Negociação Estratégias Sharpe Ratio

A relação de Sharpe tornou-se o método mais utilizado para calcular o retorno ajustado ao risco no entanto, pode ser impreciso quando aplicado a carteiras ou ativos que não têm uma distribuição normal de retornos esperados. Muitos ativos têm um alto grau de kurtosis (gordura caudas) ou negativo skewness. A relação Sharp também tende a falhar ao analisar carteiras com riscos não lineares significativos, como opções ou warrants. Ao longo dos anos surgiram metodologias alternativas de retorno ajustadas ao risco, incluindo a Rácio Sortino. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) e o Índice de Treynor. A Modern Portfolio Theory afirma que adicionar ativos a uma carteira diversificada que tenha correlações de menos de um com o outro pode diminuir o risco da carteira sem sacrificar o retorno. Tal diversificação servirá para aumentar a proporção de Sharpe de uma carteira. Rácio de Sharpe (Rendimento médio da carteira Taxa livre de risco) Desvio-padrão do rendimento da carteira A fórmula da taxa de Sharpe ex-ante utiliza retornos esperados enquanto a relação de Sharpe ex post utiliza retornos realizados. Aplicações da relação de Sharpe A relação de Sharpe é usada frequentemente comparar a mudança em características de risco-retorno gerais das carteiras quando um novo recurso ou classe de recurso é adicionado a ele. Por exemplo, um gestor de carteira está considerando adicionar uma alocação de fundo de hedge para sua carteira de investimento 5050 existente de ações que tem um índice de Sharpe de 0,67. Se a alocação de novos portfólios é 404020 ações, títulos e uma alocação de fundos hedge diversificada (talvez um fundo de fundos), a relação de Sharpe aumenta para 0,87. Isso indica que, embora o investimento em fundos de hedge seja arriscado como uma exposição independente, ele realmente melhora a característica risco-retorno da carteira combinada e, portanto, agrega um benefício de diversificação. Se a adição do novo investimento reduziu a relação de Sharpe, não deve ser adicionado à carteira. O índice de Sharpe também pode ajudar a explicar se os retornos de excesso de carteiras são devido a decisões de investimento inteligente ou um resultado de muito risco. Embora uma carteira ou fundo possa desfrutar de retornos mais elevados do que seus pares, é somente um investimento bom se aqueles retornos mais elevados não vêm com um excesso do risco adicional. Quanto maior a relação Sharpe carteiras, melhor o seu desempenho ajustado pelo risco tem sido. Uma relação negativa de Sharpe indica que um ativo sem risco apresentaria melhor desempenho do que a segurança analisada. Crítica e Alternativas A relação de Sharpe utiliza o desvio padrão dos retornos no denominador como sua proxy do risco total da carteira, o que pressupõe que os retornos são normalmente distribuídos. A evidência mostrou que os retornos sobre os ativos financeiros tendem a desviar-se de uma distribuição normal e pode fazer interpretações da relação de Sharpe enganosa. Uma variação da razão de Sharpe é a relação de Sortino. Que elimina os efeitos dos movimentos ascendentes dos preços no desvio padrão para medir apenas o retorno contra a volatilidade dos preços descendentes e utiliza a semivariância no denominador. A relação de Treynor utiliza risco sistemático. Ou beta () em vez do desvio padrão como medida de risco no denominador. A relação de Sharpe pode também ser jogada por fundos de hedge ou por gerentes de carteira que procuram impulsionar seu history aparentemente aparentemente ajustado risco-ajustado. Isto pode ser feito por: Alongamento do intervalo de medição: Isto resultará em uma estimativa mais baixa de volatilidade. Por exemplo, o desvio padrão anualizado dos retornos diários é geralmente superior ao dos retornos semanais, que é, por sua vez, superior ao dos retornos mensais. Composição dos retornos mensais, mas cálculo do desvio padrão dos retornos mensais não compostos. Escrever out-of-the-money põe e chama em um portfólio: Esta estratégia pode potencialmente aumentar o retorno por cobrar o prêmio de opção sem pagar por vários anos. Estratégias que envolvem assumir risco de inadimplência. risco de liquidez. Ou outras formas de risco de catástrofe têm a mesma capacidade de relatar uma proporção de Sharpe inclinada para cima. Suavização de retornos: Usando certas estruturas de derivativos, a marcação infreqüente no mercado de ativos ilíquidos, ou usando modelos de preços que subestimam ganhos ou perdas mensais pode