Algoritmiskajā tirdzniecībā mums ir jāsalīdzina dažādas stratēģijas. Kā mēs novērtējam dažādu algoritmu vēsturisko veiktspēju? Šajā īsajā rakstā tiks detalizēti apspriests [Sharpe Ratio]

Katru stratēģiju var novērtēt, izmantojot Sharpe Ratio. Tas ne tikai mēra stratēģijas atdevi, bet arī skar stratēģijas risku un nepastāvību. Sharpe koeficients ir paredzēts, lai aprēķinātu "riskam pielāgotu atdevi", kas ir ieguldījumu atdeve pēc riska mērīšanas.

Šarpa koeficientam ir svarīga loma ieguldījumu darbības rezultātu novērtēšanā. To publicēja amerikāņu ekonomists un Nobela prēmijas laureāts ekonomikā Viljams F. Šārps. Lai izveidotu savu kvantitatīvo tirdzniecības programmu, jums jāiemācās izmantot Sharpe Ratio, lai pārbaudītu tirdzniecības stratēģijas.

Pārpalikuma atdeve ir stratēģijas atdeve mīnus etalona atdeve. Piemēram, ja man ir kriptovalūtu tirdzniecības stratēģija, tad mans etalons varētu būt Bitcoin. Pieņemot, ka mana stratēģija atdod 23% gadā un Bitcoin atgriež 20% gadā, pārpalikuma atdeve ir 3%.

Virsatdeves standartnovirzi jeb standarta novirzi var aprēķināt no virsatdeves sērijas.

No tā var redzēt, ka jo lielāka būs stratēģijas ienesīguma nepastāvība, jo lielāka būs pārpalikuma standarta novirze un mazāka būs Šarpa attiecība. Tas ir, ja divām stratēģijām ir vienāda pārpalikuma atdeve, "stabilākai" būs lielāka Šarpa attiecība.

Vispārīgi runājot, jo augstāka ir Šarpa attiecība, jo pievilcīgāka ir stratēģija. Sharpe koeficients virs 1 ir pieņemams. 2 vai vairāk ir labāks, un 3 vai vairāk ir vienīgā uzvarošā stratēģija. Sharpe koeficientu zem 1 var interpretēt kā zaudējumu no tirgus peļņas. Tas ir, jūsu etalons ir labāks par jūsu stratēģiju.

Ir svarīgi atzīmēt, ka Šarpa koeficients pieņem, ka vidējā peļņa no ieguldījumiem ir parasti sadalīta. Normālā sadalījumā lielākā daļa atdeves ir simetriski sadalīta ap vidējo, ar mazāku atdevi līknes galā.

Diemžēl normālais sadalījums nav labs reālās pasaules attēlojums. Īstermiņā ieguldījumu atdeve neatbilst normālam sadalījumam. Tirgus nepastāvība ir atšķirīga, un peļņa koncentrējas uz astes. Tas var samazināt standarta novirzes kā riska mēra efektivitāti.

Ja standarta novirze precīzi neatspoguļo uzņemto risku, rezultāts var būt Šarpa koeficients, kas ir augstāks vai zemāks nekā vajadzētu.

📍

Rezumējot, Sharpe Ratio izmanto, lai novērtētu stratēģijas efektivitāti. Pamata kvantitatīvajai tirdzniecības sistēmai būs tirdzniecības stratēģiju grozs, un pēc tam katrai stratēģijai tiks aprēķināts Šarpa koeficients, pamatojoties uz vēsturisko sniegumu (šo procesu sauc par atpakaļejošu pārbaudi).

Zinot katras stratēģijas Šarpa attiecību, mēs varam tālāk aprēķināt, kā sadalīt pozīcijas. Matemātiskais modelis optimālās pozīcijas sadalījuma iegūšanai, pamatojoties uz Sharpe koeficientu, tika publicēts 1950. gados, un to sauc par Kellija kritēriju (redaktors iepazīstinās ar to nākamajā pavedienā).

Tirdzniecības stratēģiju grozs + Šarpa koeficienta aprēķināšana + Kelly formulas izmantošana likmes summas noteikšanai = kvantitatīvās tirdzniecības sistēmas skelets!