Останнє оновлення:
Кожна метрика, яку розраховує Foliolytic: як вона розраховується, які дані використовуються, які граничні випадки обробляє реалізація та чим Foliolytic відрізняється від типових онлайн-калькуляторів. Жодної чорної скриньки.
Foliolytic використовує **фактичну щоденну дохідність казначейських векселів США від FRED** як безризикову ставку, прив'язану до кожного календарного дня історії вашого портфеля. Більшість онлайн-калькуляторів використовують статичне припущення 2% або 3%, що може змінити коефіцієнти Sharpe та Sortino на 0.3–0.5 в умовах, коли дохідність казначейських векселів становить 5%. У поєднанні з щоденною реконструкцією просадки (а не знімками на кінець місяця) та XIRR Ньютона-Рафсона з запасним методом бісекції, це приводить показники Foliolytic у відповідність до методології інституційного управління активами.
Реальна дохідність казначейських векселів · Щоденна деталізація · XIRR Ньютона-РафсонаЩоденна серія вартості портфеля, реконструйована з ваших транзакцій. Щоденна дохідність 3-місячних казначейських векселів США від FRED, прив'язана до кожного календарного дня. 252 торгові дні на рік для портфелів, що складаються лише з акцій; 365 для портфелів, що складаються лише з криптовалют; відповідна суміш для кожного активу для змішаних портфелів.
Якщо історія портфеля коротша за 30 днів, Sharpe пригнічується (розмір вибірки занадто малий для значущого висновку). Якщо σ < 1e-9 (фактично плоский портфель), Sharpe повідомляється як нульовий, а не нескінченний.
Більшість онлайн-калькуляторів використовують статичну безризикову ставку 2% або 3%. Foliolytic використовує фактичну щоденну дохідність казначейських векселів. В умовах високих ставок (2023–2025) це змінює коефіцієнти Sharpe на 0.3–0.5 порівняно з калькуляторами з фіксованою ставкою.
Та ж щоденна серія портфеля та щоденні безризикові ставки, що й для Sharpe. Поріг для 'негативного' боку — це щоденна безризикова ставка, а не нуль.
Відхилення ризику зниження розраховується лише для днів, коли r_d < r_f_d. Дні, коли r_d ≥ r_f_d, вносять нульовий внесок у суму, але враховуються в n. Це відповідає оригінальній специфікації Сортіно 1980-х років.
Деякі калькулятори використовують нуль як поріг ризику зниження, що є математично зручним, але теоретично неправильним. Оригінальна стаття Сортіно визначає мінімально прийнятну дохідність (MAR), яка найбільш природно інтерпретується як безризикова ставка.
Повна історія транзакцій з датованими грошовими потоками. Включає внески (негативні), вилучення (позитивні), кінцеву вартість портфеля на найновішу дату (позитивні) та будь-які отримані грошові дивіденди як окремі потоки.
Метод Ньютона-Рафсона ітерує з початковим припущенням 0.10. Якщо похідна прямує до нуля або ітерація розходиться, алгоритм повертається до методу бісекції на [-0.99, +5.0]. Допуск збіжності: 1e-10. Грошові потоки менше $0.01 ігноруються. Результат обмежений діапазоном [-0.99, +5.0] на рік — значення поза цим діапазоном майже завжди вказують на помилки даних (плутанина валют, зсуви десяткових знаків, збої у звітності криптовалют).
XIRR в Excel використовує той самий підхід Ньютона-Рафсона, але не має обмеження за розумністю, тому повертає абсурдні значення (мільярди відсотків) для нечітких даних криптовалют. Обмеження Foliolytic запобігає їх забрудненню панелі приладів.
Щоденні значення портфеля, дати всіх зовнішніх грошових потоків. Період між двома послідовними потоками є одним вікном дохідності.
Дохідність підперіодів геометрично об'єднується для усунення ефекту часу внесків та вилучень. Дні без потоків створюють одноденні періоди дохідності. Багатоденні періоди між потоками компаундуються.
TWR є стандартом для оцінки ефективності на рівні активів (те, що звітують керуючі фондами). Дохідність, зважена за грошовими потоками (XIRR), є стандартом для оцінки фактичного досвіду інвестора. Foliolytic розраховує обидва — вони часто відрізняються на кілька відсоткових пунктів.
