Тестирование значимости коэффициента Шарпа

10

Как правильно проверить значение коэффициентов Шарпа или коэффициентов информации? Коэффициенты Шарпа будут основаны на различных индексах акций и могут иметь различные периоды просмотра.

В одном из описанных мной решений просто применяется t-критерий Стьюдента с установленным значением df длительности периода оглядки назад.

Я не решаюсь применять вышеуказанный метод из-за следующих проблем:

  1. Я считаю, что критерий Стьюдента чувствителен к асимметрии, однако доходность капитала в целом отрицательно искажена.
  2. Средний доход, рассчитанный с использованием журналов, меньше среднего дохода, рассчитанного с использованием простых отчетов. Я предполагаю, что это повысит вероятность того, что коэффициент Шарпа на основе простой доходности будет зарегистрирован как значимый по сравнению с коэффициентом Шарпа на основе журнальной доходности, но технически доходность базового актива такая же.
  3. Если период оглядки назад мал (т.е. размер выборки невелик), t-критерий может быть уместным, но при каком пороге имеет смысл использовать другой критерий?

Вначале я склоняюсь к тому, чтобы избегать использования распределения Student-t и вместо этого создать тест на основе асимметричного распределения мощности, который, как я прочитал, очень близко приближает доходность рынка ценных бумаг, позволяя контролировать эксцесс и асимметрию.

Во-вторых, я склонен смотреть на непараметрические тесты, но, имея ограниченный опыт их использования, я не уверен, с чего начать и каких ошибок следует избегать.

Обдумываю ли я эту проблему, мои проблемы не имеют значения?

cty.trader
источник
каким будет критерий Стьюдента? шарп = 0?
пермский

Ответы:

4

Бейли и Маркос Лопес де Прадо разработали метод, который делает именно это. Они используют тот факт, что коэффициенты Шарпа асимптотически нормально распределены, даже если возвраты нет.

введите описание изображения здесь

здесь gamme_3 и gamma_4 - асимметрия и эксцесс возвратов. Они используют это выражение для получения вероятностного отношения Шарпа.

введите описание изображения здесь

SR ^ * - это значение коэффициента Шарпа при нулевой гипотезе, при уровне значимости 5% коэффициент Шарпа значительно больше, чем SR *, если оценочный PSR больше 0,95.

Shenkie28
источник
1
Спасибо, Шенки, это решение решает большинство моих вопросов. Для тех, кто заинтересован, статья, на которую ссылается Шенки, называется «Граница эффективности по Шарпу» Бэйли и Лопеса де Прадо. Он не только описывает метод тестирования коэффициентов Шарпа, но также предоставляет формулу для определения того, как долго требуется период оглядки назад, чтобы иметь статистическую уверенность в том, что определенный коэффициент Шарпа выше заданного порога. Единственное, о чем я до сих пор ломаю голову, это журналы против простых возвратов.
cty.trader
@ cty.trader Используйте простую пропорцию / процентное изменение дохода или зарегистрируйте фактические результаты. Не объединяйте их, очевидно.
SARose
@Sarose - проблема, которую я пытаюсь решить, возникает при сравнении коэффициентов Шарпа или ИК, вычисленных с использованием простых и логарифмических возвратов. Допустим, я вычисляю Шарпа для гипотетического взаимного фонда; Я использую простой (log) возврат для числителя и простой (log) для знаменателя, поэтому нет смешивания журналов и простых возвратов. В большинстве случаев Simple Sharpe будет больше чем Log Sharpe. Это подразумевает, что если я сделаю проверку гипотезы на Simple Sharpe, это будет более вероятно, чем тест на журнале Sharpe. Каким результатам я доверяю?
cty.trader
@ cty.trader Да, в большинстве случаев это будет больше, но не так значительно. Если вам нужен более интуитивный ответ, вы можете использовать байесовские методы вместо частых.
SARose