотрим на несколько показателей коэффициента в реальной торговле на валютном рынке. Успехи советника Локер уже демонстрировались в верхней части статьи, а сейчас покажу несколько графиков доходности и соответствующие им значения Ш. Все данные мы берем с мониторингов реальных счетов наших коллег, которые демонстрируют свою работу с помощью сервиса myfxbook.

Теперь посмотрим на еще один вариант, где даже визуально видно, что прибыль растет с большими рисками, чем в предыдущем случае.

Наверняка, вы уже заметили, что в первом случае и кривая линия графика доходности выглядит лучше, и коэффициент Шарпа значительно больше, и профит-фатор тоже выше, чем во втором варианте. Вся эта информация очень важна и для инвесторов, желающих оценить работу нескольких управляющих, и для трейдера, который анализирует собственную торговлю, желая ее улучшить.

Коэффициент Шарпа не стоит использовать в качестве единственного варианта оценки торговли. Правильнее было бы учитывать данную величину в совокупности с другими показателями, как профит-фактор, количество совершенных сделок, средние величины прибыли и убытка и так далее. Именно комплексный анализ актива позволит эффективно инвестировать свои денежные средства или выбирать наилучшие торговые системы.

Коэффициент Шарпа – простой вариант сравнения эффективности Памм счетов

Практически каждый инвестор, кто практикует инвестирования в Памм счета, постоянно сталкивается с проблемой выбора между управляющими, которые показывают относительно одинаковую динамику доходности и риска за определенный период времени.

Такая же проблемная ситуация стоит и перед трейдерами которые решили выбрать одну из двух стратегий, которые в общем показывают практически одинаковый результат, хотя используют кардинально разный подход к определению точек входа.

Коэффициент Шарпа был придуман Нобелевским лауреатом Вильямом Форсайтом Шарпом в 1966 году для сравнения эффективности вложения инвесторских средств в те или иные фонды.

Собственно формула коэффициента Шарпа выглядит таким образом: S=(R-Rf)/si.

Теперь давайте разберемся со значениями этой формулы. S – это наш искомый Коэффициент Шарпа, R – доходность фонда или инвестиции, Rf – без рисковый доход от инвестиции, Si – стандартное отклонение доходности.

Собственно сам по себе коэффициент Шарпа мало о чем говорит, поэтому его принято применять для сравнения с эталоном, а именно сравнивать полученное число с таким же числом, но от инвестиции в другой фонд.

Коэффициент Шарпа при сравнение Памм счетов

Если говорить о формуле, которую мы описывали выше, то с вычислением показателями доходности практически ни у кого не возникнет трудностей, а вот со стандартным отклонением доходности все довольно сложно.

Собственно при сравнении двух Памм счетов, для примера у брокера Альпари, в характеристиках к каждому управляющему можно взять это недостающее число.

Итак, давайте рассмотри простую ситуацию и сравним степень риска от инвестирования в два различных счета. Для примера мы возьмем реальные Памм счета Mikhail B и Uspexx. Оба эти трейдера показали приблизительно одинаковую доходность за год, которая равняется 36,6 и 36,8 процентам.

Чтобы сравнить две стратегии, применяемые трейдерами, переходим для начала в личную информацию трейдера Mikhail B, где берем недостающее для нашей формулы Шарпа значение стандартного отклонения доходности.

Далее выполняем такое же действие и берем для формулы Шарпа значение стандартного отклонения от доходности только управляющего счетом Uspexx.

И так, давайте рассчитаем коэффициент Шарпа для Памм счета Mikhail B. Напомним что формула выглядит так: S=(R-Rf)/si. В качестве Rf мы берем обыкновенный депозит в долларе в банк, который равен 22 процентам. Коэффициент Шарпа для Mikhail B = (36.6%-22%)/20.92%= 0.69

Коэффициент Шарпа для счета Uspexx = (36.8%-22%)/25.58% = 0.58

Если проанализировать полученные результаты, то можно сделать выводы, что инвестировать в памм счет трейдера Mikhail B немного безопасней, чем в трейдера Uspexx.

