Wskaźnik Sharpe'a (w ujęciu rocznym)
Wprowadzenie do analizy portfela w R
Kris Boudt
Professor, Free University Brussels & Amsterdam
Benchmarking wyników
Benchmarking wyników
Kompromis ryzyko–zwrot
Kompromis ryzyko–zwrot
Kompromis ryzyko–zwrot
Kompromis ryzyko–zwrot
Kompromis ryzyko–zwrot
Kompromis ryzyko–zwrot
Linia alokacji kapitału
Linia alokacji kapitału
Linia alokacji kapitału
Linia alokacji kapitału
Wskaźnik Sharpe'a
Wskaźnik Sharpe'a
Wskaźnik Sharpe'a
Wskaźnik Sharpe'a
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean(sample_returns)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
mean.geometric(sample_returns)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
StdDev(sample_returns)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c(-0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
(mean(sample_returns)-0.004)/StdDev(sample_returns)
Annualizacja miesięcznych wyników
- Średnia arytmetyczna: średnia miesięczna * 12
- Średnia geometryczna, gdy $R_i$ to miesięczne stopy zwrotu:
- $[(1+R_1)\cdot(1+R_2)\cdot...\cdot(1+R_T)]^{12/T} -1$
- Zmienność: miesięczna zmienność * sqrt(12)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = FALSE)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12, geometric = TRUE)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)
Statystyki wyników w praktyce
library(PerformanceAnalytics)
sample_returns <- c( -0.02, 0.00, 0.00, 0.06, 0.02, 0.03, -0.01, 0.04)
Return.annualized(sample_returns, scale = 12)/
Std.Dev.annualized(sample_returns, scale = 12)
