Существуют разнообразные способы оценки торговых стратегий на финансовых рынках. Множество инвесторов анализируют эффективность трейдинга по эквити (величине свободных средств на депозите). В случае плавного роста кривой, являющейся результатом бэк-теста и отсутствия резких просадок, торговля считается успешной. Помимо данного способа, применяют такие параметры, как процент прибыльных сделок, максимальную просадку и другие. Однако для более полного анализа требуется учет торговых рисков. Оценить соотношение доходности и риска помогает коэффициент Шарпа (Sharp Ratio).

Единицы расчета коэффициента Шарпа

Большинство инвесторов «попадает на удочку» красивых цифр роста средств на депозите, не учитывая степень риска. Такой инструмент, как коэффициент Шарпа, позволяет определить эффективность инвестиционного портфеля, рассчитываемую отношением среднего дохода от трейдинга к уровню риска. Чем выше коэффициент, тем эффективнее способ торговли.С его помощью можно увидеть, как ранее прибыльность соотносилась с риском, а также спрогнозировать стабильность доходности в будущем.

Стандартная формула для расчета данного показателя выглядит следующим образом:

Sharp Ratio = (Rp ? Rf) / ?p,
где Rp - ожидаемая прибыль за определенный период времени, Rf - безрисковый доход, ?p - риск инвестиционного портфеля. Риск выражается в стандартном отклонении от ожидаемой средней доходности.

Отрицательные значения коэффициента Шарпа отражают слишком высокие риски в торговле. Данную стратегию использовать не рекомендуется. «Хороший показатель» Шарпа должен быть от единицы и выше. Только тогда выбранный способ трейдинга будет признан эффективным. Значение Sharp Ratio, превышающее цифру 3, предполагает, что величина вероятности получения убытка в каждой сделке не превышает 1%. Дальнейший рост коэффициента Шарпа подтверждает возрастающую эффективность торговой стратегии, но слишком завышенные значения сигнализируют о возможной ошибке в расчетах.

В качестве примера можно сравнить эффективность двух способов торговли по прибыльности и стандартному отклонению. Первый способ приносит 6% прибыли на одну торговую операцию при риске инвестиционного портфеля в 5%. Второй дает 3% доходности при отклонении в 2%.
Коэффициент Шарпа в первой стратегии будет равен 1.2, во второй - 1.5. Это свидетельствует о том, что даже доходность вдвое меньших размеров дает лучшее соотношение прибыльности к риску.

Коэффициент Шарпа на рынке Forex

Коэффициент Шарпа очень важен для анализа форекс-счетов. Он с успехом применяется для их мониторинга многими западными инвесторами. Применив данный коэффициент, можно сразу же определить, торгует ли трейдер с фиксацией убытков или нет. Довольно часто встречаются управляющие с увеличивающимся размером средств на счете, но с низким показателем коэффициента Шарпа (в диапазоне 0–0.5). Зачастую такой результат показывает одинаковую вероятность заработка и убытка.

В MetaTrader 4 данный параметр можно увидеть в разделе «Сигналы». Его величина поможет оценить эффективность торговой стратегии выбранного трейдера. В данном разделе представлен ее подробный анализ. На рынке Forex данный показатель отображает избыточную доходность, которую можно получить с удержанием более рискового актива. Естественно, что повышенный риск должен быть компенсирован более значимой прибылью.

В формуле Sharp Ratio = (Rp ? Rf) / ?p параметр Rf = 0, так как на рынке Forex не бывает безрискового дохода. Rf актуален на фондовом или долговом рынках. Там его можно наблюдать в виде дивидентной доходности или начислений по облигациям.

Существует несколько особенностей коэффициента Шарпа:

• Показатель оценивает волатильность доходности, причем стоимость торговых инструментов не влияет на расчеты.
• Для исследуемого периода времени расчет не зависит от особенности чередования прибыльных сделок с убыточными.

Доходность актива

Она измеряется с любой периодичностью. В качестве единицы измерения выбирают дни, недели, месяцы или годы. Помимо этого доходностью актива может быть средний прирост на сделку.

