Метрики риска и эффективности (Risk-Adjusted Metrics)

Оценивать инвестиционный портфель только по абсолютной доходности недостаточно: высокий результат может быть следствием взятия неоправданно высокого риска. Платформа Firewire Analytics рассчитывает комплекс институциональных метрик риска для объективной оценки качества управления капиталом.

Раздел: Методология · Риск-менеджмент · Обновлено 10 августа 2026

1. Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio)

Коэффициент Шарпа показывает избыточную доходность портфеля над безрисковой ставкой (ключевой ставкой ЦБ РФ или доходностью коротких ОФЗ), приходящуюся на единицу общего риска (стандартного отклонения доходностей):

$$\text{Sharpe} = \frac{R_p - R_f}{\sigma_p} \cdot \sqrt{N}$$

где:

$R_p$ — средняя доходность портфеля за период;
$R_f$ — безрисковая доходность (Risk-Free Rate);
$\sigma_p$ — стандартное отклонение (волатильность) доходностей портфеля;
$N$ — коэффициент аннуализации (252 для торговых дней в году).

Интерпретация результатов:

Sharpe < 0.5 — слабый результат, принимаемый риск не окупается доходностью;
0.5 – 1.0 — хороший показатель для сбалансированного портфеля;
Sharpe > 1.0 — отличная эффективность управления риском;
Sharpe > 2.0 — выдающийся институциональный уровень.

2. Коэффициент Сортино (Sortino Ratio)

В отличие от коэффициента Шарпа, который штрафует портфель за любую волатильность (включая скачки вверх), коэффициент Сортино учитывает только негативную волатильность (Downside Deviation):

$$\text{Sortino} = \frac{R_p - R_f}{\sigma_{\text{down}}}$$

где $\sigma_{\text{down}}$ — стандартное отклонение исключительно отрицательных дневных доходностей.

3. Коэффициенты Альфа ($\alpha$) и Бета ($\beta$)

Сравнивают динамику стоимости портфеля с эталонным рыночным бенчмарком (Индекс МосБиржи полной доходности MCFTR / IMOEX):

Бета ($\beta$) — чувствительность портфеля к рынку. $\beta = 1.0$ означает движение синхронно с бенчмарком. $\beta > 1.0$ указывает на повышенную волатильность, а $\beta < 1.0$ — на защитный характер активов.
Альфа ($\alpha$) — избыточная доходность, созданная решением управляющего/инвестора сверх рыночного тренда. Положительная Альфа показывает мастерство отбора бумаг (Stock Picking).

4. Value at Risk (VaR 95%)

Показатель VaR 95% (Value at Risk) выражает максимальный ожидаемый дневной убыток портфеля с 95% вероятностью при нормальных рыночных условиях:

$$\text{VaR}_{95\%} = \text{Portfolio Value} \times 1.645 \times \sigma_{\text{daily}}$$

где $\sigma_{\text{daily}}$ — дневная волатильность портфеля, а $1.645$ — z-оценка для 95% квантиля нормального распределения.

5. Максимальная просадка (Max Drawdown)

Максимальная просадка определяет наибольший процент падения стоимости портфеля от исторического пика (Peak) до локального минимума (Trough) за всё время или выбранный интервал:

$$\text{Max Drawdown} = \frac{\text{Peak Value} - \text{Trough Value}}{\text{Peak Value}} \times 100\%$$

Показатель характеризует психолого-финансовую устойчивость портфеля во время рыночных кризисов.

Оценка несистематического риска и концентрации

Метрики волатильности и коэффициенты Шарпа и Сортино оценивают историческую реакцию портфеля на рыночные колебания. Однако если существенная доля капитала сосредоточена в нескольких эмитентах, портфель несет высокий специфический риск. Для количественной оценки диверсификации и выявления скрытых перекосов Firewire рассчитывает отдельный показатель — Индекс концентрации Херфиндаля-Хиршмана (HHI) и эффективное число некоррелированных активов.

← Назад к разделу Методология