¿Cómo calculo el ratio de Sharpe a partir de pérdidas y ganancias?

Question

Digamos que tengo una estrategia de creación de mercado que opera intradía. Empiezo con una posición plana y termino también plana. Acabo con un P&L diario $p_{hoy}$. Durante un año de trading obtengo $\vec{p} = (p_1,\dots,p_{252})$.

No hay forma de calcular retornos aquí. Por lo tanto, calculo $$Sharpe = S(\vec{p}) = \sqrt{252} \cdot \frac{\mathbb{E}[\vec{p}]}{\sqrt{\mathbb{V}[\vec{p}]}} = \sqrt{252} \cdot \frac{mean(p)}{sd(p)}$$

Mis preguntas son :

1. ¿Estoy en lo correcto al hacerlo de esta manera?
2. ¿Sueles hacer bootstrapping de tu Sharpe? (Yo no, pero me interesa tu opinión al respecto.)

Answer 1

No hay forma de calcular rendimientos aquí.

Déjame detenerte ahí. No abriste una cuenta de corretaje con cero dólares. El dinero que pusiste como margen es tu posición inicial. Después de un año de trading, tienes una posición final representada por una cantidad diferente de dinero en tu cuenta. El cambio de tu posición inicial a tu posición final es tu rendimiento.

¿Estoy en lo correcto al hacerlo así?

Tu fórmula para el índice de Sharpe anualizado es correcta, asumiendo que no introdujiste más margen en tu cuenta de corretaje para hacer operaciones más grandes. Para una comparación justa utilizando ganancias y pérdidas, debes tener la misma cantidad de capital con la que comenzaste.

¿Sueles arrancar tu Sharpe?

Nunca he oído hablar de resampling aplicado a métricas de rendimiento como esto. Al menos no por practicantes de la industria.

Answer 2

Es cierto que las estrategias intradía/de market-making no tienen una métrica de "retorno" razonable. Por esta razón, no se pueden caracterizar con el Índice de Sharpe, que depende de una base de capital y de cómo se apalanca esa base (sin mencionar la tasa libre de riesgo en la base de capital).

Lo que estás preguntando es cómo caracterizar el rendimiento de un flujo diario de ingresos en dólares que no tiene una base de capital. Normalmente empezaría con la media, la desviación estándar y la asimetría. O podría pedir días ganadores % y promedio de Ganancia/Pérdida, o Factor de Ganancia. El bootstrapping de tus datos no beneficia a ninguna de estas medidas.

Luego pasaría a otras métricas donde el bootstrapping (es decir, el remuestreo de los retornos para generar diferentes caminos de retorno) podría ser beneficioso. Por ejemplo, el drawdown máximo o el tiempo máximo para recuperarse (es decir, regresar al punto más alto).