Метрики доходности инвестиции
В сфере финансовых рынков понимание производительности инвестиций имеет решающее значение. Это особенно актуально в алгоритмической торговле, где решения принимаются на основе количественных анализов и торговые стратегии исполняются алгоритмами. Метрики доходности инвестиции являются фундаментальными для оценки успеха торговых стратегий.
Доходность инвестиции (RoR)
На своём основе, доходность инвестиции - это мера прибыли или убытка инвестиции в течение определенного периода, выраженная в процентах от стоимости инвестиции. Она позволяет инвесторам сравнивать прибыльность различных инвестиций или торговых стратегий независимо от величины инвестированной суммы.
Формула
R = ((V_f - V_i) / V_i) × 100
Где:
- R - это доходность,
- V_f - это конечная стоимость инвестиции,
- V_i - это первоначальная стоимость инвестиции.
Применение в алгоритмической торговле
В алгоритмической торговле RoR - это решающая метрика. Она помогает трейдерам и разработчикам оценить эффективность своих алгоритмов. Высокий RoR указывает на успешную стратегию, в то время как низкий или отрицательный RoR сигнализирует о необходимости корректировок.
Совокупный годовой темп роста (CAGR)
CAGR представляет средний годовой темп роста инвестиции в течение периода, превышающего один год. В отличие от простого годового доходности, CAGR сглаживает доходы, учитывая волатильность и обеспечивая более точную картину производительности инвестиции со времени.
Формула
CAGR = ((V_f / V_i)^(1/n)) - 1
Где:
- V_f - это конечная стоимость инвестиции,
- V_i - это первоначальная стоимость инвестиции,
- n - это количество лет.
Важность в алгоритмической торговле
CAGR особенно важен в алгоритмической торговле для оценки долгосрочной стратегии. Алгоритмы, разработанные для работы в течение более длительных периодов, могут быть оценены по своим годовым темпам роста, позволяя трейдерам оценить устойчивость и производительность точно.
Коэффициент Шарпа
Коэффициент Шарпа - это широко используемая метрика для понимания скорректированной на риск производительности инвестиции или торговой стратегии. Названный в честь лауреата Нобелевской премии Уильяма Ф. Шарпа, этот коэффициент измеряет избыточный доход, полученный за дополнительную волатильность, выносимую в результате удержания более рискованного актива.
Формула
S = ((R_p - R_f) / σ_p)
Где:
- S - это коэффициент Шарпа,
- R_p - это ожидаемая доходность портфеля,
- R_f - это коэффициент без риска (часто возврат на государственные облигации),
- σ_p - это стандартное отклонение доходности портфеля.
Роль в алгоритмической торговле
Коэффициент Шарпа является неотъемлемым в алгоритмической торговле, так как он помогает сравнивать производительность различных стратегий, рассматривая как доходы, так и риски. Алгоритм может обеспечивать высокие доходы, но если это сопровождается чрезмерным риском, коэффициент Шарпа помогает выявить и скорректировать это.
Коэффициент Сортино
Подобно коэффициенту Шарпа, коэффициент Сортино различает восходящую и нисходящую волатильность. Он штрафует только риск спада, обеспечивая более детальное понимание скорректированной на риск доходности инвестиции.
Формула
S = ((R_p - R_f) / σ_d)
Где:
- S - это коэффициент Сортино,
- R_p - это ожидаемая доходность портфеля,
- R_f - это коэффициент без риска,
- σ_d - это стандартное отклонение спада.
Применение
Коэффициент Сортино очень полезен в стратегиях алгоритмической торговли, где минимизация риска спада имеет решающее значение, таких как стратегии, разработанные для защиты от рыночных спадов.
Альфа
Альфа измеряет производительность инвестиции относительно эталонного индекса. Альфа, больший чем 0, предполагает, что инвестиция превзошла рынок, в то время как альфа, меньший чем 0, указывает на недостижение производительности.
Формула
Альфа = R_p - [R_f + Бета (R_m - R_f)]
Где:
- Альфа - это альфа,
- R_p - это доходность портфеля,
- R_f - это коэффициент без риска,
- Бета - это бета портфеля,
- R_m - это рыночная доходность.
Важность в алгоритмической торговле
Альфа особенно ценна при оценке стратегий алгоритмической торговли, стремящихся генерировать избыточные доходы выше эталонов. Стратегии с высокой альфа обычно более желательны.
Бета
Бета измеряет волатильность торговой стратегии или инвестиции относительно общего рынка. Бета, больший чем 1, указывает на большую волатильность, чем рынок, в то время как бета, меньший чем 1, указывает на меньшую волатильность.
Формула
Бета = (Ковариация(R_p, R_m) / σ²_m)
Где:
- Бета - это бета,
- Ковариация(R_p, R_m) - это ковариация доходности портфеля и доходности рынка,
- σ²_m - это дисперсия доходности рынка.
Роль в алгоритмической торговле
В алгоритмической торговле бета помогает в понимании величины рыночного риска, которому подвергается стратегия. Стратегии затем могут быть скорректированы для выравнивания с желаемыми уровнями риска.
Максимальная просадка (MDD)
Максимальная просадка представляет снижение от пика до впадины в течение определенного периода, обеспечивая прозрение в потенциальный риск спада торговой стратегии.
Расчет
MDD = ((Впадина_Стоимость - Пик_Стоимость) / Пик_Стоимость)
Важность
MDD - это критическая метрика в алгоритмической торговле, позволяя трейдерам оценить устойчивость своих стратегий во время неблагоприятных рыночных условий.
Коэффициент информации
Коэффициент информации измеряет скорректированную на риск доходность инвестиционного портфеля по сравнению с эталонным индексом, учитывая ошибку отслеживания.
Применение
Коэффициент информации полезен в алгоритмической торговле для стратегий, разработанных для постоянного превосходства эталонов.
Заключение
Метрики доходности инвестиции служат основой для оценки стратегий алгоритмической торговли. От базовых мер, таких как RoR и CAGR, до более детальных метрик, таких как коэффициент Шарпа и альфа, каждая играет жизненно важную роль в анализе производительности, риска и эффективности торговых алгоритмов. Владение этими метриками имеет решающее значение для алгоритмических трейдеров, стремящихся доработать свои стратегии и достичь оптимальной производительности на финансовых рынках.