อัตราส่วนชาร์ป (Sharpe ratio)

อัตราส่วนชาร์ป (Sharpe ratio) หมายถึงอะไร

อัตราส่วนชาร์ป (Sharpe ratio) เป็นวิธีประเมินผลตอบแทนจากปริมาณความขึ้นลงที่ต้องผ่านเพื่อให้ได้ผลตอบแทนนั้น แทนที่จะถามเพียงว่าการลงทุนหนึ่งทำเงินได้เท่าใด อัตราส่วนนี้ถามว่าทำเงินได้เท่าใดต่อความผันผวนหนึ่งหน่วย ตั้งชื่อตามนักเศรษฐศาสตร์ วิลเลียม ชาร์ป (William Sharpe) ผู้เสนอไว้ในทศวรรษ 1960 และพบได้ทั่วไปในเอกสารสรุปข้อมูลกองทุน เอกสารวิชาการ และซอฟต์แวร์จัดการพอร์ต

พอร์ตสองพอร์ตอาจให้ผลตอบแทน 8 เปอร์เซ็นต์ในหนึ่งปีเท่ากัน พอร์ตหนึ่งอาจไต่ขึ้นอย่างสม่ำเสมอ ขณะที่อีกพอร์ตแกว่งอย่างรุนแรงแล้วจบที่จุดเดียวกัน คนส่วนใหญ่จะชอบเส้นทางที่นิ่งกว่า อัตราส่วนชาร์ปเปลี่ยนความชอบนั้นให้เป็นตัวเลข ยิ่งสูงหมายถึงผลตอบแทนต่อความผันผวนหนึ่งหน่วยมากกว่า และยิ่งต่ำหมายถึงผลตอบแทนมาพร้อมการเดินทางที่ขรุขระกว่า

ผู้วิเคราะห์กองทุนใช้เปรียบเทียบผู้จัดการกองทุน เทรดเดอร์ใช้ทบทวนประวัติของกลยุทธ์ และนักลงทุนใช้เปรียบเทียบพอร์ต เป็นสถิติที่มองย้อนหลังและขึ้นอยู่กับช่วงเวลาที่เลือกอย่างมาก

หลักการทำงาน

สูตรเป็นคำพูดคือ

อัตราส่วนชาร์ป = (ผลตอบแทนเฉลี่ยของพอร์ต - อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยง) ÷ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนของพอร์ต

ขั้นตอนคือ

1. เลือกช่วงเวลาและความถี่ เช่น ผลตอบแทนรายเดือนตลอดสามปี
2. คำนวณผลตอบแทนเฉลี่ยต่อคาบ
3. ลบอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงสำหรับคาบเดียวกัน คือผลตอบแทนที่หาได้จากสิ่งที่แทบไม่มีความเสี่ยง โดยทั่วไปคือตั๋วเงินคลังระยะสั้น ผลลัพธ์เรียกว่าผลตอบแทนส่วนเกิน
4. คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนแต่ละคาบ ซึ่งวัดว่ากระจายรอบค่าเฉลี่ยกว้างเพียงใด
5. นำผลตอบแทนส่วนเกินหารด้วยส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
6. หากต้องการตัวเลขรายปีจากข้อมูลรายเดือน ให้คูณด้วยรากที่สองของ 12 การปรับสเกลแบบเดียวกันใช้กับความถี่อื่น เช่น รากที่สองของ 252 สำหรับข้อมูลรายวัน

มักมีการอ้างเกณฑ์คร่าว ๆ คือ ต่ำกว่า 1 ถือว่าพอใช้ ระหว่าง 1 ถึง 2 ถือว่าดี และสูงกว่า 2 ถือว่ายอดเยี่ยม แม้เกณฑ์เหล่านี้เป็นเพียงกฎโดยประมาณและขึ้นกับประเภทสินทรัพย์และช่วงเวลา ตัวเลขติดลบหมายความว่าพอร์ตได้ผลตอบแทนน้อยกว่าอัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยง

ตัวอย่างการคำนวณ

ตัวเลขเหล่านี้เป็นเพียงการสมมติเพื่อประกอบคำอธิบาย เปรียบเทียบสองกองทุนตลอดหนึ่งปี

