Доходность с поправкой на риск

Доходность с поправкой на риск — это концепция в финансах, которая уточняет измерение доходности путем учета величины риска, на который идут для достижения этой доходности. Доходность с поправкой на риск используется для оценки эффективности инвестиции или портфеля путем измерения того, сколько доходности было заработано относительно принятого риска. Это помогает инвесторам понять, адекватно ли они компенсируются за инвестиционные риски, которые они принимают.

Существуют различные метрики, используемые для расчета доходности с поправкой на риск, некоторые из наиболее распространенных включают коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора, альфу Дженсена и коэффициент Сортино. Ниже мы более подробно рассмотрим эти метрики, как они рассчитываются и их актуальность в контексте алгоритмической торговли (алготрейдинга).

1. Коэффициент Шарпа

Коэффициент Шарпа, разработанный лауреатом Нобелевской премии Уильямом Ф. Шарпом, является одной из наиболее широко используемых метрик доходности с поправкой на риск. Коэффициент измеряет избыточную доходность на единицу риска по сравнению с безрисковым активом, обычно представленным государственными облигациями.

Расчет

Коэффициент Шарпа рассчитывается как: [ \text{Коэффициент Шарпа} = \frac{R_p - R_f}{\sigma_p} ]

где:

Актуальность в алготрейдинге

В алгоритмической торговле коэффициент Шарпа имеет решающее значение, поскольку он оценивает эффективность торговой стратегии. Более высокий коэффициент Шарпа указывает на то, что стратегия обеспечивает более высокую доходность на каждую единицу риска, что делает её более желательной. Алгоритмические трейдеры часто используют коэффициенты Шарпа для оптимизации и выбора среди различных торговых алгоритмов.

2. Коэффициент Трейнора

Коэффициент Трейнора, названный в честь Джека Л. Трейнора, является ещё одной фундаментальной мерой доходности с поправкой на риск. В отличие от коэффициента Шарпа, который использует общий риск (стандартное отклонение), коэффициент Трейнора использует систематический риск (бета).

Расчет

Коэффициент Трейнора рассчитывается как: [ \text{Коэффициент Трейнора} = \frac{R_p - R_f}{\beta_p} ]

где:

Актуальность в алготрейдинге

Для алгоритмических трейдеров коэффициент Трейнора помогает сопоставлять эффективность их стратегий относительно рыночных движений. Он особенно полезен для оценки портфелей или стратегий, которые имеют подверженность факторам систематического риска, таким как рыночные тренды.

3. Альфа Дженсена

Альфа Дженсена, разработанная Майклом Дженсеном, измеряет избыточную доходность портфеля сверх ожидаемой доходности, предсказанной моделью ценообразования капитальных активов (CAPM).

Расчет

Альфа Дженсена рассчитывается как: [ \alpha = R_p - [R_f + \beta_p (R_m - R_f)] ]

где:

Актуальность в алготрейдинге

Альфа Дженсена помогает определить, какая часть доходности стратегии обусловлена способностью менеджера генерировать доходность сверх и выше рынка. Для алгоритмической торговли положительная альфа указывает на то, что торговый алгоритм работает хорошо относительно его уровня рыночного риска.

4. Коэффициент Сортино

Коэффициент Сортино является модификацией коэффициента Шарпа, которая дифференцирует вредную волатильность от общей волатильности, используя только отрицательное отклонение (или риск снижения).

Расчет

Коэффициент Сортино рассчитывается как: [ \text{Коэффициент Сортино} = \frac{R_p - R_f}{\sigma_d} ]

где:

Актуальность в алготрейдинге

В алгоритмической торговле коэффициент Сортино особенно полезен, когда фокус сосредоточен на риске снижения, который считается более критичным, чем общая волатильность. Он помогает определять стратегии, которые работают хорошо, избегая значительных потерь.

Практические применения и примеры

Фирмы алготрейдинга

Несколько фирм алгоритмической торговли используют метрики доходности с поправкой на риск в своей повседневной деятельности для обеспечения того, чтобы их стратегии были как прибыльными, так и устойчивыми с точки зрения риска:

  1. QuantConnect: Платформа алгоритмической торговли с открытым исходным кодом на основе облака, где пользователи тестируют и развертывают стратегии, используя различные метрики риска, включая коэффициенты Шарпа и Сортино. QuantConnect

  2. Kensho Technologies: Технологическая компания, предоставляющая платформы машинного обучения и аналитики для алготрейдинга и других финансовых областей. Kensho использует метрики доходности с поправкой на риск для улучшения торговых алгоритмов. Kensho Technologies

  3. Two Sigma: Видный хедж-фонд, использующий машинное обучение и искусственный интеллект для разработки торговых стратегий. Two Sigma уделяет значительное внимание доходности с поправкой на риск для поддержания конкурентного преимущества. Two Sigma

Методы оптимизации

На практике алгоритмические трейдеры могут использовать различные методы оптимизации для максимизации доходности с поправкой на риск.

Моделирование Монте-Карло

Моделирование Монте-Карло помогает понять поведение торговой стратегии при различных рыночных условиях путем генерации множества случайных сценариев. Оценивая доходность с поправкой на риск по этим сценариям, трейдеры могут оптимизировать и усовершенствовать свои стратегии для достижения лучшей эффективности при различных условиях.

Генетические алгоритмы

Генетические алгоритмы могут использоваться для нахождения оптимальных торговых стратегий путем имитации процесса естественного отбора. Это включает итерацию через потенциальные решения (торговые стратегии) для выявления тех, которые имеют наивысшую доходность с поправкой на риск, тем самым эволюционируя более надежные стратегии со временем.

Машинное обучение

Модели машинного обучения, такие как обучение с подкреплением, могут адаптивно модифицировать торговые стратегии для максимизации доходности с поправкой на риск на основе исторических и реальных данных. Эти модели могут непрерывно улучшаться через обучение на новых рыночных данных и результатах.

Проблемы и соображения

Хотя метрики доходности с поправкой на риск предоставляют значительные представления об эффективности инвестиции, они также сопряжены с определенными проблемами и ограничениями:

Рыночные условия

Метрики доходности с поправкой на риск часто опираются на исторические данные; однако прошлая эффективность не всегда может предсказывать будущие результаты. Рыночные условия могут измениться, делая исторические метрики менее актуальными.

Качество данных

Точные расчеты доходности с поправкой на риск требуют высококачественных данных. Плохое качество данных может привести к вводящим в заблуждение метрикам и субоптимальному принятию решений.

Сложность

Понимание и расчет доходности с поправкой на риск могут быть сложными и требуют значительного уровня экспертизы. Хотя существуют различные инструменты для помощи в этих расчетах, квалифицированная интерпретация остается решающей.

Модельный риск

Модели и формулы, используемые для расчета доходности с поправкой на риск, основаны на предположениях, которые могут не всегда быть верными. Этот модельный риск должен учитываться при принятии решений на основе этих метрик.

Заключение

Концепция доходности с поправкой на риск является фундаментальной для всех, кто занимается инвестициями, особенно в области алгоритмической торговли. Она позволяет трейдерам и инвесторам оценивать не только прибыльность, но и эффективность и стабильность их стратегий относительно риска, на который они идут. Учитывая конкурентный и динамичный характер финансовых рынков, способность измерять и оптимизировать доходность с поправкой на риск бесценна, помогая трейдерам принимать более обоснованные, эффективные и прибыльные решения. Эффективно используя различные метрики доходности с поправкой на риск, такие как коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора, альфа Дженсена и коэффициент Сортино, трейдеры могут лучше ориентироваться в сложностях финансовых рынков и достигать своих инвестиционных целей.