Щоденна дохідність портфеля. Щоденна дохідність бенчмарка (S&P 500 за замовчуванням; можна налаштувати на QQQ, VT або будь-який власний бенчмарк). Щоденна дохідність 3-місячних казначейських векселів для розрахунку надлишкової дохідності.
Мінімум 30 днів перекриття між портфелем та бенчмарком. Дні, де відсутні дані, відкидаються. Викиди (>5σ) позначаються, але не видаляються — beta є надійною статистикою, і видалення викидів, як правило, зміщує її вгору.
Деякі калькулятори розраховують beta на основі сирої дохідності (не надлишкової), що математично еквівалентно лише якщо безризикова ставка є постійною. Змінні в часі ставки казначейських векселів роблять регресію на надлишкову дохідність більш коректною.
Те ж саме, що й для beta, плюс перетин регресії (постійний член OLS).
Alpha повідомляється в річних відсоткових пунктах. Статистична значущість (t-статистика) розраховується паралельно — значення alpha без t-статистики > 1.5 слід розглядати як шум, а не як навичку.
Багато alpha в електронних таблицях розраховуються як чистий перетин не масштабованої регресії, пропускаючи крок річної конвертації. Foliolytic завжди повідомляє річну alpha, тому число безпосередньо інтерпретується як 'додаткова дохідність на рік порівняно з еквівалентним ризиком бенчмарка'.
Та ж регресія, що й для beta. R² — це коефіцієнт детермінації з цього підгону.
Якщо R² < 0.05 відносно обраного бенчмарка, оцінки beta та alpha портфеля позначаються як статистично безглузді — немає лінійного зв'язку для інтерпретації.
Foliolytic розглядає високий R² (≥ 0.95 з низькою активною часткою) як сигнал 'прихованого індексування' — дивіться Останні основні оновлення в CLAUDE.md для визначення значка.
Щоденна серія вартості портфеля за всю історію. Реконструкція використовує оцінку транзакція за транзакцією, а не знімки на кінець періоду.
Щоденна деталізація використовується для акцій та криптовалют. Внутрішньоденні піки/падіння не фіксуються — максимальна просадка Foliolytic має щоденну роздільну здатність. Час відновлення (кількість днів від піку до наступного дня на рівні або вище піку) повідомляється разом.
Багато трекерів розраховують просадку на основі місячних NAV, що занижує справжню просадку від піку до мінімуму в середньому на 20–30%. Щоденна реконструкція фіксує більшу частину шляху.
Повна історія щоденної дохідності. Рівень довіри α (за замовчуванням: 95% та 99%). Для параметричного VaR також потрібні середнє значення вибірки та стандартне відхилення. Для Монте-Карло підбирається розподіл (Гауссів за замовчуванням; t-розподіл для активів з товстими хвостами).
Історичний VaR вимагає щонайменше 60 днів дохідності (статистичний мінімум); 250+ днів настійно рекомендується. Параметричний VaR може бути ненадійним для негауссових розподілів дохідності. Foliolytic повідомляє всі три поруч, щоб була видна різниця (або її відсутність).
Більшість калькуляторів повідомляють лише параметричний VaR. Foliolytic показує історичний, параметричний та Монте-Карло. Для активів з товстими хвостами (криптовалюти, акції з кредитним плечем, окремі акції) параметричний VaR може недооцінювати справжній потенціал втрат на 50%+.
Те ж саме, що й для історичного VaR. CVaR використовує лише дні, коли втрата перевищила поріг VaR.
За умови, що хвіст не порожній: вимагає щонайменше 5 спостережень за порогом VaR для значущої оцінки. З 250 днями історії при 95% VaR це дає 12–13 спостережень у хвості — на межі.
Багато джерел повідомляють лише VaR. CVaR (також називається очікуваним дефіцитом) повідомляє вам не тільки поріг, а й середню тяжкість за його межами — що корисніше для планування капіталу. Базель III для банків тепер вимагає CVaR замість VaR з цих причин.
Річна дохідність (CAGR за всю історію). Максимальна просадка за всю історію.
Вимагає, щоб обидва вхідні дані були нетривіальними. Якщо MaxDD < 1% (по суті, немає просадки), Calmar повідомляється як 'н/д', а не нескінченність. Якщо R_annual ≤ 0, Calmar все ще може бути розрахований, але повідомляється з явним контекстом (високий Calmar від низької просадки вражає лише якщо дохідність також позитивна).