Reduzir a volatilidade relatada. Eliminando retornos extremos: Como esses retornos aumentam o desvio padrão relatado de um fundo de hedge, um gerente pode optar por eliminar os melhores e piores retornos mensais a cada ano para reduzir o desvio padrão. Para o trader médio, a idéia de se comparar Para um hedge fund pode soar um pouco absurdo. O que faz um fundo de hedge, que gere bilhões em bilhões, têm em comum com a sua conta Lets face fatos lá são muito poucos de nós que têm esse tipo de dinheiro em nossas contas comerciais. Anos atrás, havia um ditado que meu pai me ensinou, o que eu acredito até hoje. Isso é se você não pode medir, não está funcionando. Nos negócios, de outra forma, se você não pode medir, então provavelmente não vale a pena fazer. E realmente, o comércio é como qualquer outro negócio. Então, se você não pode medir o quão bem sua estratégia de negociação está fazendo, então não está funcionando. Perguntando as perguntas difíceis Ive estado na extremidade de recepção de toneladas de conselho na troca e no investimento algum bom, alguns não tão bons. Meu conselho sábio pais não só se encaixa o caso, mas vem da experiência do mundo real. Uma medida força você a se mudar para o mundo adulto, onde você precisa perguntar (e aceitar a resposta para) as perguntas difíceis. Tenho uma estratégia de negociação boa e sólida Estou aderindo aos objetivos que estabeleci? Estou assumindo riscos demais? Essas são perguntas difíceis e apenas medidas efetivas podem fornecer respostas. Por que fundos de hedge Então, por que você iria medir o seu desempenho de negociação como um fundo de hedge e não, por exemplo, um portfólio de investimentos Primeiro, o espaço de fundos de hedge é o único segmento de investimento que é o mais próximo da negociação. E isso é independentemente do estilo hedge funds. Além disso, os hedge funds não se limitam a uma estratégia específica. Eles são geralmente capazes de executar e mudar posições rapidamente, assim como os comerciantes fazem. Na verdade, muitos fundos de hedge estão mais próximos, estratégia-sábio, para um comerciante do que para qualquer outra coisa. Como resultado, muitas das metodologias desenvolvidas para medir hedge funds são muito aplicáveis ​​à negociação. Distribuição do retorno A primeira medida de sua estratégia deve vir da distribuição dos retornos. Isso pode parecer complicado, mas não é realmente. Vamos dizer que sua estratégia é ganhar, em média, 100 pips por comércio (e não, não estavam segurando você para isso). Se você exportar seus dados para um programa de planilha e medir cada um, a distribuição de seus lucros de negociação deve se aproximar de 100 pips. Para ilustrar, temos dois exemplos de distribuição de lucros. No um à esquerda você pode ver Trader A que não conseguiu entregar o alvo (um ganho de 100 pips por comércio) com resultados amplamente dispersos. À direita, podemos ver o comerciante B tem sido capaz de geralmente ganhar na maioria dos comércios muito perto de 100 pips. Isso é uma indicação de que a estratégia que foi definida tem realmente funcionou muito bem como planejado. Ratio de Sharpe A segunda ferramenta, a relação de Sharpe, está entre as razões as mais populares ao redor e mede essencialmente o retorno por a unidade de risco. O cálculo pode soar complicado, mas realmente é bastante simples. É o retorno médio depois de deduzir a taxa livre de risco dividida pelo desvio padrão dos retornos. Agora, o que significa taxa de risco livre Quando se trata de investimentos que significa a taxa de referência. Quando se trata de negociação, significa a taxa que você paga em sua margem (ou seja, sua taxa de corretores, que poderia ser tão elevado como 7 p. a.). Mas heres a coisa se você comércio principalmente no curto prazo, a relação de Sharpe é menos relevante. Além disso, uma vez que estamos falando de muitos negócios por semana ou mês, que iria complicar a sua análise e não necessariamente produzir melhores resultados. Se você quiser comparar o seu desempenho de negociação e você comércio no curto prazo, você não precisa se comparar às taxas de juros. Então, o que é uma boa taxa de Sharpe Bem, os livros de texto dizem que uma proporção de Sharpe acima de 1 é geralmente bem enquanto abaixo de 1 é considerado não tão grande. De minha própria experiência, entretanto, uma relação de Sharpe em 0.8 ou acima é absolutamente fina. Por exemplo, se tomarmos os dados dos dois operadores de amostra acima, o Trader A teria uma razão de Sharpe de -0,4 enquanto o