Однако также вы должны знать , что в случае если показатель коэффициента Шарпа меньше 1 это говорит об неэффективности вложения в такие памм счета, поскольку на порядок безопаснее сделать банковский вклад чем рисковать ради такой доходности.

Поэтому в заключении оба эти памм счета оказались непригодными для инвестирования, хотя на первый взгляд их доходность была привлекательной.

Коэффициент Шарпа при оценке торговой стратегии трейдера

При оценке двух торговых стратегий практически с одинаковой годовой доходностью формула коэффициента Шарпа на порядок упрощается. Для начала из формулы исчезает гарантированная доходность от вложенных средств, а также в качестве стандартного отклонения выступает волатильность валютной пары.

Итак, формула Шарпа для определения эффективности торговой стратегии выглядит так: Доходность за год в пунктах / волатильность валютной пары за год в пунктах. Под волатильностью инструмента в этой формуле подразумевается расстояние, которое цена прошла в пунктах за один год.

Теперь, допустим вы по стратегии заработали 600 пунктов, притом что годовая волатильность инструмента составила 300 пунктов. Итак, согласно формуле коэфициэнт Шарпа = 600/300=2, что говорит о высокой эффективности применяемой вами торговой стратегии.

В заключение стоит отметить, что коэффициент Шарпа это простой метод определить эффективность торговой стратегии управляющего Памм счетом или личной торговой стратегии на основе простой математической формулы.

Коэффициенты Шарпа, Сортино и Кальмара

Еще в одном из самых первых своих постов в блоге я говорил о неразделимости понятий прибыли и риска и невозможности безрискового получения прибыли свыше банковского депозита – будь то форекс, фондовый или срочный рынок. Кроме того, рассматривал я и расчет рыночной доходности. Для выражения риска, возникающего при управлении капиталами на рынке, наиболее употребимым способом на сегодня является вычисление определенных коэффициентов, которые мы и рассмотрим. Один из них предложил Уильям Шарп, Лауреат Нобелевской премии 1990 г. за работы по теории финансовой экономики, некоторое время сотрудничавший с Г. Марковицем (автором теории портфельных инвестиций и также ставшего лауреатом Нобелевской премии).

Коэффициент Шарпа

Смысл коэффициента Шарпа в сопоставлении доходности и риска – т.е. чем больше его значение, тем большая доходность может быть получена при определенном уровне риске. Математически коэффициент Шарпа это разница между доходностью актива и доходностью безрисковой инвестиции, деленная на стандартное отклонение доходности актива:

Довольно интересным понятием является «доходность безрисковой инвестиции». Обычно под ней подразумевается банковский депозит (Сбербанк), однако в качестве бенчмарка может использоваться и средняя доходность крупного биржевого индекса (напр. S&P500 при торговле на американском рынке), либо ставка по государственным облигациям США.

Поэтому при сравнении коэффициентов Шарпа нужно обратить внимание на этот момент – банки могут брать доход безрисковой инвестиции, близкий к нулю, за счет чего получить очень высокие коэффициенты вплоть до сотен и тысяч. Идеальный коэффициент Шарпа, стремящийся к бесконечности, получается у столь же идеальной кривой дохода, равномерно возрастающей по экспоненте и не имеющей крупных просадок. На практике хорошим значением считается примерно от 0.5 и выше.

Пример расчета коэффициента Шарпа

Допустим, наш инвестиционный портфель под управлением показал доходность 25%, причем стандартное отклонение составило 10%. За то же время депозит в Сбербанке дал нам 5%. В этом случае коэффициент Шарпа будет равен (25-5)/10 = 2. Можно сказать, что на 1% риска было получено 2% прибыли сверх безрисковой (гарантированной) доходности. При равной доходности меньшая величина стандартного отклонения (более гладкая и предпочтительная торговля) даст большее значение коэффициента Шарпа. При торговле валютой коэффициент Шарпа часто рассчитывается в системах мониторинга торговли — например, у FXOpen или в myfxbook.

