포트폴리오의 전반적인 성능은 포트폴리오 관리자의 궁극적 인 성공 척도입니다. 그러나 귀하의 자금 관리자가 자신의 업무를 효과적으로 수행하고 있는지 여부를 결정할 때 총 수익을 독점적으로 사용할 수는 없습니다.
예를 들어, 연간 총 포트폴리오 수익률 2 %는 작게 보일 수 있습니다. 그러나 동일한 시간 간격 동안 시장이 1 % 만 증가한 경우, 사용 가능한 유가 증권과 비교하여 포트폴리오가 잘 수행되었습니다. 반면, 이 포트폴리오가 독점적으로 극도로 위험한 마이크로 캡 주식에만 초점을 맞춘 경우, 시장에 대한 1 % 추가 수익률은 투자자에게 위험 노출에 대한 적절한 보상을하지 않습니다. 성과를 정확하게 측정하기 위해 다양한 비율을 사용하여 투자 포트폴리오의 위험 조정 수익률을 결정합니다. 우리는 다섯 가지 공통점을 살펴볼 것입니다.
샤프 비율
의 포트폴리오 표준 편차 (예상 수익률-무위험 비율)
보상 대 변동성 비율이라고도하는 Sharpe 비율은 아마도 가장 일반적인 포트폴리오 관리 지표 일 것입니다. 무위험 비율에 대한 포트폴리오의 초과 수익률은 포트폴리오 수익 초과의 표준 편차에 의해 표준화됩니다. 가설 적으로 투자자는 항상 국채에 투자하고 무위험 수익률을 얻을 수 있어야합니다. Sharpe 비율은 해당 최소값에 대한 예상 실현 수익률을 결정합니다. 포트폴리오 이론의 리스크 보상 프레임 워크 내에서 리스크가 높은 투자는 높은 수익을 낼 수 있어야합니다. 결과적으로 샤프 비율이 높을수록 위험 조정 성능이 우수하다는 것을 나타냅니다. (자세한 내용은 샤프 비율 이해 참조)
다음의 많은 비율은 벤치 마크에 대한 수익률이 포트폴리오의 고유 위험에 대해 표준화되어 있다는 점에서 Sharpe와 유사하지만 각각 상황에 따라 투자자가 유용하게 사용할 수있는 맛이 약간 다릅니다.
Roy의 안전 제일 비율
의 포트폴리오 표준 편차 (예상 수익-목표 수익)
Roy의 안전 제일 비율은 Sharpe와 유사하지만 하나의 미묘한 수정을 소개합니다. 포트폴리오 수익률을 무위험 수익률과 비교하는 대신 포트폴리오 수익률을 목표 수익률과 비교합니다.
투자자는 종종 특정 생활 수준을 유지하기 위해 재정 요구 사항에 따라 목표 수익을 지정하거나 목표 수익률이 또 다른 기준이 될 수 있습니다. 전자의 경우, 투자자는 지출 목적으로 연간 $ 50, 000가 필요할 수 있습니다. 백만 달러 포트폴리오의 목표 수익률은 5 %가됩니다. 후자의 시나리오에서 목표 수익률은 S & P 500에서 연간 금 성과에 이르기까지 다양 할 수 있습니다. 투자자는 투자 정책 설명에서이 목표를 식별해야합니다.
Roy의 안전 우선 순위 비율은 안전 우선 순위 규칙을 기반으로하며, 최소 포트폴리오 수익률이 필요하며 포트폴리오 관리자는이 요구 사항을 충족하기 위해 자신이 할 수있는 모든 것을해야합니다.
소르 티노 비율
의 단점 표준 편차 (예상 수익률-목표 수익률)
Sortino 비율은 Roy의 안전 제일 비율과 비슷합니다. 차이점은 표준 편차에 대한 초과 수익을 표준화하는 대신 단점 변동성 만 계산에 사용한다는 것입니다. 앞의 두 비율은 상향 및 하향 변동을 가중시킵니다. 연간 수익률이 + 15 %, + 80 % 및 + 10 % 인 포트폴리오는 상당히 위험한 것으로 인식되므로 Sharpe와 Roy의 안전 우선 비율은 하향 조정됩니다.
