다시 한 번 반복합니다. 귀하의 알고리즘이 정확하지 않습니다. 이것은 다른 길이의 SR을 계산할 때 표본 길이의 근을 잊어 버린 경제 대학 1 학년 학생의 고전적인 실수입니다. 그러한 계산의 값 거래 횟수에 따라 크게 달라지므로 1개월 및 1년 동안의 자산을 비교하는 것은 불가능합니다. 막대기의 전나무, 그것에 대해 Google 또는 뭔가 ... 아니면 엘리트 상인에 대한 세계 커뮤니티의 판단을 위해 이러한 계산을 게시해야하며 이것은 일종의 사용자 정의 소프트웨어가 아니기 때문에 부끄러워 할 것입니다. 그러나 지배적 인 것들 중 하나와 그러한 실패 ...
PS SR>3 - 아주 정상적인 SR 값, 물론 적합하지 않은 경우 HFT-shnikov의 경우 두 자릿수일 수 있습니다. :)
다시 한 번 반복합니다. 귀하의 알고리즘이 정확하지 않습니다 . 이것은 경제 대학 1학년 학생의 고전적인 실수입니다. 다른 길이의 SR을 계산할 때 표본 길이의 근을 잊어버리고 그러한 계산의 값 거래 횟수에 따라 크게 달라지므로 1개월 및 1년 동안의 자산을 비교하는 것은 불가능합니다. 막대기의 전나무, 그것에 대해 Google 또는 뭔가 ... 아니면 엘리트 상인에 대한 세계 커뮤니티의 판단을 위해 이러한 계산을 게시해야하며 이것은 일종의 사용자 정의 소프트웨어가 아니기 때문에 부끄러워 할 것입니다. 그러나 지배적 인 것들 중 하나와 그러한 실패 ...
수율의 표준 편차. 당신과 함께 하는 이 오랜 친구: 우리는 그를 산산조각냈다고 생각했지만 - 그렇지 않습니다. 위험 조정 수익률을 계산할 때 위험 요소로 참여하는 것은 바로 여기입니다. 여기서 이미 위에서 언급한 것처럼 1년 동안 적절한 기간 동안 이 통계 값을 표현하는 것이 매우 중요하다는 점에 유의하십시오. 이 계산의 특성으로 인해(이 수치가 데이터 포인트 수의 제곱근에 정비례하여 변경될 때), 이를 위해서는 관측 수의 제곱근을 곱하거나 나누어야 합니다 . 예를 들어, 일일 표준 편차를 $10,000 또는 1%로 정의하는 연도의 일일 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다(자기자본이 $1백만이라고 가정해 봅시다). 연간 표준편차를 구하려면 이 수치에 1년 거래일 수의 제곱근을 곱하십시오. 달력에서 주말과 공휴일을 생략하면 약 250 플러스 또는 마이너스 1일 또는 2일이 생기고 이 숫자의 제곱근은 약 15.9가 됩니다. 따라서 일일 표준 편차가 $10,000 또는 1%인 경우 연간 표준 편차는 약 $159,000 또는 15.9%가 됩니다.
샤프 비율을 계산하는 공식에서 결과가 의미가 있으려면 시간 간격으로 이러한 정규화를 수행해야 합니다. 이 공식은 데이터세트가 불완전할 수 있고(예: 6개월 분량의 데이터) 기간이 반드시 하루가 아닐 수도 있다는 점과 같은 요인에 따라 조정될 수 있습니다. 그러나 이러한 불가사의한 현상에 대한 설명은 통계 분야의 전문가인 친구의 의견에 의존할 것입니다.
이 시점에서 이미 Sharpe 비율 계산에 뛰어 들었을 것입니다. 부끄러워해야 하는지 아니면 반대로 얻은 결과에 대해 자랑스러워해야 하는지 궁금합니다. 간단한 경험에 따르면 위에서 설명한 방법으로 계산된 샤프 비율은 거의 항상 1 이상을 목표로 해야 한다고 생각합니다. 예를 들어 무위험 이자율이 5%이고 연간 수익률의 표준 편차가 15%라고 가정하면 이 임계값에 도달하기 위해 그러한 포트폴리오는 최소 20%의 수익률이 필요합니다.
Коэффициент Шарпа - это, определение Коэффициент Шарпа — это показатель эффективности инвестиционного портфеля (актива), который вычисляется как отношение средней премии за риск к среднему отклонению портфеля. Другими словами можно сказать, что коэффициент Шарпа - это математическое отношение средней доходности к среднему отклонению этой...
