Cập nhật lần cuối:
Mọi chỉ số mà Foliolytic tính toán, cách thức tính toán, dữ liệu sử dụng, các trường hợp đặc biệt mà việc triển khai xử lý, và những điểm khác biệt của Foliolytic so với các công cụ tính toán trực tuyến thông thường. Không có hộp đen.
Foliolytic sử dụng lợi suất thực tế hàng ngày của Tín phiếu Kho bạc Hoa Kỳ từ FRED làm lãi suất phi rủi ro, được khớp với từng ngày trong lịch sử danh mục đầu tư của bạn. Hầu hết các công cụ tính toán trực tuyến sử dụng giả định cố định 2% hoặc 3%, điều này có thể thay đổi Sharpe và Sortino từ 0,3–0,5 trong môi trường mà lợi suất T-bill là 5%. Kết hợp với việc tái tạo mức sụt giảm theo độ phân giải hàng ngày (không phải ảnh chụp cuối tháng) và XIRR Newton-Raphson với phương pháp chia đôi dự phòng, điều này giúp các con số của Foliolytic phù hợp với phương pháp luận quản lý tài sản của các tổ chức.
Lợi suất Kho bạc thực tế · Độ chi tiết hàng ngày · XIRR Newton-RaphsonChuỗi giá trị danh mục đầu tư hàng ngày được tái tạo từ các giao dịch của bạn. Lợi suất tín phiếu Kho bạc Hoa Kỳ 3 tháng hàng ngày từ FRED, được khớp với từng ngày trong lịch. 252 ngày giao dịch mỗi năm cho danh mục chỉ có cổ phiếu; 365 ngày cho danh mục chỉ có tiền điện tử; sự kết hợp phù hợp cho từng loại tài sản đối với danh mục hỗn hợp.
Nếu lịch sử danh mục đầu tư ngắn hơn 30 ngày, Sharpe sẽ bị ẩn (kích thước mẫu quá nhỏ để suy luận có ý nghĩa). Nếu σ < 1e-9 (danh mục đầu tư thực tế không thay đổi), Sharpe được báo cáo là null thay vì vô cực.
Hầu hết các công cụ tính toán trực tuyến sử dụng lãi suất phi rủi ro cố định 2% hoặc 3%. Foliolytic sử dụng lợi suất T-bill thực tế hàng ngày. Trong môi trường lãi suất cao (2023–2025), điều này làm thay đổi tỷ lệ Sharpe từ 0,3–0,5 so với các công cụ tính toán lãi suất cố định.
Chuỗi danh mục đầu tư hàng ngày và lãi suất phi rủi ro hàng ngày giống như Sharpe. Ngưỡng cho 'rủi ro giảm' là lãi suất phi rủi ro hàng ngày, không phải bằng không.
Độ lệch giảm được tính toán chỉ sử dụng các ngày mà r_d < r_f_d. Các ngày mà r_d ≥ r_f_d đóng góp bằng không vào tổng nhưng vẫn được tính vào n. Điều này phù hợp với đặc tả gốc của Sortino từ những năm 1980.
Một số công cụ tính toán sử dụng không làm ngưỡng rủi ro giảm, điều này tiện lợi về mặt toán học nhưng không chính xác về mặt lý thuyết. Bài báo gốc của Sortino chỉ định lợi suất chấp nhận được tối thiểu (MAR), mà cách hiểu tự nhiên nhất là lãi suất phi rủi ro.
Toàn bộ lịch sử giao dịch với các dòng tiền có ngày cụ thể. Bao gồm các khoản đóng góp (âm), rút tiền (dương), giá trị danh mục đầu tư cuối kỳ vào ngày gần nhất (dương), và bất kỳ cổ tức tiền mặt nào nhận được dưới dạng các dòng tiền riêng biệt.
Newton-Raphson lặp lại với giá trị ban đầu là 0,10. Nếu đạo hàm tiến về 0 hoặc phép lặp phân kỳ, thuật toán sẽ quay lại phương pháp chia đôi trên [-0,99, +5,0]. Dung sai hội tụ: 1e-10. Các dòng tiền dưới 0,01 đô la được bỏ qua. Kết quả được giới hạn hợp lý ở mức [-0,99, +5,0] mỗi năm — các giá trị nằm ngoài phạm vi này gần như luôn cho thấy lỗi dữ liệu (nhầm lẫn tiền tệ, dịch chuyển dấu thập phân, lỗi báo cáo tiền điện tử).
