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夏普比率让投资者大吃一惊
我们已经成为我们工具中的工具，甚至连比尔夏普也不喜欢这样。
我们可以谈谈吗?
当Bobby Axelrod在命中秀时数十亿投资者向一个机构投资者亚博赞助欧冠筹集资金，投资者提出了一个问题：“我的人民有几个问题。你的锐利比例非常低。“
现实生活对冲基金经理可以联系。
夏普比率(Sharpe ratio)是资产管理行业用来汇总已实现(或事后检验)业绩的重要统计数据。根据我的经验，这是雇佣或解雇单个基金经理的最常用的理由。
风险和回报之间的关系是金融领域的一个基本概念，而比率则通过衡量投资者对每一单位风险的回报来体现这一关系:
概念上简单——数量越多，风险调整后的表现越好——它已经成为一种成功的制度知识。去谷歌Finance、彭博社、汤森路透、晨星或任何金融数据提供商，你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。专业的市场营销人员拖着带有夏普比率(Sharpe ratio)的宣传册和招股说明书四处奔走，因为整个行业就是围绕着夏普比率建立起来的。但可怕的是——让特雷门明白了——夏普比率是所有金融统计数据中被滥用最严重的。
怎么不去做呢
大多数从业者都未能理解夏普比率为整个投资组合。然而，个人和机构投资者具有分配的坏习惯，亚博赞助欧冠因为它需要高锐利比率，以建立强大的客户组合，通过优化的作品。Goldman Sachs通过其高锐利比率指数进行了这一确切的错误，这是由优雅的首字母缩略词GSTHSHRP，我没有。这是一个由他们的个人夏普比赛选择的股票篮子 - 而高盛应该知道更好。
看单个经理人的夏普比率或投资组合中的投资是没有道理的。把它写下来。
Axe Capital的比率不应帮助机构推销目标决定是否投资，因为最重要的问题是，Axe的上限如何与投资组合的其他部分相匹配。单独比较夏普比率相对没有意义，因为一只基金的夏普比率微不足道，可能会增加整个投资组合的风险调整回报率更多的比一个高分的基金，如果它与其余的持有量足够低的相关性。
良好的锐利比率的组合并不一定导致具有良好锐利比的产品组合。相反，在一段时间内表现出良好的战略和资产课程可能股票暴露于共同之处。这是下一个要记住的重要事项。
为什么每个人都错得这么离谱?
夏普比率几乎携带宗教意义，尽管全明星爆发了这么多的比例。杰克·博格尔曾经说过，“就如何在评估共同基金方面做出了如何完成，我会说答案很糟糕。”聪明的人，博格尔先生。
许多集中的、偏重科技的基金，比如Janus 20基金，在2000年上半年大幅下跌之前，就表现出了较高的夏普比率。在1998年崩溃之前，长期资本管理公司(Long-Term Capital Management)曾以4.35的优异表现自吹自擂，当时几乎拖垮了整个金融体系。这里有一个教训:未来不是过去的样子。
这个度量标准从来没有打算作为最终的最终和所有人。这意味着快速和脏污。例如，如果您正在查看整个投资组合，并且只有别的东西只需要继续一个数字，那么它就会有用。一个非典型的风险措施永远不会讲述整个故事。这是一个暂停和提醒自己的适当点，我们现在有代表计算机的机器，可以比这更重要。
尖锐的夏普比率
对威廉夏普的主要投诉来说是它对待所有波动性，并且波动性也不是坏的。通过以与负面惊喜相同的方式对抗积极的惊喜，比率惩罚了具有上行波动性的策略 - 即，积极回报。较新的，基于尾的措施，如Calmar比，Sterling比率，伯克比，止痛指数，溃疡指数替代分母的标准偏差，衡量绘制性能。绘图可以以各种方式衡量 - 恢复前有多深，恢复前多久，盈亏平方线和绘图线之间所谓的体积 - 但它们最终是相似的。其他人，喜欢sortino.和欧米茄比率，扔掉积极的返回并仅在向下方向测量波动。
然而，寻求一个更好的夏普比率让专家们感到困惑，因为区分好波动和坏波动并不像人们可能认为的那样容易——或有效。仅仅基于下行风险构建投资组合听起来像是一个革命性的前提，但大多数投资都具有或多或少对称的波动性。它们导致的排名几乎是一样的。
在资产类别层面是正确的，在战略层面也是正确的。