Деякі реалізації використовують 36-місячний ковзний Calmar замість повного періоду. Foliolytic за замовчуванням розраховує Calmar за повний період; ковзний Calmar доступний на вкладці розширених метрик.
Річна надлишкова дохідність за період. Beta з тієї ж регресії, що використовувалася для метрики beta.
Якщо β близька до нуля або негативна, Treynor стає безглуздим або контрінтуїтивним. Foliolytic позначає портфелі з |β| < 0.2 як 'низько-beta' та показує Treynor з попереджувальним індикатором.
Treynor найбільш корисний для добре диверсифікованих портфелів, де ідіосинкратичний ризик був диверсифікований. Для окремих акцій або концентрованих портфелів Sharpe є більш відповідною метрикою — Treynor завищить дохідність з поправкою на ризик, оскільки ризик, специфічний для компанії, не враховується beta.
Щоденна дохідність портфеля та щоденна дохідність бенчмарка. Обидва річні через √252.
Вимагає щонайменше 60 днів парних даних. Якщо похибка відстеження < 0.5% (по суті, індексована), IR пригнічується, оскільки чисельник, поділений на близький до нуля знаменник, дає нестабільні оцінки.
Деякі реалізації використовують місячну дохідність (офіційний стандарт GIPS). Foliolytic використовує щоденну для вищої роздільної здатності; різниця між щоденною та місячною для IR невелика (зазвичай в межах 5%).
Місячна дохідність портфеля та бенчмарка. Розраховується з місячною деталізацією для відповідності стандартній конвенції звітності.
Вимагає щонайменше 12 місяців у кожному режимі (вгору/вниз) для значущих оцінок. Місяці, де дохідність бенчмарка дорівнює нулю, відкидаються. Коефіцієнти захоплення повідомляються у відсотках.
Foliolytic також повідомляє якість коефіцієнта захоплення (різниця up_capture - down_capture) — ідеальний профіль це високий up, низький down.
Щоденна дохідність портфеля та бенчмарка. Серія різниць розраховується щоденно; TE — це річне стандартне відхилення.
Ті ж мінімальні вимоги до даних, що й для IR (≥ 60 днів). Для дуже щільно індексованих портфелів (< 0.5% TE) метрика повідомляється, але позначається, оскільки така низька похибка відстеження зазвичай означає приховане індексування.
Деякі калькулятори використовують ex-ante (прогнозну, факторну) похибку відстеження, а не ex-post (історичну). Foliolytic завжди використовує ex-post — фактичне реалізоване відхилення від бенчмарка.
Спостережуваний коефіцієнт Шарпа, розмір вибірки n, асиметрія вибірки, ексцес вибірки. Бенчмарк SR* (за замовчуванням 0).
Квантилі для PSR бутстрепуються з ковзних 5-річних вікон загальної дохідності SPY (1101 вікно з 1928–2025 років), тому оцінка відображає еталонні розподіли з урахуванням розміру вибірки. Формула PSR має √(n-1) у чисельнику, тому еталонні розподіли повинні використовувати вікна, що відповідають довжині історії користувача — дивіться виправлення метрик v6 у квітні 2026 року в CLAUDE.md.
Більшість онлайн-калькуляторів взагалі не повідомляють PSR. Ті небагато, що це роблять, зазвичай використовують фіксований еталонний розподіл, який не враховує розмір вибірки, що призводить до того, що портфелі користувачів з реалістичною 5-річною історією отримують оцінку 'погано' навіть на порозі довіри BLP.
Серія щоденної дохідності. Розміри вікон зазвичай варіюються від 10 до T/2 логарифмічно.
Напрямок розглядається як 'нейтральний', а не 'чим вище, тим краще' — H = 0.5 (випадкове блукання) є концептуальною серединою, при цьому відхилення в будь-який бік є інформативними. Квантилі бутстрепуються з ковзних 5-річних вікон SPY, так само як і для PSR.
Foliolytic використовує метод перемасштабованого діапазону (R/S). Аналіз детрендованих флуктуацій (DFA) доступний як альтернатива на вкладці розширених налаштувань; обидва зазвичай дають дуже схожі результати для дохідності акцій, які тримає більшість користувачів.
Серія щоденних просадок (відсоток від поточного максимуму).
Повідомляється у відсотках. Як і всі метрики, засновані на просадках, чутливий до роздільної здатності базової серії значень — щоденна реконструкція має значення.