Что такое стандартное отклонение в системе? Представим, что у нас есть результаты некоторой совокупности сделок (или доходности портфеля за разные периоды):

Тогда результат считается как

Недостатки коэффициента Шарпа:

Зависимость от рассматриваемого интервала и бенчмарка. Прошлая доходность не гарантирует будущей – поэтому показатель коэффициента Шарпа подвержен изменениям, причем нередко довольно резким

Любые колебания доходности (как положительные, так и отрицательные) в формуле для расчета КШ являются одинаково плохими – а значит, даже успешная торговля может дать низкие значения коэффициента Шарпа

Нет различий между чередующимися и последовательными убытками, хотя на практике первый случай может означать слом торговой системы и уменьшение вероятности будущей прибыли

Тем не менее иногда коэффициент позволяет, особенно на периоде с прошедшим кризисом, сделать вывод о рисках торговли трейдера или фонда: при сравнении двух и более из них, показывающих равную доходность, наиболее предпочтительным будет тот, кто имеет более высокий КШ.

Коэффициент Сортино

Решить проблему, обозначенную в пункте 2, призван коэффициент Сортино, который по сути является модернизированным коэффициентом Шарпа. Тут вместо стандартного отклонения в знаменателе используется отклонение в отрицательную сторону (ниже безрисковой процентной ставки), что позволяет учесть влияние лишь отрицательной волатильности. Логичность такого подхода признавал и уже упомянутый выше Марковиц, а на практике его воплотил Френк Сортино в 80-х годах.

R — доходность торговли за период

T — доходность безрискового инструмента за период

σ — отрицательная волатильность:

Рассмотрим годовую торговлю, где трейдер по кварталам показал результаты 26%, 10%, 1% и 3%. Тогда средняя доходность равна:

R = (26% + 10% + 1% + 3%)/4 = 10%

Годовая ставка по депозиту пусть будет равна 6% и числитель формулы в этом случае (R–T) = 10% — 6% = 4%. Для расчета знаменателя нужно учесть только те значения, которые меньше безрисковой ставки, т.е в данном случае меньше 6%. Это 1% и 3%. При этом, однако, результат делится на общее число замеров доходности, т.е. на четыре:

σ = √(((6-1) × (6-1) + (6-3) × (6-3)) /4) = 2,915%

Следовательно, коэффициент Сортино равен

Хорошим результатом можно считать значение больше 0.5. Если результат считается на полгода, то доходность безрисковой ставки нужно делить на два, за три года — умножать на три и пр. Интересно, что согласно формулам коэффициенты Шарпа и Сортино при равенстве доходности торговли и безрисковой ставки коэффициент получаются равными нулю вне зависимости от стандартного отклонения. Если результат торговли хуже безрисковой ставки, то знак коэффициентов будет отрицательным. Коэффициенты Шарпа и Сортино для паевых фондов можно найти по ссылке http://pif.investfunds.ru/analitics/coefficients:

На том же сайте есть и методика расчета коэффициентов, из которой следует, что расчет производится на ежемесячной основе для открытых и интервальных фондов со статистикой за последние 36 месяцев.

Коэффициент Кальмара

Данный показатель во многом похож на коэффициент Шарпа, в котором рассматривается отношение дохода и риска — но есть одна разница. В числителе прописывается доход за весь рассматриваемый период — чем больше срок, тем лучше. В знаменателе указывается максимальная просадка (разница между максимальным и следующим за ним минимальным значениями счета за всю историю в %). Т.е. например если счет показывал 10% прибыли, а затем просел до -40%, то DD = (1.1 — 0.6) / 1.1 = 45%.

