Скорректированная по риску производительность

Скорректированная по риску производительность — это концепция в финансировании и инвестировании, которая пытается измерить прибыльность инвестиции в отношении количества риска, предпринятого для достижения этой прибыльности. Эта метрика имеет решающее значение для инвесторов, которые хотят понять, соответствуют ли доходы инвестиции рискам, которые были предприняты. Это помогает в сравнении «яблоков к яблокам» различных инвестиций или инвестиционных стратегий.

Важность скорректированной по риску производительности

  1. Сбалансированное принятие решений: метрики скорректированной по риску производительности позволяют инвесторам принимать сбалансированные решения, учитывая как доходы, так и риски.
  2. Оптимизация портфеля: эти метрики необходимы для оптимизации диверсифицированного портфеля. Они гарантируют, что уровень риска соответствует ожидаемым доходам.
  3. Сравнение производительности: этот подход помогает в сравнении успеха различных инвестиций в различных рыночных условиях.

Ключевые соотношения и метрики

  1. Коэффициент Шарпа:
    • Определение: коэффициент Шарпа — это наиболее широко используемая метрика, которая измеряет избыточный доход (или премию за риск) на единицу риска в инвестиции.
    • Формула: Коэффициент Шарпа = (Rp – Rf) / σp
    • Rp = ожидаемый доход портфеля
    • Rf = безрисковая ставка
    • σp = стандартное отклонение доходности портфеля
    • Плюсы: простой, интуитивный, широко признанный.
    • Минусы: предполагает нормальное распределение доходов, не учитывает экстремальные события.
  2. Коэффициент Трейнора:
    • Определение: коэффициент Трейнора измеряет доходы, полученные сверх того, что можно было бы заработать на инвестиции без диверсифицируемого риска, на каждую единицу рыночного риска.
    • Формула: Коэффициент Трейнора = (Rp - Rf) / βp
    • Rp = доход портфеля
    • Rf = безрисковая ставка
    • βp = бета портфеля
    • Плюсы: полезно для оценки портфелей с учётом систематического риска.
    • Минусы: предполагает хорошо диверсифицированный портфель, сосредоточивается только на систематическом риске.
  3. Альфа Дженсена:
    • Определение: альфа Дженсена измеряет избыточный доход, который портфель генерирует по сравнению с ожидаемым доходом, учитывая его бета и рыночный избыточный доход.
    • Формула: Альфа = Rp – [Rf + βp (Rm – Rf)]
    • Rp = доход портфеля
    • Rf = безрисковая ставка
    • βp = бета портфеля
    • Rm = рыночный доход
    • Плюсы: хорошо подходит для оценки производительности менеджера.
    • Минусы: альфа зависит от временного периода измеренных доходов.
  4. Коэффициент Сортино:
    • Определение: коэффициент Сортино отличает вредную волатильность от общей волатильности, используя нисходящее отклонение вместо стандартного отклонения.
    • Формула: Коэффициент Сортино = (Rp – Rf) / σd
    • Rp = ожидаемый доход портфеля
    • Rf = безрисковая ставка
    • σd = нисходящее отклонение доходности портфеля
    • Плюсы: сосредоточивается на нисходящем риске, соответствует перспективе инвестора.
    • Минусы: более сложный, менее широко используется, чем коэффициент Шарпа.
  5. Мера M2 (мера Модильяни-Модильяни):
    • Определение: мера M2 корректирует доход портфеля на тот же уровень риска, что и рыночный портфель, позволяя прямое сравнение производительности.
    • Формула: M2 = Rp + (Rm- Rf) * (σp / σm)
    • Rp = доход портфеля
    • Rf = безрисковая ставка
    • Rm = рыночный доход
    • σp = стандартное отклонение доходности портфеля
    • σm = стандартное отклонение рыночного доходности
    • Плюсы: предоставляет четкое, нормализованное сравнение производительности.
    • Минусы: менее интуитивна, требует больше данных.

Применение в алгоритмической торговле

Алгоритмическая торговля (или алго-торговля) использует компьютерные алгоритмы для исполнения сделок на основе предопределённых стратегий. Оценка и оптимизация этих стратегий с использованием метрик скорректированной по риску производительности имеет первостепенное значение.

  1. Разработка стратегии:
    • Цель: использовать метрики скорректированной по риску для разработки торговых стратегий, которые максимизируют доходы при управлении риском.
    • Процесс: бэктестирование стратегий на исторических данных, оптимизация параметров для улучшения метрик скорректированной по риску, таких как коэффициент Шарпа или Сортино.
    • Пример: стратегия возврата к среднему может быть подкорректирована для снижения воздействия в периоды высокой волатильности для улучшения коэффициента Сортино.
  2. Мониторинг в реальном времени:
    • Цель: постоянно контролировать живую производительность торговых алгоритмов путём измерения скорректированных по риску доходов.
    • Инструменты: платформы аналитики в реальном времени, которые рассчитывают метрики скорректированной по риску при исполнении сделок.
    • Пример: высокочастотный алгоритм может постоянно рассчитывать коэффициент Шарпа для динамической корректировки параметров исполнения сделок.
  3. Управление портфелем:
    • Цель: управлять портфелем алгоритмической торговли для балансирования риска и доходов.
    • Подход: диверсификация между несколькими алгоритмами, каждый из которых нацелен на различные классы активов или стратегии, и использование метрик скорректированной по риску для перераспределения между ними.
    • Пример: портфель, содержащий стратегии слежения за тенденцией и рыночной нейтралитет, может быть перебалансирован, если коэффициент Трейнора стратегий слежения за тенденцией значительно превосходит стратегии рыночной нейтралитета.

Заключение

Скорректированная по риску производительность — это фундаментальная концепция как для отдельных инвесторов, так и для управляющих портфелями учреждений. Сосредоточивая внимание на доходе в связи с риском, предпринятым для достижения этого дохода, она предоставляет более чёткую картину истинной производительности инвестиции. Метрики, такие как коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора и альфа Дженсена, облегчают более обоснованное принятие решений, способствуя разработке стратегии, мониторингу в реальном времени и эффективному управлению портфелем в сфере алгоритмической торговли. Использование этих инструментов с умом может помочь инвесторам добиться сбалансированного, вознаграждающего инвестиционного опыта.