Деякі реалізації повідомляють UI як дріб; Foliolytic використовує оригінальну конвенцію Пітера Мартіна: відсоток * 100 для прямого порівняння з опублікованими дослідженнями.
Місячна дохідність портфеля та бенчмарка.
Місяці, де r_p == r_b, діляться навпіл. Мінімум 12 місяців для значущої оцінки.
Foliolytic також повідомляє парну метрику, середній показник успішності проти нуля (місяці, де r_p > 0 / загальна кількість), корисну для стратегій абсолютної дохідності.
Річна дохідність, безризикова ставка, всі значення просадки за період.
Схожий на Calmar, але карає суму квадратів просадок замість лише максимуму. Менш чутливий до однієї просадки типу 'чорний лебідь', ніж Calmar.
Базові показники Burke Foliolytic були перекалібровані до FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED у v6.5 (квітень 2026) — дивіться CLAUDE.md для історії калібрування.
Річна надлишкова дохідність, індекс виразки.
Прямий родич Calmar та Burke; використовує індекс виразки як знаменник ризику шляху.
Більшість калькуляторів не розраховують коефіцієнт Мартіна. Foliolytic включає його, оскільки метрики на основі індексу виразки добре корелюють із суб'єктивним болем інвестора.
Річна дохідність. Список усіх завершених просадок у межах вікна огляду, ранжованих за глибиною.
Коригування -10% є фіксованим зміщенням від оригінальної формули Стерлінга. Якщо існує менше N завершених просадок, метрика пригнічується.
Sterling більш чутливий, ніж Calmar, до серії середніх просадок. Базові показники Foliolytic (FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED) були перекалібровані у v6.5.
Коефіцієнт Шарпа портфеля, річне стандартне відхилення бенчмарка, річна безризикова ставка.
M² ≡ Sharpe, перемасштабований до волатильності бенчмарка. Коли смуги Sharpe змінюються, смуги M² ПОВИННІ змінюватися ідентично — вони є математично однією і тією ж величиною.
Багато калькуляторів розраховують Sharpe, але пропускають M². M² більш інтерпретований для роздрібних користувачів, оскільки він виражається у відсоткових пунктах дохідності, а не безрозмірним коефіцієнтом.
Кожна метрика Foliolytic розраховується на основі щоденної реконструкції портфеля, а не знімків на кінець місяця. Це має найбільше значення для метрик, заснованих на просадках (максимальна просадка, Calmar, Burke, Martin, Sterling, Ulcer): місячні NAV зазвичай занижують справжню просадку від піку до мінімуму на 20–30%, оскільки вони пропускають внутрішньомісячні падіння. Щоденна деталізація фіксує шлях, який фактично відбувся.
Портфелі, що складаються лише з акцій, використовують 252 торгові дні. Портфелі, що складаються лише з криптовалют, використовують 365 днів (торгівля 24/7). Змішані портфелі використовують суміш для кожного активу, а потім об'єднують у єдиний річний показник портфеля. Масштабування волатильності використовує √n (дисперсія масштабується лінійно з часом, тому стандартне відхилення масштабується з √часу).
Щоденна логарифмічна дохідність використовується внутрішньо для будь-якої метрики, що вимагає агрегації за часом (дисперсія, багатоперіодне компаундування, річна конвертація). Арифметична дохідність використовується для відображення, оскільки вона більш інтуїтивна ('-30%' більш впізнаване, ніж 'логарифмічна дохідність -0.357'). Ці два показники еквівалентні на щоденному рівні для типової дохідності акцій; вони розходяться для екстремальних рухів.
Викиди позначаються, але не видаляються. Видалення викидів, як правило, зміщує оцінки дисперсії та Sharpe вгору і є загалом поганою практикою. Виняток становлять випадки, коли дані чітко вказують на помилку — наприклад, криптовалютні угоди, неправильно повідомлені в центах замість доларів, або збої конвертації валют, що призводять до 1000-кратних стрибків цін. Вони виявляються шаром парсера (див. /about) і виправляються перед розрахунком метрик.
Foliolytic пригнічує метрики, які вимагають більше даних, ніж є в наявності. Sharpe та Sortino вимагають ≥ 30 днів. Beta, alpha, IR, похибка відстеження вимагають ≥ 60 днів парних даних. Коефіцієнти захоплення вимагають ≥ 12 місяців у кожному режимі. PSR та Hurst вимагають достатньої історії для бутстрепу еталонних розподілів. Якщо мінімум не дотримано, метрика показує '—' замість безглуздого числа.
