夏普比率

  • 2019 年 11 月 13 日
  • 筆記

夏普比率

來源:

https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%8F%E6%99%AE%E6%AF%94%E7%8E%87

對風險和收益來決定哪一個更有利來比較不同的證券

夏普比率(Sharpe Ratio),又被稱為夏普指數 — 基金績效評價標準化指標。夏普比率在現代投資理論的研究表明,風險的大小在決定組合的表現上具有基礎性的作用。風險調整後的收益率就是一個可以同時對收益與風險加以考慮的綜合指標,以期能夠排除風險因素對績效評估的不利影響。夏普比率就是一個可以同時對收益與風險加以綜合考慮的三大經典指標之一。投資中有一個常規的特點,即投資標的的預期報酬越高,投資人所能忍受的波動風險越高;反之,預期報酬越低,波動風險也越低。所以理性的投資人選擇投資標的與投資組合的主要目的為:在固定所能承受的風險下,追求最大的報酬;或在固定的預期報酬下,追求最低的風險。

  • E(Rp):投資組合預期報酬率
  • Rf:無風險利率
  • σp:投資組合的標準差

目的是計算投資組合每承受一單位總風險,會產生多少的超額報酬。比率依據資產配置線 (Capital Allocation Line,CAL) 的觀念而來,是市場上最常見的衡量比率。當投資組合內的資產皆為風險性資產時,適用夏普比率。夏普指數代表投資人每多承擔一分風險,可以拿到幾分超額報酬;若為正值,代表基金報酬率高過波動風險;若為負值,代表基金操作風險大過於報酬率。這樣一來,每個投資組合都可以計算 Sharpe Ratio, 即投資回報與多冒風險的比例,這個比例越高,投資組合越佳。

舉例而言,假如國債的回報是 3%,而您的投資組合預期回報是 15%,您的投資組合的標準偏差是 6%,那麼用 15%-3%, 可以得出 12%(代表您超出無風險投資的回報),再用 12%/6%=2,代表投資者風險每增長 1%,換來的是 2% 的多餘收益。

夏普理論告訴我們,投資時也要比較風險,儘可能用科學的方法以冒小風險來換大回報。所以說,投資者應該成熟起來,盡量避免一些不值得冒的風險。同時當您在投資時如缺乏投資經驗與研究時間,可以讓真正的專業人士(不是只會賣金融產品給你的 SALER)來幫到您建立起適合自己的,可承受風險最小化的投資組合。這些投資組合可以通過 Sharpe Ratio 來衡量出風險和回報比例。

在之前的算過預算收益

https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/90415391

import numpy as np  import pandas as pd  from pandas_datareader import data as wb  import matplotlib.pyplot as plt  %matplotlib inline  #寶潔 美國標普500強  assets = ["PG","^GSPC"] assets = ['PG', '^GSPC']    assets = ['PG', '^GSPC']  adata = pd.DataFrame()  for a in assets:      data[a] = wb.DataReader(a,data_source='yahoo',start ='2010-1-1')['Adj Close']  sec_returns = np.log(data/data.shift(1))  cov = sec_returns.cov()*250  cov_with_market = cov.iloc[0,1]  market_var = sec_returns['^GSPC'].var()*250  # 計算beta  PG_beta = cov_with_market /market_var  PG_beta
0.5175195335212736
PG_er = 0.025 + PG_beta * 0.05  PG_er
0.05087597667606368
# 對於rf,無風險利率為2.5% 使用的10年美國政府債券收益率 即2.5% 更加客觀  Sharpe = (PG_er - 0.025)/(sec_returns['PG'].std()*250**0.5)#年為單位,還要開根  Sharpe
0.1776419765144379

夏普比率反映了單位風險基金凈值增長率超過無風險收益率的程度。

如果夏普比率為正值,說明在衡量期內基金的平均凈值增長率超過了無風險利率,在以同期銀行存款利率作為無風險利率的情況下,說明投資基金比銀行存款要好。

夏普比率越大,說明基金單位風險所獲得的風險回報越高。

PG 的夏普比率 0.177 回報並不大