投资中有一个常规的特点,即投资标的的预期报酬越高,投资人所能忍受的波动风险越高;反之,预期报酬越低,波动风险也越低。所以理性的投资人选择投资标的与投资组合的主要目的为:在固定所能承受的风险下,追求最大的报酬;或在固定的预期报酬下,追求最低的风险。

  1990年度诺贝尔经济学奖得主威廉-夏普(William Sharpe)以投资学最重要的理论基础CAPM(Capital Asset Pricing Model,资本资产定价模式)为出发,发展出名闻遐迩的夏普比率(Sharpe Ratio),用以衡量金融资产的绩效表现。威廉-夏普理论的核心思想是:理性的投资者将选择并持有有效的投资组合,即那些在给定的风险水平下使期望回报最大化的投资组合,或那些在给定期望回报率的水平上使风险最小化的投资组合。解释起来非常简单,他认为投资者在建立有风险的投资组合时,至少应该要求投资回报达到无风险投资的回报,或者更多。

夏普比率计算公式:=[E(Rp)-Rf]/σp
其中E(Rp):投资组合预期报酬率
Rf:无风险利率
σp:投资组合的标准差

  目的是计算投资组合每承受一单位总风险,会产生多少的超额报酬。比率依据资本市场线(Capital MarketLine,CML)的观念而来,是市场上最常见的衡量比率。当投资组合内的资产皆为风险性资产时,适用夏普比率。夏普指数代表投资人每多承担一分风险,可以拿到几分报酬;若为正值,代表基金报酬率高过波动风险;若为负值,代表基金操作风险大过于报酬率。这样一来,每个投资组合都可以计算Sharpe ratio,即投资回报与多冒风险的比例,这个比例越高,投资组合越佳。

  举例而言,假如国债的回报是3%,而您的投资组合预期回报是15%,您的投资组合的标准偏差是6%,那么用15%-3%,可以得出12%(代表您超出无风险投资的回报),再用12%÷6%=2,代表投资者风险每增长1%,换来的是2%的多余收益。

  夏普理论告诉我们,投资时也要比较风险,尽可能用科学的方法以冒小风险来换大回报。所以说,投资者应该成熟起来,尽量避免一些不值得冒的风险。同时当您在投资时如缺乏投资经验与研究时间,可以让真正的专业人士(不是只会卖金融产品给你的SALES)来帮到您建立起适合自己的,可承受风险最小化的投资组合。这些投资组合可以通过Sharpe Ratio来衡量出风险和回报比例。

夏普比率(Sharpe Ratio)的更多相关文章

  1. 3星|《陈志武金融投资课》:金融改善社会,A股投资策略

    从历史上的金融说起,介绍金融的基本知识.理念.大事.重要人物.也有一些A股投资策略和A股政策点评. 引用了不少学术研究成果做证据.讲历史的部分,功力比专业历史学者稍逊,毕竟这不是作者的专业. 我读后认 ...

  2. QM3_Statistics Concepts and Market Returns

    Basic Concepts Terms Descriptive Statistics Describes the important aspects of large data sets. 统计 概 ...

  3. AI金融知识自学偏量化方向-目录0

    前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半 ...

  4. CFA一级知识点总结

    更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in ...

  5. 用深度学习LSTM炒股:对冲基金案例分析

    英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是 ...

  6. Statistical Concepts and Market Returns

    Statistical Concepts and Market Returns Categories of statistics Descriptive statistics: used to sum ...

  7. Zipline Risk and Performance Metrics

    Risk and Performance Metrics 风险和性能指标 The risk and performance metrics are summarizing values calcula ...

  8. zipline风险指标计算 (empyrical模块)

    概述 量化中,我们经常会遇到各种量化指标的计算,对于zipline来说,也会对这部分计算进行处理,由于指标计算的通用性比较强,所以,zipline单独封装了 empyrical 这个模块,可以处理类似 ...

  9. 利用Python检验你的策略参数是否过拟合(转)

    过拟合现象 一般来说,量化研究员在优化其交易策略参数时难免会面临这样一个问题:优化过后的策略在样本内表现一般来说均会超过其在样本外的表现,即参数过拟合.对于参数优化来说,由于优化时存在噪音,过拟合是不 ...

随机推荐

  1. 【转】Java 读写Properties配置文件

    [转]Java 读写Properties配置文件 1.Properties类与Properties配置文件 Properties类继承自Hashtable类并且实现了Map接口,也是使用一种键值对的形 ...

  2. java 跳转地址栏地址改变

    在strtus1 中,很多都是直接的action 配置后进行跳转的 这样地址栏是不会改变的 如果需要进行浏览器跳转 ActionForward actionForward = new ActionFo ...

  3. Oracle Pivot学习心得

    今天在做一个查询报表需要将多行的查询结果转换成一行,数据格式如下 ID   Type Parameter Value Machine_NO Operator UpdateTime 1 11111111 ...

  4. sublime text There are no packages 解决!

    1.问题如下图 解决如下: 1.取得sublime.wbond.net的IPv4地址.在命令提示符中输入以下命令: ping sublime.wbond.net 获得  pv 4 ip     2.C ...

  5. 【USACO 2.4.5】分数化小数

    [描述] 写一个程序,输入一个形如N/D的分数(N是分子,D是分母),输出它的小数形式. 如果小数有循环节的话,把循环节放在一对圆括号中. 例如, 1/3 =0.33333333 写成0.(3), 4 ...

  6. [javascript]事件冒泡处理

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <style type="text/css"> #box1 { widt ...

  7. C++ 性能剖析 (一)

    C++ 性能剖析 (一) 性能问题也不是仅仅用“技术”可以解决的,它往往是架构,测试,假设等综合难题.不过,对于一个工程师来说,必须从小做起,把一些“明显”的小问题解决.否则的话积小成多,千里堤坝,溃 ...

  8. python:UnboundLocalError: local variable 'xxx' referenced before assignment

    近来一直都在学习python语言,偶然在伯乐在线看到2017年京东C/C++的面试题.就打算用python+ST3 IDE顺便敲下面试题代码. 原题 C语言: #include <stdio.h ...

  9. MVC中的过滤器

    authour: chenboyi updatetime: 2015-05-09 09:30:30 friendly link:   目录: 1,思维导图   2,过滤器种类(图示) 3,全局过滤器 ...

  10. LINUX搭建SVN客户端和多个项目的权限分组管理

    搭建SVN服务,有效的管理代码,以下三步可以快速搞定.1.安装 #yum install subversion 判断是否安装成功 1 #subversion -v svnserve, version ...