Trong nhiều năm, các nhà thống kê, nhà kinh tế và nhà toán học đã phát triển một số phương pháp để đo lường hiệu suất của các tài sản được giao dịch như cổ phiếu, hàng hóa và tiền tệ. Một trong những thước đo đó là Tỷ lệ Sharpe , được giới thiệu vào năm 1966 bởi William Sharpe: Giáo sư tài chính danh dự tại Stanford. Kể từ đó, tỷ lệ này đã được chứng minh là một công cụ có giá trị được các nhà đầu tư sử dụng để đánh giá lợi tức đầu tư so với rủi ro của họ.

Sharpe Ratio phổ biến với các nhà giao dịch và quản lý quỹ / danh mục đầu tư do tính đơn giản của nó. Một lý do khác cho sự nổi tiếng của nó là sự kiện Giáo sư Sharp đã nhận được giải Nobel kinh tế năm 1990. Vì lý do này, các nhà đầu tư thường xuyên sử dụng nó khi mua cổ phiếu.

Tỷ lệ Sharpe là gì?

Tỷ lệ Sharpe là một số liệu được các nhà đầu tư sử dụng để hiểu rõ hơn về lợi tức đầu tư trên một đơn vị rủi ro. Tỷ lệ này cho phép các nhà đầu tư xác định mức lợi nhuận mà họ sẽ nhận được tùy thuộc vào sự biến động mà họ sẽ trải qua khi nắm giữ tài sản. Điều này có nghĩa là một tài sản hoặc danh mục đầu tư có tỷ lệ Sharpe cao hơn được coi là sự lựa chọn tốt hơn so với các khoản đầu tư khác trong cùng danh mục. Tỷ lệ cao hơn này chỉ đơn giản là chuyển thành lợi nhuận cao với rủi ro đầu tư tối thiểu.

Tính toán tỷ lệ Sharpe

Khi tính toán tỷ lệ Sharpe, công thức sau được sử dụng:

К = (R x - R f) / StdDev (R x)

Định nghĩa các thuật ngữ:

• x = đầu tư được phân tích
• R _x = lợi tức đầu tư kỳ vọng
• R _f = tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
• StdDev (R _x ) = độ lệch chuẩn của R _x

Chúng tôi có thể tinh chỉnh thêm các thuật ngữ như sau: các khoản đầu tư có thể là chứng khoán, danh mục đầu tư, tiền tệ hoặc một loại tài sản mới. Lợi tức đầu tư kỳ vọng là những gì nhà đầu tư mong đợi nhận được trong khung thời gian xác định.

Điều này có thể được xác định bằng cách sử dụng các khoảng thời gian khác nhau: hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng hoặc hàng năm.

Tỷ suất sinh lợi phi rủi ro là tỷ suất sinh lợi lý thuyết của khoản đầu tư không có rủi ro. Trong hầu hết các trường hợp, người dùng Sharpe Ratio thích sử dụng lợi tức trên T-Bill của chính phủ có ngày ngắn nhất.

Bằng cách thực hiện các tính toán như vậy, các nhà đầu tư coi T-Bill là tài sản an toàn nhất trên thị trường tài chính vì nó được hỗ trợ bởi Bộ Ngân khố.

Thuật ngữ cuối cùng trong phương trình tỷ lệ Sharpe là độ lệch chuẩn của tài sản được phân tích. Như với tất cả các độ lệch chuẩn, nó là thước đo lượng thay đổi giá trị của tài sản trong một khoảng thời gian nhất định. Độ lệch chuẩn cho ta một bức tranh rõ ràng về sự biến động lịch sử của tài sản được phân tích.

So sánh Ex-Ante và Ex-Post Sharpe

Một trong những ưu điểm của tỷ lệ Sharpe là tính linh hoạt trong việc lựa chọn loại dữ liệu hiệu suất để đưa vào tính toán.

Một mặt, tỷ lệ Sharpe có thể được sử dụng để đánh giá hoạt động trong quá khứ của một khoản đầu tư hoặc danh mục đầu tư. Trong trường hợp này, thu nhập thực tế được sử dụng trong công thức.

Tỷ lệ Sharpe này được gọi là “Ex-Post”. Thuật ngữ “Ex-Post” có nghĩa là “sau sự kiện.” Tỷ lệ Sharpe này có thể được sử dụng bổ sung để dự đoán lợi nhuận trong tương lai từ các lựa chọn đầu tư với đầy đủ dữ liệu trong quá khứ.

Trong trường hợp đầu tư hoặc danh mục đầu tư không có đầy đủ dữ liệu hiệu suất trong quá khứ, nhà đầu tư có thể sử dụng hiệu suất dự kiến ​​để tính toán cái gọi là tỷ lệ Ex-Ante Sharpe.

Thuật ngữ “Ex-Ante” có nghĩa là “trước thực tế” và tỷ lệ Sharpe như vậy dựa trên các ước tính và / hoặc dự đoán.

Tỷ lệ Sharpe cho chúng ta biết điều gì?

Thông qua công thức chung và các thành phần riêng lẻ của nó, chúng ta cũng hiểu rằng tỷ lệ Sharpe cung cấp cho chúng ta một đánh giá định lượng về hiệu quả của các lựa chọn đầu tư liên quan đến rủi ro khi sở hữu một tài sản.

