क्या है Sortino Ratio Calculator?
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सॉर्टिनो अनुपात शार्प अनुपात का परिशोधन है जो सभी रिटर्न के कुल मानक विचलन के बजाय केवल नकारात्मक परिसंपत्ति रिटर्न के मानक विचलन - जिसे डाउनसाइड विचलन कहा जाता है - का उपयोग करके कुल अस्थिरता से हानिकारक अस्थिरता को अलग करता है। 1991 में फ्रैंक ए सॉर्टिनो और रॉबर्ट वैन डेर मीर द्वारा विकसित, अनुपात को शार्प अनुपात में एक प्रमुख कमजोरी को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था: उल्टा अस्थिरता का दंड, जिसका निवेशक आम तौर पर स्वागत करते हैं। वित्त में, सभी अस्थिरताएं समान नहीं होती हैं। एक निवेश जो अक्सर बड़े सकारात्मक आश्चर्य देता है लेकिन कभी-कभी गिरता है वह उस निवेश से मौलिक रूप से भिन्न होता है जो अक्सर तेजी से गिरता है। सॉर्टिनो अनुपात विशेष रूप से नकारात्मक जोखिम पर ध्यान केंद्रित करके इस विषमता को पकड़ता है जिससे निवेशक बचना चाहते हैं। सूत्र पोर्टफोलियो के अतिरिक्त रिटर्न को न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (एमएआर) से ऊपर विभाजित करता है - जिसे अक्सर शून्य, जोखिम-मुक्त दर, या निवेशक-परिभाषित सीमा पर सेट किया जाता है - नकारात्मक पक्ष विचलन द्वारा। डाउनसाइड विचलन की गणना मार्च से नीचे आने वाले सभी रिटर्न के मूल-माध्य-वर्ग के रूप में की जाती है। इस गणना में MAR से ऊपर के रिटर्न को शून्य माना जाता है, इसलिए मजबूत सकारात्मक महीने हर को नहीं बढ़ाते हैं और अनुपात को कृत्रिम रूप से कम नहीं करते हैं। उच्चतर सॉर्टिनो अनुपात बेहतर जोखिम-समायोजित प्रदर्शन को इंगित करता है, विशेष रूप से नुकसान से बचाने के दृष्टिकोण से। एक सामान्य नियम के रूप में, 1.0 से ऊपर का सॉर्टिनो अनुपात स्वीकार्य माना जाता है, 2.0 से ऊपर अच्छा है, और 3.0 से ऊपर उत्कृष्ट है। नकारात्मक मूल्य दर्शाते हैं कि पोर्टफोलियो नकारात्मक जोखिम को ध्यान में रखने के बाद जोखिम-मुक्त दर के लिए भी निवेशकों को मुआवजा नहीं दे रहा है। सॉर्टिनो अनुपात का व्यापक रूप से हेज फंड, कमोडिटी ट्रेडिंग सलाहकार (सीटीए) और वैकल्पिक निवेश प्रबंधकों द्वारा उपयोग किया जाता है, जिनके रिटर्न वितरण गैर-सामान्य हैं या महत्वपूर्ण विषमता प्रदर्शित करते हैं। यह उन रणनीतियों की तुलना करते समय विशेष रूप से उपयुक्त है, जिनमें सकारात्मक रूप से विषम रिटर्न हैं - जहां शार्प रेशियो उन्हें गलत तरीके से दंडित करेगा - या उन निवेशकों के लिए जो मुख्य रूप से सममित अस्थिरता के बजाय ड्रॉडाउन और पूंजी संरक्षण से चिंतित हैं। समान शार्प रेशियो वाले दो फंडों का मूल्यांकन करते समय, सॉर्टिनो रेशियो यह बता सकता है कि कौन कम नकारात्मक जोखिम के साथ अपना रिटर्न प्राप्त करता है, जिससे निवेशकों को अधिक सूचित आवंटन निर्णय लेने में मदद मिलती है।
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सूत्र
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सॉर्टिनो अनुपात गणना:
चरण 1: माप अवधि के लिए पोर्टफोलियो की रिटर्न श्रृंखला एकत्र करें - सांख्यिकीय रूप से सार्थक नमूने के लिए आम तौर पर 3-5 वर्षों में मासिक रिटर्न।
