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샤프 비율-전략의 효과 평가

좋은 하루, 동지 외환 거래자! 더 자주, Forex에 대한 전략을 평가할 때 거래자들은 수익률을 봅니다. 더 많을수록 좋습니다. 그러나 수익률 (%)은 위험에 크게 의존하며 시스템의 효과를 반영하지 않습니다. 어떤 지표를 사용해야합니까? 재무 분석가들 사이의 표준이 고려됩니다 샤프 비율, 노벨상 수상자 윌리엄 샤프가 자란.

아래에서는 Sharpe 비율을 계산하여 전략의 효과를 평가하고 그 의미가 무엇인지 (많은 사람들이 전략을 세는 방법을 알고 있지만 그 의미를 이해하지 못하는) 방법을 살펴보고 유용하고 유용하지 않은시기에 대한 결론을 도출합니다.

예리한 외환 비율

샤프 계수는 유명한 미국 경제학자 윌리엄 샤프가 발명했습니다. 오늘날 이것은 가장 일반적으로 사용되는 위험 대비 수익률 지표 중 하나입니다. 이 계수는 1990 년 샤프가 자신의 금융 자산 평가 모델 (CAPM)로 노벨상 수상자로 선출되었을 때 더욱 중요해졌습니다.

재무 분야의 사람이 샤프 비율을 계산하는 원리와 그가 표시 해야하는 것을 이해하는 것은 어렵지 않습니다. 본질적으로, 과제는보다 위험한 자산의 보유와 관련하여 얼마나 많은 초과 수익을 얻을 수 있는지 알아내는 것입니다. 과잉 위험이 항상 해당 수익성으로 완전히 보상되어야한다는 것은 비밀이 아닙니다. 계수 값이 클수록 동일한 금액의 위험 이익이 커집니다.

계산 공식은 다음과 같습니다.

자산 반환

수익성은 하루, 일주일, 한 달 또는 1 년일 수 있습니다. 또한 수익성의 지표로 거래 당 평균 이익을 얻을 수 있습니다. 바람직한 유일한 것은 초기 수율 데이터가 정상적으로 분포되어야한다는 것입니다. 따라서 계수의 주요 약점. 3 개 이상의 표준 편차와 비대칭 분포 (그래프의 명백한 기울기)의 표본에서 날카로운 피크는 잘못된 추정을 유발할 수 있습니다.

무위험 소득

무위험 소득은 위험이없는 이론적 소득입니다. 즉, 투자자가 일정 기간 동안 위험없이 절대적으로 얻을 수있는 수익성입니다. 이론적으로 이것은 투자자가 투자로부터받을 것으로 예상되는 최소 소득입니다. 이 지표와 실질 소득을 비교하면 추가 위험에 대한 보상이 얼마나 좋은지를 결정할 수 있습니다.

실제로 가장 안전한 투자조차 위험이 따르기 때문에 무위험 투자 개념은 존재하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 무위험 수익률은 저축 은행 예금 또는 미국 국채에 투자 한 돈 때문일 수 있습니다. 외환 시장은 항상 고위험 투자이므로 우리의 경우 무위험 수익은 0이 될 것입니다. 그러나 예금이 은행에 저장되어 있으면 현재 기본 요율 값을 공식으로 대체 할 수 있습니다.

MT4 터미널에서 Sharpe 지표는 무위험 비율의 0 값에서 표준 편차에 대한 거래의 산술 평균 수율의 비율로 간주됩니다.

전체 수식은 다음과 같습니다.

표준 편차

Sharpe 비율은 소득 분산 측면에서 투자 성과를 측정합니다. 우리는 이미 초과 수익률 (수율에서 무위험 비율을 뺀 값)을 계산 했으므로이 값을 자산 수익률의 표준 편차로 나눕니다. 즉, 위험 대비 수익률을 계산합니다.

오늘날에는 이것이 더 이상 필요하지 않지만 표준 편차는 수동으로 계산하기 어렵지 않습니다. 거래의 수익성에 대한 작은 통계를 수집했다고 가정합니다 (3 %, 4 %, 5 %, 2 %, 1 %). 첫 번째 단계에서이 시퀀스에서 평균을 빼고 0 %, 1 %, 2 %, -1 %, -2 % 계열을 얻습니다.

다음으로 우리는 값을 제곱하고 산술 평균을 얻고 결과의 근본을 도출합니다-sqrt ((0.00 % + 0.01 % + 0.04 % + 0.01 % + 0.04 %) / 5) = 1.41 %.

비교를 위해 2 %, 8 %, 5 %, 4 %, 6 %와 같이 약간 다른 선택을하겠습니다. 분명히, 검토 대상 기간의 프레임 워크에서 이러한 시스템의 수익성은 더 크지 만 이전 예의 경우 1.41 %에서 2 %로 훨씬 큰 수익성 변동성을 관찰 할 수 있습니다. 따라서 첫 번째 전략은 덜 위험합니다.

샤프 비율 단위

예를 들어, 수익성과 위험 측면에서 두 가지 거래 전략의 효과를 비교해 봅시다. 첫 번째 전략이 거래 당 5 %의 수익을 제공하고 표준 표준 편차 (수익률 차이)가 4 %라고 가정합니다. 두 번째 평균 전략은 각 거래에서 2 %를 가져 오지만 편차는 1 %를 초과하지 않습니다. 이 경우 첫 번째 전략은 1.25의 샤프 비율을 가지며 두 번째 전략은 2.0입니다. 이는 수익성이 낮음에도 불구하고 두 번째 전략이 수익률의 위험이 더 높다는 것을 의미합니다.

샤프 비율은 하나 이상이어야합니다. 그런 다음 우리가 분석하는 전략이 충분한 효율성으로 작동한다고 믿어집니다. 3보다 큰 값은 이미 각 거래에서 손실 가능성이 1 % 미만임을 나타냅니다. 그리고 값이 클수록 좋습니다.

결론

대부분의 경우 Sharpe 비율은 전략의 실제 수익성을 보여줍니다. 그러나 때때로 Sharpe의 측정 항목이 오도 될 수 있습니다. 예를 들어, 일부 채권은 수년간 은행이자보다 안정적인 수익률을 보일 수 있으며,이 계수는 비현실적으로 높은 금리로 반응합니다. 이 경우 획득 한 가치는 위험이 실제로 최소화 된 경우에도이 채권에 투자 한 실제 위험에 대해서는 아무 것도 말하지 않습니다. 일반적으로이 계수는 두 가지 전략을 비교적 빈번한 입력과 비교하지만 가장 큰 목표는 아닙니다.

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