Sharpe Ratio Explained: Calculator, Formula & Benchmarks

Si quieres un solo número que responda “¿cuánta rentabilidad obtuve por el riesgo que tomé?”, el Sharpe es el clásico punto de partida. Usa la volatilidad como medida de riesgo, que es fácil de medir y útil en muchas situaciones (aunque no en todas).

En pocas palabras, Sharpe es exceso de retorno por unidad de volatilidad. “Exceso” significa “por encima de la tasa libre de riesgo”, y “volatilidad” es la desviación estándar de los retornos.

La fórmula

$$\text{Sharpe} = \frac{E[r] - r_f}{\sigma}$$

Donde $r$ es la serie de retornos (usamos retornos simples diarios de cierre a cierre), $E[r]$ es el retorno simple diario promedio anualizado (no CAGR), $r_f$ es la tasa libre de riesgo, y $\sigma$ es la volatilidad de los retornos.

Cómo calculamos Sharpe en Gale Finance

Aunque en el papel parezca una cuenta simple, hay varias decisiones de implementación que importan en la práctica. Así lo hacemos:

1. Retornos: usamos retornos simples diarios:

$$r_t = \frac{P_t}{P_{t-1}} - 1$$

No “rellenamos” fechas faltantes. En un ETF, los fines de semana y feriados de mercado simplemente no existen en el dataset. El retorno del lunes es el cambio del cierre del viernes al cierre del lunes — que coincide con lo que realmente sostuviste.

2. Sin forward‑fill (sin inventar precios): cuando una métrica necesita fechas compartidas (como la correlación), tomamos la intersección de timestamps y descartamos lo demás. El forward‑fill inventaría retornos “planos” en días sin operación.

3. La anualización usa el calendario del activo: Sharpe es un número sin unidades, pero solo se vuelve comparable si pones la media y la volatilidad en la misma escala temporal.

• Para cripto y stablecoins, anualizamos con 365 porque estos mercados operan 24×7 y los fines de semana suelen ser volátiles.
• Para acciones/ETFs/metales, anualizamos con ~252 días de mercado (o inferimos la frecuencia efectiva cuando hace falta).

Esto no es cosmético. Si fuerzas un activo 24×7 a un calendario de 252 días, estás suavizando los movimientos de fin de semana y cambiando la métrica. Esto es especialmente importante en Bitcoin y otras criptos porque históricamente la volatilidad suele aumentar en fines de semana.

4. Entrada de retorno esperado: anualizamos el retorno esperado usando la media aritmética de los retornos diarios:

$$E[r_{annual}] = \bar{r}_t \times N$$

$$\sigma_{annual} = \sigma_{r_t} \times \sqrt{N}$$

Esta es una convención estándar para Sharpe. También es por eso que somos cuidadosos con el lenguaje: este “retorno anual esperado” no es CAGR.

5. Tasa libre de riesgo: usamos la tasa promedio del Treasury a 3 meses en la ventana de análisis (serie FRED DGS3MO). Si no la podemos obtener, usamos una tasa libre de riesgo por defecto configurada.

Cómo leerlo (y dónde se rompe)

Sharpe es más útil cuando los retornos son “bien portados”: volatilidad más o menos estable, no demasiada asimetría, y colas que no estén haciendo cosas raras.

Dos advertencias grandes:

• Colas gruesas: si un activo tiene movimientos enormes de vez en cuando (muy común en cripto), la desviación estándar no describe todo el riesgo. Sharpe puede verse bien… hasta que deja de verse bien.
• Clustering de volatilidad: la volatilidad no es constante; viene por regímenes. Un Sharpe es un promedio de un período, no una promesa sobre el próximo mes.

Si te importa más el riesgo a la baja que los “vaivenes en ambas direcciones”, mira el ratio de Sortino.