Высокая доходность и глубокая просадка: что показывает коэффициент Кальмара?
Представьте, что вы сравниваете две инвестиционные стратегии.
Обе показывают среднегодовую доходность 20%.
Однако при изучении их исторических результатов обнаруживается существенная разница:
Если смотреть только на годовую доходность, обе стратегии кажутся одинаковыми.
Но самое глубокое историческое падение стратегии A составляет лишь четверть падения стратегии B.
Одинаковая доходность 20%. Но максимальная просадка 10% или 40% — что бы вы выбрали?
Инвесторы часто ищут инструменты с самой высокой годовой доходностью. При этом они не всегда задумываются, насколько сильно может упасть стоимость портфеля на пути к такому результату.
Именно здесь полезен коэффициент Кальмара (Calmar Ratio).
Он учитывает не только полученную доходность, но и сопоставляет её с самым большим историческим снижением стоимости инвестиций.
При анализе ETF, акций и количественных торговых стратегий этот подход помогает понять важный принцип:
Более высокая доходность не всегда означает лучшую эффективность с поправкой на риск. Главный вопрос — стоила ли доходность перенесённой просадки?
Проще говоря, он отвечает на вопрос:
Какое максимальное падение пришлось пережить стратегии, чтобы получить свою доходность?
Обычная формула выглядит так:
Коэффициент Кальмара = среднегодовой темп роста с учётом сложного процента (CAGR) ÷ абсолютная величина максимальной просадки (MDD)
Здесь:
Среднегодовой темп роста с учётом сложного процента (Compound Annual Growth Rate, CAGR) отражает годовой темп увеличения стоимости инвестиций за выбранный период с учётом капитализации дохода.
Максимальная просадка (Maximum Drawdown, MDD) — наибольшее процентное снижение от предыдущего максимума стоимости до последующего минимума за период наблюдения.
Например:
Стратегия имеет среднегодовую доходность 15% и максимальную просадку −20%.
Расчёт:
15% ÷ 20% = 0.75
Таким образом, отношение годовой доходности к максимальной просадке за этот период составляет 0.75.
Коэффициент Кальмара — безразмерная величина, а не процент.
При положительной доходности и одинаковой методике расчёта более высокое значение обычно означает более высокую годовую доходность относительно наибольшего исторического снижения.
Однако важно помнить:
Высокий коэффициент Кальмара не гарантирует ни большей безопасности вложений, ни лучших будущих результатов.
Он позволяет анализировать историческое соотношение доходности и риска, но не обещает прибыль и не устанавливает предел возможных будущих убытков.
Поэтому он подходит прежде всего для оценки недавней эффективности с поправкой на риск.
Если необходимо исследовать инвестицию на протяжении нескольких рыночных циклов, ту же формулу можно применить ко всей доступной истории.
В этой статье используется формула «CAGR ÷ абсолютная величина максимальной просадки», но за расчётный период берётся вся доступная история каждого инструмента.
Такой подход связан с показателем Managed Account Reports Ratio (MAR Ratio).
Следует различать:
В следующих таблицах приведено отношение годовой доходности к максимальной просадке за всю доступную историю, а не традиционный 36-месячный коэффициент Кальмара.
Длительный период позволяет оценить доходность и риск в разных рыночных условиях, а не только за последние годы.
При этом есть важная сложность: у инструментов разные даты начала истории.
Полная история помогает понять профиль риска отдельной инвестиции. Для корректного сравнения нужен одинаковый период наблюдения.
Предположим, обе стратегии оцениваются за одни и те же три года по одинаковой методике.
Стратегия A:
20% ÷ 10% = 2.00
Стратегия B:
20% ÷ 40% = 0.50
Обе стратегии приносят одинаковую годовую доходность, но коэффициент Кальмара у стратегии A в 4 раза выше, чем у стратегии B.
Причина — разная максимальная историческая просадка.
Одна лишь доходность может скрывать масштаб риска, принятого ради её получения.
Рассмотрим ещё один гипотетический пример за одинаковый трёхлетний период.