चरण 2: न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (MAR) को परिभाषित करें। आम विकल्प हैं 0%, प्रचलित जोखिम-मुक्त दर (उदाहरण के लिए, 3 महीने की टी-बिल उपज), या निवेशक या शासनादेश द्वारा निर्धारित एक विशिष्ट बाधा दर।
चरण 3: प्रत्येक अवधि के लिए, कमी की गणना करें: अवधि के रिटर्न से मार्च घटाएं। यदि परिणाम सकारात्मक है (रिटर्न मार्च से अधिक है), तो शून्य रिकॉर्ड करें; यदि नकारात्मक है, तो नकारात्मक कमी मान रिकॉर्ड करें।
चरण 4: प्रत्येक ऋणात्मक कमी का वर्ग करें, इन वर्ग मानों का योग करें, आवर्तों की कुल संख्या n से विभाजित करें (न कि केवल ऋणात्मक आवर्तों की संख्या से), और वर्गमूल लें। इससे नकारात्मक पक्ष विचलन σ_d प्राप्त होता है।
चरण 5: उसी अवधि में औसत पोर्टफोलियो रिटर्न R_p की गणना करें, फिर अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त करने के लिए MAR घटाएं।
चरण 6: अतिरिक्त रिटर्न को नकारात्मक पक्ष विचलन से विभाजित करें: सॉर्टिनो = (आर_पी - मार्च) / σ_डी। यदि मासिक डेटा का उपयोग कर रहे हैं तो अंश को 12 से और हर को √12 से गुणा करके वार्षिकीकरण करें।
चरण 7: संदर्भ में परिणाम की व्याख्या करें: बेंचमार्क, सहकर्मी फंड या समय के साथ तुलना करके यह आकलन करें कि क्या रणनीति निवेशकों को नकारात्मक जोखिम के लिए पर्याप्त मुआवजा देती है।
प्रत्येक चरण पिछले पर आधारित होता है, घटक गणनाओं को एक व्यापक सॉर्टिनो अनुपात परिणाम में जोड़ता है। सूत्र सॉर्टिनो अनुपात व्यवहार को नियंत्रित करने वाले गणितीय संबंधों को पकड़ता है।चर विवरण
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| प्रतीक | नाम | इकाई | विवरण |
|---|---|---|---|
| S_d | सॉर्टिनो अनुपात | dimensionless | नकारात्मक पक्ष विचलन की प्रति इकाई जोखिम-समायोजित रिटर्न; उच्च मान बेहतर नकारात्मक-समायोजित प्रदर्शन का संकेत देते हैं। |
| R_p | पोर्टफोलियो रिटर्न | % per period | माप अवधि के दौरान पोर्टफोलियो द्वारा उत्पन्न औसत या वार्षिक रिटर्न। |
| MAR | न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न | % per period | वह सीमा प्रतिफल जिसके नीचे प्रदर्शन को हानि माना जाता है; अक्सर शून्य, जोखिम-मुक्त दर, या बेंचमार्क रिटर्न पर सेट किया जाता है। |
| σ_d | नकारात्मक पक्ष विचलन | % per period | रिटर्न का मानक विचलन जो मार्च से नीचे आता है; इस गणना से उल्टा रिटर्न को बाहर रखा गया है। |
| n | अवधियों की संख्या | count | नकारात्मक पक्ष विचलन की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली रिटर्न टिप्पणियों की कुल संख्या, आमतौर पर मासिक या दैनिक डेटा। |
कैसे Sortino Ratio Calculator
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- 1माप अवधि के लिए पोर्टफोलियो की रिटर्न श्रृंखला एकत्र करें - सांख्यिकीय रूप से सार्थक नमूने के लिए आम तौर पर 3-5 वर्षों में मासिक रिटर्न।
- 2न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (MAR) को परिभाषित करें। आम विकल्प हैं 0%, प्रचलित जोखिम-मुक्त दर (उदाहरण के लिए, 3 महीने की टी-बिल उपज), या निवेशक या शासनादेश द्वारा निर्धारित एक विशिष्ट बाधा दर।