반면에 Sortino 비율은 단점 편차 만 포함합니다. 이는 지정된 벤치 마크 아래에서 변동 수익을 생성하는 변동성 만 고려됨을 의미합니다. 기본적으로 정규 분포 곡선의 왼쪽 만 위험 지표로 간주되므로 초과 양수 수익의 변동성이 불이익을받지 않습니다. 즉, 포트폴리오 관리자의 점수는 예상보다 많이 반환해도 손상되지 않습니다.
트레이너 비율
의 포트폴리오 베타 (예상 수익률 – 무위험 비율)
Treynor 비율은 무위험 비율에 대한 추가 포트폴리오 수익률도 계산합니다. 그러나 베타는 표준 편차 대신 성능을 표준화하기위한 위험 척도로 사용됩니다. 따라서 Treynor 비율은 시스템 위험 단위당 전략에 의해 달성되는 초과 수익의 수를 반영하는 결과를 생성합니다. Jack L. Treynor가 처음에이 포트폴리오 메트릭을 도입 한 후, 현재 인기있는 Sharpe 비율로 일부 광택을 잃었습니다. 그러나 Treynor는 반드시 잊혀지지 않을 것입니다. 그는 이탈리아 경제학자 인 프랑코 모딜리 아니 (Franco Modigliani)에서 공부했으며 자본 자산 가격 책정 모델의 길을 개척 한 최초의 연구원 중 한 사람이었습니다.
Treynor 비율은 포트폴리오 별 수익률보다 포트폴리오 수익률을 기반으로하는 포트폴리오 수익을 기반으로하기 때문에 일반적으로 다른 비율과 결합하여보다 완벽한 성능 측정을 제공합니다.
정보 비율
의 추적 오류 (포트폴리오 반환-벤치 마크 반환)
정보 비율은 위에서 언급 한 측정 항목보다 약간 더 복잡하지만 포트폴리오 관리자의 주식 선택 능력에 대한 이해를 높여줍니다. 수동적 인 투자 관리와 달리, 적극적인 관리는 벤치 마크를 능가하기 위해 정기적 인 거래가 필요합니다. 관리자는 S & P 500 회사에만 투자 할 수 있지만 일시적인 보안 오판 기회를 활용하려고 시도 할 수 있습니다. 벤치 마크 위의 수익률을 활성 수익률이라고하며 위의 수식에서 분자 역할을합니다.
Sharpe, Sortino 및 Roy의 안전 우선 비율과 달리 정보 비율은 활성 수익률의 표준 편차를 포트폴리오의 표준 편차 대신 위험의 척도로 사용합니다. 포트폴리오 관리자가 벤치 마크를 능가하려고하면 때때로 그 성능을 초과하여 다른 경우에는 부족합니다. 벤치 마크와의 포트폴리오 편차는 활성 수익을 표준화하는 데 사용되는 위험 지표입니다.
결론
위의 비율은 본질적으로 동일한 작업을 수행합니다. 투자자는 위험 단위당 초과 수익을 계산하는 데 도움이됩니다. 다른 종류의 위험과 수익을 설명하기 위해 공식을 조정할 때 차이가 발생합니다. 예를 들어 베타는 추적 오류 위험과 크게 다릅니다. 위험 조정 된 기준으로 수익을 표준화하는 것이 중요합니다. 따라서 투자자는 위험 전략을 따르는 포트폴리오 관리자가 저 위험 관리자보다 근본적인 의미가 아니라는 점을 이해해야합니다. 단지 다른 전략을 따르는 것입니다.
이러한 메트릭과 관련하여 고려해야 할 또 다른 중요한 사항은 서로 직접 비교할 수 있다는 것입니다. 즉, 한 포트폴리오 관리자의 정렬 비율은 다른 관리자의 정렬 비율과 만 비교할 수 있습니다. 한 관리자의 Sortino 비율은 다른 관리자의 정보 비율과 비교할 수 없습니다. 다행스럽게도이 다섯 가지 메트릭은 모두 같은 방식으로 해석 할 수 있습니다. 비율이 높을수록 위험 조정 성능이 향상됩니다.
