คืออะไร Information Ratio Calculator?
▾
Information Ratio (IR) คือตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่ปรับความเสี่ยง ซึ่งวัดผลตอบแทนส่วนเกินของพอร์ตโฟลิโอที่สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐาน (เรียกว่าผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่หรืออัลฟ่า) โดยสัมพันธ์กับความสอดคล้องของผลตอบแทนส่วนเกินนั้น (เรียกว่าข้อผิดพลาดในการติดตาม) ได้รับความนิยมโดย William Sharpe (1994) และได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญที่สุดในการประเมินทักษะของผู้จัดการพอร์ตโฟลิโอที่กระตือรือร้น เนื่องจากให้รางวัลทั้งขนาดและความสม่ำเสมอของผลงานที่เหนือกว่าไปพร้อมๆ กัน ตัวเศษ — ผลตอบแทนที่ใช้งาน — เป็นเพียงผลตอบแทนพอร์ตโฟลิโอลบด้วยผลตอบแทนอ้างอิงตลอดระยะเวลาการวัด ตัวหาร - ข้อผิดพลาดในการติดตาม - คือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรายปีของผลตอบแทนที่ใช้งานตลอดระยะเวลากลิ้ง โดยวัดว่าผู้จัดการให้ผลตอบแทนส่วนเกินสม่ำเสมอเพียงใด ผู้จัดการที่เอาชนะเกณฑ์มาตรฐาน 2% ในบางเดือนและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า 2% ในบางเดือน มีข้อผิดพลาดในการติดตามสูงและอัตราส่วนข้อมูลต่ำกว่าผู้จัดการที่เอาชนะ 1% อย่างสม่ำเสมอทุกเดือน แม้ว่าประสิทธิภาพโดยเฉลี่ยจะต่ำกว่าก็ตาม การเน้นเรื่องความสม่ำเสมอคือสิ่งที่ทำให้อัตราส่วนข้อมูลมีประสิทธิภาพมาก นักลงทุนต้องการผู้จัดการที่สามารถสร้างอัลฟ่าได้ตลอดเวลา ไม่ใช่คนที่กล้ากล้าแสดงออกเป็นครั้งคราวซึ่งบางครั้งก็ให้ผลตอบแทนมหาศาลและบางครั้งก็ล้มเหลวอย่างน่าทึ่ง Information Ratio จะลงโทษความไม่สอดคล้องกัน เช่นเดียวกับที่ Sharpe Ratio จะลงโทษความผันผวนทั้งหมด แต่ในบริบทของการจัดการเชิงรุก ซึ่งผลตอบแทนของเกณฑ์มาตรฐานแสดงถึงผลตอบแทนที่ 'ฟรี' สำหรับนักลงทุนที่ไม่โต้ตอบ กฎพื้นฐานของการจัดการเชิงรุก พัฒนาโดย Grinold (1989) และขยายเพิ่มเติมโดย Grinold และ Kahn (2000) ให้การแบ่งย่อยทางทฤษฎีของอัตราส่วนข้อมูลออกเป็นสององค์ประกอบ: ค่าสัมประสิทธิ์ข้อมูล (IC, ความสัมพันธ์ระหว่างการคาดการณ์และผลลัพธ์) และความกว้าง (BR, จำนวนการตัดสินใจลงทุนอิสระต่อปี) สูตร IR µ IC × √BR แสดงให้เห็นอย่างสวยงามว่าผู้จัดการที่กระตือรือร้นสามารถบรรลุอัตราส่วนข้อมูลที่สูง ไม่ว่าจะโดยการเดิมพันเพียงไม่กี่ครั้งที่มีความแม่นยำสูง หรือโดยการวางเดิมพันที่ดีกว่าแบบสุ่มเล็กน้อย ซึ่งเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญสำหรับการออกแบบกลยุทธ์ โดยทั่วไปอัตราส่วนข้อมูลที่สูงกว่า 0.5 ถือว่าดี สูงกว่า 1.0 ถือว่าดีมาก และสูงกว่า 1.5 นั้นถือว่าดีเยี่ยมสำหรับระยะเวลาหลายปีที่ยั่งยืน
Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.
