De formule: rendement gedeeld door volatiliteit
De Sharpe Ratio trekt het risicovrije rendement af van het strategie-rendement en deelt het resultaat door de geannualiseerde standaardafwijking van deze rendementen:
Formule
Sharpe = (Rp − Rf) / σp
Rp = portefeuille-rendement · Rf = risicovrij rendement (kortlopende staatsobligaties) · σp = geannualiseerde standaardafwijking
Als het model 24% geannualiseerd genereert met 13% standaardafwijking en het risicovrije rendement is 3%, dan is de Sharpe (24% − 3%) / 13% ≈ 1,62. Hoe hoger de Sharpe, hoe meer rendement per risico-eenheid.
Welke waarden zijn goed, middelmatig of uitstekend
Er is geen universele "perfecte" Sharpe, maar er zijn breed geaccepteerde bereiken in professioneel beheer:
< 1
Slecht
Rendementen compenseren niet het genomen risico. Veel actieve fondsen vallen in dit bereik.
1 – 2
Goed
Benchmark voor competente actieve strategieën. De langetermijn S&P 500 Sharpe is ongeveer 0,5–0,8.
> 2
Uitstekend
Moeilijk om lange termijn vol te houden. Signaleert vaak echte statistische voordeel of meetperiode-bias.
De S&P 500 heeft historisch een Sharpe van 0,5–0,8. Een referentie-hedgefonds richt zich typisch op 1,0–1,5. Zeer hoge cijfers (>3) over korte perioden verdienen scepsis.
Hoe het LearnAImarkets-model dit gebruikt
Het model publiceert een live Sharpe Ratio op de walk-forward OOS backtest (OOS-historie vanaf 2021). Elke risico-eenheid die je neemt, vertaalt zich in rendements-eenheden netto van het risicovrije rendement — op gegevens die het model nooit tijdens training zag. Exacte getallen veranderen met elke trainingscyclus; live metriek hieronder.
- De Sharpe wordt berekend op OOS-gegevens (out-of-sample): het model gebruikte deze nooit voor training.
- Het bevat NEUTRAL- en hoge kas-perioden — niet alleen de beste BULL-momenten.
- De vergelijkende benchmark is de gelijk-gewogen S&P 500 zonder vangrails (Sharpe ~0,6).
Metriek laden…
Je kunt de bijgewerkte historische Sharpe zien in de Backtest-sectie van het dashboard.
De beperkingen die normaal niemand uitlegt
Gaat uit van normale verdeling
De Sharpe bestraft alle volatiliteit gelijk, inclusief positieve (sterke opwaartse bewegingen). Het detecteert geen fat tails of extreme events.
Gevoelig voor meetperiode
Een Sharpe berekend over een bullmarkt kan spectaculair ogen zonder dat het systeem iets bewezen heeft. Lange en representatieve perioden zijn vereist.
Onderscheidt niet tussen opwaartse en neerwaartse volatiliteit
De Sortino Ratio corrigeert dit door alleen neerwaartse volatiliteit te bestraffen. Voor asymmetrische strategieën is Sortino een betere aanvulling op Sharpe.
Veelgestelde vragen
Is een hogere Sharpe altijd beter?
Over het algemeen ja, maar met voorbehoud. Een zeer hoge Sharpe over een korte periode kan geluk of een gunstig marktregime weerspiegelen. Wat telt, is de stabiliteit van de Sharpe over verschillende regimes: stier, beer en overgang.
Welke Sharpe heeft de S&P 500?
De S&P 500 heeft historisch een Sharpe van 0,5 tot 0,8 afhankelijk van de meetperiode. In het afgelopen decennium, met lage rentes en een sterke markt, kan deze 1,0–1,2 bereikt hebben. Dit is de standaard passieve benchmark.
Is de Sharpe van het model goed vergeleken met de markt?
Op de OOS walk-forward backtest publiceert het model typisch een Sharpe duidelijk boven de S&P 500 (~0,6) over dezelfde periode. Het exacte getal wordt bijgewerkt met elke trainingscyclus en kan bekeken worden in de Backtest-sectie. Het geeft meer rendement per risico-eenheid aan dan passieve blootstelling, hoewel vorige prestaties geen toekomstige resultaten garanderen.
Wat is het verschil tussen Sharpe en Sortino?
Sortino bestraft alleen neerwaartse volatiliteit (negatieve rendementen), niet opwaarts. Het weerspiegelt beter strategieën met sterke winsten en weinig drawdowns. Voor systemen met lage drawdowns is Sortino typisch hoger dan Sharpe.
Kan ik de Sharpe van twee verschillende strategieën vergelijken?
Ja, maar zorg ervoor dat ze over dezelfde periode en met dezelfde risicovrije rendement-referentie berekend zijn. Een Sharpe berekend over 3 jaar is niet direct vergelijkbaar met een over 10 jaar.
Bekijk de complete backtest van het model
Het model publiceert de Sharpe Ratio, maximale drawdown, CAGR en Alpha vs benchmark in de Backtest-sectie — bijgewerkt na elke trainingscyclus.
External references
LearnAIMarkets is een educatief platform. De verstrekte informatie vormt geen financieel, investerings-, juridisch of belastingadvies. Backtest-metriek zijn historisch en garanderen geen toekomstige rendementen. Investeren gaat gepaard met risico op kapitaalverlies. Raadpleeg een financieel adviseur voordat u investeringsbeslissingen neemt.
Keep learning
Related guides to deepen your understanding of signals, metrics and validation.
BULL, BEAR and NEUTRAL signals guide
How the model picks each signal and when NEUTRAL shows up.
Read guideWalk-forward validation: avoid overfitting
Why it's more robust than a classic backtest.
Read guideUCITS ETFs for European investors
Costs, ISINs, domicile, currency and role in EUR portfolios.
Read guide