Годовая доходность стратегии D вдвое выше, чем у стратегии C, но её максимальная просадка в 3 раза больше.
Поэтому коэффициент Кальмара стратегии C оказывается выше.
Значит ли это, что стратегия C обязательно лучше?
Нет. У инвесторов разные цели по доходности, потребности в ликвидности и готовность принимать риск.
Но этот пример поднимает важный вопрос:
Стоит ли дополнительная доходность гораздо более глубокой просадки?
Именно такую оценку помогает провести коэффициент Кальмара.
Примечание: Стратегии A, B, C и D — исключительно гипотетические примеры для обучения. Они не отражают реальную эффективность какого-либо конкретного ETF, фонда или количественной стратегии.
Рассмотрим четыре известных инвестиционных инструмента.
SPY: SPDR S&P 500 ETF Trust
SPY отслеживает индекс S&P 500 и обеспечивает вложения в акции крупных публичных компаний США.
QQQ: Invesco QQQ Trust
QQQ следует за индексом Nasdaq-100. В его составе относительно велика доля крупных технологических компаний и компаний роста.
BRK.B: акции Berkshire Hathaway класса B
BRK.B — акции класса B компании Berkshire Hathaway, которая владеет различными предприятиями и инвестиционными активами. Это отдельная акция, а не ETF.
BND: Vanguard Total Bond Market ETF
BND — диверсифицированный ETF на американский рынок облигаций от Vanguard. Основу составляют облигации инвестиционного уровня, включая государственные и корпоративные облигации США и ипотечные ценные бумаги.
BND не является наличными средствами или безрисковым активом. Его стоимость зависит от процентных ставок, кредитных спредов и других рыночных факторов.
Эти инструменты относятся к разным классам активов и имеют разные источники риска.
Цель сравнения — не объявить одну инвестицию лучшей для всех, а разобраться, как соотносятся историческая доходность и максимальная просадка в разных активах.
Источники данных:
Примечания к данным: Таблица основана на ранее собранных исторических данных полной доходности по 20 октября 2026 года включительно. Годовая доходность учитывает реинвестирование дивидендов. Последний столбец рассчитывается делением CAGR на абсолютную величину максимальной просадки с округлением до двух знаков после запятой; это не традиционный коэффициент Кальмара за 36 месяцев. Начальные даты различаются, а BRK.B является отдельной акцией, а не ETF. Поэтому таблица прежде всего отражает исторические характеристики доходности и риска каждого инструмента, а не рейтинг за одинаковый период и при одинаковых условиях риска. Перед публикацией следует повторно проверить дату окончания данных и методику расчёта источников.
Таблица показывает, что между долгосрочной годовой доходностью и максимальной просадкой нет постоянной пропорциональной зависимости.
Например, SPY и BRK.B за свои исторические периоды продемонстрировали близкую годовую доходность и сопоставимые максимальные просадки. Поэтому отношение доходности к просадке за всю историю составляет около 0.20 у обоих.
QQQ также показал значительную годовую доходность. Однако гораздо более глубокая историческая просадка снизила итоговое соотношение.
BND отличается другим профилем: более низкой годовой доходностью и меньшей исторической просадкой. Но это не означает, что его коэффициент обязательно выше, чем у инвестиций в акции.
Меньшая просадка не гарантирует лучшую доходность с поправкой на риск. Более высокая доходность — тоже.
Важно соотношение полученного результата и глубины падения.
Поэтому для более корректного сопоставления SPY и QQQ возьмём общий период.
Следующие данные охватывают интервал с 10 марта 1999 года по 20 октября 2026 года.
Источник: Investment Visual | Историческое сравнение SPY и QQQ.
За общий период QQQ принёс более высокую годовую доходность, чем SPY.
Но его максимальная просадка была значительно глубже. Поэтому отношение доходности к просадке оказалось немного ниже.
Это не значит, что SPY лучше подходит каждому инвестору.
Вывод более узкий:
За рассматриваемый период SPY показал немного более высокое отношение годовой доходности к максимальной просадке, чем QQQ.
