在投資時，你需要同時考慮風險和回報。雖然回報很容易量化，但風險卻無法量化。今天，標準差是最常用的風險度量，而夏普比率是最常用的風險/回報度量。夏普比率自1966年以來一直存在，但它的壽命並沒有毫無爭議地過去。就連它的創始人、諾貝爾獎得主威廉·夏普也承認，這個比例並非沒有問題(另見：風險和多樣化。）

夏普比率是衡量大型、多樣化、流動性投資風險的一個很好的衡量指標，但對於其他投資，如對沖基金，它只能作為多種風險/回報措施之一。

失敗的地方

夏普比率的問題是，它的突出表現是投資沒有正常的回報分配。最好的例子是對沖基金。他們中的許多人使用動態的交易策略和期權，在收益分配中會出現偏斜度和峰度。

許多對沖基金策略產生小的正收益，偶爾產生大的負收益。舉例來說，一個簡單的策略，**深層次的貨幣期權往往收取小保費和支付什麼，直到“大的一個”擊中。在出現重大虧損之前，這種策略將顯示出非常高的夏普比率(另請參見：期權差價策略。）

例如，根據Hal Lux在其2002年的機構投資者文章“風險變得更高”中所說，長期資本管理公司（LTCM）在1998年內爆前的夏普比率非常高，為4.35。正如在自然界一樣，投資界也不能免受長期災難的影響，例如，100年一遇的洪水。如果不是這類事件，除了股票，沒有人會投資任何東西。

缺乏流動性的對沖基金（其中許多基金）似乎波動較小，這有助於提高夏普比率。這方面的例子包括基於房地產或私募股權等廣泛類別的基金，或更為深奧的領域，如次級抵押貸款支援證券或巨災債券。由於對沖基金領域的許多證券都沒有流動性市場，基金經理在對其證券定價時存在利益衝突。夏普比率無法衡量流動性不足，這對基金經理有利(另見：對沖基金的大規模失敗。）

波動率加

波動性也傾向於成批出現換句話說，波動性傾向於滋生波動性。回想一下LTCM的崩潰或者90年代末的俄羅斯債務危機。這些事件發生後，市場的高波動性持續了一段時間。根據喬爾切爾諾夫在2001年的文章“警告：隱藏在那些對沖中的危險”，主要的波動**件往往每四年發生一次。

序列相關性也可以誇大夏普比率時，存在於每月回報。根據Andrew Lo在《夏普比率統計》（2002）一書中的說法，這種影響可能會導致該比率被高估高達65%。這是因為序列相關性往往會對比率產生平滑效果。

此外，數以千計的對沖基金甚至還沒有經歷一個完整的商業週期。對於那些已經經歷過的人來說，很多人都經歷過管理者的更換或戰略的改變。這並不奇怪，因為對沖基金行業是投資界最具活力的行業之一。然而，當他們最喜歡的對沖基金夏普比率（Sharpe ratio）有一天突然暴跌時，這並沒有給投資大眾帶來多少安慰。即使管理者和策略保持不變，基金的規模也會改變一切，當對沖基金規模達到5000萬美元時，運作良好的可能就是5億美元的詛咒。

更好的捕鼠器

那麼，衡量風險和回報有沒有更簡單的答案呢？

雖然夏普比率是最著名的風險/回報衡量指標，但其他指標已經開發出來。索蒂諾比率就是其中之一。它類似於夏普比率，但它的分母只關註下行波動性，這是大多數投資者關註的波動性。市場中立型基金聲稱能夠給投資者帶來所有的好處，但也有有限的壞處。如果是這樣的話，索蒂諾比率將幫助他們證實這一說法。不幸的是，雖然索蒂諾比率比夏普比率更受關註，但它也有一些相同的問題(另請參見：波動性的用途和限制以及瞭解波動性度量。）

結論

很明顯，夏普比率可以作為你的風險/回報衡量指標之一。對於一項流動性強、回報率正態分佈的投資，比如標普500指數，它肯定會發揮更好的作用。然而，當談到對沖基金時，你需要不止一個衡量標準。例如，晨星公司現在使用了許多測量方法：偏度、峰度、Sortino比率、正月數、負月數、最差月數和最大降幅。有了這類資訊，投資者可以更好地瞭解一項投資以及對未來的預期。

請記住，正如倫敦卡斯商學院（Cass Business School）風險管理教授、另類投資研究中心主任哈里•凱特（Harry Kat）所言，“風險是一個詞，但不是一個數字。”