สูตร
▾
IR = (R_p - R_b) / TE = การส่งคืนที่ใช้งานอยู่ / ข้อผิดพลาดในการติดตาม
โดยที่ตัวแปรแต่ละตัวแสดงถึงปริมาณที่สามารถวัดได้เฉพาะในโดเมนการเงินและการลงทุน แทนค่าที่ทราบแล้วแก้ค่าที่ไม่ทราบ สำหรับการคำนวณแบบหลายขั้นตอน ให้ประเมินนิพจน์ภายในก่อน จากนั้นจึงรวมผลลัพธ์โดยใช้ลำดับการดำเนินการมาตรฐานคำอธิบายตัวแปร
▾
| สัญลักษณ์ | ชื่อ | หน่วย | คำอธิบาย |
|---|---|---|---|
| IR | อัตราส่วนข้อมูล | dimensionless | ผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ต่อหน่วยของข้อผิดพลาดในการติดตาม ค่าที่สูงกว่าบ่งบอกถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าและสม่ำเสมอมากขึ้น |
| R_p | ผลตอบแทนพอร์ตโฟลิโอ | % per period | ผลตอบแทนรวมของพอร์ตโฟลิโอที่ใช้งานอยู่ตลอดระยะเวลาการวัดผล |
| R_b | ผลตอบแทนมาตรฐาน | % per period | ผลตอบแทนรวมของดัชนีอ้างอิง (เช่น S&P 500) ในช่วงเวลาเดียวกัน |
| α | ผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ (อัลฟ่า) | % per period | ผลตอบแทนส่วนเกินของพอร์ตโฟลิโอที่สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐาน: α = R_p − R_b |
| TE | ข้อผิดพลาดในการติดตาม | % per year (annualized) | ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรายปีของผลตอบแทนที่ใช้งานเป็นระยะ (R_p,t - R_b,t) วัดความสม่ำเสมอของประสิทธิภาพที่เหนือกว่า |
| IC | ค่าสัมประสิทธิ์สารสนเทศ | dimensionless (−1 to +1) | ในกฎหมายพื้นฐาน ความสัมพันธ์แบบภาคตัดขวางระหว่างการคาดการณ์ผลตอบแทนของผู้จัดการกับผลตอบแทนที่แท้จริง วัดความแม่นยำในการพยากรณ์ |
วิธี Information Ratio Calculator
▾
- 1รวบรวมชุดผลตอบแทนตามระยะเวลาของพอร์ตโฟลิโอและเกณฑ์มาตรฐานตลอดระยะเวลาการประเมิน ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะได้รับผลตอบแทนทุกเดือนในช่วง 3-5 ปีเพื่อความน่าเชื่อถือทางสถิติ
- 2คำนวณผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่สำหรับแต่ละช่วงเวลา: AR_t = R_p,t − R_b,t นี่แสดงถึงประสิทธิภาพของผู้จัดการโดยสัมพันธ์กับเกณฑ์มาตรฐานในแต่ละช่วงเวลา
- 3คำนวณผลตอบแทนเฉลี่ยที่ใช้งานอยู่ตลอดทุกช่วงเวลา: AR̄ = (1/n) × Σ AR_t นี่คืออัลฟ่าเฉลี่ยที่สร้างโดยผู้จัดการ
- 4คำนวณข้อผิดพลาดในการติดตาม: TE = ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของ {AR_t} × √(ปัจจัยรายปี) สำหรับข้อมูลรายเดือน ให้คูณด้วย √12; สำหรับข้อมูลรายวัน ให้คูณด้วย √252
- 5หารผลตอบแทนเฉลี่ยที่ใช้งานอยู่ด้วยข้อผิดพลาดในการติดตาม: IR = AR̄ / TE ทั้งเศษและส่วนจะต้องอยู่บนพื้นฐานรายปีที่เท่ากัน