XIRR của Excel sử dụng cùng phương pháp Newton-Raphson nhưng không có giới hạn hợp lý, do đó nó trả về các giá trị vô lý (hàng tỷ phần trăm) cho dữ liệu tiền điện tử lộn xộn. Giới hạn của Foliolytic ngăn chặn những giá trị này làm ô nhiễm bảng điều khiển.
Giá trị danh mục đầu tư hàng ngày, ngày của tất cả các dòng tiền bên ngoài. Khoảng thời gian giữa hai dòng tiền liên tiếp là một cửa sổ lợi suất.
Lợi suất của các kỳ phụ được nối theo cấp số nhân để loại bỏ ảnh hưởng thời gian của các khoản đóng góp và rút tiền. Các ngày không có dòng tiền tạo ra các kỳ lợi suất một ngày. Các kỳ nhiều ngày giữa các dòng tiền được tính gộp.
TWR là tiêu chuẩn để đánh giá hiệu suất cấp tài sản (điều mà các nhà quản lý quỹ báo cáo). Lợi suất trọng số tiền (XIRR) là tiêu chuẩn để đánh giá trải nghiệm thực tế của nhà đầu tư. Foliolytic tính toán cả hai — chúng thường khác nhau vài phần trăm điểm.
Lợi suất danh mục đầu tư hàng ngày. Lợi suất chỉ số tham chiếu hàng ngày (mặc định là S&P 500; có thể cấu hình thành QQQ, VT hoặc bất kỳ chỉ số tham chiếu tùy chỉnh nào). Lợi suất T-bill 3 tháng hàng ngày để tính lợi suất vượt trội.
Tối thiểu 30 ngày chồng chéo giữa danh mục đầu tư và chỉ số tham chiếu. Các ngày mà một trong hai thiếu dữ liệu sẽ bị loại bỏ. Các giá trị ngoại lệ (>5σ) được gắn cờ nhưng không bị loại bỏ — beta là một thống kê mạnh mẽ và việc loại bỏ các giá trị ngoại lệ có xu hướng làm tăng giá trị của nó.
Một số công cụ tính toán chạy beta trên lợi suất thô (không phải lợi suất vượt trội), điều này chỉ tương đương về mặt toán học nếu lãi suất phi rủi ro là hằng số. Với lãi suất T-bill thay đổi theo thời gian, việc hồi quy trên lợi suất vượt trội sẽ chính xác hơn.
Giống như beta, cộng thêm hệ số chặn hồi quy (hằng số OLS).
Alpha được báo cáo theo điểm phần trăm hàng năm. Ý nghĩa thống kê (t-stat) được tính toán cùng — các giá trị alpha mà không có t-stat > 1.5 nên được coi là nhiễu, không phải kỹ năng.
Nhiều giá trị alpha trong bảng tính được tính toán dưới dạng hệ số chặn thuần túy của hồi quy không được điều chỉnh, bỏ qua bước quy đổi hàng năm. Foliolytic luôn báo cáo alpha hàng năm để con số này có thể được hiểu trực tiếp là 'lợi suất bổ sung mỗi năm so với mức độ rủi ro tương đương chỉ số tham chiếu.'
Hồi quy tương tự như beta. R² là hệ số xác định từ sự phù hợp đó.
Nếu R² < 0,05 so với chỉ số tham chiếu đã chọn, các ước tính beta và alpha của danh mục đầu tư được gắn cờ là không có ý nghĩa thống kê — không có mối quan hệ tuyến tính nào để diễn giải.
Foliolytic coi R² cao (≥ 0,95 với tỷ lệ chủ động thấp) là tín hiệu 'đầu tư theo chỉ số ngầm' — xem Cập nhật lớn gần đây trong CLAUDE.md để biết định nghĩa huy hiệu.
