펀드 지표에 대한 자세한 설명

베타 계수(베타)

베타 계수는 시장 변화에 대한 자산 수익률의 민감도를 측정하고, 자산의 시스템적 위험을 나타내며, 시장 변화에 대한 전략의 민감도를 나타냅니다. 더 넓은 시장. 계산 공식은 보편적이지 않습니다. 펀드 플랫폼의 데이터를 살펴보십시오.

평론적으로 계수가 1이면 펀드는 시장과 함께 오르내리고, 계수가 1.1이면 시장은 10% 오르고, 펀드는 11% 오르게 된다. 시장은 10% 하락하고 펀드는 11% 하락할 것입니다. 강세장에서는 상승 추세이기 때문에 베타 계수가 높은 펀드는 약세장에서 더 높은 수익률을 보이고, 베타 계수가 낮은 펀드는 더 나은 성과를 내고 더 탄력적입니다.

알파 계수(알파)

우리의 전략은 더 넓은 시장의 영향을 받지만 각 전략은 시장 요인을 넘어서는 고유한 수익을 갖습니다. 알파 값은 실제 위험 수익을 나타냅니다. 평균 예상 위험과 수익의 차이는 투자의 비체계적 위험을 측정합니다. 계산 공식:

(계정 연간 수익률-무위험 수익률)-베타*(참조 기준 연간 수익률-무위험 수익률).

하이베타 펀드의 수익은 시장 상승으로 인해 발생하는 경우가 많아 펀드매니저의 능력을 반영하지 못하는 경우가 많습니다. 그래서 알파 계수가 도입되었습니다. 알파 계수가 높을수록 펀드매니저의 거래 능력이 강해집니다. 이 두 가지 지표는 일부 펀드 매니저가 베타 전략과 알파 전략이라고 부르는 것으로 이어졌습니다. 간단히 말해서, 베타 전략은 일반적인 시장 추세를 파악하여 적절한 시기를 선택하여 시장을 초과하는 수익을 얻는 반면, 알파 전략은 특정 테마와 개별 주식을 선택하여 시장을 초과하는 전략입니다.

위 두 지표는 펀드의 상대적인 성과를 측정하는 지표로, 펀드매니저의 투자전략과 결합해 참고할 수 있다. 다음은 펀드의 리스크 지표에 대해 간략히 소개합니다.

샤프 비율

변동성 수익률이라고도 알려져 있으며 아마도 가장 일반적으로 사용되는 포트폴리오 관리 지표일 것입니다. 이는 감수한 각 위험 단위에 대해 생성된 초과 수익을 나타냅니다. 즉, 위험이 1% 증가한다는 동일한 전제 하에서 샤프지수가 높은 상품은 초과수익률도 더 높아질 수 있습니다. 계산 공식은 (계좌 연환산 수익률 - 무위험 이자율) / 소득 변동성입니다.

여기서 중요한 점이 있습니다. 일반적으로 기대수익률과 변동성은 과거의 연간수익률과 표준편차를 계산하여 추정할 수 있습니다. 그렇다면 문제가 있습니다. 주기 빈도 수익률이 다른 동일한 자산에 대해 계산된 샤프 가치는 전혀 동일하지 않습니다!

자세한 계산이 궁금하다면 처음에 나오는 질문을 활용해서 계산해 볼 수 없다면 매일 수익을 내기가 더 어려운지 생각해 보세요. 매년보다 제품에 대해?

따라서 샤프지수를 계산할 때 이 값의 계산 방식에 주의해야 하며, 그렇지 않으면 오판을 일으키기 쉽습니다. 직접 계산한다면 주의할 점이 두 가지 있습니다.

첫째, 자신의 현실과 결합해야 합니다. 예를 들어 고빈도 전략은 물론 일일 수익률, 주간 포지션을 사용해야 합니다. 조정 전략은 주간 수익률을 사용할 수 있습니다.

p>

둘째, 전략의 장단점을 비교할 때 주기가 일관되어야 합니다. 예를 들어 일일 포지션 조정 전략과 월간 조정 전략을 비교할 때입니다. 포지션 조정 전략을 비교하려면 동일한 기간으로 변환해야 합니다.

표준편차

주로 일정 기간에 따른 주가나 펀드 순가치의 변동을 기준으로 계산되며, 주식이나 펀드의 투자 위험도를 측정하는 데 널리 사용됩니다. . 표준편차는 펀드 총수익률의 변동폭을 반영합니다. 값이 클수록 변동폭도 커지고 위험도 커집니다.

표준편차의 용도는 무엇인가요? 실제로 표준 편차가 상대적으로 작으면 기대치와 더 일치할 수 있습니다. 표준편차가 너무 커서 심리적인 수익이 없는 도박처럼 느껴집니다.

최대 되돌림

최대 되돌림은 제품의 순 가치가 선택한 기간의 역사적 지점에서 가장 낮은 지점에 도달할 때의 최대 되돌림입니다. , 이는 가능한 가장 극단적인 손실을 측정합니다. 예를 들어, 전략의 최대 하락률은 50%이며, 이 전략을 사용하기 전에 50% 하락을 견딜 수 있는지 고려해야 합니다.