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シャープレシオは何ですか?

シャープレシオは、ノーベル賞受賞者ウィリアム・F.シャープが開発し、投資家はそのリスクに比べ、投資のリターンを理解するために使用されます。比は、揮発性または全体のリスクの単位当たりリスクフリーレートを超えて獲得平均リターンです。

平均リターンから無リスク金利を差し引くと、投資家がより良いリスクテイク活動に伴う利益を分離することができます。一般に、シャープ比の大きい値、より魅力的なリスク・リターン。

1時49分 シャープレシオ

シャープレシオのための##式と計算

シャープレシオ= RP-Rfσpwhere:ルピア= portfolioRf =リスクフリーrateσp=ポートフォリオの超過リターンの標準偏差のリターン\始める{整列}&\ textit {シャープレシオ} = \ FRAC {R_p - R_F} {\ sigma_p} \&\のtextbf {:} \&R_ {P} = \テキスト{ポートフォリオのリターン} \&R_ {F} = \テキスト{リスクフリーレート} \&\ sigma_p = \ {テキストの標準偏差ポートフォリオの超過リターン} \ \エンド{}整列シャープレシオ=σp値ルピア-Rf:portfolioRf =リスクフリーrateσpのルピア=リターン=ポートフォリオの超過リターンの標準偏差

シャープレシオは、ポートフォリオのリターンからリスクフリーレートを減算し、ポートフォリオの超過リターンの標準偏差でその結果を割ることによって計算されます。

重要ポイント

シャープレシオは、調整し、ポートフォリオの過去のパフォーマンスや将来のパフォーマンスのためのinvestor.A高いシャープレシオによって撮影された過剰リスクが低くreturns.Theシャープレシオと同様のポートフォリオまたはファンドと比較して優れているなど、いくつかの弱点を持っていると予想投資リターンが正規分布していることを前提。###シャープレシオのデコード

シャープレシオは、リスク・リターンを計算するための最も広く使用される方法となっています。現代ポートフォリオ理論はリターンを犠牲にすることなく、ポートフォリオのリスクを減少させることができ、低い相関を持っている多様なポートフォリオに資産を追加すると述べています。

添加多様化は、多様化の低いレベルと同様のポートフォリオに比べシャープレシオを増加させるべきです。これが本当であるためには、投資家は、リスクが不合理ではなく、すべての投資に適用されるにはあまりにも狭くてもよいのボラティリティに等しいという仮定を受け入れなければなりません。

シャープレシオは、実際のリターンが式で使用されているポートフォリオの過去の実績(事後)を評価するために使用することができます。また、投資家は推定シャープレシオ(事前)を計算するために期待されるポートフォリオのパフォーマンスと予想されるリスクフリーレートを使用することができます。

シャープレシオはまた、ポートフォリオの超過リターンは、スマートな投資判断やあまりリスクの結果に起因しているかどうかを説明するのに役立つことができます。 1つのポートフォリオまたはファンドがそのピアよりも高いリターンを楽しむことができますが、それらのより高いリターンが追加的なリスクの過剰が付属していない場合、それが唯一の良い投資です。

そのリスク調整後のパフォーマンス良く、ポートフォリオのシャープレシオ大きいです。負のシャープレシオでの分析結果ならば、それはリスクフリーレートは、ポートフォリオのリターンよりも大きい場合、またはポートフォリオのリターンがマイナスであることが予想されることを意味いずれか。いずれの場合も、負のシャープレシオは、任意の有用な意味を伝えていません。

Sortinoの比率対##シャープレシオ

シャープ比の変化は、標的または必要戻り下にあるリターンの分布に集中する標準偏差に上向きの価格変動の影響を除去Sortinoの比です。 Sortinoの比は、式ポートフォリオのリターン少ない標的又は必要戻り以下リターンの分布で割っ必要戻り、製造、式の分子に必要なリターンと無リスク金利を置き換えます。

シャープレシオのもう一つの変化は、ポートフォリオは、市場の残りの部分であり、ポートフォリオのベータ版や相関関係を使用していますトレイナー・レシオです。トレイナー・レシオの目標は、投資家が市場の固有のリスク上記の追加的なリスクを取るために補償されているかどうかを決定することです。トレイナー・レシオ式は、ポートフォリオのベータ版で割ったポートフォリオ少ないリスクフリーレートのリターンです。

シャープレシオを使用した場合の制限事項##

シャープレシオは、リターンが正規分布していることを前提としてポートフォリオ全体のリスク、そのプロキシとして分母にリターンの標準偏差を使用します。データの正規分布は、サイコロのペアをロールのようなものです。我々は、多くのロール上、サイコロからの最も一般的な結果は7になり、少なくとも一般的な結果は2と12になることを知っています。

しかし、金融市場のリターンがあるため価格の驚くべき滴やスパイクの多数の離れ平均から偏っています。また、標準偏差は、いずれかの方向に価格変動が均等に危険であることを前提としています。

シャープレシオは、その見かけ上のリスク調整後リターンの歴史を後押ししようとしているポートフォリオ・マネージャーによって操作することができます。これは、測定間隔を長くすることにより行うことができます。これは、揮発性の低い見積もりになります。例えば、日々のリターンの年率標準偏差は、月次リターンよりも高い順番であり、毎週戻り、のそれよりも一般的に高くなっています。

最高の潜在的なシャープレシオはなく、中立ルックバック期間を分析するための期間を選択する、リスク調整後リターンを歪めるれるデータを桜選択する別の方法です。

シャープレシオを使用しての##例

シャープレシオは、多くの場合、全体的なリスク・リターン特性の変化を比較するために使用されている場合、現在の株式と債券の間で分割されており、昨年の15%を返した彼または彼女の既存のポートフォリオに新たな資産または資産>ヘッジファンドの割り当て。現在のリスクフリーレートは3.5%であり、ポートフォリオのリターンのボラティリティは95.8パーセント、又は(15% - 3.5%)のシャープレシオなり、12%、12%であったで除算します。

投資家はポートフォリオにヘッジファンドを追加すると、次年度の11%への期待収益を下げると考えているが、また、ポートフォリオのボラティリティが7%に低下すると予想します。彼または彼女はリスクフリーレートは、今後年間同じままであることを前提としています。 7%で割っ - 将来の推定数と同じ式を使用して、投資家は、ポートフォリオ107%、または(3.5%11%)の期待されるシャープ比を有する見つけます。

ここでは、投資家はヘッジファンドへの投資はポートフォリオの絶対リターンを下げているが、それはリスク調整後ベースでその性能を向上していることが示されています。新規投資の追加がシャープレシオを下げた場合、それがポートフォリオに追加すべきではありません。この例では、過去の実績に基づいて、シャープレシオはかなり予想される将来のパフォーマンスを比較することができることを前提としています。