В этом и заключается польза коэффициента Кальмара и анализа доходности относительно просадки: они выявляют различия, которые не видны при оценке одной только годовой доходности.
И традиционный коэффициент Кальмара, и отношение доходности к просадке за всю историю — лишь отдельные инструменты комплексного анализа.
У них есть четыре важных ограничения.
Высокое значение коэффициента не гарантирует более умеренных падений в будущем.
Одинаковая формула не устраняет эту разницу.
Даже один и тот же актив может показывать существенно разные значения при смене периода наблюдения.
Но результаты могут зависеть от чрезмерной подгонки моделей под прошлые данные, смещений в данных, предположений о транзакционных издержках и изменения рыночных условий.
Высокий коэффициент в бэктесте не доказывает, что такой же результат был получен на реальном счёте.
Он не полностью отражает кредитное плечо, ликвидность, риск контрагента, проскальзывание, концентрацию рисков или источники доходности.
При чрезвычайно малой просадке значение коэффициента может стать необычно высоким. Если просадка равна нулю, обычное деление не определено.
При отрицательной годовой доходности ранжирование активов только по этому коэффициенту также может вводить в заблуждение.
Используйте коэффициент Кальмара как дополнительный инструмент, а не как окончательный вывод о качестве инвестиций.
При сравнении ETF, фондов или количественных стратегий недостаточно просто разделить опубликованную годовую доходность на максимальную просадку и выбрать самое большое значение.
Для качественного сравнения нужно проверить как минимум четыре условия.
Рыночные тренды, волатильность и крупные рискованные события могли существенно различаться.
Лучше сначала выбрать общий период, затем рассчитать CAGR, MDD и отношение доходности к просадке для обеих стратегий.
Именно поэтому в разделе 3 представлены как полные исторические данные, так и сравнение SPY и QQQ за одинаковый срок.
Полная история нужна, чтобы понять отдельную инвестицию. Для сравнения разных инвестиций используйте одинаковые периоды.
Возможные причины:
Например, максимальная просадка по дневным данным может быть глубже, чем по значениям на конец месяца. Резкое падение в середине месяца может исчезнуть из месячных показателей после восстановления рынка.
Поэтому различная частота наблюдений способна исказить сравнение.
Перед сопоставлением коэффициентов убедитесь, что определения данных и методики расчёта совместимы.
Фактическая историческая доходность отражает результаты рынка или сделки, действительно состоявшиеся в указанный период.
Смоделированный бэктест оценивает гипотетические результаты применения определённых торговых правил к прошлым данным.
Цели стратегии описывают то, чего она стремится достичь, а не уже полученные результаты.
Эти три категории нельзя смешивать.
При оценке количественных стратегий следует дополнительно изучать допущения о торговых расходах, устойчивость параметров и наличие проверяемой истории реальных сделок.
Хороший бэктест не доказывает хорошую эффективность в реальной торговле.
Фонды акций, облигационные ETF и количественные стратегии могут иметь разные источники доходности и виды риска.
Поэтому бенчмарк должен по возможности соответствовать инвестиционной вселенной стратегии, её рисковому профилю и задачам анализа.
Для ETF на акции крупнейших американских компаний подходящим ориентиром может служить индекс S&P 500.
А вот для количественной стратегии, работающей на других рынках или по другим правилам, одного фондового индекса может быть недостаточно.
В таком случае можно рассмотреть соответствующие рыночные индексы, денежные средства или краткосрочные процентные ставки и другие уместные ориентиры, одновременно учитывая риск, расходы и инвестиционные цели.
Бенчмарк нужен не для того, чтобы его было легко обогнать. Он помогает понять, была ли принятая степень риска достаточно вознаграждена.
Иногда необходимы несколько бенчмарков. Коэффициент Кальмара также не заменяет всестороннюю оценку стратегии.
Чем яснее определены период, методика, подтверждения эффективности и ориентир для сравнения, тем полезнее становится коэффициент Кальмара.
