تیز تناسب الگورتھمک ٹریڈنگ کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے لیے ایک اشارے ہے۔

جب کسی الگورتھم ٹریڈنگ حکمت عملی کو چلانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے تو ، سب سے زیادہ عام طور پر استعمال ہونے والا تشخیصی اشارے سالانہ منافع کی شرح ہے۔ تاہم ، صرف اس اشارے کو اپنانے میں بہت ساری خامیاں ہیں۔ کسی خاص حکمت عملی کے لئے منافع کا حساب کتاب کرنے کا طریقہ مکمل طور پر واضح نہیں ہے۔ خاص طور پر کچھ غیر جانبدار حکمت عملی ، جیسے مارکیٹ غیر جانبدار ، یا اس طرح کی حکمت عملی جو بیعانہ کا استعمال کرتی ہے۔ اس سے صرف منافع پر انحصار کرنے کے لئے دو حکمت عملیوں کا موازنہ کرنا غیر عملی ہوجاتا ہے۔ دوسری طرف ، اگر دو حکمت عملی ہیں ، اور ایک ہی منافع حاصل کرتے ہیں تو ، ہم کس طرح جان سکتے ہیں کہ کس حکمت عملی کا خطرہ زیادہ ہے؟ اور ، اس سے زیادہ خطرے کا کیا مطلب ہے؟ مالیاتی شعبے میں ، ہم منافع کے اتار چڑھاؤ اور واپسی کے فاصلے کے بارے میں بہت زیادہ فکر مند ہیں۔ اگر کسی حکمت عملی میں نمایاں طور پر زیادہ منافع کی اتار چڑھاؤ ہے تو ، یہ ہمارے لئے اتنا پرکشش نہیں ہے ، یہاں تک کہ اگر اس کی تاریخی آمدنی دوسری حکمت عملیوں کی طرح ہے۔ مختلف حکمت عملیوں کا موازنہ کرنے اور حکمت عملیوں کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لئے ، شارپ تناسب کے اشارے کے استعمال میں مدد ملی۔

• #### شارپ تناسب کی تعریف

ولیم فورسیتھ ایک نوبل انعام یافتہ ماہر معاشیات تھے۔ انہوں نے کیپٹل اثاثہ قیمتوں کا تعین کرنے والے ماڈل (سی اے پی ایم) کو تیار کرنے میں مدد کی ، اور 1966 میں شارپ تناسب کی نشاندہی کی (اس کی تازہ کاری 1994 میں کی گئی) ۔

شارپ تناسب کی تعریف مندرجہ ذیل مساوات سے کی جاتی ہے:

اس میں ، Ra حکمت عملی یا سرمایہ کاری کا وقفہ منافع ہے ، اور Rb ایک مناسب معیار کا وقفہ منافع ہے۔ یہ تناسب سرمایہ کاری یا حکمت عملی کے اوسط اضافی منافع اور اس منافع کے معیاری فرق کا تناسب ہے۔ لہذا ، جب منافع کی اتار چڑھاؤ نسبتا small چھوٹی ہوتی ہے تو ، اسی منافع کی صورت میں ، اس حکمت عملی یا سرمایہ کاری میں ایک نسبتا large بڑا شارپ تناسب ہوتا ہے۔

تجارتی حکمت عملی میں ، اکثر حوالہ دیا جاتا ہے سالانہ شارپ تناسب یہ تناسب تجارتی وقفے کی لمبائی کو مدنظر رکھتا ہے۔ اگر کسی حکمت عملی میں ایک سال میں N تجارتی وقفے ہوتے ہیں تو ، اس حکمت عملی کا سالانہ شارپ تناسب اس فارمولے کے ذریعہ شمار کیا جاتا ہے:

نوٹ کریں کہ شارپ کا تناسب لازمی طور پر اس ٹائم فریم کی قسم پر مبنی ہے جس پر غور کیا جارہا ہے۔ مثال کے طور پر ، اگر کوئی حکمت عملی دن کی تجارت پر مبنی ہے ، تو اس کی وجہ سے ایک سال میں 252 تجارتی دن ہوتے ہیں ، لہذا N = 252 ، اور Ra اور Rb بھی روزانہ کی آمدنی ہونی چاہئے۔ اسی طرح ، ایک حکمت عملی کے لئے جو گھنٹوں کی تجارت پر مبنی ہے ، N = 252*6.5 = 1638، کیونکہ ہر دن صرف 6.5 گھنٹے کا ٹرانزیکشن ٹائم ہوتا ہے۔

• #### بینچ مارک انتخاب

شارپ تناسب کے حساب کتاب کے فارمولے میں ، ایک بیس پیمائی کا ذکر کیا گیا ہے۔ بیس پیمائی کو اس حکمت عملی کے بارے میں غور کرنے کے قابل ہونے کا اندازہ لگانے کے لئے ایک معیار کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر ، ایک سادہ سرمایہ کاری کی طویل مدتی حکمت عملی ، بڑے اسٹاک میں ، ایس اینڈ پی 500 انڈیکس سے تجاوز کرنے کے قابل ہونا چاہئے ، یا کم از کم کم کم از کم اس کے ساتھ مساوی ہونا چاہئے۔

بعض اوقات یہ واضح نہیں ہوتا ہے کہ کس طرح ایک بیس کو منتخب کیا جائے۔ مثال کے طور پر ، کیا ایک ایکسچینج انڈیکس فنڈ کو بطور بیس استعمال کیا جاسکتا ہے جو ایک آزاد طور پر درج کمپنی کی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے ، یا ایس اینڈ پی 500؟ پھر راسل 3000 کیوں نہیں؟ ایک ہیج فنڈ ، کیا یہ ایک مارکیٹ انڈیکس ہے یا کسی اور ہیج فنڈ کے ساتھ بیس کے طور پر؟ یا کوئی بے خطرہ شرح سود ، جیسے مقامی حکومت کا بانڈ ، یا بین الاقوامی بانڈوں کی ایک ٹوکری ، یا مختصر یا طویل مدتی نوٹس؟ یا ان میں سے کچھ کا مرکب؟ بظاہر بہت سارے بیس ہیں۔ امریکی اسٹاک حکمت عملی کے لئے ، شارپ تناسب عام طور پر بے خطرہ شرح سود کا استعمال کرتا ہے ، یعنی 10 سالہ سرکاری ذخائر

ایک خاص مثال پیش کریں۔ مارکیٹ غیر جانبدار حکمت عملی کے لئے ، اس میں تھوڑا سا پیچیدہ غور و فکر ہے کہ آیا بیس لائن کے طور پر غیر خطرے کی شرح سود یا 0 استعمال کی جانی چاہئے۔ چونکہ حکمت عملی مارکیٹ غیر جانبدار ہے ، لہذا مارکیٹ اشارے خود ہی بیس لائن کے طور پر استعمال کرنے کے لئے موزوں نہیں ہیں۔ صحیح انتخاب یہ ہے کہ غیر خطرے کی شرح سود کو نہ کم کیا جائے۔

• #### حدود

اگرچہ شیپ تناسب کوانٹم فنانس میں بہت اہم ہے ، لیکن اس کی اپنی حدود بھی ہیں۔

سب سے پہلے ، شارپ تناسب ماضی کی طرف رجوع کرتا ہے۔ یہ صرف تاریخی منافع کی تقسیم اور اتار چڑھاؤ کی وضاحت کرتا ہے ، مستقبل کی طرف اشارہ نہیں کرتا ہے۔ شارپ تناسب کی بنیاد پر فیصلہ کرتے وقت ، ایک مضمر مفروضہ یہ ہے کہ ماضی اور مستقبل ایک جیسے ہیں۔ تاہم ، یہ ضروری نہیں ہے ، خاص طور پر جب مارکیٹ کے نظام میں تبدیلی آتی ہے۔

