בניתם אסטרטגיית DeFi בעלת תשואה גבוהה, אבל קריסת פלאש מוחקת 80% מההון. ללא מדד סיכון מתאים, אינכם יכולים להעריך אם התגמול מצדיק את ההפסד. לכן פיתחנו מנוע יחס קלמר (Calmar Ratio) שמאזן בין תשואה למשיכה מקסימלית. אף אחד מהכלים הקיימים לא הציע ניתוח חלון נע. המהנדסים שלנו ניתחו יותר מ-50 אסטרטגיות קריפטו, והשיגו משיכה נמוכה ב-30% ויחס קלמר טוב פי 2.3. האספקה אורכת 10–14 ימים. אף אחד משלבי האינטגרציה אינו מורכב.
השתמשו ברשימת תבליטים לנקודות מפתח:
- יחס קלמר: תשואה שנתית ליחידת משיכה מקסימלית. ערך מעל 1.0 נחשב לטוב.
- חלון נע: בדרך כלל 252 ימים למעקב אחר יציבות המדד לאורך זמן.
- יחסים משלימים: יחסי MAR וסטרלינג משכללים עוד יותר את הערכת הסיכון.
- **אף אחד מהיחסים הנ"ל אינו עומד לבדו; תמיד יש לשלב אותם עם אחרים.
נוסחה: Calmar = CAGR / |Max Drawdown|
import numpy as np
def calculate_calmar_ratio(equity_curve, periods_per_year=365):
"""
equity_curve: временной ряд стоимости портфеля
"""
# CAGR
total_days = len(equity_curve)
total_return = equity_curve[-1] / equity_curve[0]
cagr = total_return ** (periods_per_year / total_days) - 1
# Maximum Drawdown
peaks = np.maximum.accumulate(equity_curve)
drawdowns = (equity_curve - peaks) / peaks
max_drawdown = abs(drawdowns.min())
if max_drawdown == 0:
return float('inf')
calmar = cagr / max_drawdown
return calmar
def rolling_calmar(equity_curve, window=252, periods_per_year=365):
"""Rolling Calmar за скользящий год"""
results = []
for i in range(window, len(equity_curve) + 1):
window_equity = equity_curve[i-window:i]
calmar = calculate_calmar_ratio(window_equity, periods_per_year)
results.append(calmar)
return results