- 6ประเมินนัยสำคัญทางสถิติ: หลักทั่วไปคืออัตราส่วนข้อมูลต้องมีช่วงเวลาอย่างน้อย n = (IR / target_precision)² จึงจะแยกความแตกต่างทางสถิติจากศูนย์ได้ IR 0.5 ต้องใช้ข้อมูลรายเดือนประมาณ 16 ปีจึงมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 95% ซึ่งเน้นถึงความยากลำบากในการพิสูจน์ทักษะเชิงรุก
- 7เปรียบเทียบ IR กับผู้จัดการระดับเดียวกันและเทียบกับการทำนายกฎพื้นฐาน: IR µ IC × √Breadth ผู้จัดการที่มีค่า IC 0.05 ทำการตัดสินใจอย่างอิสระ 100 ครั้งต่อปี คาดว่าจะได้รับ IR mut 0.05 × √100 = 0.50
ตัวอย่างที่มีคำตอบ
▾
สูงกว่าเกณฑ์ 0.5 — บ่งบอกถึงทักษะการจัดการที่กระตือรือร้นอย่างแท้จริง
กองทุนที่ใช้งานอยู่ขนาดใหญ่มีอัตราสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานโดยเฉลี่ย 3.5% ต่อปี โดยมีข้อผิดพลาดในการติดตามที่ 4.0% (บ่งชี้ถึงตำแหน่งที่มีการซื้อขายปานกลาง) อัตราส่วนข้อมูล 0.875 อยู่ในช่วง 'ดี' (สูงกว่า 0.5 ต่ำกว่า 1.0) และแนะนำว่าผู้จัดการกำลังสร้างอัลฟ่าที่สม่ำเสมอและมีความหมาย สำหรับบริบทแล้ว มีผู้จัดการหุ้นรายใหญ่เพียงประมาณ 20–30% เท่านั้นที่รักษา IR ไว้สูงกว่า 0.5 ตลอดระยะเวลา 5 ปี ทำให้ผู้จัดการรายนี้กลายเป็นผู้จัดการที่มีทักษะอย่างแท้จริงและคุ้มค่ากับค่าธรรมเนียมการจัดการที่ใช้งานอยู่
แม้ว่าอัลฟ่าจะมีค่าเฉลี่ยสูง แต่ข้อผิดพลาดในการติดตามที่สูงจะจำกัด IR — ความไม่สอดคล้องกันจะถูกลงโทษ
ผู้จัดการรายนี้ให้อัลฟ่าต่อปีโดยเฉลี่ย 5% ที่น่าประทับใจ แต่ด้วยข้อผิดพลาดในการติดตามที่ 9.5% ผลตอบแทนจึงไม่สอดคล้องกันอย่างมาก — บางปีก็สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานมาก และบางปีก็ต่ำกว่ามาก อัตราส่วนข้อมูล 0.53 นั้นดีกว่าตัวอย่างแรกเพียงเล็กน้อยเท่านั้น แม้ว่าอัลฟ่าเฉลี่ยจะสูงกว่า 43% ก็ตาม ความหมายเชิงปฏิบัติก็คือ นักลงทุนของผู้จัดการรายนี้เผชิญกับความผันผวนของผลลัพธ์ที่สูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญในช่วงเวลาใดก็ตาม ซึ่งทำให้ยากสำหรับพวกเขาที่จะผ่านช่วงประสิทธิภาพที่ต่ำกว่าโดยไม่ต้องยอมจำนน ซึ่งเป็นสิ่งที่อัตราส่วนข้อมูลได้รับการออกแบบมาอย่างแม่นยำ
กลยุทธ์เชิงปริมาณที่มีความกว้างสูงสามารถบรรลุ IR ที่สูงมากผ่านการเดิมพันเล็กๆ น้อยๆ ที่สอดคล้องกัน
กองทุนเชิงปริมาณที่เป็นระบบซึ่งวางเดิมพันเล็กๆ น้อยๆ จำนวนมากจะได้รับผลตอบแทนต่อเดือนที่ 0.10% โดยมีข้อผิดพลาดในการติดตามรายเดือนเพียง 0.12% เป็นรายปี: ผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ = 0.10% × 12 = 1.2%; ข้อผิดพลาดในการติดตาม = 0.12% × √12 = 0.416% IR รายปี = 1.2% / 0.416% = 2.88 — พิเศษ สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงกฎพื้นฐานในการดำเนินการ: การเดิมพันอิสระจำนวนมากที่ดีกว่าแบบสุ่มเล็กน้อย (ความกว้างสูง) ด้วย IC ที่เรียบง่ายจะทำให้เกิดอัตราส่วนข้อมูลที่สูงมาก ซึ่งเป็นพื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับการลงทุนเชิงปริมาณอย่างเป็นระบบ