Для кожної метрики, яка використовує R_f (Sharpe, Sortino, Treynor, M², alpha, beta на надлишкову дохідність), використовується щоденна дохідність 3-місячних казначейських векселів та прив'язується до кожного календарного дня історії портфеля. Річна R_f, що використовується для відображення, є середньозваженою за часом щоденною R_f за історію портфеля. Більшість калькуляторів використовують єдине фіксоване значення R_f, що є неправильним, коли ставки змінювалися.
За замовчуванням S&P 500 (загальна дохідність SPY). Користувач може налаштувати на QQQ, VT або будь-який власний тікер. Beta, alpha, R², коефіцієнти захоплення, середній показник успішності, IR та похибка відстеження перераховуються відповідно до обраного бенчмарка. Криптопортфелі за замовчуванням використовують BTC для метрик, відносних до бенчмарка.
Еталонні розподіли для оцінки на основі перцентилів (PSR, Hurst, квантилі Sharpe тощо) періодично перекалібровуються по мірі надходження нових ринкових даних. Поточний набір калібрування задокументований у вихідному файлі metricBaselines.js. Основні події перекалібрування реєструються з тегами версій (v6.4, v6.5) для прозорості — дивіться CLAUDE.md та журнал змін на початку metricBaselines.js.
Кожна метрика нижче має свій власний спеціалізований калькулятор з прикладами, таблицями інтерпретації та безкоштовним інструментом завантаження CSV.
Арифметична дохідність ((P_t - P_(t-1)) / P_(t-1)) є інтуїтивно зрозумілою і зазвичай саме її інвестори мають на увазі під 'дохідністю'. Логарифмічна дохідність (ln(P_t / P_(t-1))) має важливу математичну властивість: вона є адитивною в часі. 90-денна логарифмічна дохідність дорівнює сумі 90 щоденних логарифмічних дохідностей. Арифметична дохідність не має цієї властивості — вона накопичується геометрично. Foliolytic використовує логарифмічну дохідність внутрішньо для будь-якої часової агрегації та арифметичну дохідність для відображення.
Майже напевно через безризикову ставку. Foliolytic використовує фактичну щоденну дохідність 3-місячних казначейських векселів США від FRED. Більшість брокерів та онлайн-калькуляторів використовують фіксоване припущення (часто 2% або 0%). В умовах, коли дохідність казначейських векселів становить 5%, це може змінити Sharpe на 0.3–0.5 — суттєва різниця.
Дроблення застосовуються ретроактивно до історичної кількості акцій та цін. Дроблення 4 до 1 для AAPL у серпні 2020 року ретроактивно збільшує кількість ваших акцій у чотири рази та зменшує історичну ціну в чотири рази для всіх дат до дроблення. Серія вартості портфеля залишається безперервною після дроблення — немає стрибка у вартості, лише у косметичних показниках на акцію.
Грошові дивіденди додаються до грошового балансу портфеля на дату відсічення. Вони не реінвестуються автоматично. Якщо ваш брокер автоматично реінвестує, отримані покупки акцій з'являться у вашій історії транзакцій і будуть оброблені нормально. Спеціальні дивіденди обробляються так само, як і звичайні грошові дивіденди.
За замовчуванням використовується S&P 500 (загальна дохідність SPY). Бенчмарк можна налаштувати на панелі приладів — ви можете вибрати будь-який основний індекс, ETF або навіть власний тікер. Beta, alpha, R², коефіцієнт захоплення, середній показник успішності та похибка відстеження перераховуються відповідно до обраного бенчмарка.
Foliolytic розраховує дохідність на основі вашої історії транзакцій як є. Якщо ваш брокер вираховує комісії з позицій або стягує їх як окремі транзакції, ці потоки відображаються. Якщо комісії сплачуються з окремого грошового рахунку, який не вказаний у вашому CSV-файлі, вони не враховуються. Для більшості роздрібних брокерських рахунків (Fidelity, Schwab, Robinhood, IBKR) комісії платформи вже відображені в цінах транзакцій.
Виконайте всі описані вище розрахунки для власного портфеля за лічені секунди.
Аналізувати свій портфель безкоштовно →