метрики

Допустим у нас есть несколько моделей, описывающих движение цены актива. Нам нужно выбрать модель, которая лучше предсказывает будущую цену. Т.е. нам нужна метрика, по которой мы будем сравнивать модели.

Хороший обзор коэффициентов для оценки качества моделей есть на сайте Ивана Светунькова forecasting.svetunkov.ru/forecasting_toolbox/models_quality/

Проблема в том, что все коэффициенты оценки качества прогноза основываются на сравнении ошибок (разница между мат.ожиданием модели и реальным значением прогнозируемой переменной). Если нас интересует только мат.ожидание, например, мы торгуем линейно активом, то проблем никаких. Но если для нас важна плотность вероятности, например, при оценке стоимости опционов, то имеющиеся метрики сравнения моделей не подходят.

Приведу пример. Есть три модели, прогнозное мат.ожидание которых совпадает, а плотность вероятности различается:

Качественный фундаментальный анализ биотехнологических компаний имеет решающее значение для любого долгосрочного (среднесрочного) инвестора из-за высокой конкурентоспособности отрасли. Но на что мы должны прежде всего обращать внимание? Какая фундаментальная метрика играет ключевую роль? Ответ на этот вопрос не так прост, как может показаться с первого взгляда. Биотехнологический сектор, — это сектор, анализ которого в корне отличается от типологических методик. Сектор с большей степенью нагрузки спекулятивными активами, в котором привычные метрики могут приобретать неожиданное значение в диапазонах от малозначимых до абсолютно бесполезных. Более того, за последние пять лет резко изменился пул биотехнологических компаний. Биофармацевтическая «экосистема» (количество публично торгуемых биотехнологий в США) сократилась более чем на 25% в период с 2005 по 2011 год. Рынок IPO был неспособен обеспечить низкое финансирование прироста стоимости для начинающих компаний. За семь с небольшим лет ситуация в корне преобразилась. Сегодня мы находимся на устойчивом (в течение последних пяти лет), открытом и адаптивном рынке IPO, наиболее плодотворном для новых предложений в истории биотехнологии. С 2011 года мы наблюдаем более чем 50-процентное увеличение числа публичных биотехнологических компаний. Новые предложения и относительно низкий уровень листинговых потерь способствовали огромному увеличению пула акций.  Как и следовало ожидать, это привело к резкому увеличению общей рыночной капитализации сектора.

Перевод (http://bettersystemtrader.com/sharpe-ratio-right-answer-wrong-question/)

Многие используют коэффициент Шарпа, но до конца не понимают в чем прелесть данного показателя.

Для начала давайте выясним, что коэффициент Шарпа делает хорошо:

1. Сравнение разных активов и стратегий.
2. Оценка неопределенности.

Мы все знаем, что в создании портфеля стратегий очень важно правильное распределение активов. Трудность состоит в том, чтобы найти единую метрику оценки разных стратегий, скорректированную на размер риска. Это то, что делает коэффициент Шарпа. С помощью него мы получаем единую меру для измерения риска различных классов активов: облигаций, акций, фьючерсов, сырья и т.д.

Человеческому мозгу трудно связать неопределенность с риском. Риск активирует миндалевидное тело (амигдала), а та активирует рефлекс бей-беги. В данном случае Шарп можно использовать как хорошую оценку неопределенности, он является отношением результативности стратегии к неопределенности.