Trader B teria 1,8. The Bottom Line Então o que é a linha de fundo O que podemos aprender com as duas medições Duas coisas grandes. O primeiro se a sua estratégia está funcionando, digamos que você planejou ganhar 100 pips em média e isso é o que sua distribuição mostra, então você está no caminho certo. E a relação de Sharpe Se o seu Sharpe é baixo seus retornos são mais um reflexo da volatilidade do mercado do que sua estratégia de negociação. Inversamente, o oposto também é verdadeiro. Naturalmente, há muitos mais indicadores que os hedge funds usam, mas estes dois dar-lhe-ão as respostas às perguntas resistentes que cada comerciante precisa de pedir. Para ser bem sucedido, os comerciantes de forex precisam saber a matemática básica de probabilidade. Afinal, é difícil conseguir e manter os ganhos comerciais sem primeiro ter a capacidade de compreender os números e medi-los. Muitos comerciantes usam uma combinação de indicadores de caixa preta para desenvolver e implementar regras comerciais. No entanto, a diferença entre um bom comerciante e um grande é a sua compreensão das métricas e métodos de cálculo de desempenho e ganhos. Probabilidade e estatísticas são a chave para desenvolver, testar e lucrar com o forex. Ao conhecer algumas ferramentas de probabilidade, é mais fácil para os comerciantes definir metas comerciais em termos matemáticos, criar e operar estratégias de negociação eficaz e avaliar os resultados. É útil para rever os conceitos mais básicos de probabilidade e estatísticas para forex trading. Compreendendo a matemática da probabilidade, você saberá a lógica usada por sistemas negociando mecânicos e por conselheiros peritos (EA). Distribuição normal A ferramenta mais básica de probabilidade na negociação forex é o conceito de distribuição normal. A maioria dos processos naturais são normalmente distribuídos. A distribuição uniforme implica que a probabilidade de um número estar em qualquer lugar em um contínuo é aproximadamente igual. Este é o tipo de distribuição que resultaria da difusão artificial de objetos tão uniformemente quanto possível através de uma área, com uma quantidade uniforme de espaçamento entre eles. No entanto, em vez de uma distribuição uniforme, um preço de pares de moedas provavelmente será encontrado dentro de uma determinada área em um dado momento. Essa é sua distribuição normal, e as ferramentas de probabilidade podem mostrar uma aproximação de onde esse preço provavelmente será encontrado. A distribuição normal oferece aos operadores de forex poder de previsão quanto à probabilidade de que um preço de par de moedas alcance um certo nível durante um determinado período de tempo. Os computadores usam um gerador de números aleatórios para calcular as médias (médias) dos preços dos forex, a fim de determinar sua distribuição normal. Se um grande número de preços de amostra for verificado, a distribuição normal formará a forma de uma curva de sino quando plotada graficamente. Quanto maior o número de amostras, mais lisa será a curva. As regras de médias simples são úteis para os comerciantes, mas as regras da distribuição normal oferecem poder preditivo mais útil. Por exemplo, um comerciante pode calcular que o movimento de preço diário médio de um par de forex é, digamos, 50 pips. No entanto, a distribuição normal também pode dizer ao comerciante a probabilidade de que um determinado movimento diário preço vai cair entre 30 e 50 pips, ou entre 50 e 70 pips. De acordo com as regras de distribuição normal e desvio padrão, aproximadamente 68 das amostras serão encontradas dentro de um desvio padrão da média (média), e cerca de 95 serão encontradas dentro de dois desvios padrão da média. Finalmente, há uma probabilidade 99.7 de que a amostra caia dentro de três desvios padrão da média. Normal distribuição e funções de desvio padrão em consultores especializados (EA) e sistemas de negociação ajudar os comerciantes estrangeiros avaliar a probabilidade de que os preços podem mover uma certa quantidade durante um determinado período de tempo. No entanto, os comerciantes devem ser cautelosos ao usar o conceito de distribuição normal sozinho para fins de gestão de risco. Mesmo que a probabilidade de um evento raro (como uma diminuição de preço de 50) possa parecer baixa, fatores de mercado imprevistos podem tornar a possibilidade muito maior do que aparece durante os cálculos de distribuição normal. A confiabilidade da análise depende da quantidade e qualidade dos dados Ao modelar curvas de distribuição