Методология Foliolytic

Последнее обновление:

Каждая метрика, рассчитываемая Foliolytic: как она вычисляется, какие данные используются, какие крайние случаи обрабатываются реализацией, и чем Foliolytic отличается от типичных онлайн-калькуляторов. Никаких «черных ящиков».

Краткий ответ

Каков самый важный методологический выбор в Foliolytic?

Foliolytic использует фактическую ежедневную доходность 3-месячных казначейских векселей США из FRED в качестве безрисковой ставки, соответствующую каждому календарному дню истории вашего портфеля. Большинство онлайн-калькуляторов используют статическое предположение в 2% или 3%, что может изменить коэффициенты Sharpe и Sortino на 0,3–0,5 в условиях, когда доходность казначейских векселей составляет 5%. В сочетании с ежедневной реконструкцией просадок (а не снимками на конец месяца) и XIRR методом Ньютона с бисекцией в качестве запасного варианта, это приводит показатели Foliolytic в соответствие с институциональной методологией управления активами.

Реальная доходность казначейских облигаций · Ежедневная детализация · XIRR методом Ньютона
Рассматриваемые метрики
  1. Коэффициент Sharpe
  2. Коэффициент Sortino
  3. XIRR (Доходность, взвешенная по денежным потокам)
  4. TWR (Доходность, взвешенная по времени)
  5. Beta
  6. Alpha (Дженсена)
  7. R-квадрат
  8. Максимальная просадка
  9. Стоимость под риском (VaR)
  10. CVaR (Ожидаемый дефицит)
  11. Коэффициент Calmar
  12. Коэффициент Treynor
  13. Информационный коэффициент
  14. Коэффициент захвата (рост/падение)
  15. Ошибка отслеживания
  16. Вероятностный коэффициент Sharpe (PSR)
  17. Показатель Херста
  18. Индекс Ulcer
  19. Средний показатель
  20. Коэффициент Burke
  21. Коэффициент Martin
  22. Коэффициент Sterling
  23. Modigliani M²

Коэффициент Sharpe

Формула

Sharpe = (R̄_p - R_f) · √252 / (σ(r_d) · √252)
where r_d = daily log returns and R̄_p, σ are computed on those daily log returns.

Входные данные

Ежедневная серия стоимости портфеля, реконструированная из ваших транзакций. Ежедневная доходность 3-месячных казначейских векселей США из FRED, соответствующая каждому календарному дню. 252 торговых дня в году для портфелей, состоящих только из акций; 365 для портфелей, состоящих только из криптовалют; соответствующая смесь для смешанных портфелей.

Крайние случаи и численная обработка

Если история портфеля короче 30 дней, коэффициент Sharpe не отображается (размер выборки слишком мал для значимого вывода). Если σ < 1e-9 (фактически плоский портфель), коэффициент Sharpe сообщается как null, а не как бесконечность.

Отличия от обычных калькуляторов

Большинство онлайн-калькуляторов используют статическую безрисковую ставку 2% или 3%. Foliolytic использует фактическую ежедневную доходность казначейских векселей. В условиях высоких ставок (2023–2025 гг.) это изменяет коэффициенты Sharpe на 0,3–0,5 по сравнению с калькуляторами с фиксированной ставкой.

Коэффициент Sortino

Формула

Sortino = (R̄_p - R_f) · √252 / DD
where DD = √( (1/n) · Σ min(r_d - r_f_d, 0)² ) · √252

Входные данные

Те же ежедневные серии портфеля и ежедневные безрисковые ставки, что и для Sharpe. Порог для «отрицательной стороны» — это ежедневная безрисковая ставка, а не ноль.

Крайние случаи и численная обработка

Отрицательное отклонение рассчитывается только для дней, когда r_d < r_f_d. Дни, когда r_d ≥ r_f_d, вносят нулевой вклад в сумму, но учитываются в n. Это соответствует первоначальной спецификации Sortino 1980-х годов.

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые калькуляторы используют ноль в качестве порога для отрицательной стороны, что математически удобно, но теоретически неверно. В оригинальной статье Sortino указывается минимально приемлемая доходность (MAR), которая наиболее естественно интерпретируется как безрисковая ставка.

