Tiene sentido. Intuitivamente, considero el ratio de Sharpe como una aproximación a la tasa de ganancias. Supongamos rendimientos normales.
La puntuación Z se define como: $$ \frac{x - \mu}{\sigma} $$
La T-stat para media cero se define como: $$ \frac{\mu}{\sigma} * \sqrt{N}$$
El ratio de Sharpe de los rendimientos periódicos se define como: $$ \frac{x - r}{\sigma} $$
El Sharpe anualizado (suponiendo iid) viene dado por: $$ \frac{(x - r)*T}{\sigma * \sqrt{T}} = \frac{(x - r)}{\sigma} * \sqrt{T}$$
Puedes ver que la forma de todas estas ecuaciones es muy similar. El ratio de Sharpe anualizado, que toma rendimientos periódicos como diarios o semanales, se multiplica por el $\sqrt{N}$ donde N es el número de periodos de un año (52 semanas, 252 días, etc.). Para 0 r, esto le indica a lo largo de un año la probabilidad estimada de que esa rentabilidad sea positiva. Un ratio de Sharpe anualizado de 1 implica una tasa de ganancias a nivel anual de ~84%. Esto equivale a un ratio de Sharpe diario (o, lo que es lo mismo, una puntuación z) de ~ 0,06 (tasa de ganancias del 52%).
En conclusión, el ratio de Sharpe con 0 r evaluado en rentabilidades periódicas es análogo a una puntuación z, y el ratio de Sharpe anualizado es análogo a una t-stat, ya que ambos se escalan por $\sqrt{N}$ . Para rendimientos tomados en periodos cortos, suele ser aceptable utilizar los valores de Sharpe y/o t-stat para generar valores p a partir de una distribución normal de probabilidades de éxito (en el caso de Sharpe).
