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...
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...
私はあなたのレポートから取引をコピーし、それをもとにエクセルで計算しました。複雑なことは何もしていません。ファイルを添付します。
ご覧の通り、テストレポートでは シャープレシオは正しいと判断されています。
繰り返しますが、あなたのアルゴリズムは正しくありません。異なる長さのSRを計算するときに、サンプル長のルートを忘れるのは、経済学部1年生の典型的なミスです。 このような計算では、取引回数が異なると値が大きく異なり、1ヶ月と1年のエクイティを比較することはできません。ググるとか...(・∀・)エリトレーダーで計算したものを投稿しても、どこかのカスタムソフトではなく、ドミナントの1つなので、大失敗してしまうし、どうしようかな...と思います。
PS SR >3はごく普通のSR値で、もちろんツッコミどころがなければ、HFTでは2桁になることもあります :)
ここで見せないと出禁になるぞ。
PS 小さすぎず、大きすぎない適度な初期預金と取引ロットを想定しています。そして、100kドルの預金に対する1ドルの平均利益は、1000ドルの預金に対する100ドルの平均利益よりも悪いSharpeを示すという疑問がなくなる。
もう一度言いますが、あなたのアルゴリズムは間違って います。異なる長さのSRを計算するときにサンプル長のルートを忘れるのは経済学部1年生の古典的なミスです。この計算の値は取引回数が異なると大幅に異なります。1ヶ月と1年のエクイティを比較することは不可能でしょう。ググるとか...(・∀・)この計算をelitraderに掲載しなければならないかもしれませんし、どこかのカスタムソフトではなく、支配的なソフトの一つなので、勿体ないです...。
あなたは少し問題がありますね。まず、数式を思いついて、それを私たちのせいに し、次にその数式の欠点を見つけようとします。Вспомните/почитайте википедию , напримерhttps://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
また、同じリンク先で標準偏差 を確認することができます。
これはほんの始まりに過ぎず、もし再サンプリング（例えば株式額を2倍にする）すれば、利益/リスク比はあまり変わっていないものの、その計算式はかなり違ってくるでしょう)))。
これはほんの始まりに過ぎず，このようなアルゴリズムでは，もし再サンプル（例えば，株式の量を2倍にする）すれば，利益/リスク比はあまり変わらないが，その計算式はかなり違ってくるだろう)))
気の利いた言葉で自分をごまかす必要はない。再サンプリングとは別の話ですが、ここではタイムラインのないPnLのサンプルだけを取り出して、シャープレシオを計算するのです。
あなたは少し問題がありますね。まず、数式を思いついてそれを私たちのせいにし、次にその数式の誤りを見つけようとするのですから。Вспомните/почитайте википедию , напримерhttps://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
また、標準偏差は そこのリンク先で確認することができます。
ウィキペディアはQEの代用にはなりません。ウィキペディアは実際に起こることの全容を考慮していませんし、株式の長さPnLは任意の長さにすることができます。
ここでhttp://economic-definition.com/Other_branches_of_mathematics/Koefficient_Sharpa_Sharpe_Ratio__eto.html 例えば読みます。
一度でも研究室に入ったことがある人なら、SRの配給について知っているはずだ。
収益性の標準偏差。私たちの古い友人である彼は、粉々に打ち砕かれたと思ったが、そうではない。彼は灰の中から蘇り、リスク調整後リターンの計算におけるリスク要素として参加しているのだ。なお、この統計値は、該当する期間、理想的には前述のように1年間について表現することが極めて重要である。この計算の性質上（この数値が観測回数の平方根の直接の結果として変化する）、観測回数の平方根を掛けるか割るかのどちらかが必要で ある。例えば、1年間の日次データがあり、その日次標準偏差が例えば1万ドル、つまり1％と定義されるとします（資本金額を100万ドルとします）。年率換算した標準偏差を求めるには、その数値に年間の営業日数の平方根を掛ければよい。カレンダーから土日祝日を除くと約250日プラスマイナス1～2日となり、その平方根は約15.9となる。したがって、1日の標準偏差が1万ドル、つまり1％とすると、1年間の標準偏差は約15万9000ドル、つまり15.9％となる。
シャープレシオの計算式では、この時間間隔での正規化が行われないと、結果が意味をなさないのである。こ の式は、データセットが完全ではない（例えば6ヶ月のデータ）ことや、時間帯が必ずしも1日にならないことなどの要因を調整することができることに留意してください。しかし、これらの不可解な現象の説明には、私の統計専門家の友人の意見を参考にさせていただくことにする。
このとき、あなたは自分のシャープレシオを計算し、その結果を恥じるべきか誇りに思うべきかを考えているかもしれません。単純な経験則ですが、上記の方法で計算したシャープレシオは、ほぼ1以上を目指すべきと思います。例えば、無リスク金利を5％、年率換算のリターンの標準偏差を15％とすると、この閾値に達するには、少なくとも20％のリターンが必要であると考えられます。
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巧みな言葉の陰に隠れる必要はないのです。ここでは、タイムラインなしのPnLサンプルだけを取り出して、Sharpe Ratioの計算に使用します。
リサンプル - SRアルゴリズムを捏造する明確な方法として
誰かに気づかれる前に、素早くアルゴリズムを変更する))))
リサンプル - SRアルゴリズムを捏造する明確な方法として
アルゴリズムに手を加える）
了解です、ありがとうございます。禁止に。
初期デポを増やすとシャープ計算が若干増えるという説明がついたと思いますが、いかがでしょうか。そして、大体において、残高/純資産の絶対的な変化が同じである初期預金（計算基準）が大きいほど、相対的に口座資金の変動が小さくなる。
PS SR>3はごく普通のSR値です。もちろん、フィットでなければ、HFTでは2桁になることもあります:)
検索エンジンの使い方を知っているのは良いことです。https://smart-lab.ru/blog/267416.php。