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特雷諾比率計算機

透過投資組合報酬、無風險利率和 Beta 值計算特雷諾比率,或從定期報酬序列中得出該比率。橫向比較多達五個投資組合,了解其與夏普比率的差異,並將超額報酬分解為無風險、市場溢價和詹森艾法成分。

特雷諾比率計算機

快速範例點擊一個設定檔,然後在計算前微調任何欄位。

特雷諾即時預覽 T = —

填寫輸入欄位以查看即時特雷諾比率。

% / 年
投資組合的實現或預期年報酬率。
% / 年
通常是相同時期的短期國庫券收益率。
相對於市場基準的系統性風險係數。不能為零。
% / 年
添加此項以將特雷諾比率與 Sharpe 比率進行比較。
選填:CAPM 市場報酬率 · Jensen alpha
% / 年
用於驅動 CAPM 必要報酬率和 Jensen alpha。
以逗號、空格或換行分隔。每個數值代表一個週期。
與投資組合序列長度及頻率相同,按日期排列。
%
對於月數據,請將年化國庫券收益率除以 12。
月數據填 12,週數據 52,日數據 252,若已年化則填 1。
樣本使用 n − 1;符合 CFA 對樣本視窗的慣例。
# 投資組合名稱 報酬率 % Beta β 特雷諾 (pp)
1
2
3
4
5
% / 年
套用於每個投資組合。即時預覽值會隨輸入更新。

ℹ 將整行留白可跳過。至少需要填寫兩行。

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特雷諾比率計算機

特雷諾比率計算機衡量投資組合在每單位系統性風險下賺取了多少額外報酬。特雷諾比率由 Jack Treynor 於 1965 年開發,其計算方式是將投資組合的超額報酬(報酬率減去無風險利率)除以其 Beta——即投資組合報酬相對於市場基準回歸線的斜率。與除以總波動率的 Sharpe 比率不同,特雷諾比率僅關注由市場驅動的風險,因此當投資組合屬於大型分散化投資池的一部分時,它是正確的衡量標準。本計算機支援三種輸入路徑:直接數值、配對的週期報酬率序列或最多五個投資組合的並排比較,並報告特雷諾小數、以每單位 Beta 百分點表示的特雷諾值、作為參考的 Sharpe 比率、CAPM 必要報酬率、Jensen alpha 以及資產類別基準軌道。

如何使用

  1. 選擇輸入模式:當您已有 Rp, Rf 和 β 時,請選擇直接輸入;當您只有週期報酬率時,請選擇從報酬率序列;要同時對最多五個組合進行排名,請選擇比較投資組合
  2. 填寫醒目顯示的欄位。在比較模式下,可將整行留白以跳過該組合。
  3. (選填)添加投資組合標準差以解鎖 Sharpe 與特雷諾雙面板。
  4. (選填)添加預期市場報酬率以解鎖 CAPM 必要報酬率和 Jensen alpha。
  5. 閱讀儀表盤、分類說明、超額報酬分解以及逐步計算明細。

特雷諾比率公式

$$\text{特雷諾比率} = \frac{R_p - R_f}{\beta_p}$$

其中 Rp 是投資組合報酬率, Rf 是無風險利率, βp 是投資組合相對於市場基準的 Beta。

相關恆等式:

βp = Cov(Rp, Rm) ÷ Var(Rm)

Sharpe = (Rp − Rf) ÷ σp

CAPM E(Rp) = Rf + βp · (Rm − Rf)

Jensen α = Rp − CAPM E(Rp)

特雷諾 vs Sharpe — 您應該使用哪一個?

特雷諾 (Treynor)Sharpe
分母中的風險僅系統性 (β)總風險 (σ)
最適用於大型投資池中的分散型組合獨立或集中的投資組合
分散掉的風險評分前已排除特有風險無——對所有波動進行懲罰
可比較對象單一大型授權下的子組合授權要求迥異的各類基金
失效情況β ≈ 0 (分母消失)σ ≈ 0 (極其穩定的類現金資產)

如何解讀數值

  • T > 股權風險溢酬 (~0.06) — 投資組合在每單位 Beta 上獲得的報酬高於廣泛市場預測。 Jensen alpha 為正值。
  • T ≈ 股權風險溢酬 — 對於所承擔的系統性風險獲得了公平補償;無明顯經理人能力。
  • 0 < T < 股權風險溢酬 — 優於現金,但在 Beta 調整後的基礎上表現不如市場。 Jensen alpha 為負值。
  • T < 0 — 未能超越無風險利率。投資組合承擔了系統性風險卻未獲得溢酬。
  • β < 0 — 該組合為反向避險工具。此時負的特雷諾比率實際上可能是好消息(避險奏效);請結合 Sharpe 和 Alpha 一併閱讀。

