무역 전략 샤프 비율

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QuantShare의 최적화 도구에서는 최적화 알고리즘을 사용 (거래 규칙, 거래 시스템, 신경망 모델, 랭킹 시스템), (유전자 알고리즘 또는 PBIL) 무엇을 선택하고 당신은 또한 당신의 자신의 피트니스 기능을 만들 수 있습니다. 선택 AI - 최적화 한 다음 만들기를 클릭합니다. 옵티 마이저 형태로, 무역 시스템은 다음을 두 번 클릭하여 선택합니다. 다음, 당신이 당신의 피트니스 수식을 입력 할 수있는 텍스트 편집기가있다. 이 거래 소프트웨어의 모든 스크립트와 마찬가지로. 사용 가능한 변수 목록을 표시하려면 Ctrl 스페이스 클릭 할 수 있습니다. 이는 연간 수익이 전략을 평가하는 데 사용되는 것을 의미 피트니스 AnnualReturn : 기본적으로, 휘트니스 공식이 설정됩니다. 피트니스 SharpeRatio 리버스 엔지니어링 샤프 비율이 매우 큰 상점의 상표입니다, 대형 연금 펀드 고객과 함께 우리는 단순히 입력하여 대신 순위 측정과 샤프 비율을 사용할 수 있습니다. 다이어트와 마찬가지로, 그것은 이론적으로 간단하지만 실제로는 쉽지 않다. 당신의 샤프을 향상하는 방법 기본 개념은 일관성 반환 그러나 아주 작은 생성하고 활용을 통해 확대하는 것입니다. 축소 변동성 : 그것을 할 밴드 / -10 순 노출 (롱 - 짧은 시장 가격)​​을 축소하기 위해 한 방향으로 만 여기가 단계적으로 수행하는 방법이다. 즉 중립 시장에 동등하다. 아주 약간의 전략이를 얻을 수 있습니다. 반환 나노 할 수 있습니다, 그것은만큼 그들은 긍정적으로 중요하지 않습니다 사람들이 낮은 휘발성 일관된 수익을 생성 쌍 거래에 기본 이유입니다. 분모가 반환 변동성의 함수이기 때문에 일관성 양보다 더 중요. I-전자 일관성 활용까지 : 순 노출 / -10입니다 및 반환 지속적으로 긍정적 인 경우에, 당신은 낮은 명백한 위험 프로파일을 가지고 일어난다. 그래서, 당신의 프라임 브로커는 당신의 영향력을 확장하고자하는 것입니다. 당신 (200) 총 노출의 시계 0.20 및 PB 4 번 빌려 허락 지금, 당신은 한달에 일관성이 0.80로 일어날 수 있습니다. 시간 (12) 당신은 당신은 매우 중요한 잡지의 커버에있을 것입니다 알기도 전에 :이 샤프 비율을 읽어 게시물 쌍 거래에 로랑 Bernut에 의해 잘못된 질문에 대한 권리 수학 대답은 소수의 사람들이 알고있는 불쾌한 부작용이있다. 그것은 본질적 평균 돌리는 전략이다. 그것은 매우 잘 불면 업을 할 때까지 작동합니다. 그것은 날려 필요가 없습니다. 이 사람들은 샤프 비율을 이해하지 못하는 복구 1 개월 전체 년 3-4의 손실을합니다. 나는 한 번에 인터뷰 항문의 꿈 - 온 사실 (6 피트 구멍) 내 샤프 그것이 400 년 동안 일어날 수 있도록 높은 것을 저에게 말했다. 그는 자신의 문제가 너무 자신의 심각한 문제가 있다고 나를 설득 다른 일을했다. 샤프 비율은 현대 포트폴리오 이론 패키지의 일부이다. 올해 미국 육군 작성자에게 엘비스 : 이것은 중세 XXth 세기의 인류에 대한 주요 범죄 중 하나에 거슬러 올라간다. 임신 처방 의사는 그때 불안을 진정시키기 위해 담배 연기합니다. 첫째, 당신은 자신에 약간 하드 인 생각. 나는 t은 단독으로 찍은 당신 전략하지만, 에 대해 아는 돈, 2.14의 샤프 비율이 좋다. 물론이에 대한주의 사항이 많이있다 : 전략 규모가 큰 용량의 전략이 낮은 샤프을하는 경향 않습니다. 이 오랜 만 주식 전략이다, 당신은 아주 크게 당신이 계정에 거래 비용을 촬영 한 S P. 을 구타 한 예를 들어 자연 벤치 마크가 있나요 제대로 수행 된 backtest 즉 더 스누핑, 더 이상 피팅 등 전 전략 중 하나 일을 가치가있다 생각하는 경향이 없거나은 t 많은 샤프에 기초하여 그들 사이의 구분 외설. 어쨌든, 당신은 당신이 시도 할 수있는 몇 가지가이 전략을 향상시키고 자하는 주어진. 중지를 포함합니다. 이들은 결코 만병 통치약을 의미하지만, 몇 가지 전략을 도울 수에 의해 없습니다. 다른 시장을 통해 같은 전략을 실행합니다. 다양 화는 분산을 감소시켜야한다. (다양 화 다시) 다양한 타임 프레임에 걸쳐 같은 동일한 전략을 실행합니다. 다른 무역 크기 조정 알고리즘을 봅니다. 비례 크기는 (제대로 수행 적어도 경우) 가장 큰 이익으로 이어질뿐만 아니라 높은 분산을 가지고 있습니다. 이 전략에 대해 더 많이 알고 있기없이 더 많은 말을하기가 어렵습니다. 행운을 빕니다. 기대 수익률의 정규 분포가없는 포트폴리오 나 자산에 적용 할 때 샤프 비율에게 샤프 비율을 분해 샤프 비율은 다소 위험 조정 수익률을 계산하기위한 가장 널리 사용되는 방법이되었습니다, 그것은 정확하지 않을 수 있습니다. 대부분의 자산은 첨도 (지방 꼬리) 또는 음의 왜도 높은 수준을 가지고있다. 샤프 비율은 또한 옵션이나 보증 등 중요한 비선형 위험과 포트폴리오를 분석 할 때 실패하는 경향이있다. 대체 위험 조정 수익률 방법론은 Sortino 비율을 포함하여, 수년에 걸쳐 등장했다. 이상 최대의 자본 감소 (RoMaD) 및 Treynor 비율을 돌려줍니다. 현대 포트폴리오 이론이 주장하는 수익을 희생하지 않고 포트폴리오의 위험을 감소시킬 수 서로 미만의 상관 관계를 가지고 다양한 포트폴리오로 자산을 추가. 이러한 다양 화는 포트폴리오의 샤프 비율을 증가시키는 역할을한다. 샤프 비율 (평균 포트폴리오 반환 무위​​험 속도) / 포트폴리오의 표준 편차는 사후 샤프 비율이 실현 수익률을 사용하는 반면 전 분담금 샤프 비율 공식은 기대 수익률을 사용하여 반환한다. 새로운 자산 또는 자산 클래스가 여기에 추가 될 때 샤프 비율 샤프 비율의 애플리케이션은 포트폴리오의 전반적인 위험 - 수익 특성의 변화를 비교하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 포트폴리오 매니저는 0.67의 샤프 비율이 주식을 자신의 기존 50/50 투자 포트폴리오에 헤지 펀드 할당을 추가하는 것을 고려하고있다. 새로운 포트폴리오의 할당은 0.87에 40/40/20 주식, 채권 (펀드 아마도 펀드)는 다양한 헤지 펀드 할당의 샤프 비율이 증가하는 경우. 이 헤지 펀드 투자는 독립 노출 등의 위험이 있지만, 실제로 결합 된 포트폴리오의 위험 - 수익 특성을 향상 것을 나타내고, 따라서 다양 혜택을 추가합니다. 새로운 투자의 첨가는 샤프 비율을 낮출 경우, 포트폴리오에 추가되어서는 안된다. 샤프 비율은 포트폴리오의 초과 수익률 스마트 투자 결정 또는 너무 많은 위험의 결과로 인한인지 설명 할 수 있습니다. 하나의 포트폴리오 또는 기금이 경쟁사보다 더 높은 수익률을 즐길 수 있지만 그 높은 수익률 추가 위험의 과잉와 함께 제공되지 않는 경우, 그것은 단지 좋은 투자입니다. 포트폴리오의 샤프 비율이 클수록, 더 나은의 위험 조정 성과가 있었다. 음의 샤프 비율은 위험이없는 자산 보안 분석되고보다 더 잘 수행 할 것을 나타냅니다. 비판과 대안 샤프 비율은 수익률이 정규 분포를한다고 가정 전체 포트폴리오 위험의 프록시와 분모에 수익률의 표준 편차를 사용합니다. 증거는 금융 자산이 정규 분포에서 벗어나는 경향과 샤프 비율의 해석은 오해의 소지가 만들 수 있습니다에 반환 보여 주었다. 샤프 비율의 변화는 Sortino의 비율이다. 이는 아래 가격 변동에 대하여 만 수익을 측정하는 표준 편차에 상승 가격 변동의 영향을 제거하고 분모에 semivariance을 사용합니다. Treynor 비 체계적 위험을 사용합니다. 또는 베타 () 대신 분모의 위험 측정 표준 편차. 샤프 비율은 헤지 펀드 또는 명백한 위험 조정 수익률 기록을 향상하고자하는 포트폴리오 관리자에 의해 gamed 수 있습니다. 이 작업은 수행 할 수 있습니다 측정 간격 길어 :이 변동성 낮은 추정치가 발생합니다. 예를 들어, 일별 수익률의 연 환산 표준 편차는 월별 수익률보다 더 높은 차례입니다 주간 수익률,,,의보다 일반적으로 높다. 월간 복귀 배합하지만 반환하지 배합 월의 표준 편차를 계산하는 단계를 포함한다. 더 - 돈이 아웃 오브두고 포트폴리오에 호출 작성 :이 전략은 잠재적으로 몇 년 동안 떨어져 지불하지 않고 옵션 프리미엄을 수집하여 수익을 높일 수 있습니다. 디폴트 위험에 복용하는 것을 포함 전략. 유동성 위험. 또는 재해 위험 다른 형태의 상향 바이어스 샤프 비율을보고 같은 능력을 가지고있다. (예는 시장 중립 헤지 펀드의 샤프 비율 전에 1998 년 유동성 위기 이후입니다.) 반환의 스무딩 : 비 유동성 자산의 시장 또는 월별 손익 수를 과소 가격 모델을 사용하여 자주 표시, 특정 파생 상품 구조를 사용하여 보고 변동성을 줄일 수 있습니다. 극단적 인 수익률을 제거 : 이러한 반환 헤지 펀드의보고 표준 편차를 증가하기 때문에, 관리자가 표준 편차를 줄이기 위해 매년 최고와 최악의 월별 수익률을 제거하려고 시도하기로 결정했습니다 수 있습니다. 더 만기일과 채권. 영구 채권은 상환하지 않지만 영원히 관심의 꾸준한 스트림을 지불합니다. 의 일부. 경제 또는 금융 지수 년 시리즈의 첫 번째. 베이스 년 통상 대개의 수명 동안 어떤 시점 동사 지분 일정량으로 변환 할 수 1 본드의 임의의 레벨로 설정된다. 주식 시장에 투자 초과 수익률은 국채의 반환 등의 위험이없는 속도를 통해 제공합니다. 500 주식의 인덱스는 다른 요인들 중 시장 규모, 유동성 및 업계 그룹에 대한 선택. 의 S P 500은 디자인된다.