К = Gain/MaxDrawdown

  • Gain — доходность счета за период;
  • MaxDrawdown – величина максимальной просадки за период

Коэффициент Кальмара наиболее просто рассчитать для торговой стратегии, замониторенной в myfxbook:

Все данные уже есть в левой панели — в данном случае коэффициент равен S = 37.44/46.78 = 0.8. Хорошим считается коэффициент не меньше трех при торговом периоде не менее 3 лет. Хотя очевидно, что если счет в первый год выдал фантастическую доходность, а два следующих года провел около нуля, то коэффициент останется высоким, хотя зашедший в счет после года его существования не заработал ничего.

Сильные стороны показателя

  • Простота в расчетах
  • Коэффициент Кальмара меняется более гладко. Шарп или Сортино, учитывающие волатильность в целом, очень изменчивы, особенно на небольших торговых интервалах

Слабые стороны показателя:

  • Недостаток Кальмара в том же, что и достоинство: риск определяется как максимальная просадка без учета волатильности торговли
  • Редкое событие может стоить трейдеру депозита. Так, обвал 1987 года на рынке США привел к снижению индекса на величину около 20% всего за один день, чего не наблюдалось даже в кризис 1929 года.

Выводы

Любые коэффициенты ориентируются на историю и на текущий момент времени, но не могут предсказать будущее. Стратегия с худшим коэффициентом сегодня может начать приносить хорошую прибыль завтра, поэтому абсолютными показателями они не являются. Тем не менее при равенстве прочих составляющих значение коэффициента может стать дополнительной причиной склониться в ту или иную сторону, хотя метод расчета по возможности лучше уточнять.

Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа определяет отношение доходности инвестиционного портфеля к риску. Достаточно часто у инвесторов возникает потребность в сравнении двух торговых стратегий, или двух финансовых инструментов по критериям: полученная доходность к допустимому риску. Для этих целей существует специальный статистический инструмент, который помогает финансовому аналитику, банкиру, инвестору оценить степень возможных рисков.

Возвращаясь к валютному рынку Форекс, хочется подчеркнуть, что множество статистических показателей своей торговой системы, вы можете найти в сводной таблице результатов в отчете о торговле (statement). Кроме всех прочих финансово-статистических данных, в вашем отчете о торговле, по умолчанию, рассчитывается коэффициент Шарпа.

Коэффициент Шарпа демонстрирует работоспособность используемой вами торговой системы. Чем выше значение коэффициента Шарпа, тем стабильнее и эффективнее ваша торговая система.

Данные коэффициента Шарпа отражают не просто мгновенный показатель прошлых оценок доходности к риску, а прогнозирует степень стабильности будущей прибыли. Поэтому, им чаще всего пользуются финансовые аналитики в своих сводных таблицах оценки активов.

Формула расчета коэффициента Шарпа:

Из сложного расчета значения коэффициента Шарпа следует, что он дает информацию инвестору о степени риска при ожидании получения доходности от определенного актива.

Поскольку коэффициент Шарпа является относительным показателем, то чаще всего сравнивают его данные с бенчмарком. Бенчмарк – это безрисковый аналог получения дохода.

Например, при инвестировании в акции, берут для сравнения доходность портфеля акций и доходность бенчмарка – фондового индекса S&P 500. Предполагается, что инвестировать в индекс американских акций S&P 500 безопаснее, и доходность, к примеру, могла бы быть 5% годовых. А инвестиции в портфель акций того же индекса, к примеру, принесла бы 15%.

Так вот, идея использования коэффициента Шарпа сводится к тому, чтобы просчитать риски доходности портфеля акций с учетом возможности вложения своих денег в бенчмарк, в нашем примере – индекс S&P 500. Надеемся, что данный пример облегчит вам понимание смысла, этого сложного для осознания, коэффициента Шарпа.

