Rendimientos ajustados al riesgo: ratio de Sharpe, Sortino y alfa

Dos estrategias pueden anunciar el mismo porcentaje anual mientras te exponen a drawdowns radicalmente distintos. Las métricas ajustadas al riesgo plantean una pregunta disciplinada: ¿cuánto dolor asumiste por unidad de recompensa? No sustituyen al criterio propio —evitan que los números de titular oculten el apalancamiento, la concentración y el riesgo de salto (gap).

Empieza con una división simple: el rendimiento en exceso frente a una referencia base (a menudo un rendimiento de deuda pública a corto plazo), y el riesgo medido como la dispersión de los rendimientos o la sensibilidad respecto a un índice de referencia.

El ratio de Sharpe divide el rendimiento medio en exceso sobre el tipo libre de riesgo por la desviación típica de los rendimientos (a menudo anualizada con un escalado consistente). Se cita ampliamente porque es simple y comparable entre estrategias —pero trata igual las oscilaciones al alza y a la baja.

• Valores cercanos a cero sugieren poca compensación tras ajustar por volatilidad.
• Valores materialmente por encima de uno a menudo atraen atención —y deberían disparar el escrutinio por minería de datos o regímenes no estacionarios.

Alinea siempre la serie del tipo libre de riesgo con tu frecuencia de rendimiento y tu moneda.

El ratio de Sortino usa la desviación a la baja en el denominador —la volatilidad de los rendimientos por debajo de un objetivo o de cero— así que las sorpresas positivas no se «castigan» como riesgo. El ratio de Treynor divide el rendimiento en exceso por la beta, poniendo el énfasis en la compensación por la exposición sistemática en lugar de la volatilidad total.

Ninguno es universalmente «mejor». Elige el denominador que coincida con el riesgo que realmente temes.

El alfa de Jensen (en un planteamiento CAPM) mide el rendimiento por encima de lo que la beta predeciría. El ratio de información escala el rendimiento activo por el error de seguimiento —cuán consistentemente te desvías de un índice de referencia. Una estrategia ruidosa con jackpots ocasionales puede verse peor que una más estable cuando te importa el riesgo de implementación.

Las series de rendimiento en cripto no son normales: colas gruesas, cambios de régimen y la mecánica del funding en los perpetuos. Reporta tanto el Sharpe rolling como el drawdown máximo. Si operas en GaiaEx, incluye las comisiones, el funding y la proximidad a la liquidación en tu simulación —de lo contrario, tu «alfa» es una fantasía de hoja de cálculo.

• Define la serie de rendimiento (logarítmica frente a simple) y mantente fiel a ella.
• Elige un proxy del tipo libre de riesgo que coincida con tu horizonte.
• Documenta si las estadísticas son de muestra completa o rolling.
• Nunca optimices puramente para el Sharpe dentro de la muestra sin un régimen de reserva (holdout).