IR เชิงลบ — มีประสิทธิภาพต่ำกว่าปกติหลังจากหักค่าธรรมเนียม; ผู้ลงทุนดีกว่าในกองทุนดัชนี
กองทุนพันธบัตรที่ใช้งานอยู่ซึ่งเรียกเก็บค่าธรรมเนียมต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐานอย่างสม่ำเสมอ 0.8% ต่อปี โดยมีข้อผิดพลาดในการติดตาม 2.5% อัตราส่วนข้อมูล -0.32 เป็นลบ ซึ่งบ่งชี้ว่าผู้จัดการกำลังทำลายมูลค่าบนพื้นฐานที่ปรับความเสี่ยงโดยสัมพันธ์กับการลงทุนในเกณฑ์มาตรฐานที่ไม่โต้ตอบ นี่คือสถานการณ์ทั่วไปที่บันทึกไว้ในการวิจัยทางวิชาการ: ผู้จัดการที่กระตือรือร้นส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าเกณฑ์มาตรฐานของตนหลังหักค่าธรรมเนียม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดที่มีประสิทธิภาพ เช่น พันธบัตรระดับการลงทุนของสหรัฐฯ ซึ่งการกระจายอัตราส่วนข้อมูลอยู่กึ่งกลางต่ำกว่าศูนย์เล็กน้อย
การประยุกต์ใช้จริง
▾
ผู้เชี่ยวชาญด้านการเงินและการลงทุนใช้ Information Ratio เป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์มาตรฐานเพื่อตรวจสอบการคำนวณ ลดข้อผิดพลาดทางคณิตศาสตร์ และสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันซึ่งสามารถจัดทำเอกสาร ตรวจสอบ และแบ่งปันกับเพื่อนร่วมงาน ลูกค้า หรือหน่วยงานกำกับดูแลเพื่อวัตถุประสงค์ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
อาจารย์และอาจารย์มหาวิทยาลัยรวมอัตราส่วนข้อมูลไว้ในสื่อการเรียนการสอน การบ้าน และทรัพยากรการเตรียมสอบ ช่วยให้นักศึกษาตรวจสอบการคำนวณด้วยตนเอง สร้างสัญชาตญาณเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาท์พุต และมุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจในแนวคิดมากกว่าการคำนวณทางคณิตศาสตร์
ที่ปรึกษาและที่ปรึกษาใช้อัตราส่วนข้อมูลเพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์ต่างๆ อย่างรวดเร็วระหว่างการประชุมกับลูกค้า ช่วยให้สามารถสำรวจคำถามแบบ What-if ได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งหากไม่เช่นนั้นจะต้องกลับไปที่สำนักงานเพื่อรับการวิเคราะห์และการรายงานตามสเปรดชีตโดยละเอียด
ผู้ใช้แต่ละรายพึ่งพาอัตราส่วนข้อมูลในการตัดสินใจในการวางแผนส่วนบุคคล — เปรียบเทียบตัวเลือก ตรวจสอบใบเสนอราคาที่ได้รับจากผู้ให้บริการ ตรวจสอบการคำนวณของบุคคลที่สาม และสร้างความมั่นใจว่าตัวเลขที่อยู่เบื้องหลังการตัดสินใจที่สำคัญได้รับการคำนวณอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ
กรณีพิเศษ
▾
