Rasio Sharpe: Indikator untuk Mengevaluasi Kinerja Perdagangan Algoritmik

Ketika menjalankan strategi perdagangan algoritmik, indikator penilaian yang paling umum digunakan adalah tingkat pengembalian tahunan. Namun, hanya dengan menggunakan indikator ini ada banyak kekurangan. Metode penghitungan keuntungan dari strategi tertentu tidak sepenuhnya jelas. Terutama beberapa strategi yang tidak memiliki arah yang kuat, seperti netral pasar, atau strategi yang menggunakan leverage. Di sisi lain, jika ada dua strategi yang menghasilkan keuntungan yang sama, bagaimana kita tahu strategi mana yang berisiko lebih besar? Dan, apa artinya lebih banyak risiko? Perbandingan antara berbagai strategi dan penilaian risiko terhadap strategi, mendorong penggunaan indikator Rasio Sharp.

• #### Definisi Rasio Sharpe

William Forsyth adalah seorang ekonom yang memenangkan Hadiah Nobel Ekonomi. Ia membantu mengembangkan Model Harga Aset Modal (CAPM) dan juga mengembangkan indikator Rasio Sharpe pada tahun 1966 (diperbarui pada tahun 1994).

Rasio Sharpe didefinisikan oleh persamaan berikut:

Dalam hal ini, Ra adalah marginal return dari strategi atau investasi, dan Rb adalah marginal return dari acuan yang sesuai. Rasio ini adalah rasio antara rata-rata marginal return dari investasi atau strategi dan selisih standar dari keuntungan tersebut. Oleh karena itu, ketika volatilitas keuntungan relatif kecil, dalam kondisi keuntungan yang sama, strategi atau investasi akan memiliki rasio Sharpe yang relatif besar.

Dalam strategi perdagangan, yang sering dikutip adalah rasio Sharpe tahunan. Rasio ini mempertimbangkan panjangnya interval perdagangan. Dengan asumsi bahwa strategi memiliki N interval perdagangan dalam satu tahun, maka rasio Sharpe tahunan untuk strategi ini dihitung dengan rumus berikut:

Perlu dicatat bahwa rasio Sharpe harus dihitung berdasarkan jenis interval waktu yang dipertimbangkan. Sebagai contoh, jika strategi dijalankan berdasarkan perdagangan hari, maka karena ada 252 hari perdagangan dalam setahun, maka N = 252, dan Ra dan Rb juga harus merupakan pendapatan harian.*6.5=1638, karena hanya ada 6,5 jam per hari untuk berdagang.

• #### Pemilihan Referensi

Dalam rumus perhitungan rasio Sharpe, disebutkan bahwa kriteria tersebut digunakan sebagai standar untuk menilai apakah strategi tersebut layak untuk dipertimbangkan. Sebagai contoh, strategi jangka panjang yang sederhana untuk investasi saham berjangka besar harus mampu melampaui indeks S&P 500, atau setidaknya dapat bertahan dengan fluktuasi yang lebih kecil.

Bagaimana memilih acuan terkadang tidak jelas. Misalnya, apakah dana indeks bursa dapat digunakan sebagai acuan kinerja perusahaan yang terdaftar secara independen, atau dengan S&P 500? Lalu mengapa tidak menggunakan Russell 3000? Sebuah hedge fund, apakah dengan indeks pasar atau dengan hedge fund lain sebagai acuan?

Sebagai contoh khusus. Untuk strategi netral pasar, ada pertimbangan yang agak rumit, apakah harus menggunakan tingkat bunga tanpa risiko atau 0 sebagai acuan. Karena strategi netral pasar, indikator pasar itu sendiri tidak cocok untuk digunakan sebagai acuan. Pilihan yang benar adalah tidak mengurangi tingkat bunga tanpa risiko.

• #### Keterbatasan

Meskipun rasio Sharpe sangat penting dalam keuangan kuantitatif, ia juga memiliki beberapa keterbatasan.

Pertama-tama, rasio Sharpe adalah kembali ke masa lalu. Ini hanya menjelaskan distribusi dan fluktuasi pendapatan sejarah, bukan yang mengarah ke masa depan. Ketika menilai berdasarkan rasio Sharpe, asumsi tersirat adalah bahwa masa lalu dan masa depan adalah sama. Namun, itu tidak selalu benar, terutama ketika sistem pasar berubah.

Kedua, rasio Sharpe dihitung dengan asumsi bahwa distribusi keuntungan adalah positif. Sayangnya, pasar sering bias. Distribusi keuntungan seringkali lebih besar, sehingga kemungkinan terjadinya situasi ekstrem lebih besar daripada yang diprediksi oleh distribusi positif. Oleh karena itu, rasio Sharpe tidak cukup menggambarkan risiko di ujung ekor.

Beberapa strategi memiliki resistensi yang lemah terhadap risiko semacam ini. Misalnya, menjual opsi bullish. Menjual opsi bullish akan menghasilkan premi opsi yang stabil dari waktu ke waktu, yang akan menyebabkan volatilitas rendah dalam pendapatan, dan jauh lebih tinggi dari keuntungan dari item acuan, sehingga akan memiliki rasio Sharpe yang sangat tinggi (berdasarkan data historis). Namun, tidak mempertimbangkan bahwa opsi ini akan ditebus, yang akan menyebabkan kemunduran yang tiba-tiba dan jelas dari kurva saham (bahkan posisi kosong). Oleh karena itu, rasio Sharpe tidak boleh digunakan secara independen ketika menilai kinerja perdagangan algoritmik.

Meskipun bagi sebagian orang, ini adalah kata-kata biasa. Dalam menghitung rasio Sharpe, Anda harus memasukkan biaya transaksi, dan ini lebih sesuai dengan kenyataan. Dalam banyak contoh nyata, beberapa strategi perdagangan memiliki rasio Sharpe yang sangat tinggi, namun ketika biaya sebenarnya dimasukkan, itu akan berubah menjadi strategi dengan rasio Sharpe yang rendah dan tingkat pengembalian yang rendah.

• #### Penggunaan praktis

Untuk menggunakan rasio Sharpe, ada satu hal yang perlu dipertimbangkan, yaitu berapa besar rasio Sharpe yang baik untuk sebuah strategi? Pertimbangan yang lebih praktis adalah bahwa Anda harus mengabaikan strategi dengan rasio Sharpe tahunan kurang dari 1 (setelah dikurangi biaya transaksi).

Rasio Sharp sering meningkat seiring dengan peningkatan frekuensi perdagangan. Beberapa strategi untuk perdagangan frekuensi tinggi akan memiliki rasio Sharp satu digit yang sangat tinggi, beberapa bahkan bisa dua digit. Karena strategi ini dapat menghasilkan keuntungan yang baik setiap hari, setiap bulan, dan jarang mengalami risiko yang lebih besar, maka volatilitas keuntungan sangat kecil, sehingga memiliki rasio Sharp yang sangat tinggi.

Dikutip dari sumber web