Весьма важно нормальное симметричное распределение исходных данных. При наличии на графике анализа актива нескольких резких нестандартных отклонений (значительные пики, впадины) возрастает вероятность ложной оценки.
Когда инвестор тестирует множество различных стратегий, будет весьма полезным сделать таблицу в Excel, разработать формулу расчета и вносить в нее новые данные.

Стандартное отклонение

Расчет стандартного отклонения в торговом терминале производится автоматически. Данный показатель дает возможность определить, каким именно образом изменится (уменьшится или увеличится) доходность выбранного актива в сравнении со средней доходностью за выбранный временной промежуток.

Для наглядности можно оценить риск стратегий, сравнивая две различные выборки данных.

В первом случае прибыльность торговых сделок составила: 3%, 2%, 5%, 0%, 4%. Среднее значение будет равно 2.8%. Результат его вычитания из каждого показателя доходности равен: 0.2%, ?0.8%, 2.2%, ?2.8%, 1.2%. При возведении каждого значения в квадрат нужно вычислить их сумму, затем найти среднее арифметическое и из полученного значения вычислить квадратный корень:

Sqrt((0.4% + 0.64% + 4.84% + 7.84% + 1.44%) / 5) = 3.03%

Во втором случае прибыльность торговых сделок составила: 2%, 1%, 0%, 4%, 6%. Их среднее арифметическое равно 2.6%. Результаты аналогичной предыдущему способу операции: ?0.6%, ?1.6%, ?2.6%, 1.4%, 3.4%. Затем, как и в предыдущем случае:

Sqrt((0.36% + 2.56% + 6.76% + 1.96% + 11.56%) / 5) = 4.64%

Результат сравнения - первая стратегия менее рискованна, чем вторая, поскольку волатильность доходности у нее меньше. Хотя коэффициент Шарпа представляет собой один из важных эталонов доходности с учетом риска, его следует использовать вместе с аналитической информацией.

Коэффициент Шарпа показывает, как соотносятся доходность инвестиционного портфеля и риск. Данный коэффициент интересен для инвесторов, которые сравнивают торговые стратегии или финансовые инструменты.

Сущность показателя

Коэффициент Шарпа показывает работоспособность используемой торговой стратегии или финансового инструмента. Чем он выше, тем более эффективен объект оценки.

Данные этого коэффициента показывают как показатель прошлых оценок прибыльности к риску, так и прогнозируют уровень стабильности потенциальной прибыли. В связи с этим он чаще всего применяется финансовыми аналитиками в сводных таблицах, в которых приводится оценка активов.

Проведение расчета

Расчет коэффициента показывает инвестору, какая степень риска присуща определенному активу. Рассчитывают коэффициент Шарпа по формуле, указанной в статье.

• Rx - среднее значение прибыли.
• Rf - наилучшая доступная норма прибыли безрисковой обеспеченности.
• StdDev - стандартное отклонение прибыльности актива.
• X - инвестиции.

При расчете коэффициента Шарпа в числителе используется математическое ожидание.

Как любой коэффициент, данный показатель является безразмерной величиной. Наиболее часто его данные сравниваются с бенчмарком, который представляет собой безрисковую процентную ставку доходности актива.

Расчет прибыльности безрискового актива

Инвестор хочет получить большую доходность по сравнению с той, которую он мог бы получить, если бы вкладывался только в полностью надежные активы. Эта большая доходность называется избыточной. Последняя характеризует качество менеджмента и эффективность принимаемых решений инвестором.

Прибыль актива с нулевым риском может быть оценена несколькими способами:

• Доходность банковских депозитов самых крупных и надежных отечественных банков, прежде всего, Сбербанка и ВТБ24.
• Доходность государственных ценных бумаг с нулевым риском (к этим бумагам относятся ОФЗ и ГКО в РФ, десятилетние облигации в США), обладающие максимальной надежностью по мнению рейтинговых агентств S&P, Moody"s, Fitch.