Chuỗi giá trị danh mục đầu tư hàng ngày trong toàn bộ lịch sử. Việc tái tạo sử dụng định giá từng giao dịch, không phải ảnh chụp cuối kỳ.
Độ chi tiết hàng ngày được sử dụng cho cổ phiếu và tiền điện tử. Các đỉnh/đáy trong ngày không được ghi nhận — mức sụt giảm tối đa của Foliolytic có độ phân giải hàng ngày. Thời gian phục hồi (số ngày từ đỉnh đến ngày tiếp theo bằng hoặc cao hơn đỉnh) được báo cáo cùng.
Nhiều công cụ theo dõi tính toán mức sụt giảm từ NAV hàng tháng, điều này thường đánh giá thấp mức sụt giảm thực tế từ đỉnh đến đáy trung bình 20–30% vì chúng bỏ qua các đợt giảm trong tháng. Tái tạo hàng ngày nắm bắt được nhiều hơn diễn biến thực tế.
Toàn bộ lịch sử lợi suất hàng ngày. Mức độ tin cậy α (mặc định: 95% và 99%). Đối với VaR tham số, cũng yêu cầu giá trị trung bình mẫu và độ lệch chuẩn. Đối với Monte Carlo, phù hợp với phân phối (mặc định là Gaussian; phân phối t cho các tài sản có đuôi dày).
VaR lịch sử yêu cầu ít nhất 60 ngày lợi suất (tối thiểu thống kê); ưu tiên mạnh mẽ hơn 250 ngày. VaR tham số có thể không đáng tin cậy đối với các phân phối lợi suất không phải Gaussian. Foliolytic báo cáo cả ba phương pháp cạnh nhau để khoảng cách (hoặc sự thiếu vắng) có thể nhìn thấy.
Hầu hết các công cụ tính toán chỉ báo cáo VaR tham số. Foliolytic hiển thị VaR lịch sử, tham số và Monte Carlo. Đối với các tài sản có đuôi dày (tiền điện tử, cổ phiếu đòn bẩy, cổ phiếu đơn lẻ), VaR tham số có thể đánh giá thấp tiềm năng thua lỗ thực tế hơn 50%.
Giống như VaR lịch sử. CVaR chỉ sử dụng các ngày mà thua lỗ vượt quá ngưỡng VaR.
Với điều kiện phần đuôi không rỗng: yêu cầu ít nhất 5 quan sát vượt quá ngưỡng VaR để có ước tính có ý nghĩa. Với 250 ngày lịch sử ở VaR 95%, điều này cho 12–13 quan sát đuôi — ở mức giới hạn.
Nhiều nguồn chỉ báo cáo VaR. CVaR (còn gọi là Thiếu hụt dự kiến) cho bạn biết không chỉ ngưỡng mà còn mức độ nghiêm trọng trung bình vượt quá ngưỡng đó — hữu ích hơn cho việc lập kế hoạch vốn. Basel III cho các ngân hàng hiện nay bắt buộc CVaR thay vì VaR vì những lý do này.
Lợi suất hàng năm (CAGR trong toàn bộ lịch sử). Mức sụt giảm tối đa trong toàn bộ lịch sử.
Yêu cầu cả hai đầu vào phải không tầm thường. Nếu MaxDD < 1% (về cơ bản không có sụt giảm), Calmar được báo cáo là 'n/a' thay vì vô cực. Nếu R_annual ≤ 0, Calmar vẫn có thể được tính toán nhưng được báo cáo với ngữ cảnh rõ ràng (Calmar cao từ mức sụt giảm thấp chỉ ấn tượng nếu lợi suất cũng dương).
Một số triển khai sử dụng Calmar luân phiên 36 tháng thay vì toàn bộ kỳ. Foliolytic tính toán Calmar toàn kỳ theo mặc định; Calmar luân phiên có sẵn trong tab chỉ số nâng cao.
Lợi suất vượt trội hàng năm trong kỳ. Beta từ cùng một hồi quy được sử dụng cho chỉ số beta.
Nếu β gần bằng không hoặc âm, Treynor trở nên vô nghĩa hoặc phản trực giác. Foliolytic gắn cờ các danh mục đầu tư có |β| < 0,2 là 'beta thấp' và hiển thị Treynor với chỉ báo cảnh báo.
