Метрики результатов в торговле

В области алгоритмической торговли количественный анализ жизненно важен для обеспечения прибыльности и надёжности торговых стратегий. Метрики результатов — это важнейшие инструменты, которые трейдеры используют для оценки, сравнения и тонкой настройки своих торговых стратегий. Этот документ углубляется в различные метрики результатов, используемые в торговле, предоставляя подробный взгляд на их важность, методы расчёта и последствия для торговых стратегий.

1. Норма доходности

Определение: Норма доходности — это мера прибыльности инвестиции. Она представляет процентную прибыль или убыток инвестиции за определённый период.

Расчёт: [ \text{Норма доходности} = \frac{\text{Текущая стоимость} - \text{Начальная стоимость}}{\text{Начальная стоимость}} \times 100 ]

Важность:

• Первичная метрика для оценки производительности торговой стратегии.
• Облегчает сравнение между различными инвестициями или стратегиями.

2. Совокупный годовой темп роста (CAGR)

Определение: CAGR — это средний годовой темп роста инвестиции за определённый период дольше одного года.

Расчёт: [ \text{CAGR} = \left( \frac{\text{Конечная стоимость}}{\text{Начальная стоимость}} \right)^\frac{1}{n} - 1 ]

• ( n ) = количество лет.

Важность:

• Сглаживает волатильность за период для предоставления простого среднего.
• Полезна для сравнения инвестиций различной продолжительности.

3. Коэффициент Шарпа

Определение: Коэффициент Шарпа измеряет производительность инвестиции по сравнению с безрисковым активом, после корректировки на её риск.

Расчёт: [ \text{Коэффициент Шарпа} = \frac{\text{R} - \text{R}_f}{\sigma} ]

• ( R ) = Доходность портфеля.
• ( R_f ) = Безрисковая ставка.
• ( \sigma ) = Стандартное отклонение избыточной доходности портфеля.

Важность:

• Оценивает доходность с поправкой на риск.
• Более высокий коэффициент Шарпа указывает на лучшую производительность с поправкой на риск.

4. Коэффициент Сортино

Определение: Коэффициент Сортино — это вариация коэффициента Шарпа, которая отличает вредную волатильность от общей волатильности, используя стандартное отклонение отрицательной доходности активов.

Расчёт: [ \text{Коэффициент Сортино} = \frac{R - R_f}{\sigma_d} ]

• ( R ) = Доходность портфеля.
• ( R_f ) = Безрисковая ставка.
• ( \sigma_d ) = Отклонение вниз.

Важность:

• Сосредоточена на риске снижения.
• Предоставляет лучшую меру доходности с поправкой на риск для портфелей или стратегий, которые не имеют нормально распределённой доходности.

5. Максимальная просадка

Определение: Максимальная просадка (MDD) указывает на максимальную наблюдаемую потерю от пика до минимума портфеля, перед достижением нового пика.

Расчёт: [ \text{Макс. просадка} = \frac{\text{Значение минимума} - \text{Значение пика}}{\text{Значение пика}} ]

Важность:

• Измеряет риск портфеля.
• Необходима для понимания потенциальных потерь и возможностей восстановления.

6. Коэффициент Калмара

Определение: Коэффициент Калмара измеряет доходность инвестиции, скорректированную на риск, конкретно используя максимальную просадку.

Расчёт: [ \text{Коэффициент Калмара} = \frac{\text{CAGR}}{\text{Макс. просадка}} ]

Важность:

• Помогает оценить доходность с поправкой на риск.
• Полезна для сравнения стратегий с различными характеристиками просадки.

7. R-квадрат (R²)

Определение: R-квадрат измеряет процент движений инвестиции, которые могут быть объяснены движениями в эталонном индексе.

Расчёт: Значения R-квадрат варьируются между 0 и 1, часто выражаются в процентах. R-квадрат 100% означает, что все движения портфеля полностью объясняются движениями в индексе.

Важность:

• Более высокие значения R-квадрат указывают на лучшее соответствие эталону.
• Полезна для определения того, насколько тесно стратегия следует за индексом.

8. Альфа

Определение: Альфа указывает на избыточную доходность инвестиции относительно доходности эталонного индекса.

Расчёт: [ \text{Альфа} = R - R_B ]

• ( R ) = Доходность портфеля.
• ( R_B ) = Доходность эталона.

Важность:

• Указывает на эффективность стратегии в генерации доходности выше рынка.
• Положительная альфа подразумевает превышение результатов, отрицательная подразумевает неудовлетворительные результаты.

9. Бета

Определение: Бета измеряет волатильность или систематический риск инвестиции по сравнению с рынком в целом.

Расчёт: [ \text{Бета} = \frac{\text{Ков}(R_i, R_m)}{\text{Вар}(R_m)} ]

• Ков = Ковариация доходности актива и доходности рынка.
• Вар = Дисперсия доходности рынка.
• ( R_i ) = Доходность актива.
• ( R_m ) = Доходность рынка.

Важность:

• Бета больше 1 указывает на более высокую волатильность, чем рынок.
• Бета меньше 1 указывает на более низкую волатильность.

10. Информационный коэффициент

Определение: Информационный коэффициент измеряет доходность портфеля выше доходности эталона, обычно индекса, относительно волатильности этих доходностей.

Расчёт: [ \text{Информационный коэффициент} = \frac{R_p - R_b}{\text{Ошибка отслеживания}} ]

• ( R_p ) = Доходность портфеля.
• ( R_b ) = Доходность эталона.
• Ошибка отслеживания = Стандартное отклонение разниц между доходностью портфеля и доходностью эталона.

Важность:

• Более высокий коэффициент указывает на лучшую производительность с поправкой на риск.
• Полезна для оценки активного против пассивного управления.

Заключение

В алгоритмической торговле применение этих метрик результатов критично для успеха и устойчивости торговых стратегий. Они предоставляют ценные понимания сильных и слабых сторон различных стратегий, позволяя трейдерам принимать обоснованные решения и корректировки.

Для дальнейшего изучения и инструментов для расчёта этих метрик посещение QuantConnect или Kensho может оказаться полезным. Эти платформы предлагают надёжные инструменты количественного анализа для трейдеров и количественных аналитиков.