Если брать для анализа работу на валютном рынке Форекс, то чаще всего для расчета коэффициента Шарпа берут за бенчмарк среднюю доходность по депозитам. Если ваша торговая стратегия приносит прибыль больше, чем 10% годовых по валютным депозитам, к примеру, то коэффициент Шарпа покажет оценку риска данных вложений и своими данными укажет на степень стабильности вашей торговли.

Чтобы было более понятно, давайте разберем еще один пример.

Предположим, что Иван три года инвестировал в недвижимость и получал каждый год 20% прибыли на свой актив, а Настя получила ту же доходность, но все это время вкладывала деньги в ПАММ — систему. У Ивана коэффициент Шарпа — 1,08, а у Насти – 0,68. Таким образом, Настя рисковала больше, чем Иван, чтобы получать 20% прибыли каждый год.

За такой прорыв в оценке финансовых рисков, Уильям Шарп получил в 1990 году Нобелевскую премию в экономике.

Биография Уильяма Шарпа

Уильям Шарп родился в Бостоне в молодой семье студентов: отец Уильяма учился по специальности «Английская литература», а мать училась на естествоведа. Отец Уильяма, после окончания обучения, работал в Гарвардском университете. В 1940 г. отца Уильяма Шарпа призвали в национальную гвардию, и семья вынуждена была переехать в Техас, позже в Калифорнию. Молодой Уильям учился в школе в городе Риверсайд, Калифорния.

В биографии Уильяма были попытки годичного обучения на медицинском факультете Калифорнийского университета в Беркли в 1951 г., однако медицина не пришлась ему по душе.

Уильям Шарп бросил медицину и приехал учиться в Лос-Анджелес на управление бизнесом. Уильям изучал экономику и бухгалтерию, но от скучных цифр дебета с кредитом он увлекся микроэкономикой. На формирование мировоззрения будущего Нобелевского лауреата оказали особое влияние профессор Дж. Ф. Уэстон, который преподавал Уильяму финансы, и А. Алчиан, преподаватель курса экономики.

В 1955 г. Уильям Шарп получил степень бакалавра по специальности экономика, а в 1956 г. – степень магистра по этой же специальности.

Уильям Шарп работал экономистом на одну большую корпорацию, которая занималась разработкой теории игр и прикладной экономикой. Именно здесь Уильям начал разрабатывать с Г. Марковицем над моделью взаимосвязей портфелей ценных бумаг.

В 1961 году Шарп защитил докторскую диссертацию в Калифорнийском университете в городе Лос-Анджелес на тему экономики трансферных цен. В своей диссертации Уильям пришел к выводу, что доходы от портфелей ценных бумаг соизмеримы между собой на основании одного фактора. Таким образом, У. Шарп сформулировал однофакторную модель, которая позже выросла в известную ценовую модель акционерного капитала (САРМ — Capital Asset Pricing Model ).

Для понимания коэффициента Шарпа очень важно помнить о финансовом показателе стандартного отклонения, который применяется для оценки волатильности инвестиционного портфеля. Показатель стандартного отклонения информирует инвестора о колебаниях средней доходности его портфеля за определенный период. То есть, простыми словами это можно выразить в примере вашей торговле на валютном рынке Форекс, когда вы видите поочередно, то плюс, то минус по балансу вашего торгового счета. Так вот, если волатильность вашей доходности высокая: заработали – проиграли, снова заработали — проиграли, то риск потери денег очень высок. И наоборот, если волатильность низкая: заработали, заработали, проиграли, заработали, то риск невысок.

Как использовать коэффициент Шарпа на практике?

Предположим, что вы полный чайник в финансах и сами посчитать коэффициент Шарпа не сможете. Но, это не значит, что, после нашей статьи, вы не сможете пользоваться результативными данными коэффициента Шарпа в своих целях.

Обычно инвесторы получают от финансовых аналитиков брокерских или инвестиционных компаний сводную таблицу данных о финансовом инструменте, где все статистические показатели уже посчитаны. Вам, как уже знающим людям, стоит заглянуть в графу коэффициента Шарпа и сравнить данные разных активов по этому показателю.

