те що e завжди позначає очікувану майбутню прибутковість ми використовуватимемо її як синонім середньої прибутковості у минулому введення l в коефіцієнт шарпа розкриває що інвестор завжди міг би запрацювати певну безризикову прибуток — наприклад інвестуючи в казначейські векселі таким чином прибутковість що перевищує безризикову ставку значиміша чим абсолютний рівень прибутковості де x— середнє значення xi — окремі значення даних n — кількість сегментів даних стандартне відхилення — це статистична величина призначена для виміру міри розкиду даних формула для стандартного відхилення така 736 частина 4 торгівельних системи і вимір ефективності торговлив вживанні до коефіцієнта шарпа n дорівнює кількості тимчасових інтервалів наприклад якщо для досліджуваного трирічного періоду використовуються місячні тимчасові інтервали те n = 36 при обчисленні стандартного відхилення завжди необхідно вибирати часовий інтервал для сегментації всього даного періоду наявних даних (тижневі або місячні інтервали) хай наприклад дані про прибутковість фінансового керівника за даний рік розбиті на тижневі сегменти стандартне відхилення буде дуже високим якщо прибутковість деяких тижнів різко відрізняється від середньої прибутковості за весь період наявних даних і навпаки стандартне відхилення буде низьким якщо прибутковості окремих тижнів розташовуються близько до середньої прибутковості рис 21 2 ілюструє два набори даних з однією і тією ж середньою тижневою прибутковістю але істотно різними стандартними відхиленнями базова передумова коефіцієнта шарпа полягає в тому що стандартне відхилення вимірює ризик тобто чим більше відхилення прибутковості окремих сегментів від середнього значення прибутковості тим більше рискованны інвестиції в єству стандартне відхилення вимірює невизначеність прибутку має бути інтуїтивне зрозуміло що при невеликому стандартному відхиленні реальний прибуток швидше за все буде близька до очікуваної (якщо звичайно очікуваний прибуток є гарною оцінкою реального прибутку) з іншого боку якщо стандартне відхилення велике те воно передбачає велику вірогідність того що реальний прибуток істотно відрізнятиметься від очікуваної коефіцієнт шарпа для фінансового керівника може бути обчислений безпосередньо оскільки ми знаємо величину активів по відношенню до яких обчислюється прибутковість в разі торгівельної системи це не так застосовуючи коефіцієнт шарпа до торгівельної системи ми можемо вибрати один з двох підходів 1 оцінити активи які потрібні аби торгувати за допомогою системи і використовувати цю оцінку для обчислення процентної прибутковості 2 спростити коефіцієнт шарпа видаливши з нього безрисковуюпроцентную ставку / (як пояснюється далі якщо використовується така форма коефіцієнта шарпа те немає необходимостиоценивать активи потрібні для торгівлі за допомогою системи ) таким чином коефіцієнт шарпа скоротиться доsr = e/sd глава 21 вимір результативності торгівлі 737рисунок 21 2 порівняння два управляющихс однаковою середньою прибутковістю але різними стандартними відхиленнями другої по/код можна виправдати на підставі того що значна частина заставних коштів може бути внесена у вигляді казначейських векселів таким чином в протилежність покупцям коштовних паперів ф'ючерсний трейдер не