的一篇文章投资组合管理杂志特别量词相比3,168替代不同实现“价值投资”，发现广泛的组合施工选择（信号定义，加权方案，扇区调整，重新平衡频率等）产生巨大的差异：累积回报范围从负数69.9％到阳性393.4百分。令人难以置信的令人难以置信的排列和战略设计的自由度，在异常庞大的云的不同角落中返回组合。事实上，分散是如此广泛的是，一些价值策略之间的相关性如此之低，毕竟他们不是一个价值家庭。
这是一个有趣的练习：如果将3,000种加品种用夏普的比率对十个桶进行分成10个桶，那么通过Sortino比率再次，更大的变化。缩进特性以近线性的方式与夏普比的近线方式相关。引用比尔·默里，“这没关系。”
事实上，最大削减和试图创建尾部风险比率是比最初更嘈杂的度量，因为它们依赖较少的观察来确定它们的值。此外，夏普比率建立在一个健全的理论框架之上，因此它有广泛的统计检验可用，而这对许多这些新指标来说是不可能的。该比率被视为t统计量，可以精确地量化夏普在统计学上的显著性。您可以用它测试假设，处理估计误差，并精确地量化一个经理是好还是只是运气好。
整个辩论中心就可以用作风险的衡量标准，但威廉夏佩从未声称它应该是波动性的。Sharpe比率最初称为“奖励 - 变异性”，因为波动性不是一个类比，也不是一个类比，风险。在2007年，波动性指标会告诉你，在经过风险调整的基础上，美国股票基金从未如此安全。
夏普的著名论文探讨的是预期回报，但他的衡量标准几乎普遍应用于历史回报——也就是说，哪个经理人在一段时间内表现更好。他从来没有设计它来证明投资的未来表现。过去的夏普比率不能代表未来的夏普比率，而且——鉴于资产类别和风险溢价的时变性质——不应被视为任何事物的精确衡量标准。
现代产品组合理论可以被指责，以便引入最大化预期返回的目标，以获得给定的风险程度。今天，每个人都促进其营销资金的夏普比率，但高风险调整的回报不能保证良好或安全，结果，因为夏普比率上下上下。人们可能对英镑的Sharpe评分谨慎，甚至想知道高锐利比率是预测爆炸的。这是一个带有无可挑剔的曲目记录的资金，在2008 - 09年溃败期间遭到破坏。回归越稳定，未来的可能性越大？挥发性基金丢失了金钱 - 但并不像非易失性的资金。例如，对冲基金的六个月，对冲基金孔雀石资本管理的壮观失败，顾问是推荐它作为一种“多元化战略”。孔雀石极具吸引力的夏普指数(约1.2)使其易于卖出，但肯定没有抓住该基金的真正风险。
糟糕的数学
没有哪个投资集团会像对冲基金那样，对其令人印象深刻的夏普比率(Sharpe ratio)夸夸其谈，但计算策略夏普比率最常用的方法却误报了真实的投资风险。它很容易理解，也很容易计算…不正确。所有大型对冲基金指数(HFR、晨星、瑞士信贷、Eurekahedge和巴克莱对冲)、咨询公司(Preqin、Albourne、Cambridge、Aksia)和基金经理都以同样的方式计算夏普比率，但这样的夏普比率通常被高估高达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。每月估算值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(Albert Einstein)，但不适用于具有序列相关性的情况——例如，一个月的正回报往往紧随其后的是另一个月。细心的读者会记得夏普在1994年秋季版的第49页指出了这一点投资组合管理杂志。
年化标准差将夏普比率高估了65%。通过使用私人数据库进行正确计算，孔道资本的标准偏差比提出的高78%，夏普比率低44%。
如果您没有太多数据，但在许多情况下，每年的月度返回是有意义的，但在许多情况下，您可以使用年度计算真正的标准偏差。资金综合指数的HFRI基金和瑞士信贷广泛的对冲基金指数是资产加权对冲基金数据的主导提供者，其追溯到20世纪90年代初期，并分别在2019年12月分别宣传0.81和0.80的终身夏普比率。但人们可以轻松计算年度返回的实际测量标准偏差，这些标准偏差显着高于HFRI和信贷速度计算的年度月度标准偏差。校正统计错觉下降到0.45和0.52的尖锐比率下降。
度量的暴政
这不是问题的比率。是我们。