Treynor hữu ích nhất cho các danh mục đầu tư đa dạng hóa tốt, nơi rủi ro đặc thù đã được loại bỏ. Đối với cổ phiếu đơn lẻ hoặc danh mục đầu tư tập trung, Sharpe là chỉ số phù hợp hơn — Treynor sẽ phóng đại lợi suất điều chỉnh rủi ro vì rủi ro đặc thù của công ty không được beta nắm bắt.
Lợi suất danh mục đầu tư hàng ngày và lợi suất chỉ số tham chiếu hàng ngày. Cả hai đều được quy đổi hàng năm thông qua √252.
Yêu cầu ít nhất 60 ngày dữ liệu cặp. Nếu sai số theo dõi < 0,5% (về cơ bản được lập chỉ mục), IR sẽ bị ẩn vì tử số chia cho mẫu số gần bằng không sẽ cho ước tính không ổn định.
Một số triển khai sử dụng lợi suất hàng tháng (tiêu chuẩn GIPS chính thức). Foliolytic sử dụng dữ liệu hàng ngày để có độ phân giải cao hơn; sự khác biệt giữa hàng ngày và hàng tháng là nhỏ đối với IR (thường trong vòng 5%).
Lợi suất danh mục đầu tư và chỉ số tham chiếu hàng tháng. Được tính toán theo độ chi tiết hàng tháng để phù hợp với quy ước báo cáo tiêu chuẩn.
Yêu cầu ít nhất 12 tháng trong mỗi chế độ (tăng/giảm) để có ước tính có ý nghĩa. Các tháng mà lợi suất chỉ số tham chiếu chính xác bằng không sẽ bị loại bỏ. Tỷ lệ nắm bắt được báo cáo dưới dạng phần trăm.
Foliolytic cũng báo cáo chất lượng tỷ lệ nắm bắt (chênh lệch up_capture - down_capture) — hồ sơ lý tưởng là nắm bắt tăng cao, nắm bắt giảm thấp.
Lợi suất danh mục đầu tư và chỉ số tham chiếu hàng ngày. Chuỗi chênh lệch được tính toán hàng ngày; TE là độ lệch chuẩn hàng năm.
Yêu cầu dữ liệu tối thiểu giống như IR (≥ 60 ngày). Đối với các danh mục đầu tư được lập chỉ mục rất chặt chẽ (< 0,5% TE), chỉ số này được báo cáo nhưng được gắn cờ vì sai số theo dõi thấp như vậy thường có nghĩa là đầu tư theo chỉ số ngầm.
Một số công cụ tính toán sử dụng sai số theo dõi ex-ante (hướng tới tương lai, dựa trên yếu tố) thay vì ex-post (lịch sử). Foliolytic luôn sử dụng ex-post — độ lệch thực tế đã xảy ra so với chỉ số tham chiếu.
Tỷ lệ Sharpe quan sát được, kích thước mẫu n, độ lệch mẫu, độ nhọn mẫu. SR* tham chiếu (mặc định là 0).
Các phân vị cho PSR được bootstrap từ các cửa sổ tổng lợi suất SPY 5 năm luân phiên (1101 cửa sổ từ 1928–2025), do đó điểm số phản ánh các phân phối tham chiếu có tính đến kích thước mẫu. Công thức PSR có √(n-1) ở tử số, vì vậy các phân phối tham chiếu phải sử dụng các cửa sổ khớp với độ dài lịch sử của người dùng — xem bản sửa lỗi chỉ số v6 tháng 4 năm 2026 trong CLAUDE.md.
Hầu hết các công cụ tính toán trực tuyến không báo cáo PSR. Một số ít có báo cáo thường sử dụng phân phối tham chiếu cố định không tính đến kích thước mẫu, dẫn đến các danh mục đầu tư của người dùng với lịch sử 5 năm thực tế bị đánh giá 'kém' ngay cả ở ngưỡng tin cậy BLP.
Chuỗi lợi suất hàng ngày. Kích thước cửa sổ thường dao động từ 10 đến T/2 theo logarit.