XIRR (Доходность, взвешенная по денежным потокам)

Формула

0 = Σᵢ CFᵢ / (1 + XIRR)^( (dᵢ - d₀) / 365 )
solved via Newton-Raphson with bisection fallback.

Входные данные

Полная история транзакций с датированными денежными потоками. Включает взносы (отрицательные), изъятия (положительные), конечную стоимость портфеля на самую последнюю дату (положительную) и любые полученные денежные дивиденды как отдельные потоки.

Крайние случаи и численная обработка

Метод Ньютона-Рафсона итерирует с начальным предположением 0,10. Если производная стремится к нулю или итерация расходится, алгоритм переключается на метод бисекции в диапазоне [-0.99, +5.0]. Допуск сходимости: 1e-10. Денежные потоки менее $0,01 игнорируются. Результат ограничен диапазоном [-0.99, +5.0] в год — значения вне этого диапазона почти всегда указывают на ошибки данных (путаница валют, сдвиги десятичной точки, сбои в отчетности по криптовалютам).

Отличия от обычных калькуляторов

XIRR в Excel использует тот же подход Ньютона-Рафсона, но не имеет ограничений по разумности, поэтому он возвращает абсурдные значения (многомиллиардные проценты) для неаккуратных данных по криптовалютам. Ограничение Foliolytic предотвращает их попадание в дашборд.

TWR (Доходность, взвешенная по времени)

Формула

TWR = Π_i (1 + R_i) - 1
where R_i is the return of period i computed between cash flow events.

Входные данные

Ежедневные значения портфеля, даты всех внешних денежных потоков. Период между двумя последовательными потоками — это одно окно доходности.

Крайние случаи и численная обработка

Доходность за подпериоды геометрически связывается для устранения эффекта времени взносов и изъятий. Дни без потоков дают однодневные периоды доходности. Многодневные периоды между потоками суммируются.

Отличия от обычных калькуляторов

TWR является стандартом для оценки доходности активов (то, что сообщают управляющие фондами). Доходность, взвешенная по денежным потокам (XIRR), является стандартом для оценки фактического опыта инвестора. Foliolytic рассчитывает оба показателя — они часто различаются на несколько процентных пунктов.

Beta

Формула

β = Cov(r_p, r_m) / Var(r_m)
computed via OLS regression of daily portfolio returns r_p on daily benchmark returns r_m, using excess-of-risk-free-rate returns.

Входные данные

Ежедневная доходность портфеля. Ежедневная доходность бенчмарка (S&P 500 по умолчанию; настраивается на QQQ, VT или любой пользовательский бенчмарк). Ежедневная доходность 3-месячных казначейских векселей для расчета избыточной доходности.

Крайние случаи и численная обработка

Минимум 30 дней перекрытия между портфелем и бенчмарком. Дни, в которых отсутствуют данные, отбрасываются. Выбросы (>5σ) отмечаются, но не удаляются — Beta является устойчивой статистикой, и удаление выбросов обычно смещает ее вверх.

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые калькуляторы рассчитывают Beta на основе сырой доходности (не избыточной доходности), что математически эквивалентно только в том случае, если безрисковая ставка постоянна. При изменяющихся во времени ставках казначейских векселей регрессия на избыточную доходность более корректна.

Alpha (Дженсена)

Формула

α = R̄_p - [R_f + β · (R̄_m - R_f)]
where all quantities are annualized.

Входные данные

То же, что и для Beta, плюс свободный член регрессии (постоянный член МНК).

Крайние случаи и численная обработка

Alpha сообщается в годовых процентных пунктах. Статистическая значимость (t-статистика) рассчитывается параллельно — значения Alpha без t-статистики > 1,5 следует рассматривать как шум, а не как навык.

Отличия от обычных калькуляторов

Многие Alpha в электронных таблицах рассчитываются как чистый свободный член не масштабированной регрессии, пропуская шаг аннуализации. Foliolytic всегда сообщает годовую Alpha, чтобы число было напрямую интерпретируемо как «дополнительная доходность в год по сравнению с риском, эквивалентным бенчмарку».