有些人可能会说，我们试图量化不可量化的东西，但还有更多。度量标准的重要性和意识形态存在一个被称为古德哈特定律(Goodhart’s Law)的缺陷:当一个度量标准成为目标时，它就不再是一个好度量标准。任何量化指标在决策中使用得越多，就越容易受到腐败的影响，也就越容易扭曲其旨在监测的过程。对度量的痴迷会引来游戏。投资公司操纵他们的产品来设计出一个有利的夏普统计数据，就像教师通过教测试来点出统计数据一样。同样，私募股权公司的回报报告也可能出现偏差，因为经理们利用认购信用额度来提高内部回报率。IRR度量本身没有缺陷;我们是有缺陷的。
夏普比率已经改变了投资者的行为。我们追求的是衡量标准，而不是它试图评估的潜在质量。就像陀思妥耶夫斯基(Dostoevsky)的拉斯柯尔尼科夫(Raskolnikov)在《火焰》(the flame)中的表现一样，我们无法抗拒漂亮的夏普比率(Sharpe ratio)，尽管我们知道，过去的平均经验可能是预测未来表现的糟糕指标。投资者已开始通过买入不对称的风险头寸，来操纵他们的夏普比率(Sharpe ratio)和风险价值。
在一系列资产课程中，在急剧损失期间产生缓慢，稳定的利润的策略，现在是时尚的。由于自金融危机以来债券收益率下挫，投资者寻求增加回报的方法。短路波动性已成为固定收入的替代品。在明确的短暂波动位置获得的收益率有利地竞争大多数主权和公司债务。
销售股票市场波动 - 确保他人反对市场举措 - 一直是一个一致的钱制造商。每年携带交易，每年提供稳定的保费，没有明显的波动增加，直到您在造成保险的大灾害方面是对衡量的大灾难。损失的少数增加了策略的感知“钱币”。但是，当损失发生时，它们往往会迅速螺旋成巨型，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gamma短期策略在失败之前一直奏效。这些策略容易受到突发事件的影响，而大多数衡量风险的方法(即使是复杂的方法)都无法应对这些突发事件。就像出售信用违约掉期一样，必须偿还的几率是如此之小，超出了99%的概率范围，以至于在风险价值中消失了。
以夏普比率为衡量标准，与标普500指数相比，卖出期权策略看起来很不错，因为溢价会立即转化为经风险调整后的阿尔法指数。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”)获得多年的稳定回报。在这种背景下，跟风采取夏普紧随其后的策略，这些策略最终肯定会失败，这在世界上是很有道理的。套用Ron Burgundy的话:99%的情况下，它每次都是有效的。
欺骗夏普比率的关键是期权性，其价格几乎完全由波动性决定。因此可以说，可选择性就是波动性，波动性就是可选择性。波动性催生了一个数十亿美元的押注于波动性本身的业务;变成了一个巨大的赌场。它已成为市场的一个核心困扰。押注于市场波动的工具和风险回收策略的数量只能用“非同寻常”来形容，而当市场出现动荡时，这种庞大的交易生态系统可能会放大损失。波动率从未如此剧烈:波动率指数有史以来最大的10个收盘点位中，有5个发生在3月份。
单纯地为其亮丽的夏普比率而购买产品，可能是完全不正确的，这会扭曲机构，使其偏向于具有最大正序列相关性的策略，从而也会带来最大的潜在风险。具有不对称、高度倾斜、动态分布特征的策略可能会诱使投资者承担数量惊人的未知风险。大的计划可能正在进行负倾向于那些策略暗示资本灾难性损失的基金经理的选择过程。正如加拿大艾伯塔省的公共投资部门最近所了解到的那样，在出售波动中损失几十亿美元并不难。这相当于该省男女老少每人480加元(363美元);但是谁在乎呢?看起来很安全。夏普比率非常惊人。直到……大爆炸。这是相反的《点球成金。
分配决策涉及数百十亿美元并影响数百万个个人铰链铰接，但 - 如果我可以再次采用父亲的语气 - 这已成为许多投资者的拐杖。习惯于比较资产类别的年化清晰度比较的资产分配者应特别谨慎旨在对这种比较的实际相关性。具有惊人的锐利比率的经理得到保证从机构投资者仔细查看。亚博赞助欧冠闪亮的统计数据无法替代对基础策略的回报生成过程的基本了解。
高锐利比例是成功的模拟。然而，所衡量的情况可能与我们真正想知道的关系可能没有关系。
我们已成为我们工具的工具。
理查德•威金斯(Richard Wiggins)从2012年起一直在沙特阿拉伯国家石油公司(Saudi Aramco)养老基金担任高级战略和风险职位，直到最近回到北美。