Khi tỷ lệ Sharpe đã được xác định, các khoản đầu tư tiềm năng có thể được phân loại như sau:

Giá trị nhỏ hơn 1 có nghĩa là đầu tư kém

• Tỷ lệ rõ hơn 1 – 1,99 có nghĩa là đầu tư đầy đủ hoặc tốt
• 2 – 2,99 là một khoản đầu tư rất tốt
• Hơn 3 được coi là sự lựa chọn đầu tư tuyệt vời

Ví dụ: giả sử chúng ta đang phân tích hai danh mục đầu tư khác nhau tạo nên các cổ phiếu khác nhau. Sau những tính toán cần thiết, danh mục đầu tư đầu tiên được xác định là sẽ mang lại lợi nhuận 14%.

Tuy nhiên, với lợi nhuận cao như vậy, thường có rất nhiều biến động. Trong trường hợp này, độ biến động được xác định là 9%.

Danh mục đầu tư thứ hai cũng đã được đánh giá cao và có khả năng mang lại lợi nhuận 8,5% với ít biến động hơn 4%. Sử dụng Tín phiếu kho bạc giả định với lợi tức 3% không có rủi ro, chúng tôi nhận được những so sánh sau đây giữa hai danh mục đầu tư.

Tất cả các khoản đầu tư đều nhằm mục đích tối đa hóa lợi nhuận và đồng thời giảm thiểu rủi ro. Trong trường hợp này, một danh mục đầu tư thứ hai là mong muốn.

Ngoài ra, bằng cách sử dụng hai ví dụ này, chúng tôi hiểu thêm về mối quan hệ theo cấp số nhân giữa sự biến động của tài sản và tỷ lệ Sharpe.

Độ biến động càng thấp, tỷ lệ Sharpe càng cao. Ngược lại, độ biến động càng cao thì tỷ lệ Sharpe càng thấp.

Nhược điểm của Tỷ lệ Sharpe

Một trong những hạn chế của tỷ lệ Sharpe là việc sử dụng độ lệch chuẩn của tỷ suất sinh lợi để đo lường lợi tức đầu tư.

Độ lệch chuẩn dựa trên giả định rằng thu nhập được phân phối đồng đều. Tuy nhiên, các nhà giao dịch và nhà đầu tư biết rằng biến động giá trên thị trường tài chính không phải lúc nào cũng được phân bổ đồng đều trong một khoảng thời gian.

Vào một số ngày giao dịch, có một sự tăng đột biến đáng kể do một số sự kiện ngẫu nhiên. Vào những ngày khác, thị trường chìm trong sắc đỏ khi các nhà giao dịch tận dụng cơ hội tuyệt đối để bán khống dựa trên các chỉ báo kỹ thuật.

Nhược điểm thứ hai của tỷ lệ Sharpe là khả năng đơn giản của một số nhà quản lý danh mục đầu tư trong việc thao túng các nguồn lực của họ để củng cố danh tiếng của họ. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng khung thời gian dài hơn để đo độ biến động, dẫn đến giá trị thấp hơn.

Người quản lý danh mục đầu tư có thể quyết định sử dụng độ lệch chuẩn trong khoảng thời gian vài tháng thay vì vài ngày. Tập dữ liệu đầu tiên cung cấp ước tính biến động thấp hơn tập thứ hai.

Thứ ba, người quản lý danh mục đầu tư có thể quyết định lấy mẫu dữ liệu trong một khoảng thời gian khi sự biến động là đồng nhất hoặc không có. Do đó, bằng cách cố ý chọn một tập dữ liệu, người quản lý danh mục đầu tư có thể làm lệch tỷ lệ Sharpe cuối cùng vì lợi ích của chính mình.

Sự khác biệt của Sharpe so với Sortino

Chính vì một số hạn chế này của tỷ lệ Sharpe mà một số nhà quản lý quỹ và nhà giao dịch chọn sử dụng tỷ lệ Sortino.

Không giống như Tỷ lệ Sharpe, Tỷ lệ Sortino không tính đến sự biến động đầu tư tổng thể. Nó đo lường hiệu suất của một khoản đầu tư liên quan đến rủi ro sụt giảm khoản đầu tư.

К С = (R x - R f ) / StdDev d

Định nghĩa các thuật ngữ:

• x = đầu tư
• > R _x = lợi tức đầu tư kỳ vọng
• R _f = tỷ suất sinh lợi phi rủi ro
• StdDev _d = độ lệch chuẩn của lợi tức tài sản âm

Kết luận

Tóm lại, các nhà đầu tư cá nhân và tổ chức cần có một phương pháp định lượng lợi nhuận so với rủi ro thích hợp khi đưa ra các lựa chọn đầu tư.

Dự đoán lợi nhuận tiềm năng không đủ trong việc đánh giá khả năng tồn tại của khoản đầu tư trong một khoảng thời gian.

Tỷ lệ Sharpe giúp hiểu rõ hơn về mức độ hấp dẫn của một khoản đầu tư bằng cách kết hợp rủi ro vào tính toán của nó. Điều này cho phép các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về lợi tức liên quan đến rủi ro thực hiện khi sở hữu một tài sản.

Tuy nhiên, cũng như mọi thứ khác, tỷ lệ Sharpe có nhược điểm của nó. Nó sử dụng độ lệch chuẩn giả định thu nhập được phân phối đồng đều. Do đó, một số nhà giao dịch và nhà đầu tư thích sử dụng tỷ lệ Sortino, tỷ lệ này chỉ sử dụng độ lệch chuẩn giảm xuống trong tính toán của nó.