normais, a quantidade e a qualidade dos dados do preço de entrada são muito importantes. Quanto maior o número de amostras, mais lisa será a curva. Além disso, para evitar erros de cálculo resultantes de dados insuficientes, é importante que cada cálculo seja baseado em pelo menos trinta amostras. Assim, para testar uma estratégia de negociação forex através da estimativa dos resultados de negócios de amostra, o desenvolvedor do sistema deve analisar pelo menos 30 comércios, a fim de chegar a conclusões estatisticamente confiáveis ​​sobre os parâmetros que estão sendo testados. Da mesma forma, os resultados de um estudo de 500 negócios são mais confiáveis ​​do que aqueles de uma análise de apenas 50 comércios. Dispersão e expectativa matemática para estimar o risco Para os comerciantes forex, as características mais importantes de uma distribuição são sua expectativa matemática e dispersão. A expectativa matemática para uma série de ofícios é fácil de calcular: Basta somar todos os resultados comerciais e dividir esse valor pelo número de comércios. Se o sistema de negociação é rentável, então a expectativa matemática é positiva. Se a expectativa matemática é negativa, o sistema está perdendo em média. A inclinação relativa ou a planicidade da curva de distribuição é mostrada pela medição do spread ou dispersão dos valores de preços dentro da área da expectativa matemática. Tipicamente, a expectativa matemática para qualquer valor distribuído aleatoriamente é descrita como M (X). Assim, a dispersão pode ser definida como D (X) M (XM (X) 2. A dispersão e o desvio padrão são criticamente importantes para o gerenciamento de riscos Nos sistemas de negociação forex. Manto maior o valor do desvio padrão, maior será o drawdown potencial, e quanto maior o risco. Além disso, quanto menor o valor para o desvio padrão, menor será o drawdown durante a negociação do sistema. Por exemplo, abaixo é uma amostra de avaliação de risco para um teste de um sistema de negociação forex: Comércio Número X (Trade Gain ou Loss) No exemplo acima com base no número mínimo de trinta operações para uma amostra adequada, é importante notar que a matemática A expectativa é positiva, então a estratégia de negociação forex é realmente rentável. No entanto, o desvio padrão é alto, então, a fim de ganhar cada dólar o comerciante está arriscando uma quantidade muito maior este sistema traz risco significativo. E matemática: Para determinar a expectativa matemática para este grupo de negócios, somar todos os ganhos e perdas de negócios, em seguida, dividir por 30. Este é o valor médio M (X) para todos os comércios. Nesse caso, é igual a um ganho médio de 4,26 por comércio. Até agora, o sistema parece promissor. Em seguida, para calcular o desvio padrão da dispersão, a média acima de 4,26 é subtraída dos resultados de cada comércio, depois o seu quadrado e a soma de todos estes quadrados é adicionada em conjunto. A soma é dividida por 29, que é o número total de negócios menos 1. Usando a fórmula para a dispersão de (X) M (XM (X) 2 dada acima, heres uma verificação do cálculo do primeiro comércio em nosso exemplo : Comércio 1: -17,08 4,26 -21,34 e (-21,34) 2 455,39 O mesmo cálculo é realizado para cada comércio da série de ensaios Neste exemplo, a dispersão sobre a série é igual a 9 353,62 e por definição a sua raiz quadrada é igual ao padrão Assim, o comerciante de forex vê que o risco para este sistema particular é bastante elevado: A expectativa matemática é realmente positiva, com um lucro médio de 4,26 por comércio, mas o desvio padrão é alto quando Em comparação com esse lucro. Pode-se ver que o comerciante está arriscando cerca de 96,71 para cada oportunidade de ganhar 4,26 no lucro. Este risco pode ser aceitável, ou o comerciante pode optar por modificar o sistema em busca de menor risco. Além do risco de Um sistema de comércio particular, os comerciantes forex podem Também usam distribuição normal e desvio padrão para calcular o Z-score, que indica quantas vezes comércios lucrativos irá ocorrer em relação à perda de comércios. Durante o processo de desenvolvimento de um sistema de negociação forex vencedor, o comerciante pode querer saber quantos dos negócios rentáveis ​​vistos durante os testes foram aleatórios, e quantas operações consecutivas perdedor deve ser tolerado, a fim de conseguir comércios vencedor. Por exemplo, vamos supor que o lucro esperado médio de um determinado sistema de negociação forex é quatro vezes menor do que o valor da perda