Две стратегии могут показать одинаковый результат, но значительно различаться по эффективности с поправкой на риск из-за глубины максимальной просадки.
И наоборот, более высокая доходность не всегда означает лучшее соотношение с самым большим историческим падением.
Коэффициент Кальмара и отношение доходности к просадке за всю историю помогают задавать более содержательные вопросы:
Исторические примеры SPY, QQQ, BRK.B и BND показывают, насколько сильно может различаться связь между доходностью и просадкой в разных инструментах.
Независимо от того, анализируете ли вы ETF, отдельные акции, облигации или количественные стратегии, необходимы прозрачные и сопоставимые данные.
Важно не только выяснить, кто заработал больше, но и понять, какая доходность соответствует вашим целям и приемлемому для вас риску.
Коэффициент Кальмара — не окончательный ответ, а отправная точка для более взвешенного анализа инвестиций.
Вы также можете ознакомиться с анализами стратегий Mr.Forex и использовать принципы этой статьи, чтобы самостоятельно оценивать периоды данных, параметры риска и соответствие стратегии вашим задачам.
Сначала проверьте сопоставимость данных. Затем оцените, подходит ли стратегия вашим потребностям.
Предупреждение о рисках: Материал предназначен исключительно для финансового образования и общего ознакомления. Он не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией или гарантией прибыли. Показатели стратегий A, B, C и D — гипотетические учебные примеры, а не реальные результаты конкретных инвестиционных продуктов. Историческая доходность упомянутых ETF и акций не гарантирует будущие результаты. Бэктесты количественных стратегий могут зависеть от чрезмерной подгонки моделей, смещений в данных, транзакционных издержек, проскальзывания и изменения рыночных условий. Результаты моделирования не доказывают эффективность реальной торговли и не обещают будущей прибыли. Любые инвестиции связаны с риском, включая возможность частичной или полной потери вложенного капитала.
Обе показывают среднегодовую доходность 20%.
Однако при изучении их исторических результатов обнаруживается существенная разница:
- Стратегия A: Максимальная просадка −10%.
- Стратегия B: Максимальная просадка −40%.
Если смотреть только на годовую доходность, обе стратегии кажутся одинаковыми.
Но самое глубокое историческое падение стратегии A составляет лишь четверть падения стратегии B.
Одинаковая доходность 20%. Но максимальная просадка 10% или 40% — что бы вы выбрали?
Инвесторы часто ищут инструменты с самой высокой годовой доходностью. При этом они не всегда задумываются, насколько сильно может упасть стоимость портфеля на пути к такому результату.
Именно здесь полезен коэффициент Кальмара (Calmar Ratio).
Он учитывает не только полученную доходность, но и сопоставляет её с самым большим историческим снижением стоимости инвестиций.
При анализе ETF, акций и количественных торговых стратегий этот подход помогает понять важный принцип:
Более высокая доходность не всегда означает лучшую эффективность с поправкой на риск. Главный вопрос — стоила ли доходность перенесённой просадки?
1. Что такое коэффициент Кальмара?
Коэффициент Кальмара — показатель эффективности инвестиций с поправкой на риск. Он сопоставляет годовую доходность с максимальной исторической просадкой.Проще говоря, он отвечает на вопрос:
Какое максимальное падение пришлось пережить стратегии, чтобы получить свою доходность?
Обычная формула выглядит так:
Коэффициент Кальмара = среднегодовой темп роста с учётом сложного процента (CAGR) ÷ абсолютная величина максимальной просадки (MDD)
Здесь:
Среднегодовой темп роста с учётом сложного процента (Compound Annual Growth Rate, CAGR) отражает годовой темп увеличения стоимости инвестиций за выбранный период с учётом капитализации дохода.
Максимальная просадка (Maximum Drawdown, MDD) — наибольшее процентное снижение от предыдущего максимума стоимости до последующего минимума за период наблюдения.
Например:
Стратегия имеет среднегодовую доходность 15% и максимальную просадку −20%.
