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रिस्क-एडजस्टेड रिटर्न: शार्प रेशियो, सॉर्टिनो और अल्फा
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रिस्क-एडजस्टेड रिटर्न: शार्प रेशियो, सॉर्टिनो और अल्फा

जितना जोखिम लिया, उसके बदले कितना रिटर्न मिला — यही मापना

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बिना संदर्भ का रिटर्न गुमराह करता है

दो स्ट्रैटेजी एक ही सालाना प्रतिशत दिखा सकती हैं जबकि आपको पूरी तरह अलग-अलग ड्रॉडाउन के सामने रखें। रिस्क-एडजस्टेड मेट्रिक्स एक अनुशासित सवाल पूछते हैं: आपने रिवॉर्ड की हर यूनिट के लिए कितना दर्द उठाया? वे जज्मेंट की जगह नहीं लेते — वे सिर्फ़ हेडलाइन नंबरों को लीवरेज, कंसंट्रेशन, और गैप रिस्क छिपाने से रोकते हैं।

एक सादे बंटवारे से शुरू करें: एक बेसलाइन (अक्सर शॉर्ट-टर्म गवर्नमेंट यील्ड) के मुक़ाबले एक्सेस रिटर्न, और रिस्क जिसे रिटर्न के फैलाव या किसी बेंचमार्क के प्रति संवेदनशीलता के रूप में मापा जाता है।

रिटर्न के वितरण (स्कीमैटिक) कम फैलाव ज़्यादा फैलाव एक जैसा औसत रिटर्न संभव है — बेहद अलग रास्ते। रिस्क-एडजस्टेड नज़रिया: अनचाहे उतार-चढ़ाव की हर यूनिट पर रिवॉर्ड
औसत एक जैसा होने पर भी चौड़े रिटर्न बादल ज़्यादा अनिश्चितता दर्शाते हैं।

शार्प: वोलैटिलिटी की हर यूनिट पर एक्सेस रिटर्न

शार्प रेशियो रिस्क-फ्री रेट के ऊपर के औसत एक्सेस रिटर्न को रिटर्न के स्टैंडर्ड डिविएशन (अक्सर एक जैसी स्केलिंग के साथ वार्षिक किया गया) से विभाजित करता है। यह बहुत ज़्यादा उद्धृत किया जाता है क्योंकि यह सरल है और स्ट्रैटेजी के बीच तुलना करने योग्य है — पर यह ऊपर और नीचे की चालों को एक जैसा मानता है।

  • शून्य के करीब की वैल्यू यह बताती हैं कि वोलैटिलिटी को समायोजित करने के बाद बहुत कम भुगतान मिला।
  • एक से काफ़ी ऊपर की वैल्यू अक्सर ध्यान खींचती हैं — और इन्हें डेटा माइनिंग या नॉन-स्टेशनरी रेजिम की जाँच के लिए ट्रिगर करना चाहिए।

रिस्क-फ्री सीरीज़ को हमेशा अपनी रिटर्न फ्रीक्वेंसी और करेंसी के साथ एलाइन करें।

शार्प रेशियो का ढांचा E[R − Rf] औसत एक्सेस रिटर्न ÷ σ(R) रिटर्न का std dev न्यूमरेटर और डिनॉमिनेटर दोनों को एक जैसी मान्यताओं के साथ वार्षिक करें (जैसे, डेली इक्विटी रिटर्न के लिए √252)। अगर आप ऊपर की वोलैटिलिटी को नज़रअंदाज़ करना चाहते हैं तो सॉर्टिनो σ की जगह डाउनसाइड डिविएशन इस्तेमाल करता है।
शार्प एक रेशियो है — गंदा इनपुट (खराब रिटर्न सीरीज़) गंदा रेशियो देता है।

सॉर्टिनो और ट्रेनर: अलग-अलग डिनॉमिनेटर

सॉर्टिनो रेशियो डिनॉमिनेटर में डाउनसाइड डिविएशन इस्तेमाल करता है — किसी टार्गेट या शून्य से नीचे के रिटर्न की वोलैटिलिटी — ताकि पॉज़िटिव सरप्राइज़ को रिस्क की तरह “सज़ा” न मिले। ट्रेनर रेशियो एक्सेस रिटर्न को बीटा से विभाजित करता है, कुल वोलैटिलिटी के बजाय सिस्टमैटिक एक्सपोज़र के भुगतान पर ज़ोर देते हुए।

इनमें से कोई भी सार्वभौमिक रूप से “बेहतर” नहीं है। वह डिनॉमिनेटर चुनें जो उस रिस्क से मेल खाता हो जिससे आप वास्तव में डरते हैं।

अल्फा और इंफ़ॉर्मेशन रेशियो

जेन्सन का अल्फा (CAPM के फ्रेमवर्क में) यह मापता है कि बीटा जिसकी भविष्यवाणी करेगा उससे ऊपर कितना रिटर्न मिला। इंफ़ॉर्मेशन रेशियो एक्टिव रिटर्न को ट्रैकिंग एरर से स्केल करता है — कि आप किसी बेंचमार्क से कितनी लगातार भटकते हैं। जब आपको इम्प्लीमेंटेशन रिस्क की चिंता हो, तो कभी-कभार बड़ा जैकपॉट देने वाली एक शोरगुल भरी स्ट्रैटेजी एक स्थिर स्ट्रैटेजी से बदतर दिख सकती है।

क्रिप्टो में मेट्रिक्स लागू करना

क्रिप्टो की रिटर्न सीरीज़ नॉन-नॉर्मल होती हैं: फैट टेल्स, रेजिम शिफ्ट, और परपेचुअल्स पर फंडिंग की मेकैनिक्स। रोलिंग शार्प और मैक्सिमम ड्रॉडाउन दोनों की रिपोर्ट करें। अगर आप GaiaEx पर ट्रेड करते हैं, तो अपने सिमुलेशन में फीस, फंडिंग, और लिक्विडेशन से निकटता को शामिल करें — नहीं तो आपका “अल्फा” एक स्प्रेडशीट की कल्पना ही है।

एक व्यावहारिक चेकलिस्ट

  • रिटर्न सीरीज़ (लॉग बनाम सिंपल) तय करें और उस पर टिके रहें।
  • ऐसा रिस्क-फ्री प्रॉक्सी चुनें जो आपके होराइज़न से मेल खाता हो।
  • दस्तावेज़ करें कि आँकड़े फुल-सैंपल हैं या रोलिंग।
  • बिना किसी होल्डआउट रेजिम के इन-सैंपल शार्प के लिए विशुद्ध रूप से कभी ऑप्टिमाइज़ न करें।