R-квадрат

Формула

R² = 1 - SS_residual / SS_total
where SS_residual = Σ(r_p - r_p_predicted)² and SS_total = Σ(r_p - r̄_p)²

Входные данные

Та же регрессия, что и для Beta. R² — это коэффициент детерминации из этой подгонки.

Крайние случаи и численная обработка

Если R² < 0,05 по отношению к выбранному бенчмарку, оценки Beta и Alpha портфеля помечаются как статистически бессмысленные — нет линейной зависимости для интерпретации.

Отличия от обычных калькуляторов

Foliolytic рассматривает высокий R² (≥ 0,95 с низкой активной долей) как сигнал «скрытого индексатора» — см. раздел «Последние крупные обновления» в CLAUDE.md для определения значка.

Максимальная просадка

Формула

MaxDD = min over t of [V_t / max(V_s : s ≤ t) - 1]

Входные данные

Ежедневная серия стоимости портфеля за всю историю. Реконструкция использует оценку по транзакциям, а не снимки на конец периода.

Крайние случаи и численная обработка

Ежедневная детализация используется для акций и криптовалют. Внутридневные пики/падения не фиксируются — максимальная просадка Foliolytic имеет ежедневное разрешение. Время восстановления (дни от пика до следующего дня на уровне пика или выше) сообщается вместе с просадкой.

Отличия от обычных калькуляторов

Многие трекеры рассчитывают просадку на основе месячных NAV, что занижает истинную просадку от пика до минимума в среднем на 20–30%. Ежедневная реконструкция захватывает большую часть пути.

Стоимость под риском (VaR)

Формула

Historical: VaR_α = quantile(r_d, 1 - α)
Parametric (Gaussian): VaR_α = μ - z_α · σ
Monte Carlo: simulate from fitted distribution and take 1-α quantile.

Входные данные

Полная история ежедневной доходности. Уровень доверия α (по умолчанию: 95% и 99%). Для параметрического VaR также требуются выборочное среднее и стандартное отклонение. Для Монте-Карло подбирается распределение (по умолчанию Гауссово; t-распределение для активов с «тяжелыми хвостами»).

Крайние случаи и численная обработка

Исторический VaR требует не менее 60 дней доходности (статистический минимум); настоятельно рекомендуется 250+ дней. Параметрический VaR может быть ненадежным для негауссовых распределений доходности. Foliolytic сообщает все три показателя рядом, чтобы разница (или ее отсутствие) была видна.

Отличия от обычных калькуляторов

Большинство калькуляторов сообщают только параметрический VaR. Foliolytic показывает исторический, параметрический и Монте-Карло. Для активов с «тяжелыми хвостами» (криптовалюты, акции с плечом, отдельные акции) параметрический VaR может недооценивать истинный потенциал потерь на 50%+.

CVaR (Ожидаемый дефицит)

Формула

CVaR_α = E[Loss | Loss ≥ VaR_α]
empirically: mean of returns worse than VaR_α threshold.

Входные данные

То же, что и исторический VaR. CVaR использует только те дни, когда убыток превысил порог VaR.

Крайние случаи и численная обработка

При условии, что «хвост» не пуст: требуется не менее 5 наблюдений за пределами порога VaR для значимой оценки. При 250 днях истории и 95% VaR это дает 12–13 наблюдений в «хвосте» — пограничное значение.

Отличия от обычных калькуляторов

Многие источники сообщают только VaR. CVaR (также называемый ожидаемым дефицитом) сообщает не только порог, но и среднюю величину потерь за его пределами — это более полезно для планирования капитала. Базель III для банков теперь предписывает CVaR вместо VaR по этим причинам.

Коэффициент Calmar

Формула

Calmar = R_annual / |MaxDD|

Входные данные

Годовая доходность (CAGR за всю историю). Максимальная просадка за всю историю.