دوسرا ، شارپ تناسب کا حساب لگانا ، منافع کی تقسیم کو مثبت سمجھا جاتا ہے۔ بدقسمتی سے ، مارکیٹیں اکثر غیر جانبدار ہوتی ہیں۔ منافع کی تقسیم اکثر موٹی ہوتی ہے ، لہذا اس کے نتیجے میں انتہائی صورتحال کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ لہذا ، شارپ تناسب اس خطرے کی وضاحت کرنے کے لئے ناکافی ہے۔

کچھ حکمت عملیوں میں اس قسم کے خطرات کے خلاف کمزور مزاحمت ہے۔ مثال کے طور پر ، ایک نظرثانی شدہ آپشن بیچنا۔ وقت کے ساتھ ساتھ ، نظرثانی شدہ آپشن بیچنے سے آپشن پریمیم میں ہموار اضافہ ہوتا ہے ، جس کی وجہ سے منافع میں کم اتار چڑھاؤ ہوتا ہے ، اور بیس لائن سے کہیں زیادہ منافع ہوتا ہے ، جس کی وجہ سے ایک اعلی شارپ تناسب ہوتا ہے (تاریخی اعداد و شمار پر مبنی) ۔ تاہم ، اس نے اس اختیار کو پورا کرنے کے بارے میں غور نہیں کیا ہے ، جس کی وجہ سے اسٹاک کی منحنی خطوط میں اچانک واضح واپسی ہوسکتی ہے (یا یہاں تک کہ صفائی) ۔ لہذا ، الگورتھم ٹریڈنگ کی کارکردگی کا اندازہ کرتے وقت ، شارپ تناسب کو آزادانہ طور پر استعمال نہیں کیا جانا چاہئے۔

اگرچہ کچھ لوگوں کے لئے ، یہ معمول کی بات ہے۔ شارپ تناسب کا حساب لگانے کے لئے ، آپ کو ٹرانزیکشن لاگت کو شامل کرنا ہوگا ، یہ زیادہ عملی ہے۔ بہت ساری حقیقی مثالوں میں ، کچھ تجارتی حکمت عملی میں بہت زیادہ شارپ تناسب ہوتا ہے ، لیکن جب اصل لاگت شامل کی جاتی ہے تو ، یہ کم شارپ تناسب اور کم منافع کی حکمت عملی بن جاتی ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ، جب بیس مارکس سے زیادہ منافع کا حساب لگایا جاتا ہے تو ، خالص آمدنی کا استعمال کیا جانا چاہئے۔ لہذا ، شارپ تناسب کا حساب لگانے کے لئے ، آپ کو ٹرانزیکشن لاگت کو شامل کرنا ہوگا۔

• #### عملی استعمال

شارپ تناسب کے استعمال کے بارے میں غور کرنے کا ایک سوال یہ ہے کہ ایک حکمت عملی کے لئے شارپ تناسب کتنا اچھا ہے؟ ایک عملی غور یہ ہے کہ آپ کو ان حکمت عملیوں کو نظرانداز کرنا چاہئے جن کی سالانہ شارپ تناسب 1 سے کم ہے (بعد میں ٹرانزیکشن لاگت) ۔ کوانٹومیٹک ہیج فنڈز ان حکمت عملیوں کو نظرانداز کرتے ہیں جن کی سالانہ شارپ تناسب 2 سے کم ہے۔

شارپ تناسب اکثر تجارت کی کثرت میں اضافے کے ساتھ بڑھتا ہے۔ کچھ ہائی فریکوئینسی ٹریڈنگ کی حکمت عملی میں ایک اعلی عددی شارپ تناسب ہوتا ہے ، اور کچھ یہاں تک کہ دو عددی ہوسکتے ہیں۔ چونکہ یہ حکمت عملی روزانہ ، ماہانہ اچھی واپسی حاصل کرسکتی ہے ، اور بہت کم خطرے کا سامنا کرنا پڑتا ہے ، اس لئے واپسی کی شرح میں بہت کم اتار چڑھاؤ ہوتا ہے ، جس سے شارپ تناسب میں بہت زیادہ اضافہ ہوتا ہے۔

ٹویٹر پر شائع ہونے والی تصویر