Оценка коэффициента Шарпа

Если рассчитанное значение больше 1, это свидетельствует о том, что для портфеля или актива характерна высокая доходность, что делает его привлекательным для инвестиций.

При нахождении рассчитанного значения в диапазоне от 0 до 1 можно говорить о том, что степень риска выше величины избыточной доходности. Здесь, помимо коэффициента Шарпа, нужно оценить и иные показатели инвестиционной привлекательности.

Если рассчитанное значение меньше 1, это свидетельствует о том, что избыточная доходность принимает отрицательные величины, лучше предпочесть актив с минимальным уровнем риска.

Если сравниваются два рассматриваемых коэффициента, и один превышает другой, то говорят, что первый портфель (актив) более привлекателен для инвестора по сравнению со вторым.

Пример оценки

При формировании инвестиционного портфеля необходимо осуществить сравнительный анализ разных портфелей. Для этого необходимо знать котировки всех ценных бумаг этого портфеля. Облегчить расчет может помочь программа MS Excel. Рассмотрим пример расчета коэффициента Шарпа на основе виртуальных компаний.

Предположим, что в наш портфель входят акции трех компаний: А, Б, В. Доля в портфеле компании А составляет 30 %, компании Б - 25 % и компании В - 40 %. Возьмем для примера котировки в течение одной недели, хотя в реальности нужно оценивать за более продолжительный промежуток времени (месяц, квартал, год).

Вводим в электронную таблицу данные по котировкам всех трех компаний за оцениваемый период. Далее, рассчитываем доходность каждой сравниваемой компании, для чего в ячейки вводим формулу нахождения натурального логарифма отношения каждого последующего дня к предыдущему, например, в ячейке Е4 вводим =LN(B4/B3)*100, протягиваем (или копируем формулу и вставляем в последующие ячейки) вниз и вправо.

Далее рассчитываем доходность портфеля, его риск и оцениваем доходность безрискового актива. В качестве последней величины примем процентную ставку по депозитам (8 %). Доходность портфеля рассчитываем по формуле = СР. ЗНАЧ (E4:E9)*B1+СР. ЗНАЧ (F4:F9)*C1+СР. ЗНАЧ (G4:G9)*D1 (полученная величина одна, ничего протягивать или копировать не нужно).

Риск портфеля рассчитываем по формуле = СТАНД. ОТКЛОН (E4:E9)*B1+СТАНД. ОТКЛОН (F4:F9)*C1+СТАНД. ОТКЛОН(G4:G9)*D1

Коэффициент Шарпа рассчитываем, как = (H4-J4)/I4.

Таким образом, значение коэффициента Шарпа отрицательное, что свидетельствует о том, что портфель рискованный и требует пересмотра. Доходность по безрисковому активу выше, чем доходность по портфелю. Это говорит о том, что инвестору выгоднее положить деньги в банк под 8 % годовых, чем вкладывать в этот портфель.

Модифицированный коэффициент

В данном варианте расчета коэффициента Шарпа вместо стандартного отклонения применяется модифицированная мера риска, которая позволяет провести оценку потенциальных рисков динамики распределения прибыльности активов.

В данном случае расчет выполняется по формуле, указанной в статье.

• r p - средняя прибыльность портфеля (актива);
• r f - средняя прибыльность актива с нулевым риском;
• σ p - стандартное отклонение прибыльностей актива (портфеля);
• S -эксцесс распределения прибыльностей;
• z c - куртозис распределения прибыльностей актива (портфеля);
• K - квантиль распределения того же показателя.

Данная модель включает в себя исключительно статистический расчет, что повышает адекватность оценки риска.

Недостатки коэффициента Шарпа

Основным достоинством данного коэффициента является то, что при его использовании можно увидеть, какой финансовый инструмент будет обеспечивать более плавную прибыльность, а какой - скачкообразную.

Но коэффициент не лишен недостатков, основных из которых 3:

1. С его помощью рассчитывается усредненная прибыль в процентах за период, что в случае серии убыточных периодов является некорректным.
2. При использовании данного коэффициента резкое колебание в любую сторону имеет негативный оттенок, поскольку рассматривается как риск.
3. При расчете данного коэффициента серии убыточных и прибыльных сделок не учитываются, а это необходимо для оценивания эффективности торговли.