ในทางปฏิบัติ กรณีขอบนี้จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เนื่องจากสมมติฐานมาตรฐานอาจไม่ถือได้ เมื่อเผชิญกับสถานการณ์นี้ในการคำนวณเครื่องคำนวณอัตราส่วนข้อมูล ผู้ปฏิบัติงานควรตรวจสอบเงื่อนไขขอบเขต ตรวจสอบความเสี่ยงแบบหารด้วยศูนย์ และพิจารณาว่าสมมติฐานของแบบจำลองยังคงใช้ได้ภายใต้สภาวะที่รุนแรงเหล่านี้หรือไม่
ในทางปฏิบัติ กรณีขอบนี้จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เนื่องจากสมมติฐานมาตรฐานอาจไม่ถือได้ เมื่อเผชิญกับสถานการณ์นี้ในการคำนวณเครื่องคำนวณอัตราส่วนข้อมูล ผู้ปฏิบัติงานควรตรวจสอบเงื่อนไขขอบเขต ตรวจสอบความเสี่ยงแบบหารด้วยศูนย์ และพิจารณาว่าสมมติฐานของแบบจำลองยังคงใช้ได้ภายใต้สภาวะที่รุนแรงเหล่านี้หรือไม่
ในทางปฏิบัติ กรณีขอบนี้จำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ เนื่องจากสมมติฐานมาตรฐานอาจไม่ถือได้ เมื่อเผชิญกับสถานการณ์นี้ในการคำนวณเครื่องคำนวณอัตราส่วนข้อมูล ผู้ปฏิบัติงานควรตรวจสอบเงื่อนไขขอบเขต ตรวจสอบความเสี่ยงแบบหารด้วยศูนย์ และพิจารณาว่าสมมติฐานของแบบจำลองยังคงใช้ได้ภายใต้สภาวะที่รุนแรงเหล่านี้หรือไม่
เกณฑ์มาตรฐานอัตราส่วนข้อมูล: ผู้จัดการส่วนทุนที่ใช้งานอยู่ (Morningstar/การวิจัยอุตสาหกรรม)
▾
| หมวดผู้จัดการ | ค่ามัธยฐาน IR (5 ปี) | IR สูงสุดควอร์ไทล์ | % โดยมี IR > 0.5 |
|---|---|---|---|
| US Large-Cap Active Equity | −0.15 ถึง 0.05 | 0.4 – 0.7 | ~15–20% |
| US Small-Cap Active Equity | 0.00 ถึง 0.20 | 0.5 – 0.9 | ~25–30% |
| ตลาดเกิดใหม่หุ้นที่ใช้งานอยู่ | 0.10 ถึง 0.30 น | 0.6 – 1.0 | ~30–35% |
| หุ้นที่ใช้งานทั่วโลก | −0.05 ถึง 0.15 | 0.4 – 0.8 | ~20–25% |
| พันธบัตรระดับการลงทุนที่ใช้งานอยู่ | −0.20 ถึง 0.00 | 0.3 – 0.6 | ~15–20% |
| ความเสมอภาคเชิงปริมาณเชิงระบบ | 0.30 ถึง 0.70 | 0.8 – 1.5 | ~50–65% |
| กองทุนเฮดจ์ฟันด์ชั้นนำระยะยาว/สั้น | 0.50 ถึง 1.20 | 1.5 – 2.5 | ~40–50% |
คำถามที่พบบ่อย
▾
อัตราส่วนข้อมูลที่ดีคืออะไร?
ตามกฎทั่วไป: อัตราส่วนข้อมูลต่ำกว่า 0.0 ถือเป็นลบ (มีประสิทธิภาพต่ำกว่าบนพื้นฐานที่ปรับความเสี่ยง) 0.0 ถึง 0.5 ถือว่าแย่ถึงปานกลาง 0.5 ถึง 1.0 ถือว่าดี 1.0 ถึง 2.0 ดีมาก และสูงกว่า 2.0 ถือว่ายอดเยี่ยมมาก กรินโนลด์และคาห์นแนะนำว่าค่า IR คงที่ที่สูงกว่า 0.5 แสดงถึงทักษะการลงทุนอย่างแท้จริง ในทางปฏิบัติ การบรรลุ IR ที่สูงกว่า 1.0 อย่างสม่ำเสมอในช่วง 5 ปีขึ้นไปนั้นเป็นเรื่องยากมากในตลาดที่มีการแข่งขันและมีประสิทธิภาพ กลยุทธ์เชิงปริมาณที่มีความกว้างสูง (เดิมพันอิสระหลายรายการ) มีแนวโน้มที่จะได้รับ IR สูงกว่าผู้จัดการที่มีดุลยพินิจที่เข้มข้น
Information Ratio แตกต่างจาก Sharpe Ratio อย่างไร?