本特雷諾計算機的特色

  • 三種輸入模式 — 直接、配對報酬率序列(自動衍生 β)或多投資組合比較。大多數計算機僅支援直接模式。
  • 雙儀表:特雷諾與 Sharpe 並排 — 當您提供 σ 時。一眼診斷您的投資組合是集中的還是分散的。
  • CAPM 超額報酬分解圖 — 將實現的報酬拆分為 Rf、β × ERP 和 Jensen alpha,讓您看清績效來源。
  • 多投資組合排名 — 帶有動畫圖表和金色勝出者標記,對於在不同 Beta 的基金間進行選擇非常有用。
  • 資產類別基準軌道 — 現金、債券、平衡型、股權和主動型基金的長期典型特雷諾值,您的位置會釘在每個軌道上。
  • 樣本 vs 母體分母切換 — 在序列模式下,符合 CFA 和業界慣例。
  • 逐步明細 — 包含 LaTeX 公式,方便您手動或在試算表中驗證每個數字。

特雷諾比率可能誤導的情況

  • 極小的 Beta — 一個 β ≈ 0.05 的市場中性基金可能顯示出極高的特雷諾值,但這對真實績效的說明意義不大。請與 Sharpe 比率交叉檢查。
  • 觀察期太短 — 少於 30 個觀察值的 Beta 估計值雜訊很大。可靠的特雷諾比率需要穩定的 Beta。
  • 錯誤的基準 — 將小型價值基金相對於 S&P 500 進行回歸會產生誤導性的 Beta,進而產生誤導性的特雷諾比率。請使用風格匹配的基準。
  • 非平穩風險 — Beta 會隨市場體制飄移。在體制變更期間計算的特雷諾比率可能會過高或過低估計前瞻性績效。
  • 負 Beta 與正超額報酬 — 會產生看起來很糟的負特雷諾值,但實際上反映的是成功的避險。請配合 Jensen alpha 閱讀。

獲得可靠估計的提示

  • 使用至少 30 個配對觀察值 — CFA 慣例是五年內 60 個月報酬率。
  • 匹配兩個序列的報酬頻率(日對日,月對月)並按日期對齊。
  • 使用與報酬頻率相同的無風險利率頻率,或者在計算前將所有內容年化。
  • 選擇與投資組合風格匹配的基準 — 廣泛股市、特定行業、國家或因子指數。
  • 在兩到三個時間視窗內對特雷諾比率進行壓力測試;持久的排名比單一視窗的結果更重要。

計算實例

假設去年某平衡型基金的報酬率為 12.5%,國庫券收益率為 4.5%,相對於 S&P 500 的 Beta 為 1.20。代入公式:

$$\text{特雷諾} = \frac{12.5\% - 4.5\%}{1.20} = \frac{8.0\%}{1.20} = 6.67 \text{ (每單位 }\beta\text{ 的百分點)}$$

以小數表示,T = 0.0667。假設預期市場報酬率為 10%,則股權風險溢酬為 5.5%。 CAPM 必要報酬率 = 4.5% + 1.20 × 5.5% = 11.1%。 Jensen alpha = 12.5% − 11.1% = +1.4%。該基金賺取了正的 Alpha 且特雷諾比率高於 ERP,這與經理人的能力(或有利的時間窗)相符。

常見問題

什麼是特雷諾比率?

特雷諾比率是一種衡量風險調整後報酬的指標,定義為投資組合超過無風險利率的超額報酬除以其 Beta。它告訴您投資組合在每單位系統性(市場)風險下提供了多少額外報酬。

特雷諾比率與 Sharpe 比率有何不同?

這兩個比率的分子都使用超額報酬。Sharpe 比率除以投資組合的總標準差(系統性加上非系統性風險)。特雷諾比率則除以 Beta(僅限系統性風險)。特雷諾比率對於已經分散風險的投資組合更有意義;Sharpe 比率對於集中或獨立的持倉更有意義。

什麼是好的特雷諾比率?

沒有通用的門檻。將其與每單位 Beta 的股權風險溢酬進行比較——歷史上廣泛的股票指數大約在 0.05 到 0.07 之間。高於此值表示投資組合賺取了溢酬;低於此值則表示在 Beta 調整後的基礎上表現不佳。

特雷諾比率可以是負數嗎?

是的。負的特雷諾比率意味著投資組合的報酬低於無風險利率,或者是具有負 Beta 且有正超額報酬。第二種情況通常表示成功的避險,應與 Sharpe 比率和 Jensen alpha 一併解讀。

當 Beta 為零時會發生什麼事?

當 Beta 等於零時,特雷諾比率未定義,因為分母為零。在這種情況下,請使用 Sharpe 比率,它除以總波動率,且對於市場中性或現金等價物持倉有明確定義。

特雷諾比率如何與 CAPM 和 Jensen alpha 聯繫起來?

CAPM 表示必要報酬率等於無風險利率加上 Beta 乘以股權風險溢酬。如果特雷諾比率超過股權風險溢酬,那麼投資組合的 Jensen alpha 就是正值。Jensen alpha 等於實現報酬減去 CAPM 必要報酬。

我應該將輸入數據年化嗎?

請使用一致的頻率。如果您從月報酬率計算 Beta,在除以 Beta 之前將平均月超額報酬乘以 12,以獲得年化特雷諾比率。報酬率序列模式會自動處理此問題。

特雷諾比率越高越好嗎?

並非無條件成立。極高的比率往往來自極小的 Beta,這可能是雜訊且容易誤估。穩健的評估應結合特雷諾比率、Sharpe 比率、Jensen alpha、資訊比率以及多個時間視窗。

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由 miniwebtool 團隊製作。更新日期:2026-05-15

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