Коэффициент Сортино

Для нивелирования второго недостатка коэффициента Шарпа Сортино предложил его модификацию. У Шарпа рассматриваемый показатель учитывает как риск и положительные, и отрицательные изменения доходности. Коэффициент Сортино учитывает только отрицательные тенденции. Рассчитывается он так же, как и основной коэффициент, рассматриваемый в данной статье, но учитывается волатильность по прибыльностям актива или портфеля ниже минимально допустимой степени прибыльности.

В заключение

Таким образом, коэффициент Шарпа является статистическим показателем стабильности дохода актива (портфеля). В случае если инвестор хочет учитывать только отрицательную динамику в изменении доходности, необходимо использовать коэффициент Сортино.

Обязан анализировать риски и доходность будущей сделки. При этом в качестве одного из основных вспомогательных инструментов является коэффициент Шарпа. Его особенность – учет потенциальной доходности инвестора (в процентах), а также его риска – то есть вероятности, что может отличаться от ожидаемого результата, вплоть до полной потери депозита.

С измерением доходности проблем не возникает, а вот учет рисков имеет свои особенности. К примеру, при измерении параметра риска для ПИФ ов часто используется доходность на протяжении какого-то временного промежутка (обычно это три года). После этого вычисляется разница между полученным показателем и средним значением.

Вывод сделать просто: чем больше амплитуда, тем выше риски сотрудничества с фондом.

Все сложнее, если необходимо сравнивать различные фонды, которые имеют отличные друг от друга стратегии, доходность и объем активов. Вот здесь как раз и пригодиться теория Уильяма Шарпа, который ввел понятие « ».

Суть коэффициента

Коэффициент Шарпа высчитывается довольно просто. Он равен разнице между прибыльностью инвестиционного портфеля и потенциально прибыльностью безрисковых вложений. Полученное выражение делится на стандартное отклонение доходности.

Кшарпа = Rp - Rf / σ, где

Rp – доходность инвестиционноо портфеля, Rf - доходность безрисковых вложений (к примеру, депозита), σ - стандартное отклонение доходности.

Чем выше коэффициент Шарпа, тем лучшие показатели доходности будут у инвестиционного портфеля и тем проще им управлять. Доходность в этом случае будет максимальной, а риски, наоборот, минимальными.

Отрицательный коэффициент Шарпа свидетельствует о том, что прибыльность инвестиционного портфеля ниже, чем прибыль, полученная от безрисковых инвестиций. Это сигнал, что вложение не принесет прибыли.

Каждая управляющая компания на сайте фондов указывает коэффициент Шарпа, чтобы потенциальный мог оценить свои дальнейшие перспективы. Если в роли управляющего выступает частное лицо, то здесь также возможно указание коэффициента Шарпа, свидетельствующего об эффективности работы с клиентами. К слову, у данного показателя есть и недостаток – он не учитывает колебаний в направлении стоимости активов – вниз или вверх. При этом управляющий, у которого имели место резкие увеличения активов, будет показан в невыгодном свете.

Бета-коэффициент

Не стоит забывать еще об одном коэффициенте, который позволяет оценить риски – коэффициент нестабильности акций – «бета коэффициент». С его помощью инвестор может понять, каким может быть уровень неустойчивости конкретной ценной бумаги. При этом параметр указывает связь между прибыльностью портфеля или ПИФа или движения эталона. Если же речь идет о бирже РТС, то эталон выбирается посредством коэффициента корреляции.

Чем ниже коэффициент, тем меньше можно доверять «бета», характеризующему фонда. Чем ближе параметр коэффициента корреляции к единице, тем точнее показатель коэффициента бета.

Важно учитывать, что чем больший параметр у , тем выше уровень рисков вложений в .

В ситуации, когда «бета» больше единицы, у инвестора есть возможность заработать больше эталона в случае его роста. С другой стороны есть опасность больших потерь в случае падения рынка. Основной минус данного коэффициента – проведение расчета на основе исторических данных.

