Alqoritm ticarətində fərqli strategiyaları müqayisə etməyə ehtiyacımız var. Fərqli alqoritmlərin tarixi performansını necə qiymətləndiririk? Bu qısa məqalə Sharpe nisbətini (Sharpe Ratio) ətraflı araşdıracaq.

Hər bir strategiya Sharpe nisbəti (Sharpe Ratio) ilə qiymətləndirilə bilər. Bu yalnız strategiyanın gəlirini deyil, həm də strategiyanın riskini və dalğalanmasını əhatə edir. Sharpe nisbəti 'riskə uyğun gəlir' hesablamaq məqsədini güdür, yəni riskdən sonra investisiya gəlirini ölçmək.

Sharpe nisbəti investisiya performansını qiymətləndirməkdə mühüm rol oynayır. O, ABŞ iqtisadçısı, Nobel iqtisadiyyat mükafatı laureatı William F. Sharpe tərəfindən təqdim edilmişdir. Öz kvant ticarət proqramınızı qurmaq üçün Sharpe nisbətini (Sharpe Ratio) ticarət strategiyalarını seçmək üçün istifadə etməyi öyrənməlisiniz.

Artıq gəlir (excess returns), strategiyanın gəlirindən meyar gəlirini çıxmaqla əldə edilir. Məsələn, əgər mənim bir kriptovalyuta ticarət strategiyam varsa, mənim meyarım Bitcoin ola bilər. Gözləyək ki, mənim strategiyamın illik gəliri 23%-dir, Bitcoin-in illik gəliri isə 20%-dir, o zaman artıq gəlir 3%-dir.

Artıq gəlir standart sapması, yəni standart sapma, bir sıra artıq gəlir ardıcıllığı ilə hesablanır.

Görüldüyü kimi, strategiyanın gəliri nə qədər böyük dalğalanma göstərsə, artıq gəlir standart sapması da bir o qədər böyüyəcək, bu da Sharpe nisbətinin azalmasına səbəb olacaq. Yəni, əgər iki strategiyanın artıq gəliri eynidirsə, daha "sabit" olanı daha yüksək Sharpe nisbətinə sahib olacaq.

Ümumiyyətlə, Sharpe nisbəti nə qədər yüksəkdirsə, strategiya bir o qədər cəlbedici olur. 1-dən yüksək Sharpe nisbəti qəbul ediləndir. 2-dən yuxarı daha yaxşıdır, 3-dən yuxarı isə nadir mükafat strategiyasıdır. 1-dən aşağı olan Sharpe nisbəti bazar gəlirini itirdiyiniz anlamına gəlir. Yəni, sizin meyarınız strategiyanızdan daha yaxşıdır.

Qeyd etmək lazımdır ki, Sharpe nisbəti investisiyanın ortalama gəlirinin normal paylanmada olduğunu qəbul edir. Normal paylanmada, əksər gəlirlər ortalama ətrafında simmetrik paylanır, əyri quyruq gəlirləri isə azdır.

Təəssüf ki, normal paylanma gerçək dünyanı yaxşı şəkildə təmsil etmir. Qısa müddətdə, investisiya gəlirləri normal paylanmaya riayət etmir. Bazar dalğalanması yüksək və ya aşağı ola bilər, gəlir paylanması isə quyruqda toplanır. Bu, standart sapmanın risk ölçüsü kimi effektivliyini azalda bilər.

Standart sapma riskin hansı səviyyədə olduğunu dəqiq göstərmədikdə, nəticə Sharpe nisbətinin olduğu səviyyədən yüksək və ya aşağı ola bilər.

📍

Ümumilikdə, Sharpe nisbəti strategiyanın səmərəliliyini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur. Bir əsas kəmiyyət ticarət sistemi bir sıra ticarət strategiyalarına sahib olacaq, sonra hər bir strategiya tarixi performansa əsaslanaraq öz Sharpe nisbətini hesablamağa çalışacaq (bu prosesə geri test (backtesting) deyilir, strategiyanın geri test edilməsi).

Hər bir strategiyanın Sharpe nisbətini bildikdən sonra, biz daha irəliləyərək mövqelərin necə paylanacağını hesablaya bilərik. Sharpe nisbətinə əsaslanaraq optimallaşdırılmış mövqe paylanması üçün riyazi model 50-ci illərdə dərc olunmuşdur, Kelly formulu adlanır, Kelly criterion (redaktor bunu növbəti mövzuda təqdim edəcək).

Bir sıra ticarət strategiyası + Sharpe nisbətinin hesablanması + Kelly formulu ilə mərc məbləğini müəyyən etmək = kəmiyyət ticarət sisteminin skeleti!