績效評估
區分小麥和穀殼：什麼量化方法將熟練的經理與幸運的經理區分開來？
基金經理在高度隨機的環境中行事。您知道哪些方法可以系統地將熟練的基金經理與幸運的基金經理區分開來？
歡迎每一個想法，參考，論文！謝謝！
Larry Harris 在Trading and Exchanges有一章是關於績效評估的。他指出，在很長一段時間內，熟練的資產管理人將始終獲得超額收益，而幸運的資產管理人將有望獲得隨機且不可預測的收益。因此，我們從投資組合的市場調整回報標準差開始：
$$ \begin{equation} \sigma_{adj} = \sqrt{\sigma^2_{port} + \sigma^2_{mk} - 2\rho\sigma_{port}\sigma_{mk}} \end{equation} $$ 在哪裡 $ \rho $ 是市場和投資組合收益之間的相關性。
對於樣本量 $ n $ （通常是年數）、平均超額收益和上述調整後的標準差，我們有一個t 統計量：
$$ \begin{equation} t = \frac{\overline{R_{port}} - \overline{R_{mk}}}{\frac{\sigma_{adj}}{\sqrt{n}}} \end{equation} $$ 現在我們可以通過將此 t-statistic 插入具有自由度的t-distribution的 PDF 來簡單地確定經理的超額收益是運氣的機率 $ n - 1 $ . 機率越低，我們就越能相信經理的超額收益來自技能。