盈利效率的基准
我们将盈利效率(ρ)定义为平均月盈利(μ)与月盈利标准偏差(σ)之比(ρ=μ/σ )。对于风险调整后业绩，盈利效率是一种很有用的衡量标准，因为使用它可以实现同等条件下的比较，而且对不同盈利产生过程所用的杠杆不会过度敏感。为盈利效率设计一个基准是非常有用的，可以用它来比较和对比不同的RGP。
首先分析周期1979年~ 1999年上的资金业绩，其中包含了历史上最大的牛市之一。下面的数据(见表7.19)在2000年5月30日出现在芝加哥论坛( Chicago Trbune)上,经T. Rowe Price公司许可。该表所示为各种股票“现金”指数的业绩，这些指数没有管理费。多元化资金业绩包含37.5%的罗塞尔1000增长成长指数，37.5%的罗塞尔1000价值指数，10%的罗塞尔2000小额公司指数，以及15%的MSCI EAFE指数。这些数据的作用表现在两个方面:第一，它们表明典型的股票指数月标准偏差大约为5%;第二，它们表明在大牛市中盈利效率在0.2 ~0.32之间，平均来看大约为0.26。
西尼韦斯和斯波根从1987年1月到1995年12月，为许多资产和CTA指数报告数据。他们的数据对于不同的资产类型提供了一个比较。例如，标准普尔500总盈利指数的盈利效率为0.29,类似于罗塞尔2000成长指数的业绩。西尼韦斯和斯波根的数据表明，只有国库券的盈利效率会长期大于1,原因是国库券提供了波动性非常低的稳定盈利。需要注意的是，盈利效率的定义恰好偏爱这种类型的稳定盈利。CAT指数的盈利效率接近0.25。MAR CTA随意指数的盈利效率为0.49,因为随意交易者会更加频繁地改变仓位规模，当他们预i市场运动比较平滑时会建立相对较大的仓位。随意交易者常常能够以惊人的准确性判断细小的转折点，这使他们能创造出众的风险/回报比。
那么一个合理的盈利效率基准是0.25，它反映了包含不同资产类别、交易策略、杠杆水平和口历周期的多元化投资组合的业绩。显然盈利效率不是一个常数,它会因资产类别的变化而变化。对于相同的盈利产生过程,盈利效率也会随着时间而变化。对于评价交易经理的业绩和管理投资者的期望来说，设定一个标准具有非常深远的意义。前面几个小节已讨论过到，在风险容限相同的情况下，我们应该选择盈利效率“较好”的盈利产生过程(RGP)。
对于一个给定的RGP,盈利效率的值将随着日历周期的变化而变化。例如，如果我们使用滚动20月周期或滚动36月周期，那么在这些滚动时间间隔上计算的盈利效率也会不同。所以，如同前面所建议的一样，RRE (滚动3月盈利效率)可能是使数据平滑的一种好方法。而另一种使数据平滑的方法是计算盈利效率的盈利效率。如果一位资金经理具有比较平滑的资金曲线，那么他将拥有很高的二次盈利效率。
