Trading strategies sharpe ratio

Uma pergunta semelhante a esta foi perguntada aqui: eu inicializei a série temporal original (usando bootstrapping de bloco) e agora calculo a Ratio de Sharpe para as séries de bootstrap, me dando uma estimativa de inicialização da relação de Sharpe. Apenas um em cada 100 dos Ratios de Sharpe foi menor do que zero, então posso dizer que a Ratio de Sharpe é positiva com 99 probabilidades. Também há alguma regra de ouro quanto a quantos reasaús de Booststrap usar. É 100 suficiente. Ou há algo que eu? Perdeu Bootstrap é um método muito interessante para obter a variância de qualquer estimador. Isso significa que você pode confiar nela para obter a variância de sua relação Sharpe (SR), mas o que você tenta fazer é deduzir algo (a probabilidade de ser positivo) da distribuição dela. Do ponto de vista metodológico, se você forçar o SR de uma maneira padrão (ou seja, aleatorizar amostras de seus dados subjacentes), você cria amostras virtuais de dados que não têm sentido: o que significa ter uma conclusão misturando SR de ontem com SR de 2 anos atrás sem Levando em consideração os momentos intermediários. Você tenta inicializar uma série de tempo, é muito mais sutil, algumas técnicas foram configuradas para fazê-lo. Mais ou menos, você precisa aplicar um kernel deslizante para eles (é claro que você pode fazer coisas mais sutis para ter as melhores propriedades estatísticas possíveis de sua estatística bootstrapped), isto é, preservar a causalidade. Além disso, um detalhe: se você se concentrar em uma estatística da sua relação Sharpe, não há necessidade de trabalhar na própria relação de Sharpe, o sinal do seu numerador é suficiente. Respondeu 14 de setembro 14 às 8:22 Esta é uma pergunta interessante e sutil. Você está testando uma estratégia de negociação, presumivelmente, precisa de algumas propriedades da série de tempo. Se você fizer um bootstrap independente, remova seus problemas. Ao mesmo tempo, independente é bom para analisar certos aspectos (por exemplo, skewness em múltiplos horizontes de uma estratégia de impulso). Além disso, você provavelmente precisará considerar um bootstrap de bloco ou outro bootstrap dependente. Na sua forma mais simples, CBB (Circular Block Bootstrap) leva os dados, se alinha em um círculo (para evitar problemas de ponto final) e para o seu tamanho de bloco N, você escolhe pontos de partida aleatórios no conjunto de dados original (em um círculo) Preencha o bootstrap Com os próximos N pontos de dados até sua amostra bootstrapped é do mesmo tamanho que o original. Em seguida, execute sua estratégia e calcule uma Razão Sharpe. Com isso, você pode obter uma distribuição dos índices de Sharpe. O desafio é escolher o tamanho do bloco direito. Geralmente, isso é feito com referência à função de autocorrelação das séries temporais originais. Para estatísticas não-bootstrap em Sharpe Ratios, Andy Lo tem um artigo chamado The Statistics of Sharpe Ratios. Vale a pena olhar. Para o IID, eles são distribuições em t. Para não-IID, é necessário um estimador de variância HAC. Respondeu 7 de setembro às 5: 01Ratio de conversão O que é a relação de Sharpe A relação de Sharpe é uma medida para calcular o retorno ajustado ao risco, e essa proporção se tornou o padrão da indústria para tais cálculos. Foi desenvolvido pelo Prêmio Nobel William F. Sharpe. O índice Sharpe é o rendimento médio obtido em excesso da taxa livre de risco por unidade de volatilidade ou risco total. Subtraindo a taxa livre de risco do retorno médio. O desempenho associado a atividades de risco pode ser isolado. Uma intuição deste cálculo é que uma carteira que envolve investimentos de risco zero, como a compra de títulos do Tesouro dos EUA (para o qual o retorno esperado é a taxa livre de risco), possui uma relação Sharpe de exatamente zero. Geralmente, quanto maior o valor da relação Sharpe, mais atrativo é o retorno ajustado ao risco. Carregando o jogador. BREAK Ratia Sharpe O índice de Sharpe tornou-se o método mais utilizado para calcular o retorno ajustado ao risco no entanto, pode ser impreciso quando aplicado a carteiras ou ativos que não possuem uma distribuição normal dos retornos esperados. Muitos ativos possuem alto grau de kurtosis (cauda gordo) ou negatividade negativa. O índice Sharp também tende a falhar ao analisar as carteiras com riscos não-lineares significativos, como opções ou warrants. Metodologias alternativas de retorno ajustadas ao risco emergiram ao longo dos anos, incluindo a Razão Sortino. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) e Treynor Ratio. A Teoria Moderna da Carteira afirma que a adição de ativos a uma carteira diversificada que possui correlações de menos de um entre si pode diminuir o risco do portfólio sem sacrificar o retorno. Essa diversificação servirá para aumentar o índice de Sharpe de um portfólio. Relação de Sharpe (retorno médio do portfólio Taxa sem risco) Desvio padrão do retorno da carteira A fórmula de taxa Sharpe ex-ante usa os retornos esperados, enquanto o índice Sharpe ex-post usa rendimentos realizados. Aplicações da Razão de Sharpe A relação de Sharpe é freqüentemente usada para comparar a mudança nas características gerais de retorno de risco de uma carteira quando um novo ativo ou classe de ativos é adicionado a ela. Por exemplo, um gerente de portfólio está considerando adicionar uma alocação de fundos de hedge à sua carteira de ações de investimento de 50 50, que possui uma razão Sharpe de 0,67. Se a alocação de novas carteiras for 40 40 20 ações, títulos e uma alocação diversificada de hedge funds (talvez um fundo de fundos), o índice Sharpe aumenta para 0,87. Isso indica que, embora o investimento em hedge funds seja arriscado como uma exposição autônoma, ele melhora a característica risco-retorno da carteira combinada e, assim, acrescenta um benefício de diversificação. Se a adição do novo investimento baixou o índice Sharpe, não deve ser adicionado ao portfólio. O índice de Sharpe também pode ajudar a explicar se o retorno de um excesso de carteira deve-se a decisões de investimento inteligente ou a um risco demais. Embora um portfólio ou fundo possa desfrutar de retornos mais altos do que seus pares, é apenas um bom investimento se esses retornos mais altos não vierem com um excesso de risco adicional. Quanto maior o índice Sharpe de carteiras, melhor será o desempenho ajustado ao risco. Uma relação Sharpe negativa indica que um recurso sem risco seria melhor do que a segurança que está sendo analisada. Críticas e alternativas O índice Sharpe usa o desvio padrão dos retornos no denominador como seu proxy do risco total do portfólio, o que pressupõe que os retornos são normalmente distribuídos. A evidência mostrou que os retornos sobre os ativos financeiros tendem a desviar-se de uma distribuição normal e podem fazer interpretações da relação Sharpe enganadoras. Uma variação da razão Sharpe é a razão Sortino. Que remove os efeitos dos movimentos ascendentes dos preços no desvio padrão para medir apenas retorno contra a volatilidade do preço decrescente e usa a semivariância no denominador. A relação Treynor usa risco sistemático. Ou beta () em vez de desvio padrão como a medida de risco no denominador. O índice de Sharpe também pode ser jogado por fundos de hedge ou por gerentes de portfólio que buscam aumentar seu histórico aparente de retorno ajustado ao risco. Isso pode ser feito através de: Alongamento do intervalo de medição: Isso resultará em uma menor estimativa de volatilidade. Por exemplo, o desvio padrão anualizado dos retornos diários é geralmente superior ao dos retornos semanais, o que, por sua vez, é maior do que o retorno mensal. Combinando os retornos mensais, mas calculando o desvio padrão dos retornos mensais não compostos. Escrever fora do dinheiro coloca e convoca um portfólio: esta estratégia pode potencialmente aumentar o retorno, cobrando a opção premium sem pagar por vários anos. Estratégias que envolvem assumir o risco de inadimplência. risco de liquidez. Ou outras formas de risco de catástrofe têm a mesma capacidade de relatar uma relação Sharpe tendencialmente elevada. (Um exemplo é os índices Sharpe de fundos de hedge neutros do mercado antes e depois da crise de liquidez de 1998.) Suavização dos retornos: usando certas estruturas derivadas, marcação infrequente ao mercado de ativos ilíquidos ou usando modelos de preços que subestimam ganhos ou perdas mensais podem Reduzir a volatilidade relatada. Eliminando rendimentos extremos: uma vez que esses retornos aumentam o desvio padrão reportado de um fundo de hedge, um gerente pode optar por tentar eliminar o melhor e o pior retorno mensal a cada ano para reduzir o desvio padrão.