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夏普比率让投资者绞尽脑汁

我们变成了我们的工具的工具,甚至比尔·夏普也不会喜欢它。

我们可以谈谈吗?

当鲍比·阿克塞尔罗德在热播电视剧数十亿去机构投资者筹集资金,bob网站app为斧投资,投资者提出了一个问题:“我的人有几个问题。你的夏普比率是非常低的。”

现实生活中的对冲基金经理可以涉及。

夏普比率(Sharpe ratio)是资产管理行业用来总结业绩(或检验业绩)的常用统计数据。根据我作为资金分配者的经验,这是雇佣或解雇个人基金经理的最常被引用的理由。

风险与收益之间的关系是金融的基本概念,以及比通过测量回报投资者赚了多少风险的各单位抓住这是一个数字:

概念上并不复杂——数字越大,风险调整后的表现就越好——它已经成为一种成功的制度认知。去谷歌财经、彭博、汤森路透、晨星或任何金融数据提供商,你都会发现几乎所有共同基金、对冲基金、交易策略或资产类别的最新夏普比率排名。专业营销人员拖着带有夏普比率的pitchbook活页夹和招股说明书四处奔走,因为这个行业就是围绕着夏普比率建立起来的。但可怕的是,夏普比率是所有金融统计中最被滥用的。

如何不这样做

大多数从业者无法理解的是,夏普比率是为一个人的整个投资组合。然而,个人和机构投资者有分配仿佛高夏普比bob网站app率都需要建立强大的客户的投资组合,由一块一块的优化的坏习惯。高盛是以其高夏普比率指标,它的推移优雅的缩写GSTHSHRP,我不骗你这个确切的错误。这是由他们个人的夏普比率选择股票篮子 - 和高盛应该更好地了解。

看着一个投资组合经理内部或投资的个人夏普比率是没有意义的。写下来。

Axe Capital的比率不应该帮助机构投资目标决定是否投资,因为关键问题是Axe Cap如何与投资组合的其他部分相结合。单独比较夏普比率是相对没有意义的,因为一只基金的小夏普比率可能会增加整个投资组合的风险调整后的回报更多的比高分基金,如果它有增持的休息足够低相关性。

好夏普比率的组合并不必然导致具有良好的夏普比率组合。在已经过了一段份额可能暴露于共同的东西表现不错,相反,战略和资产类别。这是要记住的下一个重要的事情。

每个人都可以怎样得到它有错吗?

夏普比率进行近乎宗教的意义,尽管这么多比全明星吹了起来。杰克·博格尔曾说过,“在夏普比率是如何评价基金做来讲,我认为答案是很差。”聪明的人,那博格先生。

许多像Janus Twenty这样集中的、以科技为主的基金,在2000年上半年暴跌之前,夏普比率都表现出众。长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)在1998年倒闭前曾以4.35的辉煌业绩自豪,差点拖垮整个金融体系。这里有一个教训:未来不再是过去的样子。

该指标从来就不是最终所有和待所有。这本来是快速和肮脏。例如,如果你正在寻找在整个投资组合并没有什么地方可去并坚持只有一个号码,也可以是有用的。一维风险度量永远不会告诉整个故事。这是一个时机点停下来提醒自己,我们的机器现在被称为电脑可以这样做的远不止这些。

尖锐的夏普比率

对威廉·夏普的神圣指标的主要抱怨是,它把所有的波动相同,波动性也不错本身。通过同样的方式为负的惊喜治疗积极的惊喜,比惩罚是具有向上波动的策略 - 即大正收益。像卡尔马比,斯特林比,伯克比,疼痛指数,和溃疡指数较新的,尾部为基础的措施代替标准偏差作为分母与缩编性能的量度。有多深,多久恢复之前,盈亏平衡线和缩编线之间的所谓的体积 - - 但他们最终很相似的亏损可以通过各种方式来测量。其他的如Sortino欧米茄比率,扔掉正回报和测量波动仅在向下方向上。

然而,对于一个更好的夏普比率混淆专家的任务,因为好的和坏的波动性之间的区分是不容易 - 或富有成效的 - 因为人们可能会想到。像一个革命性的前提下行风险的声音构建基于投资组合只,但大部分的投资有波动是或多或少的对称。他们导致在实际上是相同的排名。

