La fórmula: rendimiento dividido por volatilidad
El Sharpe Ratio resta la tasa libre de riesgo al rendimiento de la estrategia y divide el resultado por la desviación estándar anualizada de esos rendimientos:
Fórmula
Sharpe = (Rp − Rf) / σp
Rp = rendimiento del portfolio · Rf = tasa libre de riesgo (letras del Tesoro) · σp = desviación estándar anualizada
Si el modelo genera un 24% anualizado con una desviación del 13% y la tasa libre de riesgo es el 3%, el Sharpe es (24% − 3%) / 13% ≈ 1.62. A mayor Sharpe, más rendimiento por unidad de riesgo.
Qué valores son buenos, mediocres o excelentes
No existe un Sharpe 'perfecto' universal, pero hay rangos ampliamente aceptados en la gestión profesional:
< 1
Pobre
El rendimiento no compensa el riesgo asumido. Muchos fondos activos caen en este rango.
1 – 2
Bueno
Referencia de estrategias activas competentes. El S&P 500 largo plazo ronda 0.5–0.8.
> 2
Excelente
Difícil de mantener a largo plazo. Suele indicar ventaja estadística genuina o sesgo en el período de medición.
El S&P 500 tiene históricamente un Sharpe de 0.5–0.8. Un hedge fund de referencia suele aspirar a 1.0–1.5. Cifras muy altas (>3) en períodos cortos merecen escepticismo.
Cómo lo usa el modelo de LearnAImarkets
El modelo publica el Sharpe Ratio vivo sobre el backtest walk-forward OOS (histórico OOS desde 2021). Cada unidad de riesgo asumida se traduce en unidades de rendimiento neto de tasa libre de riesgo — sobre datos que el modelo nunca vio durante el entrenamiento. Las cifras exactas cambian en cada ciclo de entrenamiento; abajo las métricas en vivo.
- El Sharpe se calcula sobre datos OOS (out-of-sample): el modelo nunca los usó para entrenar.
- Incluye períodos NEUTRAL y de alta liquidez — no solo los mejores momentos BULL.
- El benchmark comparativo es el S&P 500 igual ponderado sin guardrails (Sharpe ~0.6).
Cargando métricas…
Puedes ver el Sharpe histórico actualizado en la sección de Backtest del dashboard.
Las limitaciones que nadie suele explicar
Asume distribución normal
El Sharpe penaliza toda la volatilidad por igual, incluida la positiva. No detecta colas gordas ni eventos extremos.
Sensible al período de medición
Un Sharpe calculado sobre un bull market puede parecer espectacular sin que el sistema haya demostrado nada. Exige períodos largos y representativos.
No distingue subidas de bajadas
El Sortino Ratio corrige esto penalizando solo la volatilidad a la baja. Para estrategias asimétricas, Sortino complementa mejor al Sharpe.
Preguntas frecuentes
¿Un Sharpe más alto es siempre mejor?
En general sí, pero con matices. Un Sharpe muy alto en un período corto puede reflejar suerte o un régimen de mercado favorable. Lo relevante es la estabilidad del Sharpe a través de diferentes regímenes: bull, bear y transición.
¿Qué Sharpe tiene el S&P 500?
El S&P 500 tiene históricamente un Sharpe de 0.5 a 0.8 según el período de medición. En la última década, con tasas bajas y mercado fuerte, pudo llegar a 1.0–1.2. Es la referencia pasiva habitual.
¿El Sharpe del modelo es bueno comparado con el mercado?
En el backtest OOS walk-forward el modelo suele publicar un Sharpe claramente por encima del S&P 500 (~0.6) en el mismo período. La cifra exacta se actualiza en cada ciclo de entrenamiento y puede consultarse en la sección de Backtest. Indica más rendimiento por unidad de riesgo que la exposición pasiva, aunque el pasado no garantiza resultados futuros.
¿Cuál es la diferencia entre Sharpe y Sortino?
El Sortino solo penaliza la volatilidad a la baja (rendimientos negativos), no la al alza. Refleja mejor estrategias con subidas fuertes y pocas caídas. Para sistemas con drawdowns bajos, el Sortino suele ser más alto que el Sharpe.
¿Puedo comparar el Sharpe de dos estrategias distintas?
Sí, pero asegúrate de que están calculados sobre el mismo período y con la misma tasa libre de riesgo de referencia. Un Sharpe calculado sobre 3 años no es directamente comparable con uno calculado sobre 10.
Ver el backtest completo del modelo
El modelo publica el Sharpe Ratio, drawdown máximo, CAGR y Alpha vs benchmark en la sección de Backtest — actualizada tras cada ciclo de entrenamiento.
External references
LearnAIMarkets es una plataforma educativa. La información proporcionada no constituye asesoramiento financiero, de inversión, legal ni fiscal. Las métricas de backtest son históricas y no garantizan rendimientos futuros. Invertir implica riesgo de pérdida del capital. Consulta a un asesor financiero antes de tomar decisiones de inversión.
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