Hướng được coi là 'trung lập' chứ không phải 'cao hơn là tốt hơn' — H = 0,5 (bước ngẫu nhiên) là điểm giữa về mặt khái niệm, với các độ lệch theo cả hai hướng đều mang tính thông tin. Các phân vị được bootstrap từ các cửa sổ SPY 5 năm luân phiên, giống như PSR.
Foliolytic sử dụng phương pháp phạm vi được điều chỉnh lại (R/S). Phân tích biến động khử xu hướng (DFA) có sẵn như một lựa chọn thay thế trong tab nâng cao; cả hai thường cho kết quả rất giống nhau đối với lợi suất cổ phiếu mà hầu hết người dùng nắm giữ.
Chuỗi sụt giảm hàng ngày (phần trăm so với mức tối đa đang chạy).
Được báo cáo dưới dạng phần trăm. Giống như tất cả các chỉ số dựa trên sụt giảm, nhạy cảm với độ phân giải của chuỗi giá trị cơ bản — việc tái tạo hàng ngày rất quan trọng.
Một số triển khai báo cáo UI dưới dạng phân số; Foliolytic sử dụng quy ước gốc của Peter Martin là phần trăm * 100 để so sánh trực tiếp với các nghiên cứu đã công bố.
Lợi suất danh mục đầu tư và chỉ số tham chiếu hàng tháng.
Các tháng mà r_p == r_b được chia đều. Tối thiểu 12 tháng để có ước tính có ý nghĩa.
Foliolytic cũng báo cáo một chỉ số cặp, tỷ lệ thắng so với không (số tháng r_p > 0 / tổng số), hữu ích cho các chiến lược lợi suất tuyệt đối.
Lợi suất hàng năm, lãi suất phi rủi ro, tất cả các giá trị sụt giảm trong kỳ.
Tương tự như Calmar nhưng phạt tổng bình phương các mức sụt giảm thay vì chỉ mức tối đa. Ít nhạy cảm với một mức sụt giảm thiên nga đen duy nhất hơn Calmar.
Các đường cơ sở Burke của Foliolytic đã được hiệu chỉnh lại theo FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED trong v6.5 (tháng 4 năm 2026) — xem CLAUDE.md để biết câu chuyện hiệu chỉnh.
Lợi suất vượt trội hàng năm, Chỉ số Ulcer.
Là họ hàng trực tiếp của Calmar và Burke; sử dụng Chỉ số Ulcer làm mẫu số rủi ro đường đi.
Hầu hết các công cụ tính toán không tính Tỷ lệ Martin. Foliolytic bao gồm nó vì các chỉ số dựa trên Ulcer tương quan tốt với nỗi đau chủ quan của nhà đầu tư.
Lợi suất hàng năm. Danh sách tất cả các mức sụt giảm đã hoàn thành trong cửa sổ xem xét, được xếp hạng theo độ sâu.
Điều chỉnh -10% là một bù trừ cố định từ công thức gốc của Sterling. Nếu có ít hơn N mức sụt giảm đã hoàn thành, chỉ số này sẽ bị ẩn.
Sterling nhạy cảm hơn Calmar đối với một loạt các mức sụt giảm trung bình. Các đường cơ sở của Foliolytic (FF_100Y_BUFFETT_ANCHORED) đã được hiệu chỉnh lại trong v6.5.
Tỷ lệ Sharpe của danh mục đầu tư, độ lệch chuẩn hàng năm của chỉ số tham chiếu, lãi suất phi rủi ro hàng năm.
M² ≡ Sharpe được điều chỉnh theo biến động của chỉ số tham chiếu. Bất cứ khi nào các dải Sharpe thay đổi, các dải M² PHẢI thay đổi giống hệt nhau — chúng là cùng một đại lượng về mặt toán học.
Nhiều công cụ tính toán tính Sharpe nhưng bỏ qua M². M² dễ hiểu hơn đối với người dùng cá nhân vì nó được tính bằng điểm phần trăm lợi suất, không phải tỷ lệ không đơn vị.
