Коэффициент Шарпа - это один из методов доходности с поправкой на риск, используемых при оценке финансовых вложений. Этот коэффициент, созданный Уильямом Шарпом, показывает, насколько инвестиционный инструмент компенсирует нам принимаемый риск.

Проще говоря, жизнь без риска хороша. Мы с вами можем безопасно инвестировать в государственные облигации, банковский FD или PPF и игнорировать всю волатильность и рыночный шум.

Но тогда будет ли этого достаточно, чтобы помочь нам достичь наших финансовых целей?

Это то, что заставляет нас стремиться к инвестициям, привязанным к рынку, к волатильности и стремлению к более высокой доходности, чем уже известные нам безопасные гавани.

Однако возникает вопрос, адекватно ли вознаграждается риск, на который вы идете. Получают ли вы хорошую компенсацию за риск, на который вы идете?

Или, лучше, между двумя инвестициями, привязанными к рынку (скажем, вашими паевыми инвестиционными фондами), какой из них предлагает вам более высокую прибыль от принятого риска?

На все эти вопросы якобы отвечает коэффициент Шарпа.

И делает это с помощью простого расчета.

Коэффициент Шарпа =(Общая доходность инвестиций / портфеля - Безрисковая доходность) / (Стандартное отклонение)

Уравнение говорит само за себя.

Сначала вы посмотрите, сколько избыточного дохода Вы заработали по сравнению с безрисковой прибылью. Безрисковая доходность обычно представляет собой доходность по государственным облигациям, которая в настоящее время составляет около 6%. Вы также можете использовать возврат Bank FD или PPF для того же.

Затем вы делите эту избыточную доходность на волатильность сделанных вами инвестиций, привязанных к рынку. Эта волатильность измеряется с помощью стандартного отклонения . , один из наиболее распространенных инструментов, используемых для этого.

Стандартное отклонение учитывает все значения инвестиций (например, ежедневную чистую стоимость паевых инвестиционных фондов за последние 3 года), вычисляет среднее значение этих значений, а затем определяет отклонения от среднего или среднего значения.

Вычислите число, и вы получите коэффициент Шарпа. Сделайте это еще несколько раз, и вы сможете провести сравнительный анализ инвестиций и решить, какое из них имеет больше смысла.

Довольно просто, верно.

И в этом заключается недостаток.

Стандартное отклонение или волатильность зависит от очень фундаментального предположения о том, что все рыночные движения следуют нормальному распределению вокруг среднего, что приводит к белковой кривой.

Колоколообразная кривая выглядит как на изображении ниже. Средняя черная линия - это среднее значение, и все результаты располагаются по обе стороны.

Источник изображения

Ничто не может быть дальше от истины. Жизнь и рынки намного сложнее.

Колоколообразная кривая или нормальное распределение ошибочны тем, что игнорируют основной факт. Основные изменения на рынках являются результатом больших движений (подъем - 2017 г. или крах - 2008 г.). Рынки могут не двигаться в течение долгого времени, оставаться на одном уровне, а затем внезапно мы можем увидеть огромный скачок.

В качестве альтернативы, может произойти серьезное негативное событие, черный лебедь, который может толкнуть рынки в глубокий провал.

Поскольку эти события редки, они не учитываются должным образом с помощью расчетов, основанных на среднем значении. То же самое можно сказать и о большинстве мер риска.

Ну так что ты делаешь? Ну, во-первых, с долей скепсиса возьмем такие отношения, как коэффициент Шарпа.

Следующее - лучше понять риски.

Как?

Мы рассмотрим это в следующих статьях.

Что, по вашему мнению, может сделать инвестор, чтобы лучше понимать риски?