Выводы

Активное применение коэффициентов Шарпа и бета – это успеха для долгосрочного инвестора, ведь с их помощью можно быстрее и эффективнее рассчитать показатели риска и доходности уже готового инвестиционного портфеля. Без подобных расчетов получать стабильный доход крайне сложно.

Будьте в курсе всех важных событий United Traders - подписывайтесь на наш

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ШАРПА И СОРТИНО ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПАЕВЫМ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ФОНДОМ

Полтева Татьяна Владимировна
Тольяттинский государственный университет
старший преподаватель кафедры «Финансы и кредит»

Аннотация
В статье подробно рассматриваются коэффициенты Шарпа и Сортино, которые позволяют оценить эффективность управления паевым инвестиционным фондом. Так, представлены правила их применения, методика их расчёта по формуле, в том числе представлен алгоритм расчёта данных показателей в программе Excel. Показано применение официальных сайтов для проведения анализа на примере сайта Национальной лиги управляющих. Выявлены паевые инвестиционные фонды, которые имеют наилучшие показатели коэффициентов Шарпа и Сортино по итогам первого полугодия 2016 года.

USE OF SHARPE RATIO AND SORTINO"S COEFFICIENT IN CASE OF AN EFFICIENCY EVALUATION OF MANAGEMENT OF MUTUAL INVESTMENT FUND

Polteva Tatiana Vladimirovna
Togliatti State University
assistant professor of the chair «Finance and Credit»

Abstract
In article Sharpe ratios and Sortino which allow to estimate effective management of mutual investment fund in detail are considered. So, rules of their application, a technique of their calculation for a formula are provided, including the algorithm of calculation of these indicators in the Excel program is provided. Application of the official sites for carrying out the analysis on the example of the website of National league of managing directors is shown. Mutual investment funds which have the best indicators of Sharpe ratios and Sortino following the results of the first half of the year 2016 are revealed.

Библиографическая ссылка на статью:
Полтева Т.В. Использование коэффициентов Шарпа и Сортино при оценке эффективности управления паевым инвестиционным фондом // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 11 [Электронный ресурс]..02.2019).

В настоящее время финансовый рынок даёт множество возможностей для инвестирования капитала, при этом ключевым аспектом в инвестировании выступает грамотно сформированный портфель инвестиций. Ввиду этого актуальным является вопрос управления сформированным инвестиционным портфелем, а также оценки эффективности управления им. В данной статье рассмотрим применение коэффициентов Шарпа и Сортино для оценки эффективности управления инвестиционным портфелем, или паевым инвестиционным фондом (ПИФом).

Первый коэффициент, который мы рассмотрим в данной статье, – это коэффициент Шарпа. Данный коэффициент представляет собой относительный показатель доходности-риска инвестиционного фонда и отражает, во сколько раз уровень избыточной доходности выше уровня риска инвестиции. Формула расчета коэффициента Шарпа представлена ниже:

Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p (1)

σ p – стандартное отклонение доходностей активов ПИФа (риск).

Так, разницу между средней доходностью паевого инвестиционного фонда или инвестиционного портфеля и средней доходностью безрискового актива необходимо разделить на стандартное отклонение доходностей активов ПИФа, то есть на его риск. Чтобы оценить избыточную доходность, полученную инвестором, следует рассчитать доходность, которую он мог бы получить при вложении в безрисковый актив, например, банковский вклад или государственные ценные бумаги. В результате сопоставляется доходность, полученная за счет управления рискованными ценными бумагами, с минимальным уровнем доходности абсолютно надежного актива. И полученная избыточная доходность отражает качество управления ПИФом.

Перейдем к рассмотрению оценки паевого инвестиционного фонда по коэффициенту Шарпа.

Так, если коэффициент Шарпа превышает единицу, это означает, что стратегия управления ПИФом является эффективной, то есть его доходность превышает доходность безрискового актива и риск.

