# Какой коэффициент Шарпа считается хорошим для крипты? > Какой коэффициент Шарпа считается хорошим для крипты? Диапазоны, пересчёт за год, коэффициенты Сортино и Кальмара — и насколько можно верить короткой истории. **Коротко:** На вопрос «какой коэффициент Шарпа считается хорошим?» часто отвечают: выше 1, но это соглашение, а не проходной балл. Для крипты число зависит от частоты доходностей, метода годового пересчёта, издержек, длины истории и от того, реальные это доходности или нет. Короткая или тщательно отобранная история может сделать высокий коэффициент более надёжным на вид, чем он есть. ## Какой коэффициент Шарпа считается хорошим? Обычный ориентир: Шарп выше 1 — приемлемый или хороший, выше 2 — очень хороший, 3 и больше — отличный. Эти диапазоны широко повторяют, в том числе [Investopedia, 2026](https://www.investopedia.com/ask/answers/010815/what-good-sharpe-ratio.asp), но это соглашения, а не научные границы, отделяющие безопасные стратегии от рискованных. | Годовой Шарп в отчёте | Распространённая оценка | Что проверить дальше | | --------------------- | ---------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | Ниже 1 | Ниже привычного порога «приемлемо» | Проверьте, превысила ли доходность бенчмарк и не был ли период выборки необычно слабым | | От 1 до 1.99 | Приемлемый или хороший | Уточните издержки, частоту и длину истории | | От 2 до 2.99 | Очень хороший | Спросите, как плечо, короткая выборка и отбор стратегий повлияли на результат | | 3 и выше | Отличный | Запросите полную серию доходностей и независимые подтверждения, прежде чем считать результат воспроизводимым | Коэффициент Шарпа сопоставляет избыточную доходность с разбросом доходностей. Большее значение означает больше измеренной доходности на единицу измеренной волатильности за эту выборку. Он не говорит, сколько денег вы можете потерять, сколько времени может занять восстановление и продолжится ли результат. Поэтому «хороший» — это вопрос сравнения: хороший относительно чего? Сравнивайте одинаковые рынок, период, частоту доходностей, соглашение о годовом пересчёте, плечо и издержки. Криптостратегию с дневными наблюдениями не стоит ставить в один ряд с месячной цифрой фонда или фондовой стратегией на другом календаре, пока эти входные данные не приведены в соответствие. ## Как рассчитать коэффициент Шарпа для крипты? Для серии доходностей рассчитайте среднюю доходность сверх соответствующей безрисковой ставки и разделите на стандартное отклонение этих избыточных доходностей. Обычно коэффициент приводят к годовому выражению, умножая дневной коэффициент на квадратный корень из числа дневных периодов в году, — но этот приём предполагает, что доходности независимы во времени ([Sharpe, 1994](https://web.stanford.edu/~wfsharpe/art/sr/sr.htm); [Lo, 2002](https://traders.berkeley.edu/papers/The-Statistics-of-Sharpe-Ratios.pdf)). В качестве иллюстративного соглашения для крипты возьмём 365 дневных наблюдений: `annualized Sharpe = daily Sharpe × √365`. Для серии акций с 252 торговыми днями часто используют `daily Sharpe × √252`. При одинаковых дневных доходностях соглашение с √365 показало бы Шарп примерно на 20% выше. Эта разница — из календарного соглашения, а не из лучшей торговли. Ло показывает, что серийная корреляция может делать простой годовой пересчёт неточным, поэтому не используйте правило квадратного корня как закон. В таблице — одна синтетическая 365-дневная серия, сгенерированная с фиксированным зерном. Чтобы арифметика была наглядной, дневная безрисковая ставка и цель для Сортино приняты равными нулю. Это пример, а не рыночный результат или прогноз. | Показатель | Использованный расчёт | Результат | | ------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- | --------: | | Шарп, годовой пересчёт на 365 дней | Средняя дневная доходность ÷ выборочное стандартное отклонение × √365 | 0.82 | | Шарп, годовой пересчёт на 252 дня | Те же дневные данные × √252 | 0.68 | | Сортино, годовой пересчёт на 365 дней | Средняя дневная доходность ÷ отклонение вниз × √365 | 1.20 | | Кальмар | Годовая геометрическая доходность ÷ максимальная просадка | 1.44 | Накопленная доходность в примере составила 11.77%, максимальная просадка — 8.19%. В расчёте Сортино отклонение вниз учитывает доходности ниже выбранной цели; здесь эта цель — ноль. Поэтому в знаменателе коэффициент игнорирует положительную волатильность. Кальмар использует наибольшее падение от пика до дна вместо дневного разброса. И для годовой доходности, и для просадки мы использовали весь синтетический год. [CFA Institute, 2012](https://rpc.cfainstitute.org/-/media/documents/code/gips/the-sortino-ratio.pdf) отмечает, что выбранная цель и метод расчёта имеют значение; [Fidelity, n.d.](https://www.fidelity.com/learning-center/trading-investing/trading/what-is-drawdown-video) делит годовую доходность на максимальную просадку. ## Когда лучше использовать коэффициент Сортино или Кальмара? Используйте коэффициент, чей вопрос о риске совпадает с вашим, а затем изучите и лежащие в основе доходности, и просадку. Ни одно число не отражает все способы, которыми стратегия может потерять деньги. | Показатель | Что считается риском | Полезный вопрос | Что остаётся за рамками | | ---------- | ----------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Шарп | Разброс вверх и вниз | Сколько избыточной доходности приходилось на единицу общей волатильности? | Размер и длительность худшего падения; необычные хвостовые убытки может скрывать среднее | | Сортино | Разброс ниже выбранной целевой доходности | Насколько неровными были доходности ниже важного мне