esperada de cada ordem stop-loss disparado durante a negociação deste sistema. Alguns comerciantes podem assumir que o sistema vai ganhar ao longo do tempo, desde que haja uma média de pelo menos um comércio rentável para cada quatro operações perdedoras. No entanto, dependendo da distribuição de vitórias e perdas, durante o mundo real de negociação deste sistema pode retirar demasiado profundamente para recuperar a tempo para o próximo vencedor. A distribuição normal pode ser usada para gerar um Z-score, às vezes chamado de pontuação padrão, que permite que os comerciantes estimam não apenas a proporção de vitórias para perdas, mas também quantos winslosses são susceptíveis de ocorrer consecutivamente. Um Z-score positivo representa um valor acima da média, e um Z-score negativo representa um valor abaixo da média. Para obter esse valor, o trader subtrai a média da população de um valor bruto individual, dividindo a diferença pelo desvio padrão da população. O cálculo do escore padrão básico para um escore bruto designado como x é: Onde está a média da população e é o desvio padrão da população. É importante entender que o cálculo do escore Z exige que o profissional conheça os parâmetros da população e não apenas as características de uma amostra extraída dessa população. Z representa a distância entre a média da população ea pontuação bruta, expressa em unidades do desvio padrão. Assim, para um sistema de negociação forex: ZN x (R 0,5) P (P x (PN) (N 1) N é o número total de negócios durante uma série R é o número total de séries de ganhar e perder negócios P ​​igual a 2 X W x LW é o número total de negócios vencedores durante uma série L é o número total de negociações perdedoras durante uma série As séries individuais podem ser representadas por uma seqüência consecutiva de pontos positivos ou mínimos (por exemplo, 8212).R conta o número de Tais séries. Z pode oferecer uma avaliação de se um sistema de negociação forex está operando no alvo, ou o quão longe fora do alvo pode ser. Tanto como importante, um comerciante pode usar Z-score para determinar se um sistema de negociação contém menos ou Maior série de vencedores e perdedores do que o esperado de uma seqüência aleatória de trades8211 Em outras palavras, se os resultados de negócios consecutivos são dependentes uns dos outros. Se o Z-score é perto de 0, então a distribuição dos resultados comerciais está perto da distribuição normal A pontuação de uma seqüência de negócios pode indicar Ependência entre os resultados dessas operações. Isso ocorre porque um valor aleatório normal se desviará do valor médio por não mais de três sigma (3 x) com uma certeza de 99,7. Se o valor Z é positivo ou negativo irá informar o comerciante sobre o tipo de dependência: Um valor Z positivo indica que o comércio rentável será seguido por um perdedor. E, positivo Z indica que o comércio lucrativo será seguido por outro lucrativo, e um perdedor será seguido por outra perda. Esta dependência observada permite que o comerciante forex variar os tamanhos de posição para negócios individuais, a fim de ajudar a gerenciar o risco. Sharpe Ratio A relação de Sharpe, ou a relação da recompensa-à-variabilidade, é uma das ferramentas de probabilidade as mais valiosas para comerciantes do forex. Tal como com os métodos descritos acima, baseia-se na aplicação dos conceitos de distribuição normal e desvio padrão. Dá aos comerciantes um método para verificar o desempenho de um sistema negociando ajustando para o risco. O primeiro passo é calcular os retornos do período de retenção (HPR). Por exemplo, um negócio que resultou em um lucro de 10 tem um HPR calculado como 1 0.10 1.10 enquanto um comércio que perde 10 é calculado como 1 0.10 0.90. Da mesma forma, o HPR pode ser calculado dividindo o saldo pós-negociação pelo valor antes de negociação. O Average Holding Period Returns (AHPR) é então calculado pela soma de todos os retornos do período de detenção individual, dividindo-os pelo número de negócios. AHPR por si só produz uma média aritmética que não pode estimar corretamente o desempenho de um sistema de negociação forex ao longo do tempo. Em vez disso, uma eficiência de investimento de sistemas de negociação pode ser estimada mais de perto usando a relação de Sharpe, que mostra como AHPR menos a taxa livre de risco de retornos de investimento de longo prazo relaciona-se ao desvio padrão do sistema negociando. Sharp Ratio AHPR (1 RFR) SD Quando AHPR é o retorno médio do período de detenção, RFR é a