Расчёт:
15% ÷ 20% = 0.75
Таким образом, отношение годовой доходности к максимальной просадке за этот период составляет 0.75.
Коэффициент Кальмара — безразмерная величина, а не процент.
При положительной доходности и одинаковой методике расчёта более высокое значение обычно означает более высокую годовую доходность относительно наибольшего исторического снижения.
Однако важно помнить:
Высокий коэффициент Кальмара не гарантирует ни большей безопасности вложений, ни лучших будущих результатов.
Он позволяет анализировать историческое соотношение доходности и риска, но не обещает прибыль и не устанавливает предел возможных будущих убытков.
Коэффициент Кальмара и MAR Ratio: в чём разница?
Традиционный коэффициент Кальмара обычно рассчитывают по годовой доходности и максимальной просадке за последние 36 месяцев.Поэтому он подходит прежде всего для оценки недавней эффективности с поправкой на риск.
Если необходимо исследовать инвестицию на протяжении нескольких рыночных циклов, ту же формулу можно применить ко всей доступной истории.
В этой статье используется формула «CAGR ÷ абсолютная величина максимальной просадки», но за расчётный период берётся вся доступная история каждого инструмента.
Такой подход связан с показателем Managed Account Reports Ratio (MAR Ratio).
Следует различать:
- Традиционный коэффициент Кальмара: Как правило, рассчитывается по годовой доходности и максимальной просадке за последние 36 месяцев.
- Соотношение доходности и просадки за всю историю: Использует все доступные данные и концептуально соответствует подходу MAR Ratio.
В следующих таблицах приведено отношение годовой доходности к максимальной просадке за всю доступную историю, а не традиционный 36-месячный коэффициент Кальмара.
Длительный период позволяет оценить доходность и риск в разных рыночных условиях, а не только за последние годы.
При этом есть важная сложность: у инструментов разные даты начала истории.
Полная история помогает понять профиль риска отдельной инвестиции. Для корректного сравнения нужен одинаковый период наблюдения.
2. Одинаковая доходность — коэффициент Кальмара отличается в 4 раза
Вернёмся к начальному примеру.Предположим, обе стратегии оцениваются за одни и те же три года по одинаковой методике.
Стратегия A:
20% ÷ 10% = 2.00
Стратегия B:
20% ÷ 40% = 0.50
Обе стратегии приносят одинаковую годовую доходность, но коэффициент Кальмара у стратегии A в 4 раза выше, чем у стратегии B.
Причина — разная максимальная историческая просадка.
Одна лишь доходность может скрывать масштаб риска, принятого ради её получения.
Более высокая доходность всегда означает лучший коэффициент?
Не обязательно.Рассмотрим ещё один гипотетический пример за одинаковый трёхлетний период.
Годовая доходность стратегии D вдвое выше, чем у стратегии C, но её максимальная просадка в 3 раза больше.
Поэтому коэффициент Кальмара стратегии C оказывается выше.
Значит ли это, что стратегия C обязательно лучше?
Нет. У инвесторов разные цели по доходности, потребности в ликвидности и готовность принимать риск.
Но этот пример поднимает важный вопрос:
Стоит ли дополнительная доходность гораздо более глубокой просадки?
Именно такую оценку помогает провести коэффициент Кальмара.
Примечание: Стратегии A, B, C и D — исключительно гипотетические примеры для обучения. Они не отражают реальную эффективность какого-либо конкретного ETF, фонда или количественной стратегии.
3. Реальные данные: доходность и просадки ETF
Теперь применим этот подход к фактическим рыночным данным.Рассмотрим четыре известных инвестиционных инструмента.
SPY: SPDR S&P 500 ETF Trust
SPY отслеживает индекс S&P 500 и обеспечивает вложения в акции крупных публичных компаний США.
QQQ: Invesco QQQ Trust
QQQ следует за индексом Nasdaq-100. В его составе относительно велика доля крупных технологических компаний и компаний роста.
BRK.B: акции Berkshire Hathaway класса B
BRK.B — акции класса B компании Berkshire Hathaway, которая владеет различными предприятиями и инвестиционными активами. Это отдельная акция, а не ETF.
