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Índice de Sortino e downside deviation

Retorno médio acima de uma meta por unidade de downside deviation, com meta, frequência, denominador e anualização declarados.

Para quem é esta página — Para quem deseja separar a dispersão total dos desvios abaixo de um objetivo mínimo e entende que a escolha dessa meta faz parte da métrica.

O índice de Sortino compara o retorno médio a um retorno mínimo aceitável por meio da downside deviation, calculada em relação à mesma meta. Ao contrário do índice de Sharpe, o denominador não penaliza todo desvio em torno da média: considera apenas as observações abaixo da meta segundo uma convenção declarada.

A meta costuma ser chamada de MAR (minimum acceptable return). Pode ser zero, uma taxa livre de risco, um objetivo periódico, a inflação ou um retorno exigido coerente com um passivo. Adotar MAR igual a zero por hábito muda a pergunta: um retorno positivo, mas inferior ao objetivo, seria tratado como sucesso mesmo sem financiar a finalidade da carteira.

Índice de Sortino e downside deviation O risco é medido em relação a uma meta de retorno declarada Índice de Sortino e downside deviation O risco é medido em relação a uma meta de retorno declarada Sortino = média(rₚ − T) / √média[min(0, rₚ − T)²] Meta T Pode ser zero, uma taxa mínimaou outra meta, mas precisa serdeclarada. Downside deviation Somente insuficiências abaixoda meta entram na semidesviaçãoquadrática. Amostra Frequência, janela eobservações acima da metaafetam a razão. Comparação A diferença em relação aoSharpe está na definição derisco, não apenas no nome. Cyclepedia · diagrama educacional: declare convenções, período e dados
A meta divide a distribuição: alterá-la muda tanto o retorno diferencial quanto as observações que entram no downside risk.

Uma definição reproduzível

Com retornos periódicos Rₜ e meta periódica MARₜ, uma convenção comum para a downside deviation é:

DD = √[(1/N) × ∑ₜ min(0, Rₜ − MARₜ)²]

O índice de Sortino se torna:

Sortino = [média(Rₜ) − média(MARₜ)] / DD

Se a meta for constante, o numerador se reduz a média(R) − MAR. Na convenção mostrada, o denominador divide por todas as observações N. Dividir apenas pela quantidade de observações abaixo do MAR produz uma downside deviation maior e, com numerador positivo, uma razão menor. Na definição adotada aqui, isso é um erro, e não uma variante numericamente equivalente: fórmula e normalização devem ser declaradas e não podem ser misturadas em uma comparação.

Também existem formulações baseadas em lower partial moments, com ordens e normalizações diferentes. O nome “Sortino” sem a fórmula não garante que dois provedores calculem o mesmo número.


O papel da meta

O MAR deve compartilhar com os retornos:

  • frequência e período;
  • moeda e tratamento cambial;
  • base nominal ou real;
  • natureza bruta ou líquida;
  • calendário e timing;
  • horizonte econômico.

Uma meta anual nem sempre deve ser simplesmente dividida por doze: para meses equivalentes, a conversão coerente de uma taxa composta é (1+MAR_anual)^(1/12)−1. Se a meta variar ao longo do tempo, a série MARₜ precisa ser preservada.

Uma taxa livre de risco em dólares não é automaticamente a meta de uma carteira em reais; a inflação observada pode não coincidir com a relevante para o passivo. A escolha econômica vem antes do cálculo.


Sortino e Sharpe respondem a perguntas diferentes

Aspecto Sharpe Sortino
referência benchmark do retorno diferencial retorno mínimo aceitável
risco desvio-padrão de toda a série diferencial desvios abaixo da meta
desvios positivos aumentam a dispersão não entram no denominador de downside
sensibilidade média, volatilidade, autocorrelação média, MAR, frequência de insuficiências
caso crítico desvio-padrão zero downside deviation zero

Um Sortino superior ao Sharpe não prova que a estratégia seja melhor: os denominadores são diferentes. A métrica pode parecer muito alta quando a amostra tem poucas insuficiências; justamente então, a incerteza sobre o risco de queda pode ser elevada.


Exemplo com duas convenções

Quatro retornos percentuais hipotéticos são 2, 1, −1, 2 e o MAR é zero. A média é 1%. Pela definição sobre todas as observações:

DD = √[(0² + 0² + (−1)² + 0²) / 4] = 0,5%

O Sortino periódico é 1 / 0,5 = 2. Se a divisão usasse apenas a única observação negativa, a downside deviation seria 1% e a razão, 1. A comparação mostra por que fórmula e denominador devem acompanhar o resultado; não determina qual valor é “bom”.


Anualização

É possível anualizar numerador e downside deviation sob hipóteses coerentes, mas multiplicar a razão por √m não é uma lei universal. Autocorrelação, meta variável, volatilidade condicional, retornos sobrepostos e suavização alteram a escala.

Um relatório prudente pode calcular diretamente retornos e meta na frequência desejada, mostrar resultados não anualizados e documentar a aproximação usada. O número de períodos anuais depende do calendário: uma estratégia com cripto e um fundo avaliado mensalmente não compartilham automaticamente 252 observações.


Limitações

O índice de Sortino:

  • depende fortemente do MAR;
  • comprime frequência e gravidade das insuficiências em uma raiz quadrática;
  • não mede a ordem temporal nem a duração dos drawdowns;
  • pode ser instável com poucos dados abaixo da meta;
  • não descreve caudas além da amostra;
  • não corrige vieses de seleção, custos ou iliquidez;
  • pode ficar indefinido quando a downside deviation é zero;
  • não prova habilidade ou causalidade.

Um payoff com muitos retornos pequenos acima do MAR e uma rara perda grave pode parecer favorável até o evento de cauda entrar na amostra. São necessários drawdown, cenários, distribuição e qualidade das avaliações.


Lista de verificação

Para tornar o cálculo reproduzível:

  1. publicar fórmula e denominador;
  2. definir o MAR e sua justificativa econômica;
  3. indicar frequência, janela e moeda;
  4. especificar retornos simples ou logarítmicos;
  5. declarar price ou total return;
  6. listar custos e taxas incluídos;
  7. descrever anualização e autocorrelação;
  8. mostrar quantidade e profundidade das insuficiências;
  9. acompanhar com drawdown e cenários;
  10. distinguir ex ante, backtest e dados reais.

Erro comum — Calcular a downside deviation dividindo apenas pelos períodos negativos e compará-la à de um provedor que divide por todas as observações. O mesmo nome esconde duas razões diferentes.


Fontes

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