Sharpe Ratio วัดผลตอบแทนส่วนเกินที่สูงกว่าอัตราปลอดความเสี่ยงต่อหน่วยของความผันผวนของพอร์ตการลงทุนทั้งหมด อัตราส่วนข้อมูลจะวัดผลตอบแทนส่วนเกินที่สูงกว่าเกณฑ์มาตรฐานต่อหน่วยของข้อผิดพลาดในการติดตาม (ความผันผวนของผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่) ความแตกต่างที่สำคัญคือจุดอ้างอิง (อัตราที่ไม่มีความเสี่ยงเทียบกับเกณฑ์มาตรฐาน) และการวัดความเสี่ยง (ความผันผวนทั้งหมดเทียบกับข้อผิดพลาดในการติดตาม) Information Ratio ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อประเมินการจัดการเชิงรุกโดยสัมพันธ์กับเกณฑ์มาตรฐาน ในขณะที่ Sharpe Ratio จะประเมินประสิทธิภาพที่ปรับตามความเสี่ยงโดยสมบูรณ์ กองทุนดัชนีแบบพาสซีฟมีข้อผิดพลาดในการติดตามเป็นศูนย์และอัตราส่วนข้อมูลที่ไม่ได้กำหนด มันมีอัตราส่วนชาร์ปที่มีความหมาย
ข้อผิดพลาดในการติดตามคืออะไร และช่วงปกติคืออะไร
ข้อผิดพลาดในการติดตามคือค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานรายปีของผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ของพอร์ตโฟลิโอ (ผลตอบแทนพอร์ตโฟลิโอลบด้วยผลตอบแทนมาตรฐาน) เมื่อเวลาผ่านไป โดยจะวัดว่าผู้จัดการติดตามเกณฑ์มาตรฐานอย่างใกล้ชิดหรือหลวมแค่ไหน กองทุนดัชนีที่กำหนดเป้าหมายเกณฑ์มาตรฐานจะมีข้อผิดพลาดในการติดตามใกล้ 0.05%–0.20% ต่อปี กองทุนดัชนีที่ปรับปรุงแล้วอาจตั้งเป้าหมาย 0.5%–1.5% โดยทั่วไปกองทุนที่ใช้งานอยู่ปานกลางจะมีข้อผิดพลาดในการติดตาม 2%–5% กองทุนที่มีการใช้งานสูงหรือมีความเข้มข้นอาจมีข้อผิดพลาดในการติดตาม 8%–15%+ ข้อผิดพลาดในการติดตามที่สูงมากอาจเหมาะสมกับกลยุทธ์ที่มีความเชื่อมั่นสูงและมีการใช้งานจริง แต่ต้องใช้ผลตอบแทนที่สูงกว่าตามสัดส่วนเพื่อรักษาอัตราส่วนข้อมูลเชิงบวก
กฎหมายพื้นฐานของการจัดการเชิงรุกคืออะไร?
กฎหมายพื้นฐานพัฒนาโดย Richard Grinold (1989) และขยายความโดย Grinold and Kahn (2000) โดยระบุ IR µ IC × √BR โดยที่ IC (Information Coefficient) คือความสัมพันธ์ระหว่างการคาดการณ์ผลตอบแทนของผู้จัดการกับผลลัพธ์ที่แท้จริง และ BR (Breadth) คือจำนวนการตัดสินใจลงทุนอิสระต่อปี กฎหมายบอกเป็นนัยว่าผู้จัดการสามารถได้รับ IR สูงไม่ว่าจะผ่านการคาดการณ์ที่มีความแม่นยำสูง (IC สูง เช่น เทรดเดอร์ขนาดใหญ่ที่โทรหาด้วยความเชื่อมั่นสูง 5-10 ครั้ง) หรือผ่านการตัดสินใจที่เป็นอิสระและดีกว่าการสุ่มเล็กน้อย (BR สูง เช่น ตัวคัดกรองหุ้นเชิงปริมาณที่ทำการตัดสินใจมากกว่า 1,000 ครั้งต่อปี) กฎหมายให้กรอบการทำงานที่มีประสิทธิภาพในการทำความเข้าใจว่าเหตุใดกลยุทธ์เชิงปริมาณที่เป็นระบบจึงมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าผู้จัดการที่ใช้ดุลพินิจตามดุลยพินิจบนพื้นฐานที่ปรับความเสี่ยง
ต้องใช้เวลานานแค่ไหนในการเชื่อถือ Information Ratio?
