Teste da significância da Sharpe Ratio

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Qual é a maneira correta de testar a importância dos índices de Sharpe ou dos índices de informação? Os índices de Sharpe serão baseados em vários índices de ações e podem ter períodos variáveis ​​de retorno.

Uma solução que eu vi descrita simplesmente aplica um teste t de Student, com o df definido para a duração do período de retrospectiva.

Hesito em aplicar o método acima devido às seguintes preocupações:

  1. Acredito que o teste t é sensível à assimetria, no entanto, os retornos sobre ações geralmente são distorcidos negativamente.
  2. O retorno médio calculado usando retornos de log é menor que um retorno médio calculado usando retornos simples. Suponho que isso tornaria mais provável que um índice de Sharpe baseado em retorno simples se registrasse como significativo em comparação com um índice de Sharpe baseado em retorno de log, mas os retornos de ativos subjacentes são tecnicamente os mesmos.
  3. Se o período de lookback for pequeno (ou seja, o tamanho da amostra for pequeno), o teste t pode ser apropriado, mas em que limite faria sentido usar um teste diferente?

Minha primeira inclinação é evitar o uso da distribuição Student-t e, em vez disso, criar um teste com base na distribuição de energia assimétrica, que li demonstrou ser uma aproximação muito próxima dos retornos do mercado de ações, permitindo o controle da curtose e assimetria.

Minha segunda inclinação é olhar para testes não paramétricos, mas tendo uma experiência limitada em seu uso, não sei por onde começar e quais as armadilhas a evitar.

Estou pensando demais neste problema, minhas preocupações são irrelevantes?

cty.trader
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Respostas:

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Bailey e Marcos López de Prado projetaram um método para fazer exatamente isso. Eles usam o fato de que a Sharpe Ratio é distribuída assintoticamente normal, mesmo que os retornos não sejam.

insira a descrição da imagem aqui

aqui gamme_3 e gamma_4 são a assimetria e curtose dos retornos. Eles usam essa expressão para derivar a Razão Probabilística de Sharpe.

insira a descrição da imagem aqui

SR ^ * é o valor da razão de sharpe sob a hipótese nula, no nível de significância de 5% Sharpe Ratio é significativamente maior que SR * se o PSR estimado for maior que 0,95.

Shenkie28
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Obrigado Shenkie, esta solução aborda a maioria das minhas perguntas. Para quem estiver interessado, o artigo mencionado por Shenkie é "The Sharpe Ratio Efficient Frontier", de Bailey e Lopez de Prado. Ele não apenas descreve um método para testar os índices de Sharpe, mas também fornece uma fórmula para identificar quanto tempo um período de retrospectiva é necessário para ter confiança estatística de que um determinado Sharpe está acima de um determinado limite. A única coisa sobre a qual ainda estou coçando a cabeça é log vs. retornos simples.
cty.trader
@ cty.trader Use retornos simples de mudança de proporção / porcentagem ou registre retornos reais. Não os combine obviamente.
SARose
@SARose - O problema que estou tentando resolver surge ao comparar as taxas Sharpe ou IR calculadas usando retornos simples vs. log. Digamos que eu calcule o Sharpe para um fundo mútuo hipotético; Utilizo os retornos simples (log) para o numerador e os simples (log) para o denominador, para que não haja mistura de logs e retornos simples. Na maioria dos casos, o Sharpe Simples será maior que o Log Sharpe. Isso implica que, se eu fizer um teste de hipótese em um Sharpe simples, é mais provável que seja significativo do que um teste no log Sharpe. Em quais resultados eu confio?
Cty.trader 9/08/16
@ cty.trader Sim, na maioria das vezes será maior, mas não significativamente. Se você deseja uma resposta mais intuitiva, pode usar técnicas bayesianas em vez de uma frequente.
SARose