샤프 비율

William F. Sharpe는 1966년에 Sharpe 비율을 만들었습니다. 이는 투자자와 경제학자들이 잠재적 투자 수익률(ROI)을 평가하는 데 사용하는 비율 입니다. 샤프 비율은 위험과 관련된 잠재적 수익을 평가합니다. 비율은 Sharpe 측정값, Sharpe 지수 또는 보상 대 변동 비율이라고도 합니다.

간단히 말해서, 샤프 비율은 투자가 위험을 감수할 가치가 있는지 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 기술적으로 특정 자산의 편차 단위당 무위험 이자율을 초과하는 투자의 평균 수익을 측정합니다. 따라서 두 개의 다른 금융 상품을 Sharpe 비율과 관련하여 비교하면 Sharpe 비율이 높은 자산이 더 나은 것으로 간주됩니다.

따라서 샤프 비율의 값이 높을수록 투자 또는 거래 전략이 더 매력적입니다. 그러나 폰지 사기조차도 높은 샤프 비율을 나타낼 수 있습니다. 그러나 폰지 사기의 데이터 입력은 거짓이며 실제 수익을 반영하지 않습니다. 따라서 Sharpe 비율을 올바르게 사용하는 것이 중요합니다(정확한 데이터 포함).

많은 은행과 대형 펀드 매니저는 포트폴리오 성과를 평가하기 위해 다른 도구와 결합된 샤프 비율을 사용합니다. 주식 시장과 같은 금융 시장에도 적용될 수 있습니다. 그러나 Sharpe 비율의 음수 값은 변동성 이 너무 높거나 수익률이 지속적으로 증가할 때 계산이 0에 가까워질 수 있기 때문에 실제로는 그다지 유용하지 않습니다 .

하이라이트

• Sharpe 비율은 투자자가 감수한 초과 위험에 대해 포트폴리오의 과거 성과 또는 예상되는 미래 성과를 조정합니다.

• 비슷한 포트폴리오나 수익률이 낮은 펀드에 비해 샤프 비율이 높으면 좋습니다.

• 샤프 비율은 투자 수익이 정규 분포를 따른다는 가정을 포함하여 몇 가지 약점이 있습니다.

자주하는 질문

샤프 비율은 어떻게 계산되나요?

샤프 비율을 계산하기 위해 투자자들은 먼저 포트폴리오의 수익률에서 무위험 이자율을 빼며, 종종 무위험 수익률에 대한 대용물로 미 국채 수익률을 사용합니다. 그런 다음 결과를 포트폴리오 초과 수익의 표준 편차로 나눕니다. 표준 편차를 사용할 때 이 공식은 포트폴리오의 수익률이 실제로는 그렇지 않을 수도 있는 정규 분포를 암시적으로 가정합니다.

좋은 샤프 비율이란?

1.0 이상의 샤프 비율은 일반적으로 "좋은" 것으로 간주됩니다. 이는 포트폴리오가 변동성에 비해 초과 수익을 제공하고 있음을 시사하기 때문입니다. 하지만 투자자들은 종종 포트폴리오의 샤프 비율을 동료와 비교합니다. 따라서 포트폴리오 Sharpe 비율이 1.0인 것은 동종 그룹의 경쟁자가 평균 Sharpe 비율이 1.0을 초과하는 경우 부적절한 것으로 간주될 수 있습니다.