- 3प्रत्येक अवधि के लिए, कमी की गणना करें: अवधि के रिटर्न से मार्च घटाएं। यदि परिणाम सकारात्मक है (रिटर्न मार्च से अधिक है), तो शून्य रिकॉर्ड करें; यदि नकारात्मक है, तो नकारात्मक कमी मान रिकॉर्ड करें।
- 4प्रत्येक नकारात्मक कमी का वर्ग करें, इन वर्ग मानों का योग करें, अवधि n की कुल संख्या से विभाजित करें (न कि केवल नकारात्मक अवधि की संख्या), और वर्गमूल लें। इससे नकारात्मक पक्ष विचलन σ_d प्राप्त होता है।
- 5उसी अवधि में औसत पोर्टफोलियो रिटर्न R_p की गणना करें, फिर अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त करने के लिए MAR घटाएं।
- 6अतिरिक्त रिटर्न को नकारात्मक पक्ष विचलन से विभाजित करें: सॉर्टिनो = (आर_पी - मार्च) / σ_डी। यदि मासिक डेटा का उपयोग कर रहे हैं तो अंश को 12 से और हर को √12 से गुणा करके वार्षिकीकरण करें।
- 7संदर्भ में परिणाम की व्याख्या करें: बेंचमार्क, सहकर्मी फंड या समय के साथ तुलना करके यह आकलन करें कि क्या रणनीति निवेशकों को नकारात्मक जोखिम के लिए पर्याप्त रूप से मुआवजा देती है।
हल किए गए उदाहरण
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अच्छा प्रदर्शन - नकारात्मक जोखिम की प्रति यूनिट 1.5 यूनिट अतिरिक्त रिटर्न।
14% के पोर्टफोलियो रिटर्न और 5% के मार्च के साथ, अतिरिक्त रिटर्न 9% है। 6% के नकारात्मक विचलन से विभाजित करने पर 1.50 का सॉर्टिनो अनुपात प्राप्त होता है। यह एक ठोस परिणाम है, जो दर्शाता है कि फंड अपने द्वारा उत्पन्न हानिकारक अस्थिरता की तुलना में सार्थक अतिरिक्त रिटर्न दे रहा है। पूंजी संरक्षण पर ध्यान केंद्रित करने वाले निवेशक को यह अनुपात आकर्षक लगेगा, खासकर यदि उसी श्रेणी में तुलनीय फंड 0.8-1.0 के करीब अनुपात दिखाते हैं।
उत्कृष्ट - बहुत कम नकारात्मक पक्ष की अस्थिरता अनुपात को बढ़ाती है।
पूर्ण रिटर्न का लक्ष्य रखने वाला एक हेज फंड लगभग बिना किसी नकारात्मक अस्थिरता (0% मार्च के मुकाबले 2% नकारात्मक विचलन) के साथ 9% पोस्ट करता है। 4.50 का सॉर्टिनो अनुपात असाधारण है और अत्यधिक कुशल नकारात्मक जोखिम प्रबंधन को इंगित करता है। इस प्रकार की प्रोफ़ाइल बाज़ार-तटस्थ या कम-अस्थिरता रणनीतियों की विशिष्ट है। हालाँकि, निवेशकों को केवल इस मीट्रिक पर भरोसा करने से पहले यह सत्यापित कर लेना चाहिए कि रिटर्न तरलता प्रीमियम या सुचारू मूल्यांकन के कारण नहीं बढ़ा है।
1.0 से नीचे - अतिरिक्त रिटर्न के सापेक्ष उच्च नकारात्मक जोखिम।
22% के प्रभावशाली हेडलाइन रिटर्न के बावजूद, आक्रामक गति रणनीति में 18% का बहुत अधिक नकारात्मक विचलन है, जो महत्वपूर्ण गिरावट वाले महीनों को दर्शाता है। 0.94 का सॉर्टिनो अनुपात 1.0 सीमा से नीचे आता है, यह सुझाव देता है कि रणनीति निवेशकों को नकारात्मक जोखिम के लिए पर्याप्त रूप से मुआवजा नहीं देती है। जोखिम से बचने वाला निवेशक संभवतः उच्च सॉर्टिनो अनुपात के साथ कम-रिटर्न वाले फंड को पसंद करेगा, क्योंकि बाजार तनाव के दौरान पूंजी संरक्षण जोखिम में हो सकता है।
कम अनुपात लेकिन कम जोखिम प्रोफ़ाइल - संदर्भ मायने रखता है।