Крайние случаи и численная обработка

Требует, чтобы оба входных значения были нетривиальными. Если MaxDD < 1% (по сути, нет просадки), Calmar сообщается как «н/д», а не как бесконечность. Если R_annual ≤ 0, Calmar все равно может быть рассчитан, но сообщается с явным контекстом (высокий Calmar от низкой просадки впечатляет только в том случае, если доходность также положительна).

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые реализации используют скользящий 36-месячный Calmar вместо полного периода. Foliolytic по умолчанию рассчитывает Calmar за полный период; скользящий Calmar доступен на вкладке расширенных метрик.

Коэффициент Treynor

Формула

Treynor = (R̄_p - R_f) / β

Входные данные

Годовая избыточная доходность за период. Beta из той же регрессии, что использовалась для метрики Beta.

Крайние случаи и численная обработка

Если β близка к нулю или отрицательна, Treynor становится бессмысленным или контринтуитивным. Foliolytic помечает портфели с |β| < 0,2 как «низко-Beta» и показывает Treynor с предупреждающим индикатором.

Отличия от обычных калькуляторов

Treynor наиболее полезен для хорошо диверсифицированных портфелей, где идиосинкратический риск был диверсифицирован. Для отдельных акций или концентрированных портфелей Sharpe является более подходящей метрикой — Treynor будет завышать доходность с поправкой на риск, поскольку специфический риск компании не учитывается Beta.

Информационный коэффициент

Формула

IR = (R̄_p - R̄_b) / σ(r_p - r_b)
where the denominator is the tracking error.

Входные данные

Ежедневная доходность портфеля и ежедневная доходность бенчмарка. Оба показателя аннуализированы через √252.

Крайние случаи и численная обработка

Требует не менее 60 дней парных данных. Если ошибка отслеживания < 0,5% (по сути, индексированный), IR подавляется, потому что числитель, деленный на знаменатель, близкий к нулю, дает нестабильные оценки.

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые реализации используют месячную доходность (официальный стандарт GIPS). Foliolytic использует ежедневную для более высокого разрешения; разница между ежедневной и месячной для IR невелика (обычно в пределах 5%).

Коэффициент захвата (рост/падение)

Формула

Up-Capture = R̄_p_up / R̄_b_up
(over months where R_b > 0)
Down-Capture = R̄_p_down / R̄_b_down
(over months where R_b < 0)

Входные данные

Месячная доходность портфеля и бенчмарка. Рассчитывается с месячной детализацией для соответствия стандартной отчетной конвенции.

Крайние случаи и численная обработка

Требует не менее 12 месяцев в каждом режиме (рост/падение) для значимых оценок. Месяцы, когда доходность бенчмарка равна нулю, отбрасываются. Коэффициенты захвата сообщаются в процентах.

Отличия от обычных калькуляторов

Foliolytic также сообщает качество коэффициента захвата (разницу up_capture - down_capture) — идеальный профиль: высокий рост, низкое падение.

Ошибка отслеживания

Формула

TE = σ(r_p - r_b) · √252

Входные данные

Ежедневная доходность портфеля и бенчмарка. Серия разностей рассчитывается ежедневно; TE — это годовое стандартное отклонение.

Крайние случаи и численная обработка

Те же минимальные требования к данным, что и для IR (≥ 60 дней). Для очень тесно индексированных портфелей (< 0,5% TE) метрика сообщается, но помечается, потому что такая низкая ошибка отслеживания обычно означает скрытое индексирование.

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые калькуляторы используют ex-ante (прогнозную, факторную) ошибку отслеживания, а не ex-post (историческую). Foliolytic всегда использует ex-post — фактическое реализованное отклонение от бенчмарка.

Вероятностный коэффициент Sharpe (PSR)

Формула

PSR(SR*) = Φ( (SR_obs - SR*) · √(n-1) / √(1 - γ_3·SR_obs + ((γ_4-1)/4)·SR_obs²) )
where γ_3 is sample skew and γ_4 is sample kurtosis.

Входные данные

Наблюдаемый коэффициент Sharpe, размер выборки n, выборочная асимметрия, выборочный эксцесс. Бенчмарк SR* (по умолчанию 0).