В финансовых или инвестиционных инструментах, где коэффициент Шарпа больше, значит, стабильность прибыли более вероятная.

Конечно, судить только по коэффициенту Шарпа о возможности вложения в выбранный финансовый инструмент нельзя, для этого применяется комплексный подход, в котором участвуют и другие финансовые показатели.

Однако, понимая сущность коэффициента Шарпа, вы легко сможете решить, какой финансовый инструмент обладает меньшим стандартным отклонением, где прибыль будет расти плавно, без колебаний. Самый высокий коэффициент Шарпа у банковских инвестиционных продуктов, поскольку бенчмарк они приравнивают к нулю.

Также, вы легко сможете оценивать степень риска разных торговых систем на валютном рынке Форекс. Для этого, вы просто смотрите в отчет о торговле ПАММ управляющих, и сравниваете коэффициент Шарпа разных торговых стратегий. Там, где коэффициент Шарпа будет больше, значит, что на каждую долю доходности приходится малый риск, и тем стабильнее вы будете получать прибыль.

Если же коэффициент Шарпа небольшой, значит, трейдер пересиживает убытки, или у него высокий показатель стандартного отклонения: зигзагообразная кривая доходности.

Недостатки коэффициента Шарпа:

  1. Коэффициент Шарпа некорректно рассчитывает прибыль в своем значении.

Коэффициент Шарпа рассчитывает среднюю прибыль за период в процентах, что некорректно в случае серии убыточных периодов. Таким образом, коэффициент Шарпа не учитывает принцип реинвестирования прибыли и необходимый перерасчет на основании этого.

  1. Коэффициент Шарпа измеряет колебания волатильности и присваивает им негативное значение.

То есть, любое сильное колебание в плюс или минус, учитываются в коэффициенте Шарпа как негативное, рисковое действие. Представьте, что трейдер за одну сделку сделал плюс 20% на депозит, это резкое колебание сильно понизит значение коэффициента Шарпа, что не отвечает объективной оценке риска.

  1. Коэффициент Шарпа не учитывает последовательностей стандартного отклонения.

В расчете коэффициента Шарпа не участвуют серии прибыльных и убыточных сделок, что очень важно для оценки эффективности торговли.

Таким образом, мы с вами ознакомились с очень важным статистическим показателем стабильности прибыли – коэффициентом Шарпа. В нашем кратком обзоре мы рассмотрели формулу расчета коэффициента Шарпа, краткую биографию автора, плюсы и минусы использования его на практике. Надеемся, что теперь отчеты финансовых аналитиков и их таблицы оценки эффективности инвестиций вам будут более понятны.

Коэффициент Шарпа

Для успешной работы на фондовом рынке трейдер 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 прибыль 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 ПИФов 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 «премия за риск».

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 инвестор 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 волатильность фонда. Чем ближе параметр коэффициента корреляции к единице, тем точнее показатель коэффициента бета.

Важно учитывать, что чем больший параметр у коэффициент бета, тем выше уровень рисков вложений в ценные бумаги.

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 залог 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.

Коэффициент Шарпа

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 2020 год.

Цена закрытия (руб).

Прибыль за месяц

Доходность индекса гос. бумаг

  • В качестве альтернативных вложений использован индекс совокупной рентабельности государственных бумаг за 2020 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 2020 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.

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

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 инвестиционного актива (портфеля) 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.

РЕКОМЕНДУЕМ: ТОП 2 ЛУЧШИХ БРОКЕРА НА 2020 ГОД

Не требуется верификация! Фиксированные выплаты! обзор/отзывы | НАЧАТЬ С 10$ 2014 год. Дарит безрисковую сделку. обзор/отзывы | ИНВЕСТИРОВАТЬ С 5$

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 вложения инвестиций с чрезмерным риском 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 – 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.

