يتم استخدام نسبة المعلومات ، التي يشار إليها أحيانًا باسم نسبة التقييم ، لقياس العائد المعدل حسب المخاطر لمحفظة الأصول المالية (تجميع الأصول).
من حين لآخر ، قد يقيس العائد المعدل حسب المخاطر لأصل واحد ، أو يفعل ذلك بشكل طبيعي في حالة محفظة الأصول الفردية.
رياضيًا ، يتم تعريفها على أنها القيمة المتوقعة لعائد الأصول أو المحفظة مطروحًا منها العائد المتوقع ("E") لمؤشر مرجعي ، مقسومًا على الانحراف المعياري لهذا الاختلاف. غالبًا ما تسمى قيمة البسط "العائد النشط" بينما يسمى المقام "خطأ التعقب".
نسبة المعلومات = E [عائد المحفظة - العائد المعياري] / var (عائد المحفظة - العائد المعياري)
غالبًا ما تُستخدم نسبة المعلومات لتحديد مهارة مديري الأصول أو المتداولين لتحديد القيمة المضافة التي يقدمونها بالنسبة إلى العائد المعياري.
وبالتالي ، إذا كان العائد على محفظتهم أعلى من العائد على المؤشر المعياري ، فيُعتبر أن لديهم قيمة مضافة خلال الفترة المدروسة وستكون نسبة المعلومات إيجابية. تشير نسبة المعلومات السلبية إلى أن مدير المحفظة أو المتداول قد فقد قيمة بالنسبة للمعيار.
يجب اختيار المعايير وفقًا لنوع نشاط المدير. بالنسبة للجزء الأكبر ، سيكون هذا مؤشر سوق الأسهم ، مثل S&P 500. هذا صحيح بشكل عام ليس فقط لمتداولي الأسهم ، ولكن أيضًا لمديري الماكرو العالميين ، واستراتيجيات المراجحة المنهجية أو الإحصائية ، وتجار العملات ، إلخ. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أن S&P 500 عبارة عن مؤشر سائل رخيص يمكن استثماره بشكل سلبي من خلال منتجات مثل الصناديق المتداولة في البورصة (ETFs). لذلك فهو أحد أهم معايير الأداء المالي ، ليس فقط في الولايات المتحدة ولكن أيضًا في جميع أنحاء العالم.
ومع ذلك ، بالنسبة لمتداول السندات الذي يتخذ نهجًا أكثر تحفظًا ، فقد يكون معيارًا آخر يتناسب بشكل أفضل مع خصائص المخاطرة للمحفظة. على سبيل المثال ، بالنسبة لمتداول السندات الذي يستثمر بشكل أساسي في سندات الدين ذات الدرجة الاستثمارية ، فقد يكون مؤشرًا مشابهًا.
في كلتا الحالتين ، تهدف قيمة البسط ببساطة إلى إظهار ما إذا كانت القيمة قد تم إنشاؤها خلال فترة زمنية. هذا ليس العائد الزائد المعدل حسب المخاطر ، ولكن العائد الزائد نفسه. عندما يتم استخدام ألفا لجنسن في البسط ، عادة ما تسمى نسبة المعلومات "نسبة التقييم".
المقام ، الذي يأخذ في الاعتبار تقلب العائد المتوقع ، يهدف إلى تحديد العائد من حيث المخاطر المعدلة.
كلما زادت هذه القيمة ، كان المدير أفضل ، حيث أن الفرد ينتج عائدًا أعلى لكل وحدة مخاطرة. تعتبر نسب المعلومات 0.5 أعلى بكثير من المتوسط. تعتبر نسب المعلومات التي تبلغ 1.0 أو أكثر جيدة جدًا وتعكس بشكل عام الأداء في الشريحة العشرية الأعلى.
يستخدم بعض مديري الأصول نسبة المعلومات لحساب رسوم الأداء.
ومع ذلك ، فإن نسبة المعلومات تتجاهل تأثير الرافعة المالية على عوائد المحفظة.
