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Términos Cripto:  Letra S
jun. 19, 2023 |
actualizado abr. 02, 2024

¿Qué es el Ratio de Sharpe?

Sharpe Ratio Significado:
Ratio de Sharpe - un ratio utilizado para evaluar el posible rendimiento de la inversión (ROI).
fácil
2 minutos

Averigüemos Ratio de Sharpe de la palabra clave, definición en el mundo cripto, ¿Qué es el Ratio de Sharpe y todos los demás datos detallados.

El ratio de Sharpe (también conocido como medida de Sharpe, índice de recompensa-variabilidad o índice de Sharpe) fue creado por William F. Sharpe en 1966. Se utiliza para determinar el Retorno de la Inversión (ROI). El índice de Sharpe compara las posibles ganancias con los riesgos.

En pocas palabras, el ratio ó índice de Sharpe sugiere si se debe asumir un riesgo con una inversión o no. Sin embargo, desde el punto de vista más técnico, es una medida del ROI promedio. Aunque sólo en el caso de que el retorno de la inversión supere la tasa inofensiva por unidad de desviación de un activo específico.

Así, cuando se evalúan dos activos en función de su ratio de Sharpe, se considera mejor el activo con mayor ratio. Esto implica que el activo tiene un mayor potencial de beneficios en relación con los riesgos. Así pues, una estrategia de inversión es más atractiva cuando tiene un ratio de Sharpe más elevado.

Sin embargo, tenga en cuenta que los valores negativos del ratio de Sharpe no son muy útiles. Esto se debe a que el cálculo del índice de Sharpe puede acercarse a 0 cuando los rendimientos aumentan regularmente o hay demasiado volatilidad.

El ratio de Sharpe es utilizado por varios bancos y grandes gestores de fondos. Lo combinan con otras técnicas para evaluar el desempeño de la cartera. Además, el ratio ó índice de Sharpe se puede utilizar para analizar los mercados financieros (por ejemplo, el mercado de valores).

Aunque ten en cuenta que los Esquemas Ponzi también puede tener una relación de Sharpe alta. Sin embargo, los datos del esquema Ponzi son engañosos y no muestran los rendimientos reales. Por lo tanto, siempre verifique si los datos son precisos antes de usar la ratio de Sharpe.