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期货比率分析的进一步拓展
在进行投资顾问分析的时候,我们必须格外关注回撒和回撤发生的时间。回到我们之前分析的两个商品投资顾问这个案例上,如果仅从比率上看,投资顾问2看起来更好。然而,我们可以从顾问2的披露文件中看出,虽然他的年度最大回撒是15%,但他在一个6个月的时间区间内,比如10月、11月、12月、1月、2月、3月,实际上遭受了30%的回撤。由于自然年的划分,这个30%的回撤被分成了两个15%的回撤。
现在,我们了解了更深入的情况。一个商品投资顾问连续6个月亏损,会引起一些问题。第一,一些投资者会失去信心,并止损离开。这样,和亏损一起,会减少这个商品投资顾问的资金规模。资金越少,商品投资顾问就越难收回亏损(如表10.1)。第二,如果一个商品投资顾向正在损失资金和客户,那么他对自己的信心也会下降。
使用年度数据,会严重地干扰分析结果,但这也不是唯一的问题。
在另外一个假设的情况下,商品投资顾问1有年化30%的收益和20%的最大损失。商品投资顾问2的业绩相同。因此,他们的斯特林比率一样,都是1,那他们的表现就一样了吗?
如果他们的损失是像下面这样发生的,那么你会对哪个投资顾向更感兴趣呢?顾问1有比较平均的年度损失;顾问2则是这3年的年度最大损失分别为10%, 20%, 30%。虽然平均起来都是20%,但是顾问2的损失每年都在增加。而顾问1则是更稳定的。如果顾问2的损失变成0%, 20%、40%,或者0%、0%、60%呢?这样的波动会引起问题,但是并不会在斯特林比率中被反映出来。
另外一个问题就是为什么主观地加10%在斯特林比率的亏损上。如果你在15%的最大亏损上增加10%,那么你将比真实的最大亏损扩大了67%。如果你在35%的最大亏损上增加10%,那么最大亏损实际上只扩大了29%。因此,对于斯特林比率来说,这种处理方式有很大影响。
在上面这个例子中,顾问2的波动性更大,但是他有更高的斯特林比率。表面上看起来,更稳定的交易员由于10%的额外亏损增加受到了不利的影响。当你的顾问在推广斯特林比率的时候,你需要对这个比率多一份思考。你需要了解这个数字是如何计算的。这个商品投资顾问的业绩是否稳定和持续。这才是关键。
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