กองทุน A ให้ผลตอบแทน 9 เปอร์เซ็นต์ โดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 12 เปอร์เซ็นต์ กองทุน B ให้ผลตอบแทน 7 เปอร์เซ็นต์ โดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 5 เปอร์เซ็นต์ อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงตลอดปีคือ 2 เปอร์เซ็นต์

1. ผลตอบแทนส่วนเกินของกองทุน A = 9 - 2 = 7 เปอร์เซ็นต์ ชาร์ป = 7 ÷ 12 = 0.58
2. ผลตอบแทนส่วนเกินของกองทุน B = 7 - 2 = 5 เปอร์เซ็นต์ ชาร์ป = 5 ÷ 5 = 1.00

กองทุน A ทำเงินได้มากกว่าในแง่ตัวเลขสัมบูรณ์ แต่รับความผันผวนมากกว่าเพื่อแลกกับสิ่งนั้น กองทุน B ให้ผลตอบแทนน้อยกว่าแต่การเดินทางราบรื่นกว่ามาก อัตราส่วนชาร์ปของกองทุน B จึงสูงกว่า

สมมติว่านักลงทุนใช้เลเวอเรจได้ หากกองทุน B ใช้เลเวอเรจ 2 เท่า ทั้งผลตอบแทนส่วนเกินและความผันผวนจะเพิ่มเป็นประมาณสองเท่า โดยไม่นับต้นทุนทางการเงิน คือผลตอบแทนส่วนเกิน 10 เปอร์เซ็นต์ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน 10 เปอร์เซ็นต์ และอัตราส่วนชาร์ปยังคงเป็น 1.00 ซึ่งแสดงประเด็นสำคัญว่าอัตราส่วนนี้วัดประสิทธิภาพ ไม่ใช่ขนาดของผลตอบแทน

เหตุใดจึงสำคัญ

อัตราส่วนช่วยเปรียบเทียบกลยุทธ์ในเงื่อนไขที่เท่าเทียมกัน กลยุทธ์ผลตอบแทนสูงที่รับความเสี่ยงมหาศาลจะดูน่าสนใจน้อยลงเมื่อพิจารณาความผันผวน และยังช่วยไม่ให้คุณตัดสินผู้จัดการกองทุนจากปีที่โชคดีเพียงปีเดียว

สำหรับเทรดเดอร์รายย่อย สามารถใช้กับสมุดบันทึกการเทรดได้ นำผลตอบแทนรายเดือนของคุณมาคำนวณอัตราส่วนชาร์ป แล้วดูว่ากำไรมาจากกระบวนการที่มั่นคงหรือมาจากการแกว่งตัวครั้งใหญ่เพียงไม่กี่ครั้ง ต้นทุนมีความสำคัญตรงนี้ สเปรด ค่าคอมมิชชัน และค่าใช้จ่ายทางการเงินลดผลตอบแทนและทำให้อัตราส่วนลดลงได้อย่างรวดเร็วสำหรับกลยุทธ์ที่เทรดบ่อย โบรกเกอร์ที่คิดราคาต่างกันจึงให้อัตราส่วนชาร์ปต่างกันสำหรับกลยุทธ์เดียวกัน

ยังสนับสนุนการตัดสินใจเรื่องการกระจายความเสี่ยง (diversification) การเพิ่มสินทรัพย์ที่ไม่เคลื่อนไหวไปพร้อมกับส่วนที่เหลือของพอร์ตสามารถเพิ่มอัตราส่วนชาร์ปได้แม้ผลตอบแทนของสินทรัพย์นั้นเองจะพอประมาณ เพราะลดความผันผวนโดยรวม

