Коэффициент Шарпа

${\displaystyle S={\frac {E[R-R_{f}]}{\sigma }}={\frac {E[R-R_{f}]}{\sqrt {Var[R-R_{f}]}}}}$ , где

• ${\displaystyle R}$ — доходность портфеля (актива)
• ${\displaystyle R_{f}}$ — доходность от альтернативного вложения (как правило, берётся безрисковая процентная ставка)
• ${\displaystyle E[R-R_{f}]}$ — премия за риск (математическое ожидание превышения доходности активов над доходностью от альтернативного вложения)
• ${\displaystyle \sigma }$ — стандартное отклонение доходности портфеля (актива)

Если ${\displaystyle R_{f}}$ является константой в течение рассматриваемого периода, то ${\displaystyle {\sqrt {Var[R-R_{f}]}}={\sqrt {Var[R]}}}$.

Коэффициент Шарпа используется для определения того, насколько хорошо доходность актива компенсирует принимаемый инвестором риск. При сравнении двух активов с одинаковым ожидаемым доходом, вложение в актив с более высоким коэффициентом Шарпа будет менее рискованным.

• Измерение прибыли в коэффициенте Шарпа, основанное на среднемесячной доходности (или доходности за другой временной промежуток), выраженной в процентах годовых больше приспособлено для оценки возможной результативности в следующем месяце, чем для оценки результативности на протяжении всего года. Измерение прибыли, используемое в коэффициенте Шарпа, при оценке потенциальной доходности за расширенный период может привести к большим искажениям.
• Коэффициент Шарпа (в отличие от коэффициента Сортино, считающего только ограниченную «волатильность вниз») не делает различий между колебаниями стоимости активов вверх и вниз. Он измеряет совокупную волатильность портфеля, а не риск.
• Коэффициент Шарпа не делает различий между чередующимися и последовательными убытками[2].

• Альфа Дженсена
• Коэффициент Бета
• Коэффициент Сортино
• Коэффициент Стерлинга
• Коэффициент Трейнора

• William F. Sharpe. The Sharpe ratio
• Джек Швагер. Технический анализ. Полный курс = Technical Analysis. — М.: «Альпина Паблишер», 2011. — 804 с. — ISBN 978-5-9614-1544-5.