Крайние случаи и численная обработка

Квантили для PSR бутстрапируются из скользящих 5-летних окон общей доходности SPY (1101 окно с 1928 по 2025 год), поэтому оценка отражает эталонные распределения, учитывающие размер выборки. Формула PSR имеет √(n-1) в числителе, поэтому эталонные распределения должны использовать окна, соответствующие длине истории пользователя — см. исправление метрик v6 от апреля 2026 года в CLAUDE.md.

Отличия от обычных калькуляторов

Большинство онлайн-калькуляторов вообще не сообщают PSR. Те немногие, что это делают, обычно используют фиксированное эталонное распределение, которое не учитывает размер выборки, что приводит к тому, что портфели пользователей с реалистичной 5-летней историей получают оценку «плохо» даже при пороге достоверности BLP.

Показатель Херста

Формула

log(R/S)_n = H · log(n) + c
fit via OLS on log-window-size axis.

Входные данные

Серия ежедневной доходности. Размеры окон обычно варьируются от 10 до T/2 логарифмически.

Крайние случаи и численная обработка

Направление рассматривается как «нейтральное», а не «чем выше, тем лучше» — H = 0,5 (случайное блуждание) является концептуальной серединой, при этом отклонения в любую сторону являются информативными. Квантили бутстрапируются из скользящих 5-летних окон SPY, так же как и для PSR.

Отличия от обычных калькуляторов

Foliolytic использует метод масштабированного диапазона (R/S). Анализ детрендированных флуктуаций (DFA) доступен в качестве альтернативы на вкладке «Расширенные»; оба метода обычно дают очень схожие результаты для доходности акций, которыми владеет большинство пользователей.

Индекс Ulcer

Формула

UI = √( (1/n) · Σ DD_i² ) · 100

Входные данные

Серия ежедневных просадок (процент от текущего максимума).

Крайние случаи и численная обработка

Сообщается в процентах. Как и все метрики, основанные на просадках, чувствителен к разрешению базовой серии значений — ежедневная реконструкция имеет значение.

Отличия от обычных калькуляторов

Некоторые реализации сообщают UI как дробь; Foliolytic использует оригинальную конвенцию Питера Мартина — процент * 100 для прямого сравнения с опубликованными исследованиями.

Средний показатель

Формула

BA = (months where r_p > r_b) / (total months)

Входные данные

Месячная доходность портфеля и бенчмарка.

Крайние случаи и численная обработка

Месяцы, когда r_p == r_b, делятся пополам. Минимум 12 месяцев для значимой оценки.

Отличия от обычных калькуляторов

Foliolytic также сообщает парную метрику, средний показатель против нуля (месяцы, когда r_p > 0 / общее количество), полезную для стратегий абсолютной доходности.

Коэффициент Burke

Формула

Burke = (R_annual - R_f) / √(Σ DD_i²)

Входные данные

Годовая доходность, безрисковая ставка, все значения просадок за период.

Крайние случаи и численная обработка

Похож на Calmar, но наказывает сумму квадратов просадок вместо только максимальной. Менее чувствителен к одной «черной лебединой» просадке, чем Calmar.

Отличия от обычных калькуляторов

Базовые значения Burke в Foliolytic были перекалиброваны на FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED в версии 6.5 (апрель 2026 г.) — см. CLAUDE.md для истории калибровки.

Коэффициент Martin

Формула

Martin = (R_annual - R_f) / UI

Входные данные

Годовая избыточная доходность, индекс Ulcer.

Крайние случаи и численная обработка

Прямой родственник Calmar и Burke; использует индекс Ulcer в качестве знаменателя риска пути.

Отличия от обычных калькуляторов

Большинство калькуляторов не рассчитывают коэффициент Martin. Foliolytic включает его, потому что метрики, основанные на индексе Ulcer, хорошо коррелируют с субъективной болью инвестора.

Коэффициент Sterling

Формула

Sterling = R_annual / (mean of N worst drawdowns - 10%)
N = 3, period = 36 months by default.

Входные данные

Годовая доходность. Список всех завершенных просадок в пределах окна просмотра, ранжированных по глубине.