Mọi chỉ số của Foliolytic đều được tính toán từ việc tái tạo danh mục đầu tư hàng ngày, không phải từ các ảnh chụp cuối tháng. Điều này quan trọng nhất đối với các chỉ số dựa trên sụt giảm (mức sụt giảm tối đa, Calmar, Burke, Martin, Sterling, Ulcer): NAV hàng tháng thường đánh giá thấp mức sụt giảm thực tế từ đỉnh đến đáy trung bình 20–30% vì chúng bỏ lỡ các đợt giảm trong tháng. Độ chi tiết hàng ngày nắm bắt được diễn biến thực tế đã xảy ra.
Danh mục đầu tư chỉ có cổ phiếu sử dụng 252 ngày giao dịch. Danh mục chỉ có tiền điện tử sử dụng 365 ngày (giao dịch 24/7). Danh mục hỗn hợp sử dụng sự kết hợp theo từng tài sản, sau đó kết hợp lại thành một con số danh mục đầu tư hàng năm duy nhất. Việc điều chỉnh biến động sử dụng √n (phương sai tỷ lệ tuyến tính với thời gian, do đó độ lệch chuẩn tỷ lệ với √thời gian).
Lợi suất logarit hàng ngày được sử dụng nội bộ cho bất kỳ chỉ số nào yêu cầu tổng hợp theo thời gian (phương sai, tính gộp nhiều kỳ, quy đổi hàng năm). Lợi suất số học được sử dụng để hiển thị vì chúng trực quan hơn ('-30%' dễ nhận biết hơn 'lợi suất logarit -0,357'). Hai loại này tương đương ở cấp độ hàng ngày đối với lợi suất cổ phiếu điển hình; chúng phân kỳ đối với các biến động cực đoan.
Các giá trị ngoại lệ được gắn cờ nhưng không bị loại bỏ. Việc loại bỏ các giá trị ngoại lệ có xu hướng làm sai lệch ước tính phương sai và Sharpe lên trên và thường là một thực hành không tốt. Ngoại lệ là khi dữ liệu rõ ràng chỉ ra lỗi — ví dụ, giao dịch tiền điện tử bị báo cáo sai bằng xu thay vì đô la, hoặc lỗi chuyển đổi tiền tệ dẫn đến tăng giá gấp 1000 lần. Những lỗi này được phát hiện bởi lớp phân tích (xem /about) và được sửa trước khi tính toán các chỉ số.
Foliolytic ẩn các chỉ số yêu cầu nhiều dữ liệu hơn mức có sẵn. Sharpe và Sortino yêu cầu ≥ 30 ngày. Beta, alpha, IR, sai số theo dõi yêu cầu ≥ 60 ngày dữ liệu cặp. Tỷ lệ nắm bắt yêu cầu ≥ 12 tháng trong mỗi chế độ. PSR và Hurst yêu cầu đủ lịch sử để bootstrap các phân phối tham chiếu. Khi không đáp ứng được mức tối thiểu, chỉ số sẽ hiển thị '—' thay vì một con số vô nghĩa.
Đối với mọi chỉ số sử dụng R_f (Sharpe, Sortino, Treynor, M², alpha, beta trên lợi suất vượt trội), lợi suất T-bill 3 tháng hàng ngày được sử dụng và khớp với từng ngày trong lịch sử của danh mục đầu tư. R_f hàng năm được sử dụng để hiển thị là mức trung bình có trọng số thời gian của R_f hàng ngày trong lịch sử danh mục đầu tư. Hầu hết các công cụ tính toán sử dụng một con số R_f cố định duy nhất, điều này không chính xác bất cứ khi nào lãi suất thay đổi.
Mặc định là S&P 500 (tổng lợi suất SPY). Người dùng có thể cấu hình thành QQQ, VT hoặc bất kỳ mã chứng khoán tùy chỉnh nào. Beta, alpha, R², tỷ lệ nắm bắt, tỷ lệ thắng, IR và sai số theo dõi đều được tính toán lại dựa trên chỉ số tham chiếu đã chọn. Danh mục tiền điện tử mặc định sử dụng BTC cho các chỉ số liên quan đến chỉ số tham chiếu.