BND: Vanguard Total Bond Market ETF
BND — диверсифицированный ETF на американский рынок облигаций от Vanguard. Основу составляют облигации инвестиционного уровня, включая государственные и корпоративные облигации США и ипотечные ценные бумаги.
BND не является наличными средствами или безрисковым активом. Его стоимость зависит от процентных ставок, кредитных спредов и других рыночных факторов.
Эти инструменты относятся к разным классам активов и имеют разные источники риска.
Цель сравнения — не объявить одну инвестицию лучшей для всех, а разобраться, как соотносятся историческая доходность и максимальная просадка в разных активах.
Долгосрочная доходность и риск с начала истории
В следующей таблице использованы ранее собранные общедоступные рыночные данные по состоянию на 20 октября 2026 года.Источники данных:
- Investment Visual | Историческая доходность SPY
- Investment Visual | Историческая доходность QQQ
- Investment Visual | Историческая доходность BRK.B
- Investment Visual | Историческая доходность BND
Примечания к данным: Таблица основана на ранее собранных исторических данных полной доходности по 20 октября 2026 года включительно. Годовая доходность учитывает реинвестирование дивидендов. Последний столбец рассчитывается делением CAGR на абсолютную величину максимальной просадки с округлением до двух знаков после запятой; это не традиционный коэффициент Кальмара за 36 месяцев. Начальные даты различаются, а BRK.B является отдельной акцией, а не ETF. Поэтому таблица прежде всего отражает исторические характеристики доходности и риска каждого инструмента, а не рейтинг за одинаковый период и при одинаковых условиях риска. Перед публикацией следует повторно проверить дату окончания данных и методику расчёта источников.
Таблица показывает, что между долгосрочной годовой доходностью и максимальной просадкой нет постоянной пропорциональной зависимости.
Например, SPY и BRK.B за свои исторические периоды продемонстрировали близкую годовую доходность и сопоставимые максимальные просадки. Поэтому отношение доходности к просадке за всю историю составляет около 0.20 у обоих.
QQQ также показал значительную годовую доходность. Однако гораздо более глубокая историческая просадка снизила итоговое соотношение.
BND отличается другим профилем: более низкой годовой доходностью и меньшей исторической просадкой. Но это не означает, что его коэффициент обязательно выше, чем у инвестиций в акции.
Меньшая просадка не гарантирует лучшую доходность с поправкой на риск. Более высокая доходность — тоже.
Важно соотношение полученного результата и глубины падения.
SPY против QQQ: выше доходность, но ниже эффективность?
В предыдущей таблице использована вся доступная история каждого актива. Однако разные даты начала могут исказить сравнение.Поэтому для более корректного сопоставления SPY и QQQ возьмём общий период.
Следующие данные охватывают интервал с 10 марта 1999 года по 20 октября 2026 года.
Источник: Investment Visual | Историческое сравнение SPY и QQQ.
За общий период QQQ принёс более высокую годовую доходность, чем SPY.
Но его максимальная просадка была значительно глубже. Поэтому отношение доходности к просадке оказалось немного ниже.
Это не значит, что SPY лучше подходит каждому инвестору.
Вывод более узкий:
За рассматриваемый период SPY показал немного более высокое отношение годовой доходности к максимальной просадке, чем QQQ.
В этом и заключается польза коэффициента Кальмара и анализа доходности относительно просадки: они выявляют различия, которые не видны при оценке одной только годовой доходности.
4. Всегда ли более высокий коэффициент лучше?
Нет.И традиционный коэффициент Кальмара, и отношение доходности к просадке за всю историю — лишь отдельные инструменты комплексного анализа.
У них есть четыре важных ограничения.
4.1 Прошлая просадка не ограничивает будущие убытки
Даже если историческая максимальная просадка стратегии составляла 20%, будущие убытки могут оказаться намного больше.Высокое значение коэффициента не гарантирует более умеренных падений в будущем.
