Die Calmar Ratio ist eine Leistungskennzahl, die in der Finanzbranche zur Bewertung der risikobereinigten Rendite eines Anlageportfolios mit besonderem Schwerpunkt auf dem Abwärtsrisiko verwendet wird.
Benannt nach seinem Schöpfer Terry W. Young, steht das "Calmar" in Calmar Ratio für California Managed Accounts Reports (Berichte über verwaltete Konten in Kalifornien).
Diese Kennzahl wird häufig von Hedgefonds und anderen Anlageportfolios verwendet, um ihre risikobereinigte Performance über einen bestimmten Zeitraum, in der Regel drei Jahre, zu demonstrieren.
Die Calmar-Ratio wird wie folgt berechnet:
Calmar-Ratio = Maximaler Drawdown / Annualisierte Rendite.
wobei :
Die Calmar-Ratio wird besonders geschätzt, weil sie das Verlustrisiko in den Mittelpunkt stellt.
Sie stellt eine direkte Verbindung zwischen der Rendite des Portfolios und seinem Verlust im schlimmsten Fall (Drawdown) her.
Sie wird in der Regel zur Bewertung der langfristigen Performance von Anlageportfolios verwendet, d. h. von Portfolios mit mehrjährigem Anlagehorizont.
Die Kennzahl ist ein beliebtes Maß bei der Beurteilung der Leistung von Hedgefonds, bei denen die Steuerung des Abwärtsrisikos häufig ein Schlüsselziel ist.
Die Calmar-Ratio ist besonders nützlich, um zu beurteilen, wie ein Investmentmanager mit starken Marktrückgängen umgeht und diese minimiert.
Die Calmar-Ratio ist ein einfaches und leicht interpretierbares Maß für die Rendite, die ein Portfolio pro Einheit seines höchsten Risikos erwirtschaftet.
Die Calmar-Ratio kann sehr sensibel auf den gewählten Zeitraum reagieren.
Ein Zeitraum, der von einem starken Rückgang geprägt ist, kann die Kennzahl drastisch verändern.
Da der Schwerpunkt auf der langfristigen Performance liegt, ist die Calmar-Ratio für kurzfristige Anlagestrategien weniger geeignet.
Die Verwendung des maximalen Drawdowns als einzige Risikomaßzahl spiegelt möglicherweise nicht vollständig die Bandbreite der Risikofaktoren wider, die ein Portfolio beeinflussen.
Um das Calmar-Verhältnis in Python zu berechnen, müssen Sie in der Regel :
Hier ist eine Python-Funktion zur Berechnung der Calmar-Ratio :
import numpy as np
def calmar_ratio(returns):
"""
Calculate the Calmar Ratio for a series of investment returns.
Parameters:
returns (array-like): A list or array of periodic returns.
Returns:
float: The Calmar Ratio.
"""
# Convert the returns to a numpy array for easier manipulation
returns = np.array(returns)
# Calculate the cumulative returns
cumulative_returns = (1 + returns).cumprod()
# Calculate the rolling maximum
rolling_max = np.maximum.accumulate(cumulative_returns)
# Calculate drawdowns
drawdowns = (cumulative_returns - rolling_max) / rolling_max
# Calculate the maximum drawdown
max_drawdown = np.min(drawdowns) # Note: max_drawdown is negative
# Annualize the total return
annualized_return = cumulative_returns[-1] ** (1 / len(returns)) - 1
# Calculate the Calmar Ratio
calmar_ratio = annualized_return / -max_drawdown
return calmar_ratio
print(calmar_ratio(returns))
Bevor Sie diesen Code verwenden, sollten Sie darauf achten, Einrückungen zu verwenden (wie unten beschrieben), da dies ein wichtiger Bestandteil der Python-Syntax ist.
In dieser Funktion übergeben Sie eine Reihe von periodischen Renditen (täglich, monatlich usw.) und sie berechnet die Calmar-Ratio.
Die Funktion geht davon aus, dass die Eingaberenditen in einem Format vorliegen, das direkt in eine NumPy-Tabelle umgewandelt werden kann.
Die Berechnung der annualisierten Rendite setzt voraus, dass die Renditen nicht bereits annualisiert sind und dass die Länge des Zeitraums mit der Länge der Renditetabelle übereinstimmt.
Achten Sie also darauf, entsprechend anzupassen, wenn Ihre Daten abweichen.
Die Calmar-Ratio wird verwendet, um die risikobereinigten Renditen von Anlageportfolios zu bewerten, wobei ein besonderer Schwerpunkt darauf liegt, wie die Portfolios mit starken Markteinbrüchen umgehen.
Da der Schwerpunkt auf dem maximalen Drawdown liegt, ist er besonders relevant für langfristige Anleger und Hedgefonds, die sich um das Risiko von Kursrückgängen sorgen.
Seine Wirksamkeit hängt jedoch von der Auswahl eines geeigneten Bewertungszeitraums ab und sollte für eine umfassende Anlageanalyse neben anderen Performance- und Risikomaßen berücksichtigt werden.
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