加密货币
索提诺比率
定义
索提诺比率通过将超额收益除以下行波动率来衡量风险调整后的收益,专注于低于目标收益的有害波动。
什么是索提诺比率?
索提诺比率是一种风险调整后的绩效指标,它告诉你每单位下行风险所产生的“超额”回报,资产、投资组合或交易策略所生成的回报,其中下行风险意味着回报低于选定目标(通常为0%或基准利率)。与将所有波动性视为风险的指标不同,索提诺比率试图孤立交易者实际不喜欢的那种变动:亏损或未能达到最低可接受回报。在加密交易风险管理中,它通常用于比较可能具有相似平均回报但损失模式截然不同的策略。
从高层次来看,计算有三个部分:(1)策略在一段时间内的平均回报,(2)目标回报(有时是无风险利率,有时仅为0%),以及(3)下行偏差,它衡量“坏”回报低于该目标的幅度。该比率通常写作:
索提诺比率 = (平均回报 − 目标回报) ÷ 下行偏差
较高的索提诺比率通常表明对下行风险的更好补偿。然而,只有在你知道输入时,这个数字才有意义:时间窗口(日回报与月回报)、使用的目标回报以及下行偏差的计算方式。
索提诺与夏普
索提诺与夏普主要在于每个指标将什么视为“风险”。夏普比率将超额回报除以所有回报的标准差,因此它对上行和下行波动性给予同等惩罚。当回报大致对称时,这可能是有用的,但对于那些有很多正向尖峰的策略(在加密中很常见)来说,这可能会产生误导,因为这些上行波动会增加波动性,尽管它们并不有害,但可能会降低夏普得分。
索提诺比率用下行偏差替代了总波动性,因此只有低于目标的回报才会增加风险项。在实践中,这通常使得索提诺在评估趋势跟随、动量或其他正偏态策略时更具信息性,因为大的上行波动是其优势的一部分。它也与关注损失的指标如回撤和最大回撤搭配良好,这些指标描述的是下降的深度,而不是回报的整体波动。
下行风险比率
下行风险比率是人们描述索提诺比率的常用方式,因为它表达了“每单位坏波动的回报”。关键思想是目标回报:你选择一个阈值,将可接受的结果与不可接受的结果分开。例如,如果你的目标是每天0%,那么只有负的日回报才会对下行偏差产生贡献;如果你的目标是每天0.05%,那么低于该阈值的小正日也算作下行。
下行偏差通常通过仅取低于目标的回报来计算,衡量它们低于目标的程度,平方这些短缺,取平均值,然后开平方。平方很重要,因为它对较大的短缺给予了更重的惩罚,而对小的失误则惩罚较轻。这就是为什么两个具有相同平均回报的策略可以有非常不同的索提诺比率:较少且较小的“低于目标”结果的策略通常得分更高,即使两者的整体波动性相似。
为什么索提诺比率重要
为什么索提诺比率重要归结为决策:交易者不仅想要回报,他们希望回报不是通过反复遭受痛苦的损失来实现的。通过关注下行结果,索提诺比率可以更好地将绩效评分与投资者在心理和财务上经历风险的方式对齐——通过亏损期和资本侵蚀。
在加密领域,回报分布可能不均衡,突然的上行波动很常见,专注于下行的指标可以防止你不公平地“惩罚”一个因盈利波动而获利的策略。然而,索提诺本身并不是一个完整的风险图景:它不会像回撤和最大回撤那样完全捕捉尾部事件、流动性风险或损失路径。将这些工具结合使用,可以帮助你在效率(索提诺)和痛苦(回撤)方面比较策略,这是有纪律的加密交易风险管理的核心。
常见问题
如何计算Sortino比率?
计算你所选时间段的平均回报,减去目标回报(通常为0%或基准),然后除以下行偏差。下行偏差是低于目标的回报的标准偏差,将高于目标的回报视为零亏损。
什么是好的Sortino比率?
没有普遍的“好”值,因为这取决于时间框架、目标回报和策略风格。一般来说,越高越好,当输入和采样频率一致时,比较Sortino比率最有意义。
为什么Sortino比率比Sharpe比率更适合加密货币?
加密策略通常具有不对称回报,偶尔会出现大幅上涨,这增加了总波动性。Sortino比率仅关注下行波动性,因此不太可能像Sharpe比率那样因盈利的上涨波动而惩罚策略。
我应该为Sortino比率使用什么目标回报?
常见选择是0%(保本)、稳定的基准利率或你策略所需的最低回报。最佳目标是与你的实际目标相匹配的那个,因为改变目标会改变哪些回报被视为“下行”。
Sortino比率是否考虑回撤?
不直接考虑。它测量低于目标回报的变异性,而回撤和最大回撤测量的是从高峰到低谷的权益下降。许多交易者将Sortino与回撤指标结合使用,以捕捉效率和最坏情况下的痛苦。