En el comercio algorítmico, necesitamos comparar diferentes estrategias. ¿Cómo evaluamos el desempeño histórico de diferentes algoritmos? Este breve artículo discutirá en detalle [Sharpe Ratio]

Cada estrategia se puede puntuar utilizando el índice de Sharpe. No solo mide el rendimiento de la estrategia, sino que también aborda el riesgo y la volatilidad de la estrategia. El índice de Sharpe está diseñado para calcular el "rendimiento ajustado al riesgo", que es el retorno de la inversión después de medir el riesgo.

El índice de Sharpe juega un papel importante en la evaluación del desempeño de las inversiones. Fue publicado por William F. Sharpe, economista estadounidense y premio Nobel de economía. Para crear su propio programa de comercio cuantitativo, debe aprender a utilizar el índice de Sharpe para evaluar las estrategias comerciales.

El exceso de rendimiento se calcula restando el rendimiento de referencia del rendimiento de la estrategia. Por ejemplo, si tengo una estrategia de comercio de divisas, mi punto de referencia podría ser Bitcoin. Suponiendo que mi estrategia rinda un 23% anual y Bitcoin un 20% anual, el exceso de rentabilidad es del 3%.

La desviación estándar del exceso de rendimiento, o desviación estándar, se puede calcular a partir de una serie de series de exceso de rendimiento.

Se puede ver que cuanto mayor sea la fluctuación en el rendimiento de la estrategia, mayor será la desviación estándar del exceso de rendimiento y se reducirá el índice de Sharpe. Es decir, si dos estrategias tienen el mismo exceso de rentabilidad, la más "estable" tendrá un índice de Sharpe más alto.

En términos generales, cuanto mayor sea el ratio de Sharpe, más atractiva será la estrategia. Es aceptable una relación de Sharpe superior a 1. 2 o más es mejor, 3 o más es la única estrategia ganadora. Un ratio de Sharpe inferior a 1 puede interpretarse como una pérdida de rentabilidad del mercado. es decir, su punto de referencia es mejor que su estrategia.

Es importante señalar que el índice de Sharpe supone que el rendimiento promedio de una inversión se distribuye normalmente. En una distribución normal, la mayoría de los rendimientos se distribuyen simétricamente alrededor de la media, con menos rendimientos en los extremos de la curva.

Desafortunadamente, la distribución normal no representa muy bien el mundo real. En el corto plazo, los rendimientos de las inversiones no siguen una distribución normal. La volatilidad del mercado varía de mayor a menor, mientras que la distribución de la rentabilidad se concentra en la cola. Esto puede reducir la validez de la desviación estándar como medida de riesgo.

Cuando la desviación estándar no representa con precisión el riesgo asumido, el resultado puede ser un índice de Sharpe mayor o menor de lo que debería ser.

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En resumen, el índice de Sharpe se utiliza para evaluar la eficiencia de una estrategia. Un sistema de comercio cuantitativo básico tendrá una canasta de estrategias comerciales, y cada estrategia calculará su índice de Sharpe en función del desempeño histórico (este procedimiento se llama backtesting, backtesting de estrategias).

Conociendo el ratio de Sharpe para cada estrategia, podemos calcular aún más cómo asignar posiciones. El modelo matemático para la asignación óptima de posiciones basado en el índice de Sharpe se publicó en la década de 1950 y se llama criterio de Kelly (el editor lo presentará en el siguiente hilo).

Una canasta de estrategias comerciales + cálculo del índice de Sharpe + uso de la fórmula de Kelly para determinar el monto de la apuesta = ¡el esqueleto de un sistema comercial cuantitativo!