Если коэффициент Шарпа находится в промежутке от нуля до единицы, значит, стратегия управления неэффективна. В этом случае риск портфеля выше, чем его доходность.

Если коэффициент Шарпа отрицательный, это означает, что стратегия управления тоже неэффективна, в данном случае целесообразнее вложиться в безрисковый актив.

В случае, если значение коэффициента Шарпа одного ПИФа выше значения коэффициента Шарпа другого ПИФа, то более предпочтительным будет являться фонд и наибольшим значением данного показателя.

Таким образом, оценка рассматриваемого показателя позволяет выбрать наиболее инвестиционно привлекательные фонды для вложения.

Рассмотрим, где можно получить информацию о существующих паевых инвестиционных фондах. Так, информацию можно получить, например, на сайте Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru . На этом сайте представлены различные рэнкинги паевых инвестиционных фондов: по стоимости чистых активов, по доходности, по числу пайщиков и так далее. В системе есть возможности отфильтровать фонды по различным параметрам: по типу, по управляющей компании, по категории и дате. Здесь же есть вкладка «Аналитика», далее – «Коэффициенты». И первый коэффициент, по которому предлагается ранжирование всех паевых инвестиционных фондов – это коэффициент Шарпа.

Так, на 30 июня 2016 года фонд «Ингосстрах денежный рынок» управляющей компании «Ингосстрах-Инвестиции» имеет максимальное значение коэффициента Шарпа 1,2126, что свидетельствует о высоком качестве управления ПИФом. Следующий паевой инвестиционный фонд, согласно значению коэффициента Шарпа – «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление сбережениями». Коэффициент Шарпа данного ПИФа составляет 0,4849. При этом следует отметить, что данные фонды демонстрируют далеко не самые высокие показатели доходности за последние 5 лет, так как коэффициент Шарпа как таковую доходность не характеризует.

Коэффициент Шарпа для любого инвестиционного портфеля можно рассчитать самостоятельно в программе Excel, используя формулу для расчёта данного коэффициента. Так, для проведения самостоятельного расчёта нам необходимо определить среднюю безрисковую ставку, среднюю доходность портфеля, а также риск портфеля, выраженный через стандартное отклонение. В качестве безрисковой ставки можно взять среднюю доходность по государственным долгосрочным облигациям. Среднюю доходность портфеля необходимо рассчитать как средневзвешенное значение доходностей каждого актива, входящего в портфель, где в качестве веса выступает вес, или доля, каждого актива в портфеле. Методика расчёта стандартного отклонения, то есть риска, портфеля, классическая, поэтому стандартное отклонение можно рассчитать в программе Excel с помощью формул и функций. Разделив разницу между средней доходностью портфеля и безрисковой доходностью на стандартное отклонение портфеля, найдём искомый коэффициент. Таким образом, можно с лёгкостью рассчитать коэффициент Шарпа для любого портфеля в программе Excel самостоятельно, однако сегодня в этом нет необходимости, так как данные коэффициенты публикуются на различных сайтах.

Второй коэффициент, который мы рассмотрим – это коэффициент Сортино. Он аналогичен коэффициенту Шарпа, используется для измерения риска портфеля. Коэффициент Сортино показывает, что именно выступает источником прибыльности портфеля: продуманные решения или излишний риск. Коэффициент Сортино схож с коэффициентом Шарпа, однако здесь используется иной метод расчета. Вместо показателя стандартного отклонения в знаменателе учитывается отклонение только в отрицательную сторону, то есть отражается влияние только отрицательной волатильности, при этом отклонения вверх, то есть «излишняя» прибыль, в расчёт не берётся. Для вычисления данного показателя необходимо указать минимальную приемлемую норму прибыли. Любая прибыль сверх приемлемой нормы прибыли не используется при подсчете коэффициента Сортино. Формула для расчёта данного коэффициента представлена ниже:

Sharp ratio = (r p – r f)/ σ p- (2)

где r p – средняя доходность ПИФа (инвестиционного портфеля);

r f – средняя доходность безрискового актива;

σ p- – отклонение доходностей активов ПИФа (инвестиционного портфеля) в отрицательную сторону.