Крайние случаи и численная обработка

Корректировка -10% — это фиксированное смещение от первоначальной формулировки Sterling. Если существует менее N завершенных просадок, метрика подавляется.

Отличия от обычных калькуляторов

Sterling более чувствителен, чем Calmar, к серии средних просадок. Базовые значения Sterling в Foliolytic (FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED) были перекалиброваны в версии 6.5.

Modigliani M²

Формула

M² = Sharpe · σ_market + R_f

Входные данные

Коэффициент Sharpe портфеля, годовое стандартное отклонение бенчмарка, годовая безрисковая ставка.

Крайние случаи и численная обработка

M² ≡ Sharpe, масштабированный до волатильности бенчмарка. Всякий раз, когда меняются диапазоны Sharpe, диапазоны M² ДОЛЖНЫ меняться идентично — они математически являются одной и той же величиной.

Отличия от обычных калькуляторов

Многие калькуляторы рассчитывают Sharpe, но пропускают M². M² более интерпретируем для розничных пользователей, потому что он выражается в процентных пунктах доходности, а не в безразмерном коэффициенте.

Общие замечания, применимые ко всем метрикам

Ежедневная детализация, а не месячная

Каждая метрика Foliolytic рассчитывается на основе ежедневной реконструкции портфеля, а не снимков на конец месяца. Это наиболее важно для метрик, основанных на просадках (максимальная просадка, Calmar, Burke, Martin, Sterling, Ulcer): месячные NAV обычно занижают истинную просадку от пика до минимума в среднем на 20–30%, потому что они упускают внутримесячные падения. Ежедневная детализация фиксирует путь, который фактически произошел.

Конвенции по аннуализации

Портфели, состоящие только из акций, используют 252 торговых дня. Портфели, состоящие только из криптовалют, используют 365 дней (торговля 24/7). Смешанные портфели используют комбинацию по активам, затем рекомбинируют в единый годовой показатель портфеля. Масштабирование волатильности использует √n (дисперсия масштабируется линейно со временем, поэтому стандартное отклонение масштабируется с √времени).

Логарифмическая доходность для компаундирования, арифметическая для отображения

Ежедневная логарифмическая доходность используется внутри системы для любой метрики, требующей агрегирования по времени (дисперсия, многопериодное компаундирование, аннуализация). Арифметическая доходность используется для отображения, потому что она более интуитивна («-30%» более узнаваемо, чем «логарифмическая доходность -0,357»). Эти два показателя эквивалентны на ежедневном уровне для типичной доходности акций; они расходятся при экстремальных движениях.

Политика обработки выбросов

Выбросы отмечаются, но не удаляются. Удаление выбросов, как правило, смещает оценки дисперсии и Sharpe вверх и является плохой практикой. Исключение составляют случаи, когда данные явно указывают на ошибку — например, сделки с криптовалютой, ошибочно сообщенные в центах вместо долларов, или сбои в конвертации валют, приводящие к 1000-кратному скачку цен. Они перехватываются уровнем парсера (см. /about) и корректируются до расчета метрик.

Минимальные размеры выборки

Foliolytic подавляет метрики, которые требуют больше данных, чем доступно. Sharpe и Sortino требуют ≥ 30 дней. Beta, Alpha, IR, ошибка отслеживания требуют ≥ 60 дней парных данных. Коэффициенты захвата требуют ≥ 12 месяцев в каждом режиме. PSR и Hurst требуют достаточной истории для бутстрапа эталонных распределений. Если минимум не соблюден, метрика показывает «—» вместо бессмысленного числа.

Сопоставление безрисковой ставки

Для каждой метрики, использующей R_f (Sharpe, Sortino, Treynor, M², Alpha, Beta по избыточной доходности), используется ежедневная доходность 3-месячных казначейских векселей и сопоставляется с каждым календарным днем истории портфеля. Годовая R_f, используемая для отображения, представляет собой средневзвешенное по времени значение ежедневной R_f за историю портфеля. Большинство калькуляторов используют одно фиксированное значение R_f, что неверно, когда ставки менялись.