एक रूढ़िवादी बांड पोर्टफोलियो 3% के मार्च के मुकाबले 4% रिटर्न देता है, जिससे 1.5% के नकारात्मक विचलन के साथ केवल 1% अतिरिक्त रिटर्न उत्पन्न होता है। 0.67 का सॉर्टिनो अनुपात कम प्रतीत होता है, लेकिन संदर्भ आवश्यक है: इस पोर्टफोलियो में निरपेक्ष रूप से बहुत कम नकारात्मक जोखिम होता है, और यह अनुपात रिटर्न और मार्च के बीच एक तंग प्रसार को दर्शाता है। एक सेवानिवृत्त या देनदारी-संचालित निवेशक के लिए, यह पूरी तरह से स्वीकार्य हो सकता है। सॉर्टिनो अनुपात की व्याख्या हमेशा निवेशक के उद्देश्यों और जोखिम सहनशीलता के साथ की जानी चाहिए।
वास्तविक अनुप्रयोग
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संस्थागत आवंटनकर्ताओं द्वारा हेज फंड की उचित परिश्रम और प्रबंधक चयन, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में सॉर्टिनो अनुपात के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है जहां सटीक सॉर्टिनो अनुपात गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
सीटीए (कमोडिटी ट्रेडिंग एडवाइजर) प्रकटीकरण दस्तावेजों में प्रदर्शन रिपोर्टिंग, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में सॉर्टिनो अनुपात के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है जहां सटीक सॉर्टिनो अनुपात गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
मॉर्निंगस्टार जैसे प्लेटफार्मों पर म्यूचुअल फंड की जोखिम-समायोजित रैंकिंग, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में सॉर्टिनो अनुपात के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है जहां सटीक सॉर्टिनो अनुपात गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
परिसंपत्ति प्रबंधन फर्मों में ट्रेडिंग रणनीतियों का आंतरिक प्रदर्शन मूल्यांकन, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में सॉर्टिनो अनुपात के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करता है जहां सटीक सॉर्टिनो अनुपात गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
यूरोपीय संघ के बाजारों में नकारात्मक जोखिम प्रकटीकरण की आवश्यकता वाले यूसीआईटीएस फंडों के लिए विनियामक रिपोर्टिंग, पेशेवर और विश्लेषणात्मक संदर्भों में सॉर्टिनो अनुपात के लिए एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है जहां सटीक सॉर्टिनो अनुपात गणना सीधे सूचित निर्णय लेने, रणनीतिक योजना और प्रदर्शन अनुकूलन का समर्थन करती है।
विशेष मामले
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{'केस': 'शून्य नकारात्मक विचलन', 'विवरण': 'यदि कोई रिटर्न अवधि मार्च से नीचे नहीं आती है, तो नकारात्मक पक्ष विचलन शून्य के बराबर होता है और सॉर्टिनो अनुपात गणितीय रूप से अपरिभाषित होता है (शून्य से विभाजन)। यह आम तौर पर बहुत स्थिर रणनीतियों के संक्षिप्त ट्रैक रिकॉर्ड में होता है। व्यवसायी अनुपात को एन/ए या अनंत के रूप में रिपोर्ट करते हैं, और उन्हें गुणात्मक जोखिम मूल्यांकन के साथ पूरक होना चाहिए।'}
