Cara menghitung pengembalian yang disesuaikan dengan risiko menggunakan rasio Sharpe

Investasi yang Tidak Bisa Dilewatkan: Rasio Sharpe

Bagi investor, pertanyaan “seberapa besar risiko yang harus diambil untuk mendapatkan tingkat pengembalian tertentu” selalu menjadi perhatian. Rasio Sharpe yang diperkenalkan oleh William F. Sharpe pada tahun 1966 adalah alat yang kuat untuk menjawab pertanyaan ini. Singkatnya, ini adalah indikator yang digunakan untuk menilai investasi mana yang menghasilkan pengembalian lebih tinggi dengan tingkat risiko yang sama.

Rumus dan Makna Rasio Sharpe

Perhitungan rasio Sharpe adalah sebagai berikut:

Rasio Sharpe = (Rp - Rf) ÷ σp

• Rp: Pengembalian portofolio yang diharapkan
• Rf: Tingkat bebas risiko
• σp: Deviasi standar portofolio

Dengan kata lain, pengembalian surplus di atas aset aman dibagi dengan volatilitas (fluktuasi), yang menunjukkan “berapa unit pengembalian yang diperoleh untuk setiap unit risiko.”

Penggunaan dalam Manajemen Portofolio

Kriteria perbandingan berbagai investasi

Misalnya, ada dua investasi A dan B. A memiliki pengembalian tahunan 20% dengan volatilitas 25%, sedangkan B memiliki pengembalian 15% dengan volatilitas 10%. Secara sederhana, A terlihat lebih menguntungkan karena pengembaliannya lebih tinggi. Namun, dengan menghitung rasio Sharpe, kita dapat melihat efisiensi pengembalian per unit risiko. Manajer dana dan investor individu menggunakan indikator ini untuk mengoptimalkan portofolio dan menentukan alokasi aset yang lebih efisien.

Evaluasi keseimbangan risiko dan pengembalian

Investasi dengan rasio Sharpe yang lebih tinggi menunjukkan kinerja yang lebih baik setelah disesuaikan dengan risiko. Ini memungkinkan investor membuat keputusan berdasarkan data kuantitatif, bukan hanya emosi atau intuisi.

Memahami Batasan Rasio Sharpe

Alat ini bukan tanpa kekurangan. Ada beberapa hal yang perlu diperhatikan:

• Interpretasi nilai negatif sulit: Jika rasio Sharpe bernilai negatif, perbandingan menjadi kurang bermakna
• Asumsi distribusi normal: Rumus ini mengasumsikan bahwa pengembalian mengikuti distribusi normal, padahal di pasar nyata tidak selalu demikian
• Ketergantungan data masa lalu: Menggunakan volatilitas masa lalu untuk memperkirakan masa depan, sehingga tidak mampu merespons perubahan pasar yang mendadak

Rasio Sharpe hanyalah salah satu indikator penilaian. Menggabungkannya dengan indikator lain dan analisis kualitatif akan menghasilkan keputusan investasi yang lebih kokoh.