什么是在资产级水平真也是如此,在战略层面。

的一篇文章在资产组合管理期刊的特殊定量问题相比“价值投资”的3168个替代不同的实现并发现广泛的组合构建选择(信号定义,加权方案,部门调整,再平衡频率等)作出巨大差异:累积返回从负69.9%不等,以正393.4百分。在战略设计到位的风险自由的排列度和收益组合的一个非常庞大的云的不同角落令人难以置信的数字。事实上,分散是如此广泛,一些价值策略之间的相关性非常低,以表明他们不是一个重视家庭毕竟。

这里有一个有趣的练习:如果您排序3000加上它们的夏普比率由Sortino比率,很少再次发生变化品种为十个水桶,然后。缩编特性在接近线性的方式与夏普比率相关。引述比尔·默里,“这只是无关紧要。”

事实上,最大跌幅,并试图创造尾部风险的比率比原来只是嘈杂的措施,因为他们依靠较少的观测以确定它们的值。此外,夏普比率建立在完善的理论框架,所以有广泛的适用于它的统计测试,不能对许多这些新措施可说的。的比率,被视为一个t-统计,可以精确量化夏普统计显著。你可以用它测试的假设,得到估计误差的句柄,并精确量化的经理是好还是只是幸运。

什么作为风险的度量使用,但是这整个辩论中心威廉·夏普从来没有声称它应该是波动性。夏普比率最初被称为“奖励对变性”,因为波动是不是一个身份,也不是一个比喻,风险。2007年,波动率指标会告诉你,美国股票基金在经过风险调整后从未如此安全过。

夏普的著名论文讨论的预期收益,但他的度量标准的近乎普遍的应用已经到历史回报 - 即其经理是在一个时间跨度比较好。他从来不把它设计保证投资的未来表现。过去的夏普比率并不代表未来夏普比率和 - 给定的资产类别和风险溢价的时间变化的性质 - 不应该被视为任何东西精确的测量。

现代投资组合理论可以被指责为ingraining最大化的风险一定水平的预期收益的目标。如今,每个人都促进了其资金的夏普比率进行促销,但高风险调整后的收益并不能保证好,还是安全的,结果,因为夏普比率上升和下降。有人可能会持谨慎态度,英镑的夏普分数,或甚至怀疑高夏普比率的预测打击起坐。这是与2008-09溃败过程中破产无可挑剔的跟踪记录的资金。更稳定的回报,就越有可能有一个大的损失提前?挥发性资金赔钱 - 但尽可能不挥发那些没有。例如,半年前对冲基金孔雀石资本管理的壮观失败,顾问们推荐它作为一个“多元化战略”。孔雀石的极具吸引力的夏普(约1.2),使得它很容易脱手,但肯定没有捕捉到基金的真实风险。

糟糕的数学

无投资集团一贯拥有响亮有关其令人印象深刻的夏普比率比对冲基金,但最常用的方法来计算战略的夏普比率漏子真正的投资风险。这很容易理解和容易计算。。。不正确。所有的大型对冲基金指数(HFR,晨星,瑞士信贷,Eurekahedge的,和BarclayHedge),咨询顾问(Preqin,Albourne的,剑桥,Aksia),和管理人员的计算用同样的方式,但这样的夏普比率经常被夸大尽可能多为70%。

金融界习惯于通过对月度标准差进行年化来估计年度标准差。它们是不一样的。月度估算乘以时间平方根的公式可以追溯到1905年的阿尔伯特·爱因斯坦,但不适用于具有序列相关性的情况——例如,当一个月的正回报之后往往是另一个月的正回报。细心的读者会记得夏普在1994年秋季刊第49页指出了这一点在资产组合管理期刊

年化标准差将夏普比率高估了65%之多。通过使用私人数据库进行适当计算,孔雀石资本的标准差比实际值高78%,夏普比率低44%。

年度化的月度回报率是有道理的,如果你没有太多的数据,但在很多情况下,你可以计算使用量每年真正的标准偏差。基金综合指数的HFRI基金和瑞士信贷宽对冲基金指数都向后延伸到90年代初期的资产加权对冲基金数据的主要提供者,并公布终身夏普的0.81和0.80,分别比到2019年十二月但人们可以很容易地计算年度的回报,这是比HFRI和瑞士信贷计算的年化月标准偏差显著更高的实际测量的标准偏差。修正统计幻觉下降了夏普比率下降至0.45和0.52。