मासिक रिटर्न', 'विवरण': 'दैनिक रिटर्न माध्य प्रत्यावर्तन और स्वत: सहसंबंध प्रभावों के कारण मासिक रिटर्न की तुलना में भिन्न नकारात्मक विचलन अनुमान उत्पन्न करता है। दैनिक डेटा से वार्षिक सॉर्टिनो अनुपात (√252 से गुणा करें) मासिक डेटा से गणना किए गए अनुपात (√12 से गुणा करें) से काफी भिन्न हो सकते हैं। वैध तुलनाओं के लिए डेटा आवृत्ति में स्थिरता आवश्यक है।'}
{'केस': 'नकारात्मक पोर्टफोलियो रिटर्न', 'विवरण': 'जब पोर्टफोलियो रिटर्न नकारात्मक होता है और मार्च सकारात्मक या शून्य होता है, तो सॉर्टिनो अनुपात नकारात्मक होता है, भले ही नकारात्मक पक्ष विचलन कितना कम हो। मंदी के बाजार की अवधि में, लगभग सभी फंड नकारात्मक सॉर्टिनो अनुपात दिखाएंगे, जिससे अवधि के भीतर सहकर्मी तुलना पूर्ण सीमा से अधिक उपयोगी हो जाएगी।'}
रणनीति प्रकार के आधार पर सॉर्टिनो अनुपात बेंचमार्क (अनुमानित ऐतिहासिक औसत)
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| रणनीति प्रकार | विशिष्ट सॉर्टिनो अनुपात | व्याख्या |
|---|---|---|
| एसएंडपी 500 (दीर्घकालिक औसत) | 0.8 – 1.2 | स्वीकार्य इक्विटी बाज़ार आधार रेखा |
| ग्लोबल मैक्रो हेज फंड | 0.5 – 1.5 | रणनीति विविधता के कारण व्यापक रेंज |
| ट्रेंड-फ़ॉलोइंग सीटीए | 0.6 – 1.8 | संकट काल के दौरान बढ़ सकता है |
| बाज़ार-तटस्थ निधि | 1.5 – 3.0 | कम नकारात्मक विचलन अनुपात को बढ़ाता है |
| निवेश-ग्रेड बॉन्ड फंड | 0.4 – 1.0 | कम निरपेक्ष रिटर्न कंप्रेस अनुपात |
| शीर्ष-चतुर्थक इक्विटी फंड | 1.5 – 2.5 | प्रबंधित गिरावट के साथ मजबूत अल्फा |
| खराब तरीके से प्रबंधित फंड | <0.5 | अपर्याप्त नकारात्मक-समायोजित रिटर्न |
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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सॉर्टिनो अनुपात शार्प अनुपात से किस प्रकार भिन्न है?
शार्प अनुपात अतिरिक्त रिटर्न को कुल मानक विचलन से विभाजित करता है, जिसमें ऊपर और नीचे दोनों तरफ की अस्थिरता शामिल होती है। सॉर्टिनो अनुपात कुल मानक विचलन को नकारात्मक विचलन से बदल देता है - केवल रिटर्न की अस्थिरता जो मार्च से नीचे आती है। यह अंतर महत्वपूर्ण है क्योंकि एक निवेश रणनीति जो अक्सर बड़े पैमाने पर सकारात्मक रिटर्न देती है, उसे शार्प अनुपात (उच्च कुल अस्थिरता) द्वारा दंडित किया जाएगा, लेकिन सॉर्टिनो अनुपात (कम नकारात्मक विचलन) द्वारा पुरस्कृत किया जाएगा। विषम रिटर्न वितरण के लिए, सॉर्टिनो अनुपात एक निवेशक द्वारा वास्तव में वहन किए जाने वाले जोखिम की अधिक सटीक तस्वीर प्रदान करता है।
एक अच्छा सॉर्टिनो अनुपात क्या है?
एक सामान्य बेंचमार्क के रूप में, 1.0 से ऊपर का सॉर्टिनो अनुपात स्वीकार्य माना जाता है, 2.0 से ऊपर अच्छा है, और 3.0 से ऊपर उत्कृष्ट माना जाता है। हालाँकि, ये सीमाएँ संदर्भ-निर्भर हैं। एक अस्थिर इक्विटी रणनीति में 1.5 का सॉर्टिनो अनुपात असाधारण हो सकता है, जबकि कम-अस्थिरता बांड फंड में समान अनुपात कम हो सकता है। हमेशा सॉर्टिनो अनुपात की तुलना समान परिसंपत्ति वर्ग और रणनीति प्रकार के साथियों से करें, और अनुपात के साथ-साथ नकारात्मक विचलन के पूर्ण स्तर पर भी विचार करें।
मुझे न्यूनतम स्वीकार्य रिटर्न (MAR) के रूप में क्या उपयोग करना चाहिए?
