Calmar Ratio är ett nyckeltal som används inom finansbranschen för att bedöma den riskjusterade avkastningen på en investeringsportfölj, med särskild tonvikt på nedåtrisken.
Calmar står för California Managed Accounts Reports och är uppkallat efter dess skapare, Terry W. Young.
Detta nyckeltal används ofta av hedgefonder och andra investeringsportföljer för att visa deras riskjusterade resultat under en viss period, vanligtvis tre år.
Calmar-kvoten beräknas enligt följande:
Calmar-kvot = Maximal nedtrappning / Annualiserad avkastning
där :
Calmar-kvoten är särskilt populär eftersom den fokuserar på risken för förlust.
Den skapar en direkt koppling mellan portföljens avkastning och dess värsta förlust (drawdown).
Det används i allmänhet för att bedöma den långsiktiga utvecklingen av investeringsportföljer, dvs. de med en flerårig investeringshorisont.
Kvoten är ett populärt mått för att bedöma hedgefonders resultat, där hantering av nedåtrisk ofta är ett viktigt mål.
Calmar-kvoten är särskilt användbar för att bedöma hur väl en investeringsförvaltare hanterar och minimerar allvarliga marknadsnedgångar.
Calmar-kvoten är ett enkelt och lättolkat mått på den avkastning som portföljen genererar per enhet av dess högsta risk.
Calmar-kvoten kan vara mycket känslig för vilken period som väljs.
En period som präglas av en betydande nedgång kan radikalt förändra kvoten.
Eftersom Calmar-kvoten fokuserar på långsiktig avkastning är den mindre lämplig för kortsiktiga investeringsstrategier.
Att använda maximal drawdown som enda riskmått kanske inte helt återspeglar omfattningen av de riskfaktorer som påverkar en portfölj.
För att beräkna Calmar-kvoten i Python behöver du i allmänhet :
Här är en Python-funktion för beräkning av Calmar-kvoten:
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))
Innan du använder koden bör du se till att du använder indrag (se nedan), eftersom detta är en viktig del av Pythons syntax.
I den här funktionen anger du en serie periodiska avkastningar (dagliga, månatliga etc.) och den beräknar Calmar-kvoten.
Funktionen förutsätter att de inmatade avkastningarna är i ett format som direkt kan konverteras till en NumPy-tabell.
Beräkningen av den annualiserade avkastningen förutsätter att avkastningen inte redan är annualiserad och att periodlängden är densamma som i avkastningstabellen.
Så se till att justera i enlighet med detta om dina data skiljer sig åt.
Calmar-kvoten används för att bedöma den riskjusterade avkastningen för investeringsportföljer, med särskilt fokus på hur portföljer hanterar betydande marknadsnedgångar.
Dess fokus på maximal drawdown gör den särskilt relevant för långsiktiga investerare och hedgefonder som oroar sig för nedåtrisker.
Dess effektivitet beror dock på valet av en lämplig värderingsperiod och bör beaktas tillsammans med andra mått på resultat och risk för en fullständig analys av investeringen.
Föregående : Företagens finansiella nyckeltal | Följande : Hur du hittar de bästa aktierna för Day Trading |