대부분의 투자자는 고주파 전략의 자산을 본 적이 없을 것입니다. 여기에는 객관적인 이유가 있습니다. 이러한 전략의 전형적인 성능으로 인해 이러한 전략을 사용하는 기업은 외부 자본을 조달할 필요가 거의 없습니다. 또한 HFT 알고리즘은 용량 제한이 있어 기관 투자자에게 매우 중요합니다. 따라서 처음 보는 HFT 전략의 수익성에 대한 투자자들의 반응을 지켜보는 것도 흥미롭다. 0.5-1.5 또는 최대 1.8 범위의 샤프 비율에 익숙해진 그는 행운을 빌어 그런 전략이 두 자리 숫자로 비율 값을 표시하는 것에 놀랐습니다.
О некоторых особенностях, свойственных высокочастотным стратегиям, рассказывает Dr Jonathan Kinlay в своем блоге. Представляю здесь перевод его статьи. Большинство инвесторов, вероятно, никогда не видели эквити высокочастотной стратегии. Есть объективные причины этого: в связи с типичной производительностью таких стратегий, фирмы, использующие...
나는 당신의 보고서를 가져 와서 거래를 복사하고 그것을 기반으로 Excel에서 계산했습니다. 복잡한 것은 없습니다. 공식을 보면 냄비를 태우는 것은 신이 아니라는 것을 스스로 이해하게 될 것입니다. 파일첨부합니다
보시다시피 Sharpe 비율은 테스트 보고서 에서 올바르게 계산됩니다.
다시 한 번 반복합니다. 귀하의 알고리즘이 정확하지 않습니다. 이것은 다른 길이의 SR을 계산할 때 표본 길이의 근을 잊어 버린 경제 대학 1 학년 학생의 고전적인 실수입니다. 그러한 계산의 값 거래 횟수에 따라 크게 달라지므로 1개월 및 1년 동안의 자산을 비교하는 것은 불가능합니다. 막대기의 전나무, 그것에 대해 Google 또는 뭔가 ... 아니면 엘리트 상인에 대한 세계 커뮤니티의 판단을 위해 이러한 계산을 게시해야하며 이것은 일종의 사용자 정의 소프트웨어가 아니기 때문에 부끄러워 할 것입니다. 그러나 지배적 인 것들 중 하나와 그러한 실패 ...
PS SR>3 - 아주 정상적인 SR 값, 물론 적합하지 않은 경우 HFT-shnikov의 경우 두 자릿수일 수 있습니다. :)
바로 여기에 표시하십시오. 그렇지 않으면 금지해야 합니다.
추신 : 그것은 거래를 위한 합리적인 초기 보증금과 로트 크기를 가정합니다. 너무 작지도 않고 크지도 않습니다. 그리고 $100,000 예금에 $1의 평균 이익이 $1000 예금에 $100의 평균 이익보다 더 나쁜 Sharp를 보여주는 이유는 의문의 여지가 없습니다.
다시 한 번 반복합니다. 귀하의 알고리즘이 정확하지 않습니다 . 이것은 경제 대학 1학년 학생의 고전적인 실수입니다. 다른 길이의 SR을 계산할 때 표본 길이의 근을 잊어버리고 그러한 계산의 값 거래 횟수에 따라 크게 달라지므로 1개월 및 1년 동안의 자산을 비교하는 것은 불가능합니다. 막대기의 전나무, 그것에 대해 Google 또는 뭔가 ... 아니면 엘리트 상인에 대한 세계 커뮤니티의 판단을 위해 이러한 계산을 게시해야하며 이것은 일종의 사용자 정의 소프트웨어가 아니기 때문에 부끄러워 할 것입니다. 그러나 지배적 인 것들 중 하나와 그러한 실패 ...
당신은 작은 문제가 있습니다. 먼저 공식을 생각해내고 우리에게 귀속시킨 다음 이 공식에서 오류를 찾으려고 합니다. Wikipedia를 기억/읽습니다(예: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0% ) B8 %D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%A8%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B0
여기 에서 표준 편차 를 찾을 수도 있습니다.
이들은 여전히 꽃이며 이러한 알고리즘을 사용하여 이 자산을 다시 샘플링하면(예: 두 배로) 위험에 대한 이익의 비율이 거의 변경되지 않았지만 공식에 따라 완전히 다를 것입니다))
이러한 알고리즘을 사용하면 여전히 꽃입니다. 이 자산을 다시 샘플링하면(예: 두 배로) 공식에 따라 수익 대 위험 비율이 거의 변경되지 않았지만 완전히 완전히 달라질 것입니다))
영리한 말 뒤에 숨을 필요가 없습니다. resample은 다른 주제에 속합니다. 여기서는 타임라인 없이 PnL 샘플만 가져와서 Sharpe 비율을 계산합니다.