मार्च को निवेशक की वास्तविक न्यूनतम रिटर्न आवश्यकता को प्रतिबिंबित करना चाहिए। सामान्य विकल्पों में 0% (कोई हानि सहनशीलता नहीं), वर्तमान जोखिम-मुक्त दर (उदाहरण के लिए, 3-महीने का ट्रेजरी बिल उपज), फंड के अधिदेश में अंतर्निहित एक विशिष्ट बाधा दर (उदाहरण के लिए, प्रति वर्ष 5%), या बेंचमार्क इंडेक्स का रिटर्न शामिल है। MAR का चुनाव भौतिक रूप से परिकलित अनुपात को प्रभावित करता है, इसलिए विभिन्न फंडों या समयावधियों में सॉर्टिनो अनुपात की तुलना करते समय MAR का खुलासा और मानकीकरण करना महत्वपूर्ण है। 0% को MAR के रूप में उपयोग करना सबसे रूढ़िवादी दृष्टिकोण है और यह निवेशक के नुकसान से बचने के सबसे करीब से मेल खाता है।
क्या सॉर्टिनो अनुपात ऋणात्मक हो सकता है?
हाँ। एक नकारात्मक सॉर्टिनो अनुपात तब होता है जब पोर्टफोलियो का औसत रिटर्न एमएआर से नीचे होता है, जिसका अर्थ है कि रणनीति निवेशकों को नकारात्मक जोखिम के लिए भी मुआवजा देने में विफल रहती है। ऐसे मामलों में, अनुपात एक रैंकिंग उपकरण के रूप में अपनी व्याख्यात्मक शक्ति खो देता है - दो नकारात्मक अनुपातों की सीधी तुलना नहीं की जा सकती है (कम नकारात्मक अनुपात का मतलब बेहतर प्रदर्शन नहीं है)। यदि तुलनात्मक सेट में कई फंडों में नकारात्मक सॉर्टिनो अनुपात है, तो यह एक संकेत है कि संपूर्ण परिसंपत्ति वर्ग या रणनीति मापी गई अवधि के दौरान अपनी बाधा दर से कम प्रदर्शन कर रही है।
विश्वसनीय सॉर्टिनो अनुपात के लिए कितने अवधि के डेटा की आवश्यकता होती है?
सांख्यिकीय रूप से सार्थक सॉर्टिनो अनुपात प्राप्त करने के लिए आम तौर पर न्यूनतम 36 मासिक अवलोकन (3 वर्ष) की सिफारिश की जाती है, जिसमें 60 महीने (5 वर्ष) को प्राथमिकता दी जाती है। कम अवलोकन उच्च नमूनाकरण त्रुटि के साथ अनुमान उत्पन्न करते हैं, विशेष रूप से नकारात्मक पक्ष विचलन के लिए, जो नीचे-एमएआर रिटर्न की आवृत्ति और परिमाण पर निर्भर करता है। कम गिरावट वाली रणनीतियों के लिए, 5 साल का मासिक डेटा भी अपर्याप्त हो सकता है, और दैनिक रिटर्न डेटा अधिक उपयुक्त हो सकता है। शॉर्ट ट्रैक रिकॉर्ड हमेशा तनाव-परीक्षण विश्लेषण और परिदृश्य मॉडलिंग के साथ होना चाहिए।
क्या सॉर्टिनो अनुपात सभी निवेश रणनीतियों के लिए उपयुक्त है?
सॉर्टिनो रेशियो असममित रिटर्न वितरण वाली रणनीतियों के लिए सबसे उपयुक्त है - लंबे-पक्षपाती इक्विटी फंड, ट्रेंड-फॉलोइंग सीटीए, वैकल्पिक जोखिम प्रीमियम फंड, और सार्थक तिरछापन या कर्टोसिस वाली कोई भी रणनीति। यह मोटे तौर पर सममित रिटर्न वाली रणनीतियों के लिए कम विभेदित है, जहां शार्प और सॉर्टिनो अनुपात समान रैंकिंग प्राप्त करेंगे। यह विकल्प-बिक्री रणनीतियों के लिए भी कम उपयोगी है जो शांत बाजारों में सकारात्मक विषमता प्रदर्शित करते हैं लेकिन विनाशकारी बाएं-पूंछ जोखिम, क्योंकि एक पूंछ घटना होने तक नकारात्मक विचलन कम दिखाई दे सकता है। निवेशकों को अधिकतम गिरावट और पूंछ-जोखिम उपायों के साथ सॉर्टिनो अनुपात का उपयोग करना चाहिए।
मैं मासिक डेटा से सॉर्टिनो अनुपात को वार्षिक कैसे करूँ?
