Índice de Sharpe

Um forma de medir o desempenho ou performance de um ativo, normalmente um fundo de investimento, ou mesmo uma carteira de investimento se dá através do Índice de Sharpe. O índice tem como propósito medir o desempenho do ativo por unidade de risco, ou seja, a cada 1 ponto de risco, quanto é adicionado de retorno do ativo. No post de hoje iremos trabalhar em como calcular o índice de Sharpe no R.

O Índice de Sharpe mede os retornos excedentes por unidade de risco, tomando aqui como medida de risco o *desvio padrão*. A fórmula do IS pode ser dada como:

Ou seja, a diferença entre o retorno do ativo e o retorno do ativo livre de risco, dividido pelo desvio padrão do respectivo ativo.

library(quantmod)
library(tidyquant)
library(timetk)
library(GetBCBData)
library(tidyverse)
library(xts)

Coletamos os preços dos ativos e calculamos o retorno do nosso portfólio.


# Define os ativos que irão ser coletados

tickers <- c("PETR4.SA", "ITUB4.SA", "ABEV3.SA", "JBSS3.SA")

# Define a data de início da coleta

start <- as.Date("2016-12-01")

# Realiza a coleta dos preços diários

prices <- getSymbols(tickers,
auto.assign = TRUE,
warnings = FALSE,
from = start,
src = "yahoo") %>%
map(~Cl(get(.))) %>%
reduce(merge) %>%
`colnames<-`(tickers)

# Transfroma os preços diários em mensais

prices_monthly <- to.monthly(prices,
indexAt = "lastof",
OHLC = FALSE)

# Calcula os retornos mensais

asset_returns <- Return.calculate(prices_monthly,
method = "log") %>%
na.omit()

&nbsp;

# Define os pesos de cada ativo

w <- c(0.50, 0.27, 0.13, 0.10)

# Calcula o retorno do portfolio baseado no peso de cada ativo

portfolio_return <- Return.portfolio(asset_returns,
weights = w) %>%
`colnames<-`("port_returns")

 

Podemos então calcular o índice de Sharpe. Para fins didáticos, iremos utilizar a taxa SELIC anual de 9,15%, mensurando o IS no ano de 2021. Como os dados estão mensais, devemos transformar a taxa selic em mensal.

rf = 9.15/100 # Define a taxa livre de risco

# Filtra os retornos para o ano de 2021

portfolio_return_2021 <- portfolio_return["2021"]

# Calcula o índice de Sharpe

SharpeRatio(R = portfolio_return_2021,
Rf = rf/12,
FUN = "StdDev")

É possível também que seja criado o Índice de Sharpe móvel, de forma que possamos acompanhar suas mudanças ao longo do tempo.

Para isso, utilizaremos as funções do pacote {tidyquant}.


# Cria a função do IS

sharpe_tq_roll <- function(df){
SharpeRatio(df,
Rf = rf,
FUN = "StdDev")
}

# Transforma de xts para tibble

portfolio_return_2021_tbl <- portfolio_return_2021 %>%
tk_tbl(preserve_index = TRUE,
rename_index = "date")

# Calcula o Índice de Sharpe móvel

rolling_sharpe_tq <-
portfolio_return_2021_tbl %>%
tq_mutate(
select = port_returns,
mutate_fun = rollapply,
width = 2,
FUN = sharpe_tq_roll,
col_rename = "sharpe") %>%
na.omit()

Por fim, visualizamos  o IS móvel.


rolling_sharpe_tq %>%
ggplot(aes(x = date, y = sharpe))+
geom_line(size = .8, color = "darkblue")+
labs(title = "Índice de Sharpe Móvel do Portfólio",
subtitle = "Ano de 2021, SELIC a 9,15 a.a%",
x = "",
y = "",
caption = "Elaborado por analisemacro.com.br")+
theme_minimal()

 

________________________

(*) Para entender mais sobre Mercado Financeiro e aprender como realizar a coleta, tratamento e visualização de dados financeiros, confira nosso curso de R para o Mercado Financeiro.
________________________

 

 

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Criando Personas de Analistas com LangGraph

Este post apresenta um estudo de caso sobre a criação de um assistente de pesquisa com o LangGraph, integrando o conceito de human-in-the-loop. O sistema gera personas de analistas a partir de um tema, recebe feedback humano e ajusta as respostas de forma iterativa, garantindo resultados mais precisos e personalizados.

O que é Agentic RAG e o que o diferencia de RAG?

Neste post, explicamos o que é o Agentic RAG, como ele se diferencia do RAG tradicional e apresentamos um estudo de caso construído com base nas Atas do COPOM, mostrando passo a passo como criar um agente que busca, avalia, reescreve e responde perguntas sobre política monetária.

Como Criar um Agente de IA Econometrista

Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.