Il Calmar Ratio è una misura di performance utilizzata nel settore finanziario per valutare il rendimento corretto per il rischio di un portafoglio di investimenti, con particolare attenzione al rischio di ribasso.
Il Calmar Ratio, che prende il nome dal suo ideatore, Terry W. Young, sta per California Managed Accounts Reports.
Questo rapporto è spesso utilizzato dagli hedge fund e da altri portafogli di investimento per dimostrare la loro performance corretta per il rischio in un determinato periodo, di solito tre anni.
Il Calmar ratio viene calcolato come segue:
Calmar ratio = Massimo drawdown / Rendimento annualizzato
dove :
Il Calmar ratio è particolarmente apprezzato perché si concentra sul rischio di perdita.
Stabilisce un legame diretto tra il rendimento del portafoglio e la sua perdita peggiore (drawdown).
Viene generalmente utilizzato per valutare la performance a lungo termine dei portafogli di investimento, ossia quelli con un orizzonte di investimento pluriennale.
Il rapporto è una misura popolare per valutare la performance degli hedge fund, dove la gestione del rischio di ribasso è spesso un obiettivo chiave.
Il Calmar ratio è particolarmente utile per valutare la capacità di un gestore di investimenti di gestire e minimizzare i gravi cali di mercato.
Il Calmar ratio è una misura semplice e facilmente interpretabile del rendimento generato dal portafoglio per unità del suo rischio più elevato.
Il rapporto Calmar può essere molto sensibile al periodo scelto.
Un periodo caratterizzato da un calo significativo può alterare radicalmente il rapporto.
Poiché si concentra sulla performance a lungo termine, il Calmar ratio è meno adatto alle strategie di investimento a breve termine.
L'utilizzo del drawdown massimo come unica misura del rischio può non riflettere pienamente l'entità dei fattori di rischio che incidono su un portafoglio.
Per calcolare il Calmar ratio in Python, in genere è necessario :
Ecco una funzione Python per calcolare il 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))
Prima di usare questo codice, assicuratevi di usare l'indentazione (come mostrato sotto), che è una parte importante della sintassi di Python.
In questa funzione si inserisce una serie di rendimenti periodici (giornalieri, mensili, ecc.) e si calcola il rapporto Calmar.
La funzione presuppone che i rendimenti in ingresso siano in un formato che possa essere convertito direttamente in una tabella NumPy.
Il calcolo del rendimento annualizzato presuppone che i rendimenti non siano già annualizzati e che la lunghezza del periodo sia uguale a quella della tabella dei rendimenti.
Se i vostri dati sono diversi, regolatevi di conseguenza.
Il Calmar ratio viene utilizzato per valutare i rendimenti corretti per il rischio dei portafogli di investimento, con particolare attenzione al modo in cui i portafogli gestiscono i ribassi significativi del mercato.
L'attenzione al drawdown massimo lo rende particolarmente importante per gli investitori a lungo termine e gli hedge fund preoccupati del rischio di ribasso.
Tuttavia, la sua efficacia dipende dalla scelta di un periodo di valutazione appropriato e deve essere considerata insieme ad altre misure di performance e di rischio per un'analisi completa dell'investimento.
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