量化策略评价指标 — 夏普比率

最近我写了个程序，用于绘制个人的量化投资统计图表和指标计算。入口在 顶部菜单—我的报表 。这个报表中除了统计个人账户和上证指数（用于对比）的每日波动以外，还基于收益数据计算了常见的量化投资指标对个人投资效果进行评价，这里写一点东西，大致说一下报表中涉及的一些量化策略评价指标，先说夏普比率（Sharpe_ratio）。

夏普比率是最常用的投资收益评价指标，其计算公式为：

其分子端含义为比无风险收益高出来的超额收益部分，分母端含义为收益波动的标准差。Rf是无风险收益率，在我的报表中，选取Rf为十年期国债收益率：2.87%进行计算。

用超额收益/波动标准差，其含义一般理解为：

每承受一份波动风险，能够换取多少超额收益，这个比率当然越大越好。

有一点需要注意的是，在很多情况下，一段周期样本内，收益率最高的策略或投资组合，并不一定是夏普比率最高的，其原因在于样本期内分母端的收益分布偏离正态分布较远，产生了明显正负偏，即是说样本期内投资收益序列波动性较高，一个比较直观的理解就是，高收益往往伴随着更高的风险和波动，虽然投资期内取得了较高收益，但稳定性不够理想。

那么怎么理解夏普比率的指导意义呢？我个人的理解是夏普比率是衡量投资收益结果的性价比指标，也许一笔投资收益不是最高的，但在可控的风险内，它的性价比较高，那么其夏普比率就高。

很遗憾，从4月初以来，我的投资收益夏普比率是负值，亦即是说在赔钱，这个没办法，4月份这轮暴跌属于系统风险，只要有仓位在就逃不过，更要命的是我在做网格，做成了满仓躺平的状态。不过也并不悲观，投资是长跑而不是百米冲刺，这个统计将保持长期更新，希望早日呈现出靓丽的结果。

下篇文章简单说一下我的报表表格中的第二个统计因子：卡玛比率（Calmar_ratio）