ЛУЧШИЕ ФОРЕКС БРОКЕРЫ, ПО ДАННЫМ РОССИЙСКОГО РЕЙТИНГА НА 2020 ГОД:

ТОП 2 ЛУЧШИХ БРОКЕРА БИНАРНЫХ ОПЦИОНОВ 2020 года:

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?

Данный коэффициент рекомендовано применять на минимум трехлетней или четырехлетней истории работы инвестиционного актива.

Следует помнить, что стандартное отклонение рассчитывает абсолютную величину волатильности инвестиционного портфеля не связанную ни с одним из каких-либо индексов. 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 несколько стратегий.

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 стратегий с разными Памм счетами.

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.

РЕКОМЕНДУЕМ ПРОВЕРЕННЫХ ФОРЕКС БРОКЕРОВ, РАБОТАЮЩИХ ПОРЯДКА 20 ЛЕТ!

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

Коэффициент Шарпа для быстрой оценки эффективности торговли

Коэффициент Шарпа позволяет оценить эффективность Форекс стратегии, инвестиционного портфеля, работы управляющего. Особенность такого коэффициента заключается в том, что сравнение происходит не с каким-то сторонним эталоном, а с колебаниями доходности самого исследуемого актива, например, портфеля за выбранный период времени.

Дальше мы будем подробно разбираться в тонкостях оценки эффективности торговли с помощью коэффициента Шарпа, скажем несколько слов про автора этого показателя, а так же рассмотрим на конкретных примерах, какие значения бывают на практике. Если же хочется быстро понять, как использовать данный показатель, то примите во внимание следующую информацию:

Другими словами, чем больше коэффициент Уильяма Шарпа, тем лучше. Например, у советника Loker значение больше единицы.

Уильям Шарп получил Нобелевскую премию в 1990 году за вклад в теорию формирования цены финансовых рынков. Думаю, что это уже показатель определенного профессионального уровня господина Уильяма, ведь лично у меня такой награды нет, да и мало у кого из наших читателей тоже.

Господин Уильям успел поработать и в «РЭНД корпорейшн», где занимались теориями игр. Понятно, что речь идет не о баскетболе или нардах, а о процессах, во многом опирающихся на вероятность, числа, что было интересно с математической, да и финансовой точек зрения.

До сих пор теория американского ученого Шарпа рассматривается, как основа теории цен на финансовых рынках. Вклад господина Уильяма сложно переоценить, а его коэффициентом пользуются по сей день, причем, в различных сферах деятельности финансового мира.

Такова формула, по которой рассчитывается коэффициент Ш. Ее можно увидеть в сервисах мониторингов, в отчетах некоторых торговых терминалах, в аналитических обзорах и так далее. Рассчитывать ее самостоятельно это не самое просто дело, но вполне по силам, даже если с разного рода формулами не дружите.

Что такое гарантированная доходность? Если бы речь шла об инвестиционном портфеле, а в его составе был бы вклад в банк под фиксированный годовой процент, то это стало бы отличным примером. Если же мы оцениваем торговую систему на финансовом рынке, например, Форекс, то здесь никакой гарантированной доходности, конечно же, нет.

Приведем пример расчета коэффициента Шарпа для инвестиционного портфеля. Сразу заметим, что пример для вычисления показателя Ш. для торговой системы будет еще проще. Пусть у нас за вполне определенное время (квартал) доходность портфеля составила 25%. Из этой прибыли 3% пришлись на гарантированный доход, например, вклад в банк. Стандартное отклонение (волатильность) за квартал у нас составило 11%.

Примеры коэффициента Шарпа на Форекс

Теперь посмотрим на несколько показателей коэффициента в реальной торговле на валютном рынке. Успехи советника Локер уже демонстрировались в верхней части статьи, а сейчас покажу несколько графиков доходности и соответствующие им значения Ш. Все данные мы берем с мониторингов реальных счетов наших коллег, которые демонстрируют свою работу с помощью сервиса myfxbook.