taxa de retorno livre de risco de investimentos seguros, tais como taxas de juros bancárias ou T-bond taxas de longo prazo, e SD é o desvio padrão. Como mais de 99 de todos os valores aleatórios cairão dentro de uma distância de 3 em torno do valor médio de M (X) para um determinado sistema de negociação, quanto maior for a Relação de Sharpe, mais eficiente será o sistema de negociação. Por exemplo, se a Relação de Sharpe para os resultados comerciais normalmente distribuídos for 3, indica que a probabilidade de perda é menor que 1 por comércio, de acordo com a regra 3-sigma. Os conceitos de distribuição normal, dispersão, Z-score e Sharpe Ratio já estão incorporados nos logaritmos de EAs e sistemas mecânicos de negociação, e sua utilidade é invisível para a maioria dos comerciantes. No entanto, ao saber como essas ferramentas de probabilidade básicas funcionam, os comerciantes de forex podem ter uma compreensão mais profunda de como os sistemas automatizados desempenhar suas funções e, assim, aumentar a probabilidade de ganhar comércios. Você está usando atualmente ferramentas de probabilidade para aumentar sua própria chance de sucesso? Seria ótimo se houvesse uma maneira de quantificar o risco e a recompensa associados a um determinado sistema. Poderíamos usar esse número para comparar sistemas. Isso nos daria um método eficiente de classificação de sistemas para que pudéssemos simplesmente encontrar o melhor sistema e comércio que um exclusivamente. No entanto, como com a maioria das coisas na vida, ele simplesmente não é tão simples. A relação de Sharpe tenta fornecer-nos um número que nós possamos usar comparar sistemas de troca baseados no riskreward que seus resultados backtestados fornecem. Embora a meta do Índice de Sharpe seja útil em teoria, também pode nos definir para fazer algumas decisões equivocadas. Existem muitas limitações que entram em jogo quando se utiliza a relação de Sharpe. É importante entender como eles podem afetar o valor percebido de um sistema de negociação. Limitações Olhando para trás A limitação mais flagrante do Índice de Sharpe é que ele é completamente baseado em resultados de backtesting. Portanto, a proporção só vai ser tão boa quanto os dados backtesting que foi usado para calculá-lo. Em um post anterior, eu cobri muitos dos viés que podem afetar backtesting dados. Devido à sua estreita conexão, esses mesmos vieses podem distorcer Sharpe Ratios também. Além disso, como com qualquer backtesting dados, temos que ter em mente que todos os dados que estamos usando é baseado em retornos históricos. Não há absolutamente nenhuma garantia de que esses retornos serão semelhantes quando expostos a futuros mercados. Ao usar indicadores derivados de dados passados, devemos lembrar que estamos fazendo uma suposição de que os retornos futuros serão semelhantes aos retornos passados. Se os mercados tivessem que mudar radicalmente, nossos números seriam inúteis. Outra limitação do Índice de Sharpe é que ele assume que os retornos são normalmente distribuídos. Quem tentou trocar em 2008 está bem ciente de que este não é o caso no mundo real. Os mercados reais são muito mais suscetíveis a distribuições com 8220 colas de gordura 8221 do que suas contrapartes teóricas. Por causa disto, a relação de Sharpe não dará bastante respeito à possibilidade de eventos do cisne preto que limpam para fora uma conta. A relação será enviesada para mostrar melhores resultados para os sistemas que estão expostos a este tipo de risco, tornando-os parecer mais seguro do que eles realmente são. Precisamos ter em mente que os eventos de cisne preta acontecem com mais freqüência do que as estatísticas dizem que deveriam. Um bom sistema deve planejar para isso. Custos de Transação Como é o caso com muitos tipos de análise de sistema, o Índice de Sharpe é muitas vezes calculado sem levar em conta os custos de transação. Portanto, pode ser vítima de privilegiar estratégias de alta freqüência que nunca poderiam ser negociadas lucrativamente devido aos seus altos custos de transação. É importante considerar os custos de transação em qualquer tipo de análise do sistema. Não importa que tipo de sistema que você está tentando analisar, é importante lembrar que seus cálculos e projeções só vão ser tão bom quanto os dados são baseados em. Cálculos como o Sharpe Ratio pode ser uma enorme vantagem para um comerciante que sabe como usá-los, no entanto, você também precisa ter uma compreensão de suas deficiências. Sobre o Sharpe Ratio O Sharpe