วิธีใช้งานในทางปฏิบัติ

1. คำนวณจากผลตอบแทนสุทธิ หลังหักค่าธรรมเนียม สเปรด และภาษีทั้งหมดเท่าที่ทำได้
2. ใช้ข้อมูลให้เพียงพอ ผลลัพธ์ไม่กี่เดือนบอกอะไรได้น้อยมาก ข้อมูลหลายปีที่ครอบคลุมสภาวะตลาดต่างกันจะดีกว่า
3. จับคู่อัตราผลตอบแทนที่ปราศจากความเสี่ยงให้ตรงกับสกุลเงินและช่วงเวลาของผลตอบแทนของคุณ
4. เปรียบเทียบของประเภทเดียวกัน คือสินทรัพย์ที่คล้ายกัน ความถี่เดียวกัน ช่วงเวลาเดียวกัน
5. มองเลยตัวเลขเดียวไปที่ดรอว์ดาวน์ ช่วงขาดทุนติดต่อกันที่ยาวที่สุด และการแจกแจงของผลตอบแทน
6. ระวังอัตราส่วนที่สูงผิดปกติจากประวัติสั้น ๆ โดยเฉพาะเมื่อมาพร้อมสื่อโปรโมต
7. คำนวณใหม่เป็นประจำเพื่อดูว่าผลลัพธ์เปลี่ยนไปหรือไม่เมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา

ข้อผิดพลาดและความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

• มองอัตราส่วนสูงเป็นการรับประกัน อัตราส่วนอธิบายอดีตและอาจลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อสภาวะเปลี่ยน
• เปรียบเทียบอัตราส่วนข้ามช่วงเวลาหรือความถี่ที่ต่างกันโดยไม่ปรับเป็นรายปีอย่างสม่ำเสมอ
• มองข้ามรูปร่างของผลตอบแทน กลยุทธ์ที่ขายความเสี่ยงลักษณะคล้ายการประกันภัยอาจแสดงผลลัพธ์ที่ราบรื่นและอัตราส่วนชาร์ปสูงจนกว่าจะเกิดผลขาดทุนก้อนใหญ่ที่เกิดขึ้นได้ยาก
• ใช้ผลตอบแทนก่อนหักต้นทุน ต้นทุนอาจเปลี่ยนอัตราส่วนที่น่าสนใจให้กลายเป็นระดับธรรมดา
• สมมติว่าความผันผวนเท่ากับความเสี่ยง ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานปฏิบัติต่อการแกว่งขาขึ้นและขาลงเหมือนกัน แม้นักลงทุนส่วนใหญ่ไม่ชอบเฉพาะขาลง
• สับสนอัตราส่วนชาร์ปกับอัตราส่วนความเสี่ยงต่อผลตอบแทน (risk-reward ratio) ซึ่งเป็นแนวคิดการวางแผนการเทรด

ความเสี่ยงและข้อจำกัด

อัตราส่วนชาร์ปสมมติว่าผลตอบแทนมีการแจกแจงใกล้เคียงแบบปกติ ซึ่งตลาดจริงมักไม่เป็นเช่นนั้น หางที่หนา ช่องว่างราคาฉับพลัน และการขาดสภาพคล่องอาจทำให้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานประเมินความเสี่ยงที่แท้จริงต่ำเกินไป สินทรัพย์ที่ถูกทำให้เรียบหรือตั้งราคาไม่บ่อยอาจดูมั่นคงเกินจริง อัตราส่วนนี้อาจถูกบิดเบือนได้ด้วยการขายออปชันหรือการรับความเสี่ยงหางที่ซ่อนอยู่ และยังไม่บอกอะไรเกี่ยวกับขนาดของผลขาดทุนที่อาจเกิดขึ้นในเหตุการณ์เดียว ทางเลือกอื่นอย่างอัตราส่วนโซร์ติโน (Sortino ratio) ดรอว์ดาวน์สูงสุด และ VaR (มูลค่าความเสี่ยง) จับแง่มุมของความเสี่ยงที่ต่างกันและมักใช้ควบคู่กัน

มุมมองของ Brokeli

Brokeli ไม่จัดอันดับโบรกเกอร์ตามผลการเทรด และเราไม่เผยแพร่คำกล่าวอ้างด้านผลงานของกลยุทธ์ อัตราส่วนชาร์ปมีประโยชน์สำหรับเราในฐานะวิธีอธิบายว่าเหตุใดต้นทุนจึงสำคัญ สเปรดและค่าคอมมิชชันที่ต่ำกว่ายกระดับผลตอบแทนสุทธิและอาจปรับปรุงอัตราส่วนสำหรับกลยุทธ์หนึ่ง ๆ เราจึงบันทึกตารางค่าธรรมเนียมไว้ในสแนปช็อตงานวิจัยที่เผยแพร่แล้ว เพื่อให้คุณจำลองผลลัพธ์สุทธิของตนเองได้