度量的暴政

这并不是说有问题的比例。是我们。

也许有人会说,我们正试图量化无法量化,但有不止于此。指标的显着性和意识形态称为古德哈特定律的一个漏洞:当一个措施成为一个目标,它就不再是一个很好的措施。越任何定量指示符用于决策,越变得受腐败和容易歪曲其意在监视器的处理。公制固定邀请的游戏。操纵自己的产品来设计一个良好的夏普统计投资公司是类似于谁教给测试绕树的统计教师。同样,私人资本运营公司报告的收益可以倾向于管理者已经使用订阅的信贷额度,以提高其内部收益率的程度。内部收益率指标本身不存在缺陷;我们有缺陷的。

夏普比率已经改变了投资者的行为。我们追逐的指标,而不是潜在的质量是试图评估。像抽陀思妥耶夫斯基的拉斯柯尔尼科夫的火焰,我们无法抗拒一个好看的夏普比率,尽管知道过去的平均经验可能是未来表现的预测糟糕。投资者已经开始操纵其夏普比率 - 和他们的价值在风险 - 通过非对称风险头寸加载了。

产生通过的尖锐的损失周期穿插缓慢,稳定的利润策略是盛行现在通过一系列的资产类别。作为金融危机以来债券收益率下跌,投资者纷纷寻找途径来增加收益。做空波动已成为固定收益的替代品。赚取明确的短期波动位置的产量与大多数主权和公司债务毫不逊色竞争。

卖股票的市场波动 - 保险人对市场走势 - 一贯坚持的滚滚财源。套利交易是这样提供稳定的保费每年在波动没有明显的增加,直到你已经写了投保物化的大灾难。的损失很少发生增加了战略的感知“价外”。但是,一旦发生损失,他们往往会迅速恶化为巨人,残酷的伤口。

最近的一些例子让人想起了长期资本管理公司(Long-Term Capital Management),该公司的短期gamma策略在失败之前一直有效。这些策略容易受到意外事件的影响,而大多数衡量风险的方法——甚至是复杂的方法——都回避不了这些意外事件。就像出售信用违约掉期一样,必须偿付的可能性是如此之小,落在99%的概率范围之外,以至于它在风险价值图中消失了。

与标准普尔500指数相比,以夏普比率为衡量标准,卖权策略看起来不错,因为溢价转化为即时的经风险调整的阿尔法值。许多退休系统和非营利组织通过出售短期风险保险(又名“利用波动溢价”)获得了多年的稳定回报。在这种背景下,跟风采用必然会失败的高夏普紧跟策略在世界上是完全有道理的。就像罗恩·勃艮第(Ron Burgundy)说的那样:99%的情况下,每一次都奏效。

欺骗夏普比率的关键是期权性,期权性的价格几乎完全由波动性决定。因此可以说,期权就是波动性,波动性就是期权性。波动性孵化了一个数十亿美元的业务,押注波动性本身;变成了一个巨大的赌场。它已成为市场的核心关注点。押注于市场波动的工具和风险回收策略数量之多,只能用非同寻常来形容,而当动荡来袭时,这个庞大的交易生态系统可以放大损失。波动率的波动幅度从未如此之大:波动率指数历史上最高的10次收盘中,有5次发生在3月份。

天真地为其闪亮的夏普比率而购买产品,可能是完全错误的,扭曲机构,青睐具有最大正序列相关性的策略,因此,也就是最隐藏的风险。具有非对称、高度倾斜、动态分布特征的策略,可能会诱使投资者承担令人恐惧的大量未知风险。大计划可能正在进行朝向管理其策略意味着资本的灾难性损失在重力作用下的选择过程。由于加拿大阿尔伯塔省的公共投资部门了解到,近来,它不是很难失去了几个十亿的销售波动。这是向上的C $ 480女人,男人和儿童在全省(363 $);但谁的票?它看起来是那么的安全。夏普比率是惊人的。直到 。。。KABOOM。 This is the opposite of点球成金



涉及到分配的决定数千亿美元,并影响到千百万人的铰链上的夏普比率,但 - 如果我有可能再次采取这里父系音 - 它已经成为很多投资者拐杖。习惯于比较不同资产类别的年化夏普比率资产配置应该特别警惕这种比较的实际意义。一个惊人的前瞻性夏普比率的经理保证它们获得机构投资者的密切关注。bob网站app闪亮的统计不能代替基本策略的收益产生过程的一个基本的了解。

高夏普比率是成功的仿。然而,能衡量,可有什么,我们真正想知道的没有关系。

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理查德·威金斯在高级战略和风险状况,在担任从2012年沙特阿美公司的养老基金直到最近,当他回到了北美。