4.2 Период расчёта влияет на результат
Стратегия с трёхлетней историей и ETF, переживший более двадцати лет рыночных циклов, могли работать в совершенно разных условиях.Одинаковая формула не устраняет эту разницу.
Даже один и тот же актив может показывать существенно разные значения при смене периода наблюдения.
4.3 Бэктест — не реальные торговые результаты
Количественные стратегии часто используют историческое тестирование для проверки торговых правил.Но результаты могут зависеть от чрезмерной подгонки моделей под прошлые данные, смещений в данных, предположений о транзакционных издержках и изменения рыночных условий.
Высокий коэффициент в бэктесте не доказывает, что такой же результат был получен на реальном счёте.
4.4 Один показатель не охватывает все риски
Коэффициент Кальмара в основном использует годовую доходность и максимальную историческую просадку.Он не полностью отражает кредитное плечо, ликвидность, риск контрагента, проскальзывание, концентрацию рисков или источники доходности.
При чрезвычайно малой просадке значение коэффициента может стать необычно высоким. Если просадка равна нулю, обычное деление не определено.
При отрицательной годовой доходности ранжирование активов только по этому коэффициенту также может вводить в заблуждение.
Используйте коэффициент Кальмара как дополнительный инструмент, а не как окончательный вывод о качестве инвестиций.
5. Как корректно сравнивать доходность с поправкой на риск?
Понять формулу — лишь первый шаг. Не менее важно правильно её применять.При сравнении ETF, фондов или количественных стратегий недостаточно просто разделить опубликованную годовую доходность на максимальную просадку и выбрать самое большое значение.
Для качественного сравнения нужно проверить как минимум четыре условия.
5.1 Сравнивайте одинаковые периоды
Если стратегия A публикует результаты за 2010–2026 годы, а стратегия B — только за 2023–2026 годы, напрямую ранжировать их коэффициенты некорректно.Рыночные тренды, волатильность и крупные рискованные события могли существенно различаться.
Лучше сначала выбрать общий период, затем рассчитать CAGR, MDD и отношение доходности к просадке для обеих стратегий.
Именно поэтому в разделе 3 представлены как полные исторические данные, так и сравнение SPY и QQQ за одинаковый срок.
Полная история нужна, чтобы понять отдельную инвестицию. Для сравнения разных инвестиций используйте одинаковые периоды.
5.2 Проверяйте методику расчёта
Даже за один период разные поставщики данных могут показывать неодинаковую доходность.Возможные причины:
- Учитывается ли реинвестирование дивидендов и других выплат.
- Вычитаются ли комиссии управления, брокерские сборы и прочие расходы.
- Какая валюта и метод пересчёта обменных курсов используются.
- Применяются ли дневные, недельные или месячные данные для максимальной просадки.
- Учитываются ли кредитное плечо, расходы на финансирование и фактическое проскальзывание.
Например, максимальная просадка по дневным данным может быть глубже, чем по значениям на конец месяца. Резкое падение в середине месяца может исчезнуть из месячных показателей после восстановления рынка.
Поэтому различная частота наблюдений способна исказить сравнение.
Перед сопоставлением коэффициентов убедитесь, что определения данных и методики расчёта совместимы.
5.3 Различайте реальные результаты и бэктесты
Не все показатели эффективности имеют одинаковую доказательную силу.Фактическая историческая доходность отражает результаты рынка или сделки, действительно состоявшиеся в указанный период.
Смоделированный бэктест оценивает гипотетические результаты применения определённых торговых правил к прошлым данным.
Цели стратегии описывают то, чего она стремится достичь, а не уже полученные результаты.
Эти три категории нельзя смешивать.
При оценке количественных стратегий следует дополнительно изучать допущения о торговых расходах, устойчивость параметров и наличие проверяемой истории реальных сделок.
Хороший бэктест не доказывает хорошую эффективность в реальной торговле.
5.4 Выбирайте подходящий бенчмарк
Даже при одинаковых периодах и методах расчёта стратегии могут преследовать разные инвестиционные цели.Фонды акций, облигационные ETF и количественные стратегии могут иметь разные источники доходности и виды риска.