นัยสำคัญทางสถิติของอัตราส่วนข้อมูลเป็นสิ่งที่เข้าใจยากอย่างน่าประหลาดใจ หากต้องการแยกแยะ IR 0.5 จากศูนย์ที่ระดับความเชื่อมั่น 95% ต้องใช้ข้อมูลรายปีประมาณ (1.645/0.5)² µm 11 ปี หรือเทียบเท่าประมาณ 130 เดือน สำหรับ IR ที่ 1.0 ข้อมูลต่อปีประมาณ 3 ปีก็เพียงพอแล้ว ซึ่งหมายความว่าประวัติผลงานส่วนใหญ่ในช่วง 3 ถึง 5 ปี แม้แต่ผู้จัดการที่ดี ก็ไม่สามารถแยกความแตกต่างจากโชคทางสถิติได้ที่ระดับ 95% ประวัติการทำงานที่ยาวนานกว่าในหลายตลาด จำเป็นสำหรับความมั่นใจในทักษะการบริหารจัดการเชิงรุก นี่คือสาเหตุที่ผู้จัดสรรที่ซับซ้อนจำนวนมากต้องการบันทึกการติดตาม 7-10 ปีก่อนที่จะทำการจัดสรรจำนวนมาก
Information Ratio สามารถเล่นเกมได้หรือไม่?
ใช่ — อัตราส่วนข้อมูลสามารถจัดการได้หลายวิธี ผู้จัดการสามารถลดข้อผิดพลาดในการติดตามได้โดยอาศัยเกณฑ์มาตรฐาน (การจัดทำดัชนีแบบตู้เสื้อผ้า) ในขณะที่อ้างว่าดำเนินการจัดการแบบแอ็คทีฟ ซึ่งจะสร้าง IR ในระดับสูงสำหรับอัลฟ่าเชิงบวกขนาดเล็ก แต่นักลงทุนจะจ่ายค่าธรรมเนียมที่ใช้งานอยู่สำหรับความเสี่ยงที่ใกล้เคียงแบบพาสซีฟ อีกทางหนึ่ง ผู้จัดการอาจเลือกเกณฑ์มาตรฐานซึ่งมีข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง การปรับผลตอบแทนให้ราบรื่น (เช่นในกองทุนส่วนบุคคลหรือกองทุนป้องกันความเสี่ยงที่มีการถือครองสภาพคล่องต่ำ) ช่วยลดข้อผิดพลาดในการติดตามที่ชัดเจน ส่งผลให้ IR ขยายตัวสูง นักลงทุนควรตรวจสอบขนาดข้อผิดพลาดในการติดตามควบคู่ไปกับ IR เพื่อให้แน่ใจว่าผลตอบแทนที่ใช้งานนั้นมีความหมายเมื่อเทียบกับค่าธรรมเนียมที่จ่ายและความเสี่ยงที่ได้รับ
ค่าธรรมเนียมส่งผลต่ออัตราส่วนข้อมูลอย่างไร
ค่าธรรมเนียมการจัดการและค่าธรรมเนียมการปฏิบัติงานจะช่วยลดตัวหารผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ของอัตราส่วนข้อมูลโดยตรง กองทุนที่มีค่าธรรมเนียม IR ล่วงหน้า 0.8 และ 100bps ค่าธรรมเนียมการจัดการรายปีจะมี IR หลังค่าธรรมเนียมประมาณ (ผลตอบแทนที่ใช้งานอยู่ − 1.0%) / ข้อผิดพลาดในการติดตาม หากผลตอบแทนที่เรียกเก็บล่วงหน้าที่ใช้งานอยู่คือ 4.0% โดยมีข้อผิดพลาดในการติดตาม 5.0% (IR = 0.80) ผลตอบแทนที่เรียกเก็บหลังหักค่าธรรมเนียมจะกลายเป็น 3.0% และ IR หลังค่าธรรมเนียม = 3.0% / 5.0% = 0.60 ค่าธรรมเนียมการปฏิบัติงานยังช่วยลด IR ตามสัดส่วนอัตราค่าธรรมเนียมการปฏิบัติงานและความถี่ของการข้ามเครื่องหมายน้ำสูง การศึกษาส่วนใหญ่พบว่าการกระจาย IR หลังค่าธรรมเนียมของผู้จัดการที่ใช้งานอยู่จะมีศูนย์กลางต่ำกว่าศูนย์เล็กน้อย ซึ่งหมายความว่าโดยเฉลี่ยแล้ว การจัดการที่ใช้งานอยู่จะทำลายมูลค่าหลังค่าธรรมเนียมในตลาดที่มีประสิทธิภาพ
ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง
▾
- !การใช้เกณฑ์มาตรฐานที่ไม่เหมาะสมหรือเอาชนะได้ง่าย - จะทำให้ผลตอบแทนที่กลับมาและอัตราส่วนข้อมูลเพิ่มขึ้นโดยไม่สะท้อนถึงทักษะที่แท้จริง
- !การประเมิน IR ในระยะเวลาสั้นเกินไป - ข้อมูลรายเดือนน้อยกว่า 3 ปีไม่เพียงพอที่จะแยกแยะ IR เชิงบวกจากโอกาสสุ่ม
- !โดยไม่สนใจระดับข้อผิดพลาดในการติดตาม — โดยพื้นฐานแล้ว IR ที่ 1.0 ทำได้โดยมีข้อผิดพลาดในการติดตาม 1% และอัลฟ่า 1% โดยพื้นฐานแล้วจะแตกต่างจาก IR เดียวกันที่มีข้อผิดพลาดในการติดตาม 10% และอัลฟ่า 10% ในแง่ของประสบการณ์ของนักลงทุน
- !ความล้มเหลวในการใช้การเปรียบเทียบรวมค่าธรรมเนียมและสุทธิค่าธรรมเนียม - ประเมิน IR ในรูปแบบสุทธิค่าธรรมเนียมเสมอเมื่อประเมินมูลค่าให้กับนักลงทุน
- !การรักษาอัตราส่วนข้อมูลโดยไม่ขึ้นกับเกณฑ์มาตรฐาน — การเปลี่ยนแปลงเกณฑ์มาตรฐานจะเปลี่ยนแปลงทั้งตัวเศษ (ผลตอบแทนที่ใช้งาน) และตัวส่วน (ข้อผิดพลาดในการติดตาม) และ IR อย่างมาก
เคล็ดลับโปร
ต้องใช้เวลาอย่างน้อย 5 ปี (ควรมากกว่า 7+) ของข้อมูลรายเดือนก่อนที่จะเชื่อถืออัตราส่วนข้อมูลสำหรับการเลือกผู้จัดการ ประวัติการทำงานสั้นๆ ในตลาดที่ดีสามารถสร้าง IR ที่น่าประทับใจซึ่งแยกไม่ออกจากโชคทางสถิติ มุ่งเน้นไปที่ความสอดคล้องของอัตราส่วนในตลาดที่แตกต่างกัน ไม่ใช่แค่ตัวเลขพาดหัวเท่านั้น
คุณรู้ไหม?
เดิมที Richard Grinold ได้กำหนดกฎพื้นฐานของการจัดการเชิงรุก (IR µ IC × √BR) ไว้ในรายงานปี 1989 ซึ่งมีความยาวเพียง 7 หน้า สูตรง่ายๆ ที่หลอกลวงนี้ได้กลายเป็นหนึ่งในแนวคิดที่ได้รับการอ้างถึงและมีอิทธิพลมากที่สุดในการจัดการสินทรัพย์เชิงปริมาณ ซึ่งเป็นรากฐานของพื้นฐานทางทฤษฎีทั้งหมดสำหรับการลงทุนอย่างเป็นระบบ
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
เอกสารอ้างอิง
- ›กรินโนลด์ อาร์.ซี. (1989) กฎพื้นฐานของการจัดการเชิงรุก วารสารการจัดการพอร์ตโฟลิโอ, 15(3), 30–37.
- ›กรินโนลด์ อาร์.ซี. & คาห์น ร.น. (2000). การจัดการพอร์ตโฟลิโอที่ใช้งานอยู่ (ฉบับที่ 2) แมคกรอ-ฮิลล์.
- ›Investopedia: คำจำกัดความอัตราส่วนข้อมูล
- ›สถาบัน CFA: การประเมินประสิทธิภาพ: การส่งคืนที่ใช้งานอยู่และข้อผิดพลาดในการติดตาม
รับเคล็ดลับคณิตศาสตร์รายสัปดาห์
เข้าร่วมกับสมาชิก 12,000+ รายที่ได้รับเคล็ดลับเครื่องคิดเลขทุกสัปดาห์