如何 夏普比率 會過分地簡化 風險

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如何夏普比率會過分地簡化風險 當尋找投資時，需要同時考慮風險和回報。 儘管收益可以很容易量化，風險不能。 今天，標準偏差是最常引用的風險度測量，而夏普比率是最常用的風險/回報措施。 自1966年夏普比率已經問世，但其壽命並非沒有爭議通過。 即使它的創始人威廉·夏普，已經承認的比例也不是沒有問題。 夏普比率是風險大，多元化，流動性投資的一個很好的措施，但對於其他人，如對沖基金。 它只能被用作若干風險/回報的措施之一。 當它失敗 與夏普比率的問題是，它是由不具有回報的正態分佈投資加劇。 這方面最好的例子就是對沖基金。 他們中的許多使用動態交易策略，並且讓位給偏度和峰度在他們的收益分配方案。 許多對沖基金策略產生與偶爾的大負收益小的正回報。 例如，銷售深外的平價期權一個簡單的策略往往會收集小保費，並支付了什麼，直到“大單”的點擊率。 直到一大損失發生，這個策略將表現出非常高的夏普比率。 （要了解更多，請閱讀選項傳播策略。） 例如，根據哈爾力士在他的文章，“風險獲取風險較高”，從而出現了機構投資者在2002年，長期資本管理公司（LTCM）有4.35很高的夏普比率才崩盤，1998年就像在 自然，在投資界也不能倖免長期的災難，例如，像100年一遇洪水。 如果不是因為這些類型的事件，沒有人會投資於什麼，但股市。 對沖基金是流動性差，而且很多都是，也顯得不易揮發，從而方便地幫助他們的夏普比率。 這方面的例子包括基於這樣的大類房地產或私募，或者更深奧的領域，如抵押貸款支持證券或巨災債券次級債問題的資金。 由於沒有液體的市場在對沖基金宇宙的許多證券，基金經理有利益衝突的定價證券時。 夏普比率沒有辦法衡量流動性不足，在基金經理的青睞哪些作品。 （了解一些最大的基金失敗，在大規模的對沖基金失敗。） 波動性也往往進來腫塊 - 換句話說，波動性往往會滋生波動性。 回想一下長期資本管理公司崩潰或在上世紀90年代的俄羅斯債務危機。 高波動性留在了市場一段時間後，這些事件發生。 據喬爾·切爾諾夫在他的文章，“警告：危險隱藏在那些對沖”（2001年），主要的波動性事件往往發生每四年。 序列相關性也可以誇大一個夏普比率在一個月至三個月的回報率存在時。 據安德魯·羅在“夏普比率的統計”（2002年），這種影響可能會導致比率高達65％，被誇大了。 這是因為序列相關往往對比例平滑效果。 此外，數以千計的對沖基金甚至還沒有經過一個完整的經濟週期是。 對於那些有，很多都經歷過管理者的改變或策略發生了變化。 這不應該是一個驚喜，因為對沖基金行業是最具活力的投資領域之一。 然而，這並沒有給投資大眾感到安慰的時候他們最喜愛的對沖基金，這是蓄著漂亮的夏普比率，突然吹了一天。 即使管理者和戰略保持不變，該基金的規模可能改變一切 - 什麼工作這麼好，當對沖基金是$ 5000萬美元的規模可能是其禍為$ 5億美元。 那麼，有沒有衡量風險和收益更容易的答案嗎？ 一個更好的捕鼠器 雖然夏普比率是最著名的風險/回報的措施，其他人都得到發展。 該Sortino比率就是其中之一。 它類似於夏普比率，但它的分母僅僅著眼於下行波動。 這是關係到大多數投資者的波動性。 市場中性基金聲稱能夠給他們的投資者所有的上攻，但下跌空間有限。 如果是這樣的情況下，Sortino比率將幫助他們驗證這一說法。 不幸的是，而Sortino比率比Sharpe比率更集中，這股一些相同的問題。 （有關相關閱讀，請使用和限制波動性和波動性的認識測量。） 結論 很明顯，夏普比率可以成為你的風險/收益測試中的一個。 這肯定會為一項投資，是液體，具有正態分佈的回報，如SP 500蜘蛛更好。 但是，當涉及到對沖基金，你需要一個以上的措施。 例如，晨星現在使用的一些測量：偏度，峰度，Sortino比率，正月，消極個月，最糟糕的一個月，最大跌幅。 有了這樣的信息，投資者可以得到一個更好的畫面的投資和所期待的未來。 請記住，哈利吉，風險管理教授，AlternativeInvestmentResearchCenter主任在CassBusinessSchool在倫敦說，“風險是一個字，但它不是一個數字。”