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如何评估ETF的投资风险程度?

       我想投资的这支ETF的风险到底有多大?这几乎是所有投资人所最为关心的。

       当然,我们可以通过了解ETF所投资的公司/行业来进行估计,但量化的风险指标则能更精确地帮助投资者了解该ETF的风险水平。常用的量化风险指标主要有以下几种:α,β,标准差(Standard Deviation),夏普比率(Sharpe ratio),R平方(R-square),特雷诺指数(Treynor Ratio)。

       Yahoo Finance中每一支ETF的主页都提供了这些风险指标的数据,点击页面左边导航栏最下方的Risk,即可进入该ETF的风险指标页面,各种数据一目了然。下面我们将逐一介绍这些风险指标。

1. α:越大越好。
        α,即:超出其所跟踪指数/金融产品的回报率。简单来说,如果α=0.5,那么就说明该ETF的回报比其所跟踪的指数回报超出0.5%。如果α为负,例如:-0.5%,则说明该ETF的回报率比其所跟踪的指数平均回报率要低0.5%。
2. 标准差(Standard Deviation): 越小,回报越稳定。
       这是一个统计上的指标,体现了该ETF的回报波动性。标差越大,说明该ETF回报越不稳定。
3. β:越接近1,则相对市场越稳定。
      即ETF相对于市场波动的波动率。这里的波动率,并非是价格的变化,而是价格变化的标准差。
       如果β=1,则说明ETF和行业市场变化完全一致。如果β=2,则说明该ETF波动幅度是市场平均波动幅度的两倍,即:其所跟踪指数的价格变动标准差为1个单位,那么该ETF的价格变动标差为2个单位。

       所以β越接近1,该ETF相对市场而言越稳定,也更符合那些希望通过购买ETF来获得市场回报投资者的初衷。
4. 夏普比率(Sharpe-ratio):越大越好。
=(ETF平均回报 − 无风险回报率)                                                               ETF回报标准差

       这是一个重要的ETF风险指标,公式如下。夏普比率体现了一个ETF的每一个单位波动率所产生的额外回报,所以额外回报总是越大越好。
5. R平方(R-square):越大越好。
       该指标体现了某支ETF的变动有多少可以由整体跟踪的指数变化来解释,R-square数值范围从0-100。
       如果R-square越大,则说明该ETF的变动和其跟踪的指数变动联系越大。例如,如果R=96,则说明,该ETF的变动的96%可以由其跟踪的指数变化来解释。

       所以R平方越大,则说明投资该ETF更符合投资者的投资偏好和初衷。
6. 特雷诺指数(Treynor Ratio):越大越好。
 =(ETF平均回报 − 无风险回报率)                                                                   该ETF的β
       从这里可以看出,该指标衡量了每一单位的风险(Beta)所产生的额外回报,所以,特雷诺指数(Treynor ratio),说明得到的额外风险回报越高。

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