Коэффициент Шарпа и коэффициент Трейнора являются двумя коэффициентами, используемыми для измерения скорректированной на риск нормы доходности. Оба названы в честь своих создателей, лауреата Нобелевской премии Уильяма Шарпа и американского экономиста Джека Трейнора соответственно. Хотя они могут помочь инвесторам понять инвестиции и риски, они предлагают различные подходы к оценке эффективности инвестиций. Коэффициент Шарпа помогает инвесторам понять доходность инвестиций по сравнению с ее риском, а коэффициент Трейнора исследует избыточную доходность, генерируемую для каждой единицы риска в портфеле.
В этой короткой статье рассматривается, как работает каждое соотношение и как они отличаются.
Как работает коэффициент Шарпа
Впервые разработанный в 1966 году и пересмотренный в 1994 году, коэффициент Шарпа призван показать, насколько хорошо актив работает по сравнению с безрисковыми инвестициями. Общим ориентиром, используемым для представления таких безрисковых инвестиций, являются казначейские векселя или облигации США, особенно казначейские векселя на 90 дней. Коэффициент Шарпа рассчитывает ожидаемую или фактическую доходность инвестиций для инвестиционного портфеля (или даже отдельной инвестиции в акционерный капитал), вычитает доходность безрисковых инвестиций, а затем делит это число на стандартное отклонение для инвестиционного портфеля. Как правило, чем больше значение коэффициента Шарпа, тем привлекательнее доход с поправкой на риск.
SR = SD (rx -RF) где: rx = ожидаемый или фактический возврат инвестиций RF = возврат безрисковых инвестицийSD = стандартное отклонение rx
Ожидаемая или фактическая норма доходности может быть измерена на любой частоте, при условии, что измерение является последовательным. Как только ожидаемая или фактическая норма прибыли вычитается из безрисковой инвестиционной прибыли, ее можно разделить на стандартное отклонение. Чем выше отклонение, тем лучше возврат.
Основная цель коэффициента Шарпа состоит в том, чтобы определить, получаете ли вы значительно большую отдачу от своих инвестиций в обмен на принятие дополнительного риска, присущего инвестированию в акционерный капитал, по сравнению с инвестированием в безрисковые инструменты.
Как работает коэффициент Treynor
Разработанный примерно в то же время, что и коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора также предназначен для оценки доходности инвестиционного портфеля с поправкой на риск, но он измеряет производительность портфеля по сравнению с другим эталоном. Вместо того, чтобы измерять доходность портфеля только по отношению к норме доходности для безрисковых инвестиций, коэффициент Трейнора позволяет оценить, насколько хорошо портфель превосходит фондовый рынок в целом. Это достигается путем замены бета-коэффициента на стандартное отклонение в уравнении коэффициента Шарпа, причем бета-тестирование определяется как норма прибыли, обусловленная общей рыночной эффективностью.
Например, если стандартный индекс фондового рынка показывает 10% -ую норму прибыли - это составляет бета-версию. Тогда инвестиционный портфель с доходностью 13%, согласно коэффициенту Трейнора, получает кредит только на дополнительные 3% прибыли, которые он генерирует сверх общих показателей рынка. Коэффициент Treynor можно рассматривать как определяющий, значительно ли ваш инвестиционный портфель превосходит средние показатели рынка.
Ограничения каждого соотношения
У каждого из этих соотношений есть определенные недостатки. Когда коэффициент Шарпа терпит неудачу, это то, что он усиливается инвестициями, которые не имеют нормального распределения прибыли, как хедж-фонды. Многие из них используют динамические торговые стратегии и варианты, которые могут искажать их доходность.
Основным недостатком коэффициента Трейнора является то, что он имеет ретроспективный характер и что я полагаюсь на использование конкретного эталонного теста для измерения бета. Большинство инвестиций, тем не менее, не обязательно ведут себя так же, как в прошлом.
Суть
Разница между этими двумя показателями заключается в том, что коэффициент Трейнора использует бета, или рыночный риск, для измерения волатильности, а не использует общий риск (стандартное отклонение), как коэффициент Шарпа.
