シャープレシオによると - ページ 5

 
Aleksey Nikolayev:

MTでは、シャープ値はシンボル単位ではなく、一連の取引によるTS単位でカウントされます。あなたが言っているのは、資産の「年率換算シャープ」と呼ばれるものです。

私はすでに上で明らかにしました - 私たちは、外国為替について話しています。
 
Renat Akhtyamov:
FXの話

そして、メタトレーダーにおけるシャープレシオの話です。特定の時間枠での特定のTSの特定の取引に基づくものであり、「FXのため」という抽象的なものではありません。

 
Aleksey Nikolayev:

そして、メタトレーダーにおけるシャープレシオの話です。FX用」という抽象的なものではなく、特定の時間枠で特定のTSの特定の取引に基づいて算出されます。

よっしゃー

係数の "物理的 "な意味を教えてください。

つまり、シャープレシオが1というのはどういうことなのか?

 
Renat Akhtyamov:

大丈夫

係数の「物理的」な意味について教えてください。

つまり、シャルパ係数が1であることは何を意味するのでしょうか?

該当記事と私の解説を読んでください。

 
Renat Akhtyamov:

大丈夫

係数の「物理的な意味」について教えてください。

つまり、シャープレシオが1というのはどういうことなのか?

これは、TC利益陽性の統計的有意性を迅速かつ粗く(単純かつ普遍的であるため)推定したものである。チェビシェフ不等式により 動作します。

この不等式からすると、シャープ比が1では何もない)2であれば、利益確定の確率は75%である。

TSの利益分布に関する追加情報があれば、(単純性と汎用性を失うという代償を払って)推定値を改善することができる
 
Rashid Umarov:

該当記事と私の解説を読んでください。

はい、読ませていただきました。

ありがとうございました。

 
Aleksey Nikolayev:

これは、TCの利益ポジティヴの統計的有意性を迅速かつ粗く(単純かつ普遍的であるため)推定したものである。チェビシェフ不等式により 動作します。

この不等式からすると、1のシャープレシオは無に等しい)もし2に等しければ、利益確定の確率は75%。

TSの利益分布について何らかの追加情報があれば、(単純性と汎用性を失う代償として)推定値を改善することができる

つまり、シャープレシオは統計的な指標であることがわかったのです。

同時に,シャープ比が3より大きいときは,実質的に100%の収益性がある,すなわち,3*シグマを式に代入すると

本当ですか?

また、割合で割らなければならないのですから、勝ちトレードの割合を負けトレードの割合で割る方が簡単ではないでしょうか?

つまり、1000立方メートルの預金の100%を取引に投資する必要はなく、年間平均でも100%に等しい利益を得ることができ、実際、10000立方メートルの預金の10%を投資して10%を得ることができる - これは本質的に同じです。でも、この場合のシャープレシオは違ってきますよね?

 
Renat Akhtyamov:

つまり、シャープレシオは確率的な指標であることがわかります。

さらに,シャープ比が3より大きいときは,実質的に100%儲かるシステム,すなわち,3*シグマを式に代入したとき

それは本当ですか?

TCの利益分布の正規性は暗黙のうちに仮定されており、サンプリングされた平均と分散は期待されるペイオフと分散に正確に等しいが、それは真実である。

正規性が否定される場合、チェビシェフの不等式はより少ない(約90%)を与えるが、この推定は普遍的なものである。

 
Renat Akhtyamov:

また、パーセンテージで割らなければならないので、勝ちトレードのパーセンテージを負けトレードのパーセンテージで割る方が簡単ではないでしょうか?

トレードにおける利益は、それぞれ大きく異なることがあります。これはシャープの問題ではありません。

 
Renat Akhtyamov:

言い換えれば、物理学とは、たとえ平均的な年であっても、1000立方メートルの預金の100%を取引に投資して100%に等しい利益を得る必要はなく、実際には10000立方メートルの預金の10%を投資して10%を得ることができる、本質的には同じであるということである。しかし、これらの場合のシャープレシオは異なってきますよね?

すべての取引が同じ利益を持っている場合、シャープ比は無限大になります - これは、それらが同じ割合で預金のシーケンスに対応している場合にのみ可能です。シャープの物理的な意味は、定利子預金への近さ、つまり大きければ大きいほど近いと言えると思います。

あなたの例では、確率変数に定数を掛けることになるので、Sharpeは同じになります。平均値と実効値が同じ数値で掛け合わされ、分子と分母になることで縮小されることになります。