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图6-4a 按基金类型划分的年度回报率（1992—1996年）
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十年以后
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图6-4b 按基金类型划分的年度回报率（1995—2005年）
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然而，这9种类型的风险差异表现得更为突出。如果用第1章所描述的标准差作为衡量风险的指标，在这5年里，风险水平的变动范围就会从9.8%的低点（大盘价值型基金）到近两倍的高点：18.7%（小盘成长型基金）。奇怪的是，尽管这三种小盘基金都有着近乎一致的标准差，但它们在风险方面的差异却是相当显著的（价值型为11.6%，而成长型为18.7%）。图6-5显示了这些显著的风险差异。
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图6-5a 按基金类型划分的风险（1992—1996年）
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十年以后
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图6-5b 按基金类型划分的风险（1995—2005年）
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即使回报率相似，这些风险的差异还是使得风险调整回报率有很大不同。因为风险调整回报率，实际上是指基金所承担的每单位风险对应获得的回报率。我们使用夏普比率来衡量上述差异，该比率是指基金每1个百分点的波动性所对应的（高出无风险利率的）超额回报率的百分点数。如图6-6所示，风险调整回报率的差异也是相当显著的，事实上几乎是加倍的，大盘价值型基金为1.23，而中盘和小盘成长型基金则分别为0.67和0.69。
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图6-6a 按基金类型划分的风险回报比率（1992—1996年）
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十年以后
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图6-6b 按基金类型划分的风险回报比率（1995—2005年）
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注：a．莫迪利安尼回报率（Modigliani return）
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如后文所解释的那样，在回报率为负值时，夏普比率就不起作用了。因此，为了公平地对比原来的数据以及更新后的数据，我计算了这些基金在原来那段时期内的莫迪利安尼回报率，并以此在图6-6a中替换夏普比率。
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用风险因素来调整回报率，这对投资者而言相当重要。为了明白这其中的原因，看看这个例子：假设市场波动性为10%，而市场年回报率为14%。若无风险利率为4%，用上述回报率减去无风险利率，就会使市场的风险调整回报率最终达到1.00。现在想想，有两只回报率都是14%的共同基金：基金A相比市场有更大的波动性（11%），而基金B则有更小的波动性（9%）。基金A的风险调整回报率就是0.90；基金B的风险调整回报率则为1.11。如果基金B的投资者希望自己所承担的风险既要略高于市场，又要与基金A相当，那理论上他们就可以借入20%的投资资金，从而使其杠杆率为20%。这样一来，他们的风险则会增至11%，但他们的回报率则会上升到16.8%，从而比之前14%的回报率高出20%。这2.8个百分点的超额回报率，不用承担任何高出基金A的风险就能获得。如果聪明的投资者以给定风险水平下可能获得的最高回报率为目标，那么，基金A明显会成为次优的投资选择。
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夏普比率太过敏锐了吗
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尽管从基金风险的角度来考虑基金的回报率是非常重要的，但夏普比率却是衡量风险调整回报率的一种稍显生硬的工具。以往的回报率并不能预测将来的回报率。尽管基金之间的相对风险在时间上能保持相当的持续性，但对风险这一难以界定的概念而言，标准差却只是一种粗略的指标。进一步来说，将风险与回报率在公式中的重要性视作等同是相当不理性的。在我看来，以下才是投资的现实情况：标准差的一个额外百分点是没有意义的，但回报率的一个额外百分点却是无价的。股票投资组合与债券投资组合之间是存在风险差异的，这种很大的风险差异是极为重要的，但在这个简单公式里将风险与回报视为等同，这种权宜之计并不令人满意。在最后的分析中，风险调整回报率可能就像是情人眼里出西施一样。
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尽管存在这些不足，夏普比率仍然是投资分析师用来衡量风险调整回报率的主要工具。与原始回报率相比，它更为全面地展示了基金的业绩状况，而且能够帮助投资者评估那些采用了同样广泛的投资策略的基金，以识别哪一只基金在相互竞争中会更为成功。可能像所有的统计数据一样，它明显是有用的，但前提是要承认其局限性。
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