وبالتالي ، حتى إذا كانت المحفظة تنتج عوائد أفضل من المؤشر ، يمكن أن تصبح نسبة المعلومات سلبية. على سبيل المثال ، يجب أن ينتج مؤشر S&P 500 عائدًا سنويًا يبلغ حوالي 7 ٪ على المدى الطويل لتقلب سنوي قدره 15 ٪. يقوم المتداول الذي يكسب عائدًا بنسبة 3٪ سنويًا مع تقلب بنسبة 4٪ بعمل أفضل من حيث العائد المعدل حسب المخاطر ، ولكن نسبة المعلومات ستكون سلبية إذا كان المؤشر هو S&P.
إذا كان على المرء زيادة الرافعة المالية لمحفظة المتداول الذي يحقق أداءً بنسبة 3٪ سنويًا للوصول إلى تقلب المؤشر المرجعي عند أداء 7٪ وتقلب 15٪ ، فإنه سينتج 4.25٪ من ألفا سنويًا قبل أن يأخذ في الاعتبار تكاليف الرافعة المالية.
في هذه الحالات ، من الأفضل استخدام نسبة المعلومات الهندسية.
للقيام بذلك ، من الأفضل استخدام برنامج كمبيوتر أو جدول بيانات ، لأن الحساب اليدوي يمثل صداعًا حقيقيًا.
1) قم أولاً بحساب الإصدار التجريبي للمدير ، وهو التباين بين عائد المحفظة وعائد المعيار ، ثم قسّمه على تباين عائد المعيار:
ß = Cov (عائد المحفظة ، العائد المعياري) / Var (العائد المعياري)
2) يجب تسوية العوائد خلال فترة زمنية معينة باستخدام الإصدار التجريبي. يمكن أن تكون هذه العوائد أسبوعية أو شهرية أو ربع سنوية أو فترة أخرى.
3) احسب ألفا (فائض العائد على المعيار) بأخذ عائد المحفظة وطرح منتج بيتا وعائد المعيار.
Alpha = عودة المحفظة - ß * إرجاع المحفظة
4) جمع ألفا وحساب الوسط الهندسي - أي مقدار ألفا المكتسب في كل فترة زمنية ، على سبيل المثال سنة واحدة.
ألفا (الوسط الهندسي) = ∑ (1 + ألفا) ^ [1 / (عدد النقاط)] - 1
5) احسب الانحراف المعياري لألفا بأخذ الجذر التربيعي للتباين لكل ألفا:
√var (∑ ألفا)
6) خذ القيمة التي تم الحصول عليها في الخطوة الرابعة وقسمها على القيمة التي تم الحصول عليها في الخطوة الخامسة.
تأكد من أن الفترات الزمنية متوافقة. إذا كانت القيمة التي تم الحصول عليها في الخطوة الرابعة تتوافق مع العوائد الشهرية ، فيجب أن تكون هي نفسها في الخطوة الخامسة. لجعل قيمة ما سنويًا ، ما عليك سوى رفعها إلى القوة المنطقية المطلوبة. إذا كانت قيمة شهرية ، فيجب رفعها إلى قوة اثني عشر. إذا كان ربعًا ، أس أربعة ، وهكذا.
نسبة المعلومات تقيس العائد الزائد لمحفظة معدلة حسب المخاطر. إنه جزء من عائلة مقاييس جودة العائد ، إلى جانب النسب الأخرى مثل Sharpe و Sortino و Treynor والربح / الخسارة ، من بين أمور أخرى ، والتي تساعد المتداولين على تحديد أدائهم.
تكمن المشكلة الرئيسية المرتبطة بنسبة المعلومات في أنها لا تأخذ في الاعتبار المحافظ التي تعمل بشكل أفضل لكل وحدة مخاطرة إذا كانت نتائج تداولها أقل من المعيار. في هذه الحالات ، يستفيد المتداولون ومديرو المحافظ من استخدام نسبة المعلومات الهندسية.
سابق : النسب المالية للشركة | التالية : كيف تجد أفضل الأسهم للتداول اليومي |