минимума? | Убытки ниже цели могут быть редкими, но тяжёлыми; соглашения о цели и знаменателе влияют на значение | | Кальмар | Максимальная просадка от пика до дна | Какая годовая доходность пришлась на худшее наблюдавшееся падение от прежнего пика? | Другие просадки и их частота; значение сильно зависит от выбранного окна | Низкий Шарп при высоком Сортино может означать, что в серии были значительные положительные колебания, которые Шарп тоже штрафует. Высокий Кальмар всё ещё может скрывать долгое восстановление или другой риск, не проявившийся в выборке. Читайте [как измеряется просадка](/ru/blog/drawdown-in-trading) вместе с любой цифрой Кальмара. ## Насколько можно верить Шарпу по короткой истории? Шарп — это оценка по конечному набору доходностей, поэтому у неё есть ошибка выборки. Ло вывел стандартные ошибки и доверительные интервалы при оговорённых предположениях о процессе доходностей. При независимых, одинаково распределённых, приблизительно нормальных доходностях стандартная ошибка оценки за период при большой выборке — примерно `√((1 + 0.5 × SR²) / n)`, где `n` — число наблюдений. В таблице это приближение пересчитано для годового дневного Шарпа при 365 наблюдениях в год. Предположим, заявленный годовой Шарп в каждой строке равен 1.5. Интервалы ниже — приблизительные 95% диапазоны вокруг этой оценки, рассчитанные как оценка ± 1.96 стандартной ошибки. Это не прогноз и не гарантия. Простая формула предполагает независимые нормальные дневные доходности. Доходности крипты могут иметь серийную корреляцию, асимметрию или тяжёлые хвосты, поэтому такой интервал может занижать неопределённость ([Lo, 2002](https://traders.berkeley.edu/papers/The-Statistics-of-Sharpe-Ratios.pdf)). | История | Дневных наблюдений | Приблизительная годовая стандартная ошибка | Приблизительный 95% интервал вокруг Шарпа 1.5 | | ------- | -----------------: | -----------------------------------------: | --------------------------------------------: | | 1 год | 365 | 1.00 | от −0.46 до 3.46 | | 2 года | 730 | 0.71 | от 0.11 до 2.89 | | 5 лет | 1,825 | 0.45 | от 0.62 до 2.38 | Даже при этих упрощающих предположениях один год оставляет очень широкий диапазон. Точечная оценка сама по себе не показывает, насколько она точна. Если доходности сглажены или серийно коррелированы, попросите поправку, учитывающую эту зависимость. В примере Ло с хедж-фондами годовые оценки Шарпа оказывались завышены вплоть до 65%, если серийную корреляцию игнорировали ([Lo, 2002](https://traders.berkeley.edu/papers/The-Statistics-of-Sharpe-Ratios.pdf)). Это пример из хедж-фондов, а не универсальная поправка для крипты. Вторая проблема — отбор. Если кто-то проверил много наборов параметров или стратегий и показывает только лучшую, победитель может отчасти отражать удачу. Deflated Sharpe Ratio Бэйли и Лопеса де Прадо учитывает число попыток, длину выборки и ненормальность доходностей ([Bailey and López de Prado, 2014](https://www.davidhbailey.com/dhbpapers/deflated-sharpe.pdf)). Спросите, сколько вариантов было испробовано, включая отброшенные. Один привлекательный результат без этого числа — неполное свидетельство. ## Что проверить, прежде чем доверять истории криптостратегии? Запросите достаточно деталей, чтобы воспроизвести число и понять риски за ним: - **Период и частота:** Какие точные даты начала и конца покрыты? Доходности дневные, недельные или месячные, и видны ли пропущенные периоды? - **База доходности:** Доходность взвешена по времени или рассчитана от движения средств по счёту? Цифра до или после торговых комиссий, фандинга, проскальзывания и любых комиссий за управление или успех? Сравнивайте учёт комиссий последовательно; наш [гид по комиссиям мейкера и тейкера](/ru/blog/maker-vs-taker-fees) объясняет одну из статей торговых издержек биржи. - **Реальные сделки или симуляция:** Какие месяцы — фактические сделки, а какие — бэктест или бумажная торговля? Для бэктеста спросите, когда были выбраны правила и был ли отчётный период исключён из разработки. - **Риск вместе с доходностью:** Запросите кривую капитала, максимальную просадку, самое долгое восстановление и использованное плечо. Проверьте, что доходность и просадка покрывают одни и те же даты и одну серию стоимости счёта. - **История отбора:** Сколько стратегий, наборов параметров, монет или периодов было проверено до того, как выбрали этот результат? Сохранены ли убыточные варианты в истории? - **Проверка:** Можно ли сопоставить серию доходностей с датированными выписками по счёту, независимо просматриваемой записью или другим источником, который вы можете проверить? Скриншота одного коэффициента недостаточно, чтобы его восстановить. Если вы рассматриваете коллективную инвестицию, а не торгуете стратегией сами, проверьте, что провайдер объясняет, как стоимость вашей доли учитывается отдельно от депозитов и выводов. Мы управляем Cointrapper — закрытым торговым пулом на Binance; наш [гид о том, как учитывается доля участника](/ru/blog/how-your-share-is-tracked), объясняет индекс пула и стоимость позиции. Это объяснение учёта не подтверждает заявление о доходности. Вам всё равно стоит запросить период, базу комиссий, показатели риска и источник любого Шарпа, который вам показывают. Коэффициент — это сводка одной исторической серии доходностей. Сравнивайте сопоставимое с сопоставимым, проверяйте входные данные и относитесь к короткой или отобранной истории как к неопределённой. Инвестиции в крипту высокорискованны, и вы можете потерять всю сумму инвестиции; прошлая доходность не гарантирует будущих результатов. Это не индивидуальная инвестиционная рекомендация.