نسبة شارب

تقيس نسبة شارب العائد لكل وحدة مخاطرة: خذ متوسط عائد الاستراتيجية، اطرح معدل الفائدة الخالي من المخاطر، واقسم على تقلب تلك العوائد. يمكن لاستراتيجية تحقق 20% سنويًا مع تقلبات عنيفة أن تسجل أداءً أسوأ من استراتيجية تحقق 12% بسلاسة. يوجد هذا المقياس خصيصًا لتسعير هذا التقلب.

العائد الخام لا يخبرك شيئًا عن كيفية الوصول إليه، ونسبة الفوز تخبرك أقل من ذلك. يمكن لنظام أن يفوز في 90% من صفقاته ومع ذلك ينتهي بشكل سيء، لأن الخسائر التي يتكبدها تمحو سنوات من المكاسب — وهو نمط الفشل الذي نسميه متركز في الذيل المخاطرة. تفرض نسبة شارب هذا التقلب على الرقم، ولهذا السبب فهي أقرب ما يملكه الاختبار الخلفي إلى درجة جودة واحدة. أقرب شيء. وليس رقمًا نظيفًا.

تفترض النسبة أن العوائد تتجمع حول توزيع طبيعي، على شكل جرس. معظم استراتيجيات التداول لا تفعل ذلك. يمكن لنظام شبكي أو بنمط DCA أن يحقق أشهرًا من المكاسب الصغيرة والثابتة ثم خسارة واحدة بفجوة هبوطية تمحو كل ذلك. حتى وقوع ذلك الحدث، تبدو نسبة شارب سلسة، لأن الحد الأقصى للتراجع الذي يظهر في النهاية لم يكن قد حدث بعد داخل العينة التي يتم قياسها.

الارتباط التسلسلي يزيد الأمر سوءًا. الاستراتيجيات التي تحتفظ بمراكز عبر العديد من الشموع، أو تتداول أدوات لا تتحرك بشكل مستقل يوميًا، يمكن أن تبدو أكثر استقرارًا مما هي عليه في الواقع. هذا يقلل من التقلبات الحقيقية ويضخم نسبة شارب السنوية إلى ما يتجاوز بكثير ما يمكن أن يحققه التداول المباشر.

ثم هناك عدد الاستراتيجيات التي جربتها للحصول على الاستراتيجية التي تنظر إليها. اختبر 500 اختلاف لفكرة ما ورتبها حسب نسبة شارب، وستكون النتيجة الأفضل جزءًا من المهارة وجزءًا من حظ تجربة 500 مرة. نسبة شارب لاختبار خلفي واحد، يتم الإبلاغ عنها بمفردها دون الأخذ في الاعتبار هذا البحث، لا تقول شيئًا تقريبًا عما إذا كانت الميزة باقية خارج العينة التي تم قياسها عليها.

نحن لا نأخذ نسبة شارب الرئيسية على محمل الجد. يتم فحص كل مرشح يجتاز اختبارًا أوليًا خارج العينة، وكل ناجٍ يمر بـ تدقيق تنافسي لتحيز التطلع المستقبلي قبل أن نعتبر أي شيء حقيقيًا. نسبة شارب جذابة بجانب عامل ربح ضعيف أو تدفق عائد متركز في الذيل يخبرنا أن الرقم تم تجميله. النسبة مفيدة. وهي أيضًا واحدة من أسهل الإحصائيات في التداول التي يمكن تجميلها دون تغيير صفقة واحدة.