Ratio foi inventado em 1966 por William Sharpe. Ele tenta calcular o valor de uma relação risco-benefício de um sistema, comparando-a com um investimento sem risco. A relação é calculada subtraindo a taxa de juros livre de risco (geralmente US T-Bills) da taxa média de retorno do sistema e dividindo esse número pelo desvio padrão do sistema. Os lucros e perdas de negociação nunca são distribuídos uniformemente. Ao calcular a razão de Sharpe de um sistema, é comumente aceito que uma proporção maior do que um é considerada boa, uma proporção maior que dois é considerada muito boa, e uma proporção maior que três é extremamente boa. A maioria de comerciantes sistemáticos que negociam suas próprias contas pessoais esforçam-se para um índice de Sharpe de pelo menos dois. Por Irene Aldridge - A troca high-frequency tem tomado Wall Street pela tempestade. Enquanto nenhuma instituição controla completamente o desempenho dos fundos de alta freqüência, evidências coloquiais sugerem que a maioria dos gerentes de alta freqüência apresentou retornos positivos em 2008, enquanto 70 dos praticantes de baixa freqüência perderam dinheiro, de acordo com o The New York Times. O discurso sobre a rentabilidade das estratégias de negociação de alta freqüência sempre se depara com a questão da disponibilidade de dados de desempenho sobre retornos realizados em diferentes freqüências. Dados rígidos sobre o desempenho de estratégias de alta freqüência é realmente difícil de encontrar. Fundos de hedge com êxito executando estratégias de alta freqüência tendem a fugir à ribalta pública. Outros produzem dados de fontes questionáveis. No entanto, o desempenho em diferentes frequências pode ser comparado utilizando dados publicamente disponíveis, estimando a máxima rentabilidade potencial. A rentabilidade das estratégias de negociação é muitas vezes medida pelos índices de Sharpe, uma métrica de retorno ajustada ao risco proposta pela primeira vez por um ganhador do Prêmio Nobel, William Sharpe. Uma relação de Sharpe mede o retorno por unidade de risco, uma razão de Sharpe de 2 significa que o retorno anualizado médio da estratégia excede duas vezes o desvio padrão anualizado dos retornos da estratégia: se o retorno anualizado de uma estratégia for 12, o desvio padrão dos retornos é 6 . A relação de Sharpe implica ainda a distribuição de retornos: estatisticamente, em 95 dos casos, os retornos anuais provavelmente permanecerão dentro de 2 desvios-padrão da média. Em outras palavras, em um determinado ano, a estratégia de Sharpe ratio de 2 e retorno anualizado de 12 é esperado para gerar retornos de 0 a 24 com 95 confiança estatística, ou 95 de tempo. A taxa de Sharpe máxima possível para uma determinada frequência de negociação é calculada como uma gama média de períodos de amostragem (Alta Baixa) dividida pelo desvio padrão do período de amostragem da gama, ajustada pela raiz quadrada do número de observações num ano. Note-se que as estratégias de alta freqüência normalmente não transportam posições overnight e, portanto, não incorrer no overnight carry custo muitas vezes proxied pela taxa livre de risco em Sharpe rácio de investimentos de longo prazo. A tabela abaixo compara as taxas de Sharpe máximas que poderiam ser atingidas em 10 segundos, 1 minuto, 10 minutos, 1 hora e 1 dia de freqüência em EURUSD. Os resultados são calculados ex-post com perfeito retrospecto 2020 sobre os dados de 30 dias de negociação a partir de 9 de fevereiro de 2009 a 22 de março de 2009. O retorno é calculado como o retorno máximo atingível durante o período de observação dentro de cada intervalo em diferentes freqüências. Assim, o retorno médio de 10 segundos é calculado como a média dos intervalos (alto-baixo) dos preços EURUSD em todos os intervalos de 10 segundos, de 9 de fevereiro de 2009 até 22 de março de 2009. O desvio padrão é então calculado como o desvio padrão De todas as gamas de preços a uma dada frequência dentro da amostra. Média Máx. Ganho (intervalo) por período Como mostra a tabela acima, a rentabilidade máxima das estratégias de negociação medida usando os índices Sharpe aumenta com os aumentos nas freqüências de negociação. De 9 de fevereiro de 2009 até 22 de março de 2009, o máximo possível anualizado Sharpe rácio para as estratégias de negociação EURUSD com reequilíbrio de posição diária foi de 37,3, enquanto as estratégias de negociação EURUSD que realizou posições por 10 segundos poderia potencialmente Sharpe rácios bem mais de 5.000 (cinco mil) marca. Na