目次
- シャープレシオとは？
- 式と計算
- シャープレシオのデコード
- シャープレシオとソルティーノレシオ
- シャープレシオの使用の制限
- シャープレシオの使用例
シャープレシオとは？
シャープレシオは、ノーベル賞受賞者ウィリアム・F・シャープによって開発され、投資家がリスクと比較して投資のリターンを理解するのを助けるために使用されます。 比率は、ボラティリティまたは合計リスクの単位あたりのリスクフリーレートを超えて得られた平均収益です。
平均リターンからリスクフリーレートを引くことにより、投資家はリスクテイク活動に関連する利益をより適切に分離できます。 一般に、シャープレシオの値が大きいほど、リスク調整後のリターンは魅力的です。
シャープレシオ
重要なポイント
- シャープレシオは、投資家が受けた過剰リスクに対してポートフォリオの過去のパフォーマンスまたは予想される将来のパフォーマンスを調整します。投資収益率は通常分布しているという前提。
シャープレシオの計算式と計算
。。。 シャープ比=σpRp -Rfここで：Rp =ポートフォリオのリターンRf =リスクフリー率σp=ポートフォリオの超過リターンの標準偏差
シャープレシオは、ポートフォリオのリターンからリスクフリーレートを減算し、その結果をポートフォリオの超過リターンの標準偏差で割ることにより計算されます。
シャープレシオのデコード
シャープレシオは、リスク調整後リターンを計算するために最も広く使用される方法になりました。 モダンポートフォリオ理論では、相関の低い分散ポートフォリオに資産を追加すると、リターンを犠牲にすることなくポートフォリオリスクを減らすことができると述べています。
多様化を追加すると、多様化のレベルが低い類似のポートフォリオと比較して、シャープレシオが増加するはずです。 これが真実であるためには、投資家は、リスクは不合理ではないがすべての投資に適用するには狭すぎるかもしれないボラティリティに等しいという仮定を受け入れなければなりません。
シャープレシオは、数式で実際のリターンが使用されているポートフォリオの過去のパフォーマンス（事後）を評価するために使用できます。 あるいは、投資家は、予想されるポートフォリオのパフォーマンスと予想されるリスクフリーレートを使用して、推定シャープレシオ（事前）を計算することができます。
シャープレシオは、ポートフォリオの超過リターンが賢明な投資決定によるものなのか、リスクが大きすぎる結果なのかを説明するのにも役立ちます。 1つのポートフォリオまたはファンドは同業他社よりも高いリターンを享受できますが、それらの高いリターンに追加のリスクが過剰に伴わない場合にのみ、良い投資となります。
ポートフォリオのシャープレシオが大きいほど、リスク調整後のパフォーマンスが向上します。 分析の結果、シャープレシオがマイナスになる場合、リスクフリーレートがポートフォリオのリターンよりも大きいか、ポートフォリオのリターンがマイナスになることが予想されます。 どちらの場合でも、負のシャープ比は有用な意味を伝えません。
シャープレシオとソルティーノレシオ
シャープレシオのバリエーションはソルティノレシオであり、標準偏差に対する価格上昇の影響を取り除き、目標または必要なリターンを下回るリターンの分布に焦点を合わせます。 また、Sortino比率は、リスクのないレートを式の分子の必要なリターンに置き換え、ポートフォリオのリターンから必要なリターンを差し引いた式を、目標または必要なリターンを下回るリターンの分布で割ったものにします。
シャープレシオの別のバリエーションは、ポートフォリオのベータまたはポートフォリオが他の市場との相関関係を使用するTreynorレシオです。 Treynor比率の目標は、投資家が市場の固有のリスクを超える追加のリスクをとることに対して補償されているかどうかを判断することです。 Treynor比率の式は、ポートフォリオの収益率からリスクのないレートを差し引いたものをポートフォリオのベータで割ったものです。
シャープレシオの使用の制限
シャープレシオは、ポートフォリオのリスク全体の代理として分母のリターンの標準偏差を使用します。これは、リターンが正規分布していることを前提としています。 データの正規分布は、サイコロを転がすようなものです。 多くのロールで、サイコロの最も一般的な結果は7で、最も一般的な結果は2と12になることを知っています。
しかし、多くの驚くべき価格の下落や価格の急上昇のため、金融市場のリターンは平均からずれています。 さらに、標準偏差は、どちらの方向の価格変動も同様にリスクがあると想定しています。
シャープレシオは、見かけのリスク調整後リターン履歴を向上させようとするポートフォリオマネージャーが操作できます。 これは、測定間隔を長くすることで実行できます。 これにより、ボラティリティの推定値が低くなります。 たとえば、日次リターンの年換算標準偏差は通常、週次リターンの標準偏差よりも高く、その結果、月次リターンの標準偏差よりも高くなります。
ニュートラルなルックバック期間ではなく、最適なシャープ比の分析期間を選択することは、リスク調整後のリターンを歪めるデータを選択する別の方法です。
シャープレシオの使用例
シャープレシオは、新しい資産または資産クラスがポートフォリオに追加されたときの全体的なリスクリターン特性の変化を比較するためによく使用されます。 たとえば、投資家は、現在株式と債券の間で分割されている既存のポートフォリオにヘッジファンドの割り当てを追加することを検討しており、昨年にわたって15％を返しました。 現在のリスクフリー率は3.5％で、ポートフォリオのリターンのボラティリティは12％であるため、シャープレシオは95.8％、または（15％-3.5％）を12％で割ったものです。
投資家は、ヘッジファンドをポートフォリオに追加すると、来年の期待収益率が11％に低下するが、ポートフォリオのボラティリティが7％に低下すると予想しています。 彼または彼女は、リスクフリーレートが来年も変わらないと想定しています。 投資家は、同じ式を推定将来数とともに使用して、ポートフォリオの予想シャープ率が107％、または（11％-3.5％）を7％で割ったものであると判断します。
ここで、投資家は、ヘッジファンド投資がポートフォリオの絶対収益率を低下させているが、リスク調整ベースでパフォーマンスを改善していることを示しています。 新しい投資の追加によりシャープレシオが低下した場合、ポートフォリオに追加すべきではありません。 この例では、過去のパフォーマンスに基づくシャープレシオを、予想される将来のパフォーマンスと公平に比較できることを前提としています。