Выбор бенчмарка

S&P 500 (общая доходность SPY) по умолчанию. Настраивается пользователем на QQQ, VT или любой пользовательский тикер. Beta, Alpha, R², коэффициенты захвата, средний показатель, IR и ошибка отслеживания пересчитываются относительно выбранного бенчмарка. Криптопортфели по умолчанию используют BTC для метрик, связанных с бенчмарком.

Обновления и перекалибровка

Эталонные распределения для оценки на основе перцентилей (PSR, Hurst, квантили Sharpe и т. д.) периодически перекалибруются по мере поступления новых рыночных данных. Текущий набор калибровок задокументирован в исходном файле metricBaselines.js. Основные события перекалибровки регистрируются с тегами версий (v6.4, v6.5) для прозрачности — см. CLAUDE.md и журнал изменений в начале metricBaselines.js.

Все калькуляторы Foliolytic

Каждая метрика ниже имеет свой собственный специализированный калькулятор с примерами расчетов, таблицами интерпретации и бесплатным инструментом загрузки CSV.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между логарифмической и арифметической доходностью?

Арифметическая доходность ((P_t - P_(t-1)) / P_(t-1)) интуитивно понятна и обычно подразумевается инвесторами под «доходностью». Логарифмическая доходность (ln(P_t / P_(t-1))) обладает важным математическим свойством: она аддитивна во времени. 90-дневная логарифмическая доходность равна сумме 90 ежедневных логарифмических доходностей. Арифметическая доходность не обладает этим свойством — она суммируется геометрически. Foliolytic использует логарифмическую доходность внутри системы для любого агрегирования по времени, а арифметическую — для отображения.

Почему коэффициент Sharpe Foliolytic отличается от коэффициента моего брокера?

Почти наверняка из-за безрисковой ставки. Foliolytic использует фактическую ежедневную доходность 3-месячных казначейских векселей США из FRED. Большинство брокеров и онлайн-калькуляторов используют фиксированное предположение (часто 2% или 0%). В условиях, когда доходность казначейских векселей составляет 5%, это может изменить коэффициент Sharpe на 0,3–0,5 — существенная разница.

Как Foliolytic обрабатывает дробление акций?

Дробления применяются ретроактивно к историческому количеству акций и ценам. Дробление AAPL 4 к 1 в августе 2020 года ретроактивно увеличивает количество ваших акций в четыре раза и уменьшает историческую цену в четыре раза для всех дат до дробления. Серия стоимости портфеля остается непрерывной после дробления — нет скачка в стоимости, только в косметических показателях на акцию.

Как обрабатываются дивиденды?

Денежные дивиденды добавляются к денежному балансу портфеля на экс-дивидендную дату. Они не реинвестируются автоматически. Если ваш брокер автоматически реинвестирует, то полученные покупки акций появятся в вашей истории транзакций и будут обработаны в обычном порядке. Специальные дивиденды обрабатываются так же, как и обычные денежные дивиденды.

Какой бенчмарк использует Foliolytic?

По умолчанию используется S&P 500 (общая доходность SPY). Бенчмарк настраивается в дашборде — вы можете выбрать любой крупный индекс, ETF или даже пользовательский тикер. Beta, Alpha, R², коэффициент захвата, средний показатель и ошибка отслеживания пересчитываются относительно выбранного бенчмарка.

Доходность указывается до или после вычета комиссий?

Foliolytic рассчитывает доходность на основе вашей истории транзакций как есть. Если ваш брокер вычитает комиссии из позиций или взимает их как отдельные транзакции, эти потоки отражаются. Если комиссии оплачиваются с отдельного денежного счета, который не включен в ваш CSV-файл, они не учитываются. Для большинства розничных брокерских счетов (Fidelity, Schwab, Robinhood, IBKR) комиссии платформы уже отражены в ценах транзакций.

Попробуйте Foliolytic — Бесплатно, без регистрации

Выполните все описанные выше расчеты для вашего собственного портфеля за считанные секунды.

Анализировать свой портфель бесплатно →