Поэтому бенчмарк должен по возможности соответствовать инвестиционной вселенной стратегии, её рисковому профилю и задачам анализа.
Для ETF на акции крупнейших американских компаний подходящим ориентиром может служить индекс S&P 500.
А вот для количественной стратегии, работающей на других рынках или по другим правилам, одного фондового индекса может быть недостаточно.
В таком случае можно рассмотреть соответствующие рыночные индексы, денежные средства или краткосрочные процентные ставки и другие уместные ориентиры, одновременно учитывая риск, расходы и инвестиционные цели.
Бенчмарк нужен не для того, чтобы его было легко обогнать. Он помогает понять, была ли принятая степень риска достаточно вознаграждена.
Иногда необходимы несколько бенчмарков. Коэффициент Кальмара также не заменяет всестороннюю оценку стратегии.
Чем яснее определены период, методика, подтверждения эффективности и ориентир для сравнения, тем полезнее становится коэффициент Кальмара.
6. Заключение: смотрите не только на доходность
Годовая доходность отражает лишь часть истории инвестиций.Две стратегии могут показать одинаковый результат, но значительно различаться по эффективности с поправкой на риск из-за глубины максимальной просадки.
И наоборот, более высокая доходность не всегда означает лучшее соотношение с самым большим историческим падением.
Коэффициент Кальмара и отношение доходности к просадке за всю историю помогают задавать более содержательные вопросы:
- Какова была годовая доходность инвестиций?
- Какой была максимальная историческая просадка?
- Сопоставимы ли периоды и методы расчёта?
- Подходит ли выбранный бенчмарк?
Исторические примеры SPY, QQQ, BRK.B и BND показывают, насколько сильно может различаться связь между доходностью и просадкой в разных инструментах.
Независимо от того, анализируете ли вы ETF, отдельные акции, облигации или количественные стратегии, необходимы прозрачные и сопоставимые данные.
Важно не только выяснить, кто заработал больше, но и понять, какая доходность соответствует вашим целям и приемлемому для вас риску.
Коэффициент Кальмара — не окончательный ответ, а отправная точка для более взвешенного анализа инвестиций.
Изучите доходность и управление рисками количественных стратегий
Если вы уже знакомы с долгосрочными вложениями в ETF и хотите рассмотреть другие источники доходности, изучите, как количественные торговые стратегии раскрывают результаты, максимальные просадки и правила управления рисками.Вы также можете ознакомиться с анализами стратегий Mr.Forex и использовать принципы этой статьи, чтобы самостоятельно оценивать периоды данных, параметры риска и соответствие стратегии вашим задачам.
Сначала проверьте сопоставимость данных. Затем оцените, подходит ли стратегия вашим потребностям.
Предупреждение о рисках: Материал предназначен исключительно для финансового образования и общего ознакомления. Он не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией или гарантией прибыли. Показатели стратегий A, B, C и D — гипотетические учебные примеры, а не реальные результаты конкретных инвестиционных продуктов. Историческая доходность упомянутых ETF и акций не гарантирует будущие результаты. Бэктесты количественных стратегий могут зависеть от чрезмерной подгонки моделей, смещений в данных, транзакционных издержек, проскальзывания и изменения рыночных условий. Результаты моделирования не доказывают эффективность реальной торговли и не обещают будущей прибыли. Любые инвестиции связаны с риском, включая возможность частичной или полной потери вложенного капитала.
繁體中文 
العربية 
বাংলা 
简体中文 
香港中文 
Čeština 
Dansk 
Nederlands 
English 
Français 
Deutsch 
Ελληνικά 
हिन्दी 
Magyar 
Bahasa Indonesia 
Italiano 
日本語 
한국어 
Bahasa Melayu 
Norsk bokmål 
Polski 
Português do Brasil 
Português 
Română 
Русский 
Español de Argentina 
Español de México 
Español 
Svenska 
ไทย 
Türkçe 
Українська 
اردو 
Tiếng Việt