Алгоритм расчёта таков. Сначала необходимо вычесть безрисковую процентную ставку из доходности портфеля. Затем разделить результат на отклонение доходностей портфеля в отрицательную сторону.

Значения коэффициента Сортино также можно взять с сайта Национальной лиги управляющих – www.nlu.ru, зайдя во вкладку «Аналитика», далее – «Коэффициенты». Затем следует выбрать искомый коэффициент. Так, максимальное значение данного коэффициента на 30 июня 2016 года – 1,9198 – имеет паевой инвестиционный фонд «РГС – Облигации» под управлением компании «Управление Сбережениями».

Следует отметить, что, помимо рассмотренных коэффициентов (Шарпа и Сортино) в практике оценки эффективности управления портфелем существует множество дополнительных коэффициентов, среди которых коэффициент омега, коэффициент бета, коэффициент альфа, коэффициент VaR, показатель волатильности, коэффициент R 2 . Каждый из рассмотренных коэффициентов несёт свою информацию о портфеле, рассматривать их необходимо в комплексе.

Несомненно, выбор паевого фонда зависит не только от коэффициентов, но и от личных целей инвестора. При этом учитываются предполагаемые сумма и срок инвестирования; риск, на который готов пойти инвестор; ожидаемый доход. Все эти параметры взаимосвязаны, и найти идеальное решение сложно.

В выборе управляющей компании могут помочь рейтинговые агентства, которые присваивают каждой компании определённую степень надёжности. Также важно ориентироваться на динамику стоимости чистых активов ПИФа и динамику стоимости пая за определенный период. Так, стабильное увеличение стоимости пая говорит об эффективном управлении ПИФом. Изменение стоимости чистых активов может быть вызвано не только изменением стоимости ценных бумаг или иного имущества в активах фонда, но и возможным изменением количества участников фонда. При увеличении их числа подтверждается доверительное отношение пайщиков к данному фонду, и наоборот.

Таким образом, необходимо всесторонне оценивать деятельность ПИФов, сравнить стоимость чистых активов, паев. Ну и, конечно же, следует изучить коэффициенты, характеризующие эффективность управления портфелем.

Один известный фьючерсный трейдер сказал, что при одинаковом уровне дохода по итогам года у нескольких трейдеров, коэффициент Шарпа показывает, кто из них добился его за счёт своего мастерства (преимущества на рынке), а кто за счёт принятия слишком высоких рисков. Очевидно, что ставку следует делать на первых, на тех, кто добивается результатов, сохраняя при этом приемлемый уровень риска, исключительно за счёт своего трейдерского мастерства. Так как понятно, что высокие риски, рано или поздно, приводят к значительным убыткам (зачастую к полному сливу депозита).

Если в двух словах, то коэффициент Шарпа показывает какую прибыль получает трейдер на единицу риска

Для начала совсем немного истории. Впервые данный коэффициент увидел свет в 1966 году благодаря стараниям будущего нобелевского лауреата Уильяма Шарпа (свою Нобелевскую премию он получит через 44 года за разработку модели для оценки капитальных активов CAPM).

Расчёт данного коэффициента ведётся по следующей формуле:

R – доходность оцениваемого трейдера ();

Rf – доходность безрискового вложения (как правило, берётся доходность по государственным облигациям или по банковскому депозиту);

σ – стандартное отклонение доходности оцениваемого трейдера от доходности безрискового вложения.

Значения доходности берутся за тот период времени, на который рассчитывается искомый коэффициент. Как правило, рассматривают значение коэффициента Шарпа за год, но в отдельных случаях бывает целесообразно рассчитывать его квартальные, месячные и даже дневные значения.

Пример расчёта коэффициента Шарпа

Пусть вас не пугает приведённая выше формула, на самом деле всё очень просто. Давайте разберём расчёт на простом и понятном примере. Посчитаем коэффициент Шарпа по итогам работы трейдера за квартал. Дабы не усложнять пример множеством цифр, возьмём лишь три значения доходности трейдера, за каждый месяц торговли в целом:

1 месяц – 15%

2 месяц – 25%

3 месяц – 5%

Таким образом, доходность трейдера за квартал составила (15%+25%+5%)/3=15%. При этом доход по облигациям государственного займа всё это время составлял 10%.