Các phân phối tham chiếu cho việc chấm điểm dựa trên phân vị (PSR, Hurst, phân vị Sharpe, v.v.) được hiệu chỉnh lại định kỳ khi dữ liệu thị trường mới xuất hiện. Bộ hiệu chỉnh hiện tại được ghi lại trong tệp nguồn metricBaselines.js. Các sự kiện hiệu chỉnh lớn được ghi lại bằng các thẻ phiên bản (v6.4, v6.5) để đảm bảo tính minh bạch — xem CLAUDE.md và nhật ký thay đổi ở đầu metricBaselines.js.
Mỗi chỉ số dưới đây đều có công cụ tính toán riêng với các ví dụ minh họa, bảng diễn giải và công cụ tải lên CSV miễn phí.
Lợi suất số học ((P_t - P_(t-1)) / P_(t-1)) trực quan và là điều mà các nhà đầu tư thường hiểu là 'lợi suất'. Lợi suất logarit (ln(P_t / P_(t-1))) có một tính chất toán học quan trọng: chúng có thể cộng dồn theo thời gian. Lợi suất logarit 90 ngày bằng tổng của 90 lợi suất logarit hàng ngày. Lợi suất số học không có tính chất này — chúng tích lũy theo cấp số nhân. Foliolytic sử dụng lợi suất logarit nội bộ cho mọi tổng hợp theo thời gian và lợi suất số học để hiển thị.
Gần như chắc chắn là do lãi suất phi rủi ro. Foliolytic sử dụng lợi suất thực tế hàng ngày của Tín phiếu Kho bạc Hoa Kỳ 3 tháng từ FRED. Hầu hết các nhà môi giới và công cụ tính toán trực tuyến sử dụng một giả định cố định (thường là 2% hoặc 0%). Trong môi trường mà lợi suất T-bill là 5%, điều này có thể thay đổi Sharpe từ 0,3–0,5 — một sự khác biệt đáng kể.
Việc chia tách được áp dụng hồi tố cho số lượng cổ phiếu và giá lịch sử. Một đợt chia tách 4-thành-1 của AAPL vào tháng 8 năm 2020 sẽ làm tăng gấp bốn lần số lượng cổ phiếu của bạn và giảm một phần tư giá lịch sử cho tất cả các ngày trước khi chia tách. Chuỗi giá trị danh mục đầu tư vẫn liên tục qua đợt chia tách — không có sự nhảy vọt về giá trị, chỉ có sự thay đổi về các con số trên mỗi cổ phiếu mang tính hình thức.
Cổ tức tiền mặt được thêm vào số dư tiền mặt của danh mục đầu tư vào ngày giao dịch không hưởng quyền. Chúng không được tự động tái đầu tư. Nếu nhà môi giới của bạn tự động tái đầu tư, các giao dịch mua cổ phiếu phát sinh sẽ xuất hiện trong lịch sử giao dịch của bạn và sẽ được xử lý bình thường. Cổ tức đặc biệt được xử lý tương tự như cổ tức tiền mặt thông thường.
Mặc định là S&P 500 (tổng lợi suất SPY). Chỉ số tham chiếu có thể cấu hình trong bảng điều khiển — bạn có thể chọn bất kỳ chỉ số chính, ETF, hoặc thậm chí một mã chứng khoán tùy chỉnh. Beta, alpha, R², tỷ lệ nắm bắt, tỷ lệ thắng và sai số theo dõi đều được tính toán lại dựa trên chỉ số tham chiếu đã chọn.
Foliolytic tính toán lợi suất từ lịch sử giao dịch của bạn nguyên trạng. Nếu nhà môi giới của bạn khấu trừ phí từ các vị thế hoặc tính phí dưới dạng các giao dịch riêng biệt, những dòng tiền đó sẽ được phản ánh. Nếu phí được thanh toán từ một tài khoản tiền mặt riêng không có trong tệp CSV của bạn, chúng sẽ không được ghi nhận. Đối với hầu hết các tài khoản môi giới cá nhân (Fidelity, Schwab, Robinhood, IBKR), các khoản phí trên nền tảng đã được phản ánh trong giá giao dịch.
Thực hiện tất cả các tính toán được mô tả ở trên cho danh mục đầu tư của bạn chỉ trong vài giây.
Phân tích danh mục đầu tư của bạn miễn phí →