Хотя первоначально «оценочный коэффициент» Трейнора и Блэка, информационный коэффициент является отношением относительного возврата к относительному риску (известному как «ошибка отслеживания»). В то время как коэффициент Шарпа рассматривает доходность по отношению к безрисковому активу, коэффициент информации основан на доходности по отношению к рискованному эталону, который в просторечии известен как «болванка». Учитывая актив или портфель активов со случайной доходностью, обозначенной Asset и эталонный тест со случайными результатами, обозначенными Benchmark, информационное соотношение имеет вид:
Mean(Asset − Benchmark) / Sigma (Asset − Benchmark)
Здесь Mean(Asset − Benchmark) - среднее значение Asset минус Benchmark возвращает, и Sigma(Asset - Benchmark) - стандартное отклонение Asset минус Benchmark возвращает. Более высокий информационный коэффициент считается лучшим, чем более низкий информационный коэффициент. Дополнительные сведения см. в разделе inforatio.
Для расчета информационного отношения с использованием данных примера в качестве возврата эталона используется средняя доходность рыночных рядов. Таким образом, учитывая данные о возврате активов и безрисковом возврате активов, вычислите информационный коэффициент с помощью
load FundMarketCash
Returns = tick2ret(TestData);
Benchmark = Returns(:,2);
InfoRatio = inforatio(Returns, Benchmark)
что дает следующий результат:
InfoRatio =
0.0432 NaN -0.0315
Поскольку рыночный ряд не имеет риска относительно себя, информационный коэффициент для второго ряда не определен (который представлен как NaN в программном обеспечении MATLAB ®). Его стандартное отклонение относительных возвращений в знаменателе равно 0 .
elpm | emaxdrawdown | inforatio | lpm | maxdrawdown | portalpha | ret2tick | sharpe | tick2ret