Посчитаем стандартное отклонение доходности. Для этого вычтем из каждой месячной доходности трейдера, доходность по облигациям:

(5х5 + 15х15 + (-5)х(-5))/3 = 91,66

Ну и наконец, извлекаем из полученного значения квадратный корень и имеем в итоге искомое стандартное отклонение (его ещё называют среднеквадратичным отклонением):

Остаётся только вычесть из средней доходности трейдера за квартал (15%), значение доходности по безрисковому вложению (10%) и поделить полученный результат на стандартное отклонение:

(15 – 10)/9,57 = 0,52

Таким образом, искомый коэффициент Шарпа для рассматриваемого примера составляет 0,52.

Выводы

Давайте ещё раз взглянем на формулу коэффициента, приведённую в начале статьи. Она показывает, что величина коэффициента Шарпа прямо пропорциональна проценту доходности трейдера и обратно пропорциональна разбросу его результативности. То есть, другими словами, чем больше и стабильнее средний доход трейдера, тем выше значение искомого коэффициента. Обратите внимание, что если средний доход трейдера составит величину меньшую чем доходность по безрисковому вложению, то коэффициент получит отрицательное значение. В этом случае возникает вполне закономерный вопрос: если доходы трейдера меньше, чем доход, по тем же облигациям или по банковскому депозиту, то какой смысл ему вообще заниматься трейдингом? Не проще ли вложить деньги в облигации или в банк? Риск при этом однозначно будет меньшим, а доходность выше.

Анализируя вышеприведённую формулу можно также сделать вывод о том, что трейдер со средним показателем доходности, например в 15%, может быть более успешным, чем трейдер со средней доходностью в 25% за тот же период. Ведь коэффициент учитывает разброс этих самых значений доходности и если у первого трейдера этот разброс будет меньше (он торгует более стабильно), чем у второго, то и коэффициент, в итоге, может получиться выше. Рассмотрим вышесказанное на ещё одном простом примере:

Первый трейдер:

1 месяц – 50% доходности

2 месяц – 0% доходности

3 месяц – 25% доходности

Средняя доходность за квартал: (50% + 0% + 25%)/3 = 25%

Второй трейдер:

1 месяц – 20% доходности

2 месяц – 10% доходности

3 месяц – 15% доходности

Средняя доходность за квартал: (20% +10% + 15%)/3 = 15%

Разброс значений доходности относительно базовой ставки (примем её равной проценту по государственным облигациям – 10%), выраженный в виде среднеквадратичного отклонения будет таким:

Первый трейдер: √ ((40х40+(-10)х(-10)+15х15)/3)=25,33

Второй трейдер: √ ((10х10+0х0+5х5)/3)=6,45

Ну и значение коэффициента Шарпа:

Для первого трейдера: 25/25,33=0,98

Для второго трейдера: 15/6,45=2,32

Полученный результат говорит нам о том, что второй трейдер, несмотря на меньшую среднюю доходность по итогам квартала, тем не менее, является более предпочтительным. Выбирая трейдера для доверительного управления своими деньгами, я, определённо, отдал бы своё предпочтение второму.

Коэффициент Шарпа можно использовать для оценки эффективности работы , взаимных фондов, и т.п. Только не следует ограничиваться одним значением за определённый период времени. Для получения объективной картины следует рассматривать несколько значений данного коэффициента за различные временные промежутки.

Также следует иметь ввиду следующие моменты:

• Данный коэффициент не различает, в какую сторону направлены отклонения доходности от базовой (безрисковой). Поэтому, строго говоря, он измеряет в большей степени совокупную волатильность портфеля, нежели риск.
• Кроме того, этот коэффициент не видит различий между последовательно следующими друг за другом убытками, и убытками, которые относительно равномерно чередуются с прибылями.