prática, estratégias bem projetadas e implementadas negociando nas freqüências mais altas tendem a produzir taxas de Sharpe de dois dígitos. Os índices de Sharpe da vida real para estratégias diárias bem executadas tendem a cair na faixa de 1-2. Irene Aldridge é Managing Partner da Able Alpha Trading, Ltd. uma empresa proprietária de alta freqüência de negociação. Aldridges novo livro, negociação de alta freqüência: um guia prático para estratégias algorítmicas e sistemas de negociação está disponível para pré-encomenda na Amazon. A Sra. Aldridge pode ser alcançada em ialdridgeablealpha. A diligência devida no mundo do fundo do hedge tem envolvido por muito tempo alguma combinação de. Dez 22 2016 9:23 pm ET As despesas com as festas de férias de Wall Street regressaram em grande parte aos níveis anteriores a 2008. Convidado Colaborador Feb 3 2017 6:41 pm ET A indústria de private equity surpreendente rebote desde a crise financeira has. What significa, tecnicamente. O índice de Sharpe mede os retornos ajustados ao risco de uma carteira. Em outras palavras: para cada unidade de risco que estou tomando, estou recebendo x em retornos para esse risco. Uma relação de Sharpe de 5 significa que o risco específico que você assume em sua carteira rende 5 unidades de retorno, em excesso da taxa livre de risco. Você subtrai a taxa livre de risco porque os retornos que acrescenta poderiam ser tidos sem risco - em outras palavras, você pode obtê-lo de qualquer maneira. Queremos saber apenas como você está sendo compensado pelos riscos que assumiu. Pegue o seu desvio padrão e multiplique-o pelo Índice de Sharpe e você deve ter uma boa idéia do que retorna seu risco recompensou você. Assim, se o seu portfólio tem um mathsigmamath de 5, você deve estar recebendo um retorno de 25 em excesso do risco-livre. COMO IT039S CONSTRUÍDO. A proporção de Sharpe é definida como: mathfrac math Obtendo um Sharpe de 5 não é fácil. Como o desvio padrão da carteira está no denominador, quanto mais alto ele é, mais a taxa de Sharpe é punida. Inversamente, os retornos estão no numerador, então um retorno baixo pune a razão de Sharpe. Curiosamente, uma taxa livre de alto risco também punirá o seu índice Sharpe. Você pode ver exemplos disso nos anos 80, quando a inflação e as taxas de juros estavam fora de controle. O QUE SIGNIFICA PARA VOCÊ. Tudo isso significa que você está sendo muito bem compensado pelo risco que você assumiu. Em geral, qualquer Sharpe melhor do que 1 é considerado bom, e 2 é grande. No entanto, o ambiente atual torna um pouco mais fácil gerar altos rácios de Sharpe. A taxa livre de risco é quase 0 (o que significa que qualquer risco é recompensado). E a maioria dos mercados não teve um grande braço quebrado em 5 a 6 anos - isso manteve os desvios-padrão baixos (o que significa que o risco foi mais recompensado do que a média). É sempre importante compreender as deficiências de qualquer estratégia, e quais eventos teriam que transpirar para explodi-lo. Além disso, qualquer métrica isoladamente não é verdadeira. Sharpe rácios são fáceis de fudge se você isolar períodos de tempo em que as médias de longo prazo aren039t dominante. 5.4k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução Algorithmic trader here. Narahari e Vladimir já forneceram grandes respostas: Um Sharpe de 5 significa que para cada unidade de volatilidade de retorno, você espera 5 unidades de excesso de retorno. Em termos mais concretos, praticamente todos os seus meses estão aumentando meses, ea maioria de suas semanas são até semanas. No entanto, o debate mudou para saber se tal Sharpe é atingível. Certamente é. Há um trade-off entre Sharpe e dois outros fatores: período de espera e qualidade do sinal. Quanto menor o período de retenção de sua estratégia, mais apostas que você faz por dia, menor será o desvio padrão dos retornos diários e maior será o seu Sharpe. Separadamente, suponha que você tenha um sinal preditivo para movimentos de preços. Se você trocar em apenas seus melhores sinais, você pode dizer com alta confiança que suas apostas são certas, e atingir um Sharpe alta. Negociação nos casos em que seu sinal é mais fraco pode ainda aumentar o seu retorno total, mas à custa de mais variabilidade. Estratégias de alta freqüência quase sempre têm Sharpe rácios acima de 5. Essas estratégias fazem dezenas de milhares de apostas por dia, por isso não é inédito para essas estratégias para ter gt90 até dias. 18.7k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução