Sharpe Ratio Isang Komprehensibong Gabay sa Mga Sukatan sa Pinansyal

Ang Sharpe Ratio, na pinangalanan pagkatapos ng Nobel Laureate na si William F. Sharpe, ay isang panukalang ginamit upang kalkulahin ang return na nababagay sa panganib ng isang investment portfolio. Sinusuri nito kung gaano karaming labis na kita ang natatanggap para sa dagdag na volatility na naranasan sa pamamagitan ng paghawak ng isang mas peligrosong asset kumpara sa isang asset na walang panganib.

Ang Sharpe Ratio ay binubuo ng tatlong pangunahing bahagi:

• Portfolio Return ( \({R_p}\)): Ito ang kabuuang return na nabubuo ng isang investment sa isang partikular na panahon, kabilang ang mga dibidendo at interes.

• Risk-Free Rate ( \({R_f}\)): Karaniwang kinakatawan ng yield sa mga treasury bill, ito ang inaasahang return mula sa isang investment na walang panganib .

• Portfolio Standard Deviation ( \({\sigma_p}\)): Sinusukat nito ang pagkasumpungin o panganib ng portfolio. Ang isang mas mataas na standard deviation ay nagpapahiwatig ng mas malaking pagkasumpungin at sa gayon ay mas mataas na panganib sa pamumuhunan.

Ang formula para kalkulahin ang Sharpe Ratio ay ibinibigay ng:

saan:

• \({R_p}\) = Pagbabalik ng portfolio
• \({R_f}\) = Rate na walang panganib (karaniwang ang ani sa mga bono ng gobyerno)
• \({\sigma_p}\) = Standard deviation ng sobrang return (panganib) ng portfolio

Maaaring gamitin ng mga mamumuhunan ang formula na ito upang masuri kung magkano ang kita na kanilang kinikita sa bawat yunit ng panganib. Ang isang mas mataas na Sharpe Ratio ay nagpapahiwatig ng isang mas kanais-nais na return na nababagay sa panganib.

Mayroong iba’t ibang mga adaptasyon ng Sharpe Ratio batay sa iba’t ibang estratehiya sa pamumuhunan:

• Traditional Sharpe Ratio: Ang klasikong formula na ginagamit para sa malawak na hanay ng mga klase ng asset.

• Ex-Post Sharpe Ratio: Kinakalkula gamit ang makasaysayang data upang masuri ang nakaraang pagganap.

• Ex-Ante Sharpe Ratio: Batay sa inaasahang pagbabalik at pagkasumpungin sa hinaharap, kadalasang ginagamit sa pagtataya.

• Modified Sharpe Ratio: Isinasaayos para sa mga hindi normal na pamamahagi ng mga pagbabalik, na nagbibigay ng mas tumpak na pagmuni-muni ng panganib sa matinding kondisyon ng merkado.

1. Halimbawa na Pagkalkula: Kung ang isang portfolio ay bumubuo ng return na 10% ( \({R_p}\)), ang risk-free rate ay 2% ( \({R_f}\)) at ang standard deviation nito ay 15% ( \({\sigma_p}\)), ang Sharpe Ratio ay maging:

   \( \text{Sharpe Ratio} = \frac{0.10 - 0.02}{0.15} = 0.5333 \)

2. Paghahambing sa Pamumuhunan: Maaaring makita ng isang mamumuhunan na naghahambing ng dalawang portfolio ang isa ay may Sharpe Ratio na 1.2 at ang isa ay may 0.8. Iminumungkahi nito na ang unang portfolio ay nagbibigay ng mas mahusay na mga pagbabalik na nababagay sa panganib, na ginagawa itong isang mas kaakit-akit na opsyon sa kabila ng potensyal na magkatulad na pangkalahatang pagbabalik.

Madalas na ginagamit ng mga mamumuhunan ang Sharpe Ratio kasama ng iba pang sukatan at pamamaraan sa pananalapi, kabilang ang:

• Sortino Ratio: Isang variation ng Sharpe Ratio na isinasaalang-alang lamang ang downside na panganib, na nagbibigay ng mas malinaw na larawan ng mga panganib na kinuha para sa pagbabalik.

• Calmar Ratio: Inihahambing nito ang taunang pagbabalik sa maximum na drawdown ng portfolio, na nagha-highlight sa parehong return at risk sa mga tuntunin ng mga pagkalugi.

• Alpha at Beta: Ang mga sukatang ito ay nakakatulong sa mga mamumuhunan na maunawaan ang performance kaugnay ng isang market index at market risk exposure, ayon sa pagkakabanggit.

Sa mga nagdaang taon, ang paggamit ng Sharpe Ratio ay naging laganap sa:

• Quantitative Trading: Ginagamit ng mga algorithm ang Sharpe Ratio upang pinuhin ang mga diskarte sa pangangalakal batay sa makasaysayang pagsusuri sa pagganap.

• Sustainable Investing: Habang nagiging mas kritikal ang mga salik ng ESG, lalong tumitingin ang mga mamumuhunan sa Sharpe Ratio sa konteksto ng mga pamumuhunan na responsable sa lipunan.

• Mga Umuusbong na Teknolohiyang Pananalapi: Sa pagdating ng AI at machine learning sa pananalapi, ang pagiging epektibo ng Sharpe Ratio ay muling sinusuri, na nag-uudyok sa mga mas bagong modelo na maaaring magkaroon ng mas kumplikadong mga sukat ng panganib.

Ang Sharpe Ratio ay nagsisilbing isang mahalagang kasangkapan para sa mga mamumuhunan na naglalayong suriin ang pagganap ng kanilang portfolio na nababagay sa panganib. Sa pamamagitan ng pag-unawa kung paano kalkulahin at bigyang-kahulugan ang ratio na ito, ang mga mamumuhunan ay maaaring gumawa ng mas matalinong mga desisyon sa kanilang mga diskarte sa pamumuhunan. Mahalaga, gayunpaman, na isaalang-alang ang Sharpe Ratio kasabay ng iba pang mga hakbang sa peligro upang makakuha ng komprehensibong pagtingin sa mga potensyal na panganib at gantimpala sa isang portfolio ng pamumuhunan.