मासिक रिटर्न डेटा से गणना किए गए सॉर्टिनो अनुपात को वार्षिक करने के लिए, वार्षिक अतिरिक्त रिटर्न प्राप्त करने के लिए मासिक अतिरिक्त रिटर्न (आर_पी - मार्च) को 12 से गुणा करें, और मासिक नकारात्मक विचलन को 12 के वर्गमूल (लगभग 3.464) से गुणा करें। वार्षिक सॉर्टिनो अनुपात वार्षिक नकारात्मक पक्ष विचलन द्वारा विभाजित वार्षिक अतिरिक्त रिटर्न के बराबर होता है। समान रूप से, आप मासिक सॉर्टिनो अनुपात को √12 से गुणा कर सकते हैं। ध्यान दें कि यह वार्षिकीकरण स्वतंत्र रूप से और समान रूप से वितरित (i.i.d.) रिटर्न मानता है, जो क्रमिक ऑटोसहसंबंध वाली रणनीतियों के लिए लागू नहीं हो सकता है, जैसे कि स्मूथ या इलिक्विड एसेट रिटर्न।
सामान्य गलतियां जिनसे बचना है
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- !नकारात्मक पक्ष विचलन के बजाय कुल मानक विचलन का उपयोग करना - यह सॉर्टिनो को शार्प अनुपात में परिवर्तित करता है और इसके उद्देश्य को विफल कर देता है।
- !विभिन्न MAR के साथ गणना की गई सॉर्टिनो अनुपात की तुलना - 0% MAR का उपयोग करने वाला फंड लगभग हमेशा MAR के रूप में जोखिम-मुक्त दर का उपयोग करने वाले से बेहतर दिखेगा।
- !लगातार वार्षिकीकरण करने में असफल होना - अंश और हर में मासिक और वार्षिक आंकड़ों को मिलाने से गलत अनुपात उत्पन्न होता है।
- !एक छोटे ट्रैक रिकॉर्ड से उच्च सॉर्टिनो अनुपात को निर्णायक मानना - 36 से कम मासिक अवलोकन नकारात्मक विचलन अनुमान को अत्यधिक अविश्वसनीय बनाते हैं।
- !पूंछ जोखिम को नजरअंदाज करना - एक अच्छा सॉर्टिनो अनुपात ऐतिहासिक नमूने के बाहर होने वाली दुर्लभ, विनाशकारी गिरावट की घटनाओं से रक्षा नहीं करता है।
विशेष टिप
सॉर्टिनो अनुपात को हमेशा अधिकतम ड्रॉडाउन विश्लेषण के साथ जोड़ें। एक फंड में उच्च सॉर्टिनो अनुपात हो सकता है, फिर भी उसे विनाशकारी एकमुश्त गिरावट का सामना करना पड़ता है जो वर्षों के लाभ को मिटा देता है - यह अनुपात औसत नकारात्मक अस्थिरता को दर्शाता है, न कि सबसे खराब स्थिति को।
क्या आप जानते हैं?
फ्रैंक सोर्टिनो ने मूल रूप से अपने मीट्रिक को 'वांछित लक्ष्य रिटर्न' फ्रेमवर्क कहा था और अनुपात का नाम अपने नाम पर नहीं रखा था - यह अभ्यासकर्ता और शिक्षाविद थे जिन्होंने बाद में जर्नल ऑफ पोर्टफोलियो मैनेजमेंट में प्रकाशित नकारात्मक जोखिम सिद्धांत पर उनके मूलभूत काम की मान्यता में अपना नाम इसके साथ जोड़ा था।
संदर्भ
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