Eine ähnliche Frage zu diesem war hier gefragt: Ich habe bootstrap die ursprüngliche Zeitreihe (mit Block bootstrapping) und nun die Sharpe Ratio für die bootstrapped-Serie berechnet, was mir eine bootstrap Schätzung der Sharpe-Verhältnis. Nur einer von 100 der Sharpe Ratios war weniger als Null, so kann ich sagen, dass die Sharpe Ratio ist mit 99 Wahrscheinlichkeit positiv Auch gibt es eine Faustregel, wie viele booststrap resamples zu verwenden ist 100 ausreichend Oder ist es etwas, was ich Haben verpasst Bootstrap ist eine sehr interessante Methode, um die Varianz eines Schätzers zu erhalten. Dies bedeutet, dass Sie sich darauf verlassen können, dass Sie die Varianz Ihres Sharpe-Verhältnisses (SR) erhalten, aber was Sie versuchen, etwas (die Wahrscheinlichkeit, positiv zu sein) aus der Verteilung davon abzuleiten. Aus einer methodischen Sicht, wenn Sie boostrap Ihre SR eine Standard-Weg (dh Stichproben von Stichproben der zugrunde liegenden Daten), erstellen Sie virtuelle Stichproben von Daten, die keinen Sinn haben: was bedeutet, dass eine Schlussfolgerung mischen SR von gestern mit SR von 2 Jahren ohne Unter Berücksichtigung der zwischen Sie versuchen, bootstrap eine Zeitreihe, es ist viel subtiler, einige Techniken wurden eingerichtet, um es zu tun. Mehr oder weniger müssen Sie einen gleitenden Kernel anwenden (natürlich können Sie subtilere Dinge tun, um die bestmöglichen statistischen Eigenschaften der bootstrapierten Statistik zu haben), d. H. Die Kausalität bewahren. Darüber hinaus ein Detail: Wenn Sie sich auf eine Statistik Ihrer Sharpe-Verhältnis, keine Notwendigkeit, auf die Sharpe-Verhältnis selbst zu arbeiten, ist das Zeichen für Ihre Zähler reicht. Es ist eine interessante und subtile Frage. Youre Prüfung einer Handelsstrategie, Recht Vermutlich braucht es einige Zeitreihen-Eigenschaften. Wenn Sie eine unabhängige Bootstrap youd durcheinander bringen. Gleichzeitig ist eine unabhängige Person gut darin, bestimmte Aspekte (z. B. Schiefe über mehrere Horizonte von einer Impulsstrategie) zu betrachten. Anders als das, youll vermutlich müssen einen Blockbootstrap oder einen anderen abhängigen bootstrap betrachten. In seiner einfachsten Form nimmt das CBB (Circular Block Bootstrap) die Daten auf einem Kreis auf (um Endpunktprobleme zu vermeiden). Für Ihre Blockgröße N wählen Sie zufällige Startpunkte im Original-Dataset (auf einem Kreis) aus. Füllen Sie den Bootstrap aus Mit den nächsten N Datenpunkten, bis Ihr bootstrap Sample die gleiche Größe wie das Original hat. Dann führen Sie Ihre Strategie und berechnen eine Sharpe-Verhältnis. Daraus können Sie eine Verteilung der Sharpe-Ratios Die Herausforderung ist die Kommissionierung der richtigen Blockgröße. Üblicherweise erfolgt dies unter Bezugnahme auf die Autokorrelationsfunktion der ursprünglichen Zeitreihen. Für Nicht-Bootstrap-Statistiken über Sharpe Ratios, Andy Lo hat ein Papier mit dem Namen The Statistics of Sharpe Ratios. Sehenswert. Für IID sind sie t-Verteilungen. Für Nicht-IID wird ein HAC-Varianz-Schätzer benötigt. Beantwortet 7. September um 05: 01Sharpe Ratio Was ist die Sharpe Ratio Die Sharpe Ratio ist ein Maß für die Berechnung risikoadjustierter Rendite, und dieses Verhältnis hat sich der Industrie-Standard für solche Berechnungen. Es wurde von Nobelpreisträger William F. Sharpe entwickelt. Die Sharpe-Ratio ist die durchschnittliche Rendite, die über dem risikofreien Satz pro Volatilitätseinheit oder Gesamtrisiko liegt. Subtrahieren des risikolosen Zinses von der mittleren Rendite. Kann die Leistung, die mit Risikobereitschaftstätigkeiten verbunden ist, isoliert werden. Eine Anschauung dieser Berechnungen ist, dass ein Portfolio, das an Investitionen ohne Risiko beteiligt ist, wie zB der Kauf von US-Schatzanweisungen (für die die erwartete Rendite die risikofreie Rate ist) ein Sharpe-Verhältnis von genau Null aufweist. Je höher der Wert des Sharpe-Verhältnisses ist, desto attraktiver ist die risikoadjustierte Rendite. Laden des Players. BREAKING DOWN Sharpe Ratio Die Sharpe Ratio ist die am weitesten verbreitete Methode zur Berechnung der risikoadjustierten Rendite. Sie kann jedoch ungenau sein, wenn sie auf Portfolios oder Vermögenswerte angewendet wird, die keine normale Renditeverteilung aufweisen. Viele Assets haben einen hohen Grad an Kurtosis (Fett Schwänze) oder negative Schräge. Auch bei der Analyse von Portfolios mit signifikanten nicht-linearen Risiken, wie Optionen oder Optionsscheinen, scheitert das Sharp-Verhältnis. Alternative risikoadjustierte Rendite-Methoden haben sich im Laufe der Jahre, einschließlich der Sortino Ratio. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) und das Treynor-Verhältnis. Die moderne Portfolio-Theorie besagt, dass das Hinzufügen von Vermögenswerten zu einem diversifizierten Portfolio, das Korrelationen von weniger als eins untereinander aufweist, das Portfolio-Risiko verringern kann, ohne die Rendite zu opfern. Diese Diversifizierung wird dazu dienen, die Sharpe-Ratio eines Portfolios zu erhöhen. Sharpe Ratio (Durchschnittliche Portfolio-Rendite Risk-free-Rate) Standardabweichung der Portfolio-Rendite Die Ex-ante-Sharpe-Ratio-Formel nutzt die erwarteten Renditen, während die Ex-post-Sharpe-Ratio realisierte Renditen verwendet. Anwendungen des Sharpe-Verhältnisses Das Sharpe-Verhältnis wird häufig verwendet, um die Veränderung der Gesamtrisiko-Renditecharakteristiken eines Portfolios zu vergleichen, wenn ein neues Asset oder eine Assetklasse hinzugefügt wird. Beispielsweise erwägt ein Portfoliomanager das Hinzufügen einer Hedgefondsallokation zu seinem bestehenden 50 50 Investmentportfolio von Aktien mit einer Sharpe-Ratio von 0,67. Wenn die neuen Portfolios Allokation 40 40 20 Aktien, Anleihen und eine diversifizierte Hedgefondsallokation (vielleicht ein Fonds von Fonds), die Sharpe Ratio steigt auf 0,87. Dies deutet darauf hin, dass die Hedgefonds-Investition zwar als eigenständiges Engagement riskant ist, sie jedoch die Risiko-Renditecharakteristik des kombinierten Portfolios verbessert und damit einen Diversifikationsvorteil bringt. Wenn der Zusatz der neuen Investition die Sharpe-Ratio senken würde, sollte sie nicht in das Portfolio aufgenommen werden. Die Sharpe-Ratio kann auch dazu beitragen, zu erklären, ob ein Portfolio-Überschuss Renditen sind aufgrund intelligenter Investitionsentscheidungen oder ein Ergebnis von zu viel Risiko. Obwohl ein Portfolio oder Fonds kann höhere Renditen als seine Kollegen zu genießen, ist es nur eine gute Investition, wenn diese höheren Renditen nicht mit einem Überschuss von zusätzlichem Risiko kommen. Je größer ein Portfolio Sharpe-Verhältnis, desto besser ist seine risikoadjustierte Leistung. Ein negatives Sharpe-Verhältnis weist darauf hin, dass ein risikoloser Vermögenswert besser abschneidet als die zu analysierende Sicherheit. Kritik und Alternativen Die Sharpe-Ratio nutzt die Standardabweichung der Renditen im Nenner als Proxy des Gesamtportfoliorisikos, das davon ausgeht, dass Renditen normal verteilt sind. Beweise haben gezeigt, dass die Erträge aus finanziellen Vermögenswerten tendenziell von einer Normalverteilung abweichen und Interpretationen des Sharpe-Verhältnisses irreführend machen können. Eine Veränderung des Sharpe-Verhältnisses ist das Sortino-Verhältnis. Die die Auswirkungen von Aufwärtsbewegungen auf die Standardabweichung beseitigt, um nur die Rendite gegen die Abwärtspreisvolatilität zu messen und die Semivarianz im Nenner zu verwenden. Das Treynor-Verhältnis verwendet systematische Risiken. Oder beta () statt der Standardabweichung als Risikomaß im Nenner. Die Sharpe-Ratio kann auch von Hedgefonds oder Portfoliomanagern gespielt werden, die versuchen, ihre scheinbare risikobereinigte Renditegeschichte zu steigern. Dies kann erfolgen durch: Verlängerung des Messintervalls: Dies führt zu einer niedrigeren Abschätzung der Volatilität. Zum Beispiel ist die annualisierte Standardabweichung der täglichen Renditen im Allgemeinen höher als die wöchentlichen Renditen, die wiederum höher ist als die monatlichen Renditen. Zusammenrechnung der monatlichen Renditen, aber Berechnung der Standardabweichung von den nicht zusammengesetzten monatlichen Renditen. Schreiben von Out-of-the-Geld-Puts und fordert ein Portfolio: Diese Strategie kann potenziell erhöhen die Rendite durch die Erhebung der Optionsprämie ohne Auszahlung für mehrere Jahre. Strategien, die das Ausfallrisiko einbeziehen. Liquiditätsrisiken. Oder andere Formen des Katastrophenrisikos die gleiche Fähigkeit haben, ein nach oben vorgespanntes Sharpe-Verhältnis zu melden. (Ein Beispiel dafür sind die Sharpe-Kennzahlen marktneutraler Hedgefonds vor und nach der Liquiditätskrise von 1998.) Glättung der Renditen: Die Verwendung bestimmter derivativer Strukturen, die seltene Markierung von illiquiden Vermögenswerten oder die Verwendung von Preismodellen, die monatliche Gewinne oder Verluste unterschätzen, können Reduzierte Volatilität. Eliminierung extremer Renditen: Weil solche Renditen die gemeldete Standardabweichung eines Hedgefonds erhöhen, kann ein Manager versuchen, die besten und die schlechtesten monatlichen Renditen jedes Jahr zu beseitigen, um die Standardabweichung zu reduzieren.
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