Теперь посмотрим на еще один вариант, где даже визуально видно, что прибыль растет с большими рисками, чем в предыдущем случае.

Наверняка, вы уже заметили, что в первом случае и кривая линия графика доходности выглядит лучше, и коэффициент Шарпа значительно больше, и профит-фатор тоже выше, чем во втором варианте. Вся эта информация очень важна и для инвесторов, желающих оценить работу нескольких управляющих, и для трейдера, который анализирует собственную торговлю, желая ее улучшить.

Коэффициент Шарпа не стоит использовать в качестве единственного варианта оценки торговли. Правильнее было бы учитывать данную величину в совокупности с другими показателями, как профит-фактор, количество совершенных сделок, средние величины прибыли и убытка и так далее. Именно комплексный анализ актива позволит эффективно инвестировать свои денежные средства или выбирать наилучшие торговые системы.

Коэффициент Шарпа — расчет и применение на рынке Форекс

Коэффициент Шарпа — величина, которая изначально использовалась для оценки качества инвестиционного продукта.

Немногим позднее она была адаптирована и для рынка Форекс и сейчас применяется как показатель эффективности торговой стратегии на валютной бирже.

Коэффициент Шарпа открыл известный экономист и нобелевский лауреат Уильям Шарп несколько десятилетий назад. Как использовать на практике расчетные данные?

В чем преимущества и недостатки показателя?

Торгуй по крупному только с ведущим брокером

Формула расчета коэффициента Шарпа

В классическом виде коэффициент рассчитывается как отношение разницы между обычной и безрисковой доходностью актива к стандартному отклонению прибыльности актива от его средней величины. Это правило применимо к фондовому рынку.

На рынке Форекс понятия «безрисковая доходность» не существует, поскольку торговля финансовыми инструментами сопряжена с высоким уровнем опасности потерь денежных средств. Этот показатель для расчета коэффициента Шарпа на Форекс не используется, поэтому формула значительно упрощается.

Для расчета показателя необходимо общую доходность торговой стратегии за определенный период (чем больше, тем лучше) разделить на стандартное отклонение.

Особенности использования и расчеты

Доходность торговой стратегии Форекс можно посмотреть в стандартном отчете торгового терминала МетаТрейдер 4. Для расчета показателя Шарпа можно брать как абсолютные величины (прибыль в числах), так и относительные (проценты). Выбранной позиции следует придерживаться и в случае со стандартным отклонением.

Вручную его считать не имеет смысла, поскольку с этим отлично справляются обычные офисные программы. Для расчета машине необходимо предоставить ряд чисел или процентов, представляющих собой посделочную прибыль за выбранный период.

Программа найдет среднюю величину и отклонение ряда чисел от среднего значения. Значение коэффициента Шарпа может быть отрицательным или положительным. Стратегия считается работоспособной в том случае, если показатель превышает единицу. Чем больше цифра, тем меньший процент риска приходится на единицу заработанной прибыли по торговой стратегии.

Коэффициент Шарпа — простой и достаточно эффективный инструмент, используемый для анализа торговых стратегий, однако рассчитывать лишь на его показатели не стоит.

Поскольку он базируется на основании данных прошлых периодов, он не может с максимальной достоверностью прогнозировать будущее, поэтому его чаще используют для сравнения одной торговой системы с другой.

Предупреждение о рисках.

Начиная торговлю CFD на любом из финансовых рынков вы должны четко понимать, что такой вид деятельности может привести не только к прибыли, но и к убыткам.

Консультации по торговле на форекс и других биржевых площадках России

Лучшие брокеры с бонусами:
  • FinMax (Форекс)
    FinMax (Форекс)

    Инвестируй в акции торговых компаний и получай до 40% в месяц!

  • BINARIUM
    ☆☆☆☆☆
    ★★★★★
    BINARIUM

    Лучший брокер по бинарным опционам. Огромный раздел по обучению.

Добавить комментарий