당신은 작은 문제가 있습니다. 먼저 공식을 생각해내고 우리에게 귀속시킨 다음 이 공식에서 오류를 찾으려고 합니다. Wikipedia를 기억/읽습니다(예: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0% ) B8 %D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%A8%D0%B0%D1%80%D0%BF%D0%B0
여기 에서 표준 편차 를 찾을 수도 있습니다.
들어봐, Wikipedia는 VO를 대체하지 않을 것이고, Wikipedia는 실제로 일어나는 일의 전체 영역을 고려하지 않았고, 자기자본 \ PnL 길이는 어떤 길이든 될 수 있으며, Wikipedia는 당신이 1년 동안만 측정하고 일일 수익의 명확한 수.
예를 들어 http://economic-definition.com/Other_branches_of_mathematics/Koefficient_Sharpa_Sharpe_Ratio__eto.html을 읽으십시오.
일반적으로 실험실을 한 번 이상 수행한 사람은 SR 정규화에 대해 알아야 합니다.
수율의 표준 편차. 당신과 함께 하는 이 오랜 친구: 우리는 그를 산산조각냈다고 생각했지만 - 그렇지 않습니다. 위험 조정 수익률을 계산할 때 위험 요소로 참여하는 것은 바로 여기입니다. 여기서 이미 위에서 언급한 것처럼 1년 동안 적절한 기간 동안 이 통계 값을 표현하는 것이 매우 중요하다는 점에 유의하십시오. 이 계산의 특성으로 인해(이 수치가 데이터 포인트 수의 제곱근에 정비례하여 변경될 때), 이를 위해서는 관측 수의 제곱근을 곱하거나 나누어야 합니다 . 예를 들어, 일일 표준 편차를 $10,000 또는 1%로 정의하는 연도의 일일 데이터가 있다고 가정해 보겠습니다(자기자본이 $1백만이라고 가정해 봅시다). 연간 표준편차를 구하려면 이 수치에 1년 거래일 수의 제곱근을 곱하십시오. 달력에서 주말과 공휴일을 생략하면 약 250 플러스 또는 마이너스 1일 또는 2일이 생기고 이 숫자의 제곱근은 약 15.9가 됩니다. 따라서 일일 표준 편차가 $10,000 또는 1%인 경우 연간 표준 편차는 약 $159,000 또는 15.9%가 됩니다.
샤프 비율을 계산하는 공식에서 결과가 의미가 있으려면 시간 간격으로 이러한 정규화를 수행해야 합니다. 이 공식은 데이터세트가 불완전할 수 있고(예: 6개월 분량의 데이터) 기간이 반드시 하루가 아닐 수도 있다는 점과 같은 요인에 따라 조정될 수 있습니다. 그러나 이러한 불가사의한 현상에 대한 설명은 통계 분야의 전문가인 친구의 의견에 의존할 것입니다.
이 시점에서 이미 Sharpe 비율 계산에 뛰어 들었을 것입니다. 부끄러워해야 하는지 아니면 반대로 얻은 결과에 대해 자랑스러워해야 하는지 궁금합니다. 간단한 경험에 따르면 위에서 설명한 방법으로 계산된 샤프 비율은 거의 항상 1 이상을 목표로 해야 한다고 생각합니다. 예를 들어 무위험 이자율이 5%이고 연간 수익률의 표준 편차가 15%라고 가정하면 이 임계값에 도달하기 위해 그러한 포트폴리오는 최소 20%의 수익률이 필요합니다.
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영리한 말 뒤에 숨을 필요가 없습니다. resample은 다른 주제에 속합니다. 여기서는 타임라인 없이 PnL 샘플만 가져와서 Sharpe 비율을 계산합니다.
resample - SR 알고리즘을 위조하는 시각적 방법
아무도 눈치 채지 못할 때까지 알고리즘을 빠르게 변경합시다)))
resample - SR 알고리즘을 위조하는 시각적 방법
아무도 눈치 채지 못할 때까지 알고리즘을 빠르게 변경합시다)))
이해합니다. 감사합니다. 금지
Sharpe 계산이 초기 저장소의 성장과 함께 약간 증가하는 이유에 대한 설명을 찾은 것 같습니다. 그리고 전반적으로 동일한 절대 잔액/자본 변화를 가진 초기 저장소(결제 기반)가 클수록 상대적인 측면에서 계정에 있는 펀드의 변동성이 낮아집니다.
PS SR>3 - 아주 정상적인 SR 값, 물론 적합하지 않은 경우 HFT-shnikov의 경우 두 자릿수일 수 있습니다. :)
검색 사용법을 알아두시면 좋습니다. https://smart-lab.ru/blog/267416.php