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. Lambda表达式 简介 语法 示例

    Lambda 表达式也称为闭包,是匿名类的简短形式.Lambda 表达式简化了[单一抽象方法声明接口]的使用,因此 lambda 表达式也称为功能接口. 在 Java SE 7 中,单一方法接口可使用 ...

  2. C#解leetcode 219. Contains Duplicate II

    该题用到了.NET 3.5在System.Collections.Generic命名空间中包含一个新的集合类:HashSet<T>的Add()方法,详细信息请看转载:C# HashSet ...

  3. readonly 与 const

    readonly MSDN定义:readonly 关键字是可以在字段上使用的修饰符.当字段声明包括 readonly 修饰符时,该声明引入的字段赋值只能作为声明的一部分出现,或者出现在同一类的构造函数 ...

  4. .net中XML的创建01(传统方法)

    XML传统的创建: 传统的创建主要是依据XmlDocument的对象展开的,通过XmlDocument对象可以创建元素(XmlElement).属性(XmlAttribute)以及文本节点(Creat ...

  5. ASP.NET MVC with Entity Framework and CSS一书翻译系列文章之第三章:搜索、高级过滤和视图模型

    在这一章中,我们首先添加一个搜索产品的模块以增强站点的功能,然后使用视图模型而不是ViewBag向视图传递复杂数据. 注意:如果你想按照本章的代码编写示例,你必须完成第二章或者直接从www.apres ...

  6. Java基础--IO

    1,流的认识和分类 2,Java种处理流的IO类架构 3,字节流和字符流转换 4,NIO的概述 5,Java IO关闭资源 1,流的认识和分类 流是一组有顺序的,有起点和终点的字节集合,是对数据传输的 ...

  7. Animator Override Controllers 学习及性能测试

    本文由博主(YinaPan)原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/YinaPan/p/Unity_AnimatorOverrideContorller.html  The ...

  8. 初涉JavaScript模式 (6) : 原型模式 【二】

    原型与in操作符 有两种方式使用in操作符:单独使用和在for-in循环中使用. 在单独使用时,in操作符会遍历实例公开(可枚举)的属性,如果找到该指定属性则返回true,无论该指定属性是存在与实例中 ...

  9. sql 语句左连接右连接小例子

    A表(a1,b1,c1) B表(a2,b2) a1 b1 c1 a2 b2 01 数学 95 01 张三 02 语文 90 02 李四 03 英语 80 04 王五 select A.*,B.* fr ...

  10. 文成小盆友python-num7 -常用模块补充 ,python 牛逼的面相对象

    本篇内容: 常用模块的补充 python面相对象 一.常用模块补充 1.configparser模块 configparser 用于处理特定格式的文件,起内部是调用open()来实现的,他的使用场景是 ...