夏普比率如何过度简化风险 编辑

当你想投资时，你需要同时考虑两者风险与回报. 虽然回报很容易量化，但风险却无法量化。今天，标准差是最常被引用的风险度量，而夏普比率是最常用的风险/回报指标。夏普比率自1966年以来一直存在，但它的寿命并没有毫无争议地过去。就连它的创始人、诺贝尔奖得主威廉·夏普也承认，这个比例并非没有问题。（另见：风险和多样化 .)

夏普比率是衡量大型、多样化、流动性投资风险的一个很好的指标，但对于其他投资，如对冲基金 ，它只能用作许多风险/回报度量之一。

失败的地方

夏普比率的问题在于，没有投资价值的投资更加突出了夏普比率正态分布回报率。最好的例子就是对冲基金。他们中的许多人使用动态交易策略和期权，让位于偏斜和峰度 他们的回报分配。

许多对冲基金策略产生小的正收益，偶尔产生大的收益负收益. 例如，一个简单的深度销售策略没钱了期权倾向于收取小额保费，在“大的一笔”到手之前不支付任何费用。在出现重大亏损之前，这种策略将显示出非常高的夏普比率。（另见：期权价差策略 .)

例如，根据Hal Lux在其2002年《机构投资者》一文中所说的“风险变得更高”；长期资本管理 &1998年爆炸前，夏普比率非常高，为4.35。就像在自然界一样，投资界也不能免受长期灾难的影响，例如，100年一遇的洪水。如果不是这类事件，除了股票，没有人会投资任何东西。

缺乏流动性的对冲基金（其中许多是流动性的）似乎也较少不稳定的，这有助于提高他们的夏普比率。这方面的例子包括基于以下广泛类别的基金：房地产or私人股本，或更深奥的领域，如从属问题of抵押贷款支持证券or灾难证券. 由于对冲基金领域的许多证券都没有流动性市场，基金经理在对其证券定价时存在利益冲突。夏普比率无法测量流动性不足，这对基金经理有利。（另见：大规模对冲基金失败 .)

波动率加

波动性也倾向于成批出现换句话说，波动性倾向于滋生波动性。回想90年代末的长期资本管理公司（LTCM）倒闭或俄罗斯债务危机，这些事件发生后，市场的高波动性持续了一段时间。根据Joel Chernoff在2001年发表的文章《警告：这些对冲中隐藏的危险》，重大波动性事件往往每四年发生一次。

序列相关 也可以夸大夏普比率时，目前在每月回报。根据Andrew Lo在《夏普比率统计》（The Statistics of Sharpe Ratios）一书（2002年）中的说法，这种影响可能会导致该比率被高估高达65%。这是因为序列相关性往往会对比率产生平滑效果。

此外，数以千计的对冲基金甚至还没有经历过一场完整的危机商业周期 . 对于那些已经经历过的人来说，很多人都经历过管理者的更换或战略的改变。这并不奇怪，因为对冲基金行业是投资界最具活力的行业之一。然而，当他们最喜欢的对冲基金夏普比率（Sharpe ratio）有一天突然暴跌时，这并没有给投资大众带来多少安慰。即使管理者和策略保持不变，基金的规模也会改变一切，当对冲基金规模达到5000万美元时，运作良好的可能就是5亿美元的诅咒。

更好的捕鼠器

那么，衡量风险和回报有没有更简单的答案呢？

虽然夏普比率是最著名的风险/回报衡量指标，但其他指标已经开发出来。这个Sortino比率是其中之一。它类似于夏普比率，但它的分母只关注下行波动性，这是大多数投资者关注的波动性。市场中性基金声称能够给投资者带来所有的好处，但也有有限的坏处。如果是这样的话，索蒂诺比率将帮助他们证实这一说法。不幸的是，虽然索蒂诺比率比夏普比率更受关注，但它也有一些相同的问题。（另见：波动性的用途和限制和了解波动性度量 .)

结论

很明显，夏普比率可以作为你的风险/回报衡量指标之一。对于一项流动性强、回报率正态分布的投资，比如标普500指数，它肯定会发挥更好的作用蜘蛛. 然而，当谈到对冲基金时，你需要不止一个衡量标准。例如，晨星现在使用了许多度量：偏度、峰度、Sortino比率、正月数、负月数、最差月数和最大泄降 . 有了这类信息，投资者可以更好地了解一项投资以及对未来的预期。

记住，作为哈瑞·凯特风险管理 伦敦卡斯商学院另类投资研究中心主任说：“风险是一个词，但不是一个数字。”；