Sharpe ratio

Media del rendimiento diferencial por unidad de desviación estándar, condicionada al benchmark, frecuencia, ventana y convención de anualización.

A quién va dirigido — A quien compare rendimiento y variabilidad y quiera evitar rankings construidos con series, benchmarks o anualizaciones incompatibles.

El Sharpe ratio expresa la media de un rendimiento diferencial por unidad de desviación estándar del mismo diferencial. William F. Sharpe denominó la medida original reward-to-variability ratio y en 1994 aclaró una formulación general basada en la diferencia entre fondo y benchmark relevante.

Dₜ = Rₚ,ₜ − Rᵦ,ₜ;   SR = media(Dₜ) / sd(Dₜ)

Si el benchmark es un activo libre de riesgo coherente en divisa y duración, el numerador suele llamarse exceso de rendimiento. Si es un índice arriesgado, la medida se refiere al differential return y no debe etiquetarse automáticamente como exceso frente al risk-free.

Ratio de Sharpe: exceso de retorno por unidad de volatilidad Numerador y denominador deben compartir frecuencia, periodo y convenciones Ratio de Sharpe: exceso de retorno por unidad de volatilidad Numerador y denominador deben compartir frecuencia, periodo y convenciones SR = media(rₚ − r_f) / sd(rₚ − r_f) Exceso de retorno Rendimiento de cartera menostasa libre de riesgo alineadaal periodo. Volatilidad Desviación estándar de esosmismos excesos de retornoobservados. Anualización La escala depende de hipótesissobre la serie y la frecuenciaefectiva. Lectura Ningún umbral universalsustituye distribución, muestray comparación. Cyclepedia · esquema didáctico: declara convenciones, periodo y datos
El ratio comprime media y dispersión en una cifra; benchmark, muestra y forma de distribución siguen siendo necesarios.

Ex ante y ex post

El Sharpe ex ante usa rendimientos y riesgo esperados; el ex post usa media y desviación observadas. El segundo estima el pasado y no se convierte por ello en una previsión.

El informe declara periodo, observaciones, frecuencia, calendario, divisa, FX, price o total return, bruto o neto, benchmark, desviación muestral o poblacional, anualización y origen live o simulado. Comparar un Sharpe neto diario de cinco años con uno bruto mensual de doce meses no crea un ranking significativo.


Anualización y autocorrelación

Una fórmula muy utilizada es:

SR_anual ≈ SR_periodo × √m

Exige que media y varianza escalen según los supuestos. Con autocorrelación, smoothing, rendimientos solapados o volatilidad variable, multiplicar por √12, √252 o √365 puede distorsionar. Andrew Lo demuestra que la estadística y anualización dependen de la correlación serial. Mayor frecuencia no implica automáticamente más información: activos ilíquidos y precios stale pueden alisar la curva.


No existen umbrales universales

Reglas como «menos de 1 malo, más de 2 excelente» omiten clase de activo, benchmark, frecuencia, ventana, apalancamiento, liquidez, costes, sesgo de selección, estrategias probadas, asimetría, colas, drawdown e incertidumbre.

Un Sharpe alto puede proceder de una muestra corta, smoothing, un payoff con pequeñas ganancias frecuentes y pérdidas raras o la selección del mejor de muchos intentos. Un Sharpe negativo también rompe intuiciones simples sobre apalancamiento y comparación. Es una coordenada, no una nota universal.


Sharpe, Sortino e information ratio

Medida Numerador Denominador Pregunta
Sharpe media del rendimiento diferencial desviación estándar del diferencial ¿cuánta media por unidad de variabilidad?
Sortino media sobre un objetivo downside deviation respecto del objetivo ¿cuánta media por unidad de shortfall?
Information ratio active return medio tracking error ¿cuánta performance relativa por unidad de riesgo activo?

No son intercambiables. Cambiar denominador cambia la noción de riesgo y cambiar benchmark modifica la serie.


Ejemplo

Una estrategia tiene rendimientos diferenciales mensuales con media 0,40% y desviación muestral 2%:

SR_mensual = 0,40 / 2 = 0,20

Bajo el supuesto de raíz del tiempo, SR_anual≈0,20×√12≈0,693. Con autocorrelación se necesitan las covarianzas entre periodos; si la serie es bruta, no describe la experiencia neta. El ejemplo no define si 0,693 es aceptable.


Límites estadísticos y de proceso

Sharpe es sensible a outliers, trata simétricamente desviaciones positivas y negativas, puede ocultar cola izquierda, depende del benchmark, no separa factores, apalancamiento, azar y habilidad, no corrige data snooping ni survivorship bias y no mide capacidad, liquidez o drawdown. Si la desviación es cero, no está definido.

Seleccionar una estrategia entre muchos backtests aumenta la probabilidad de observar métricas favorables. Deben mostrarse registro de intentos, datos fuera de muestra, costes e intervalos de incertidumbre.

Error habitual — Inferir Sharpe desde CAGR y maximum drawdown. El denominador es la desviación estándar de la serie periódica; drawdown y volatilidad son propiedades distintas.


Fuentes

  • William F. Sharpe, The Sharpe Ratio, The Journal of Portfolio Management (1994) — formulación general, versiones ex ante/ex post y differential return.
  • William F. Sharpe, Mutual Fund Performance, The Journal of Business (1966) — trabajo original reward-to-variability.
  • Andrew W. Lo, The Statistics of Sharpe Ratios, Financial Analysts Journal (2002) — distribución muestral, autocorrelación y anualización.
  • CFA Institute, Investment Risk and Performance — Sharpe, tracking error, information ratio, alpha y beta.
  • GIPS Standards, Handbook for Firms — disclosure de medidas adicionales e identificación del risk-free rate.

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