理解Sharpe夏普比率与Python实现

2024-05-09 10:41:23

风险与收益

基金绩效评价标准化指标。

风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用；

风险调整后的收益率，就是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标，以期能够排除风险因素对绩效评估的不利影响。
夏普比率的核心思想

理性的投资者将选择并持有有效的投资组合，即那些在给定的风险水平下使期望回报最大化的投资组合，或那些在给定期望回报率的水平上使风险最小化的投资组合。

W i l l i a m S h a r p e William \; Sharpe WilliamSharpe在1966年刚提出来的时候，这个比率称为 R e w a r d − t o − V a r i a b i l i t y R a t i o ( R / V ) Reward-to -Variability\;Ratio(R/V) Reward−to−VariabilityRatio(R/V)这个名字很好的体现了这个指标的本质。
Sharpe Ratio计算公式

S h a p e R a t i o = E ( R p ) − R f σ p Shape \; Ratio=\frac{E(R_p)-R_f}{\sigma_p} ShapeRatio=σpE(Rp)−Rf

E ( R p ) E(R_p) E(Rp)：投资组合的预期收益率；

R f R_f Rf：无风险利率；

σ p \sigma_p σp：投资组合的标准差；

意思是，投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。

这里说的超额回报，指总收益-无风险利率，就是说，你的投资组合至少得高过银行利息吧。

S h a r p e R a t i o Sharpe\;Ratio SharpeRatio就是看看投资组合比银行利息高出多少。

用专业术语说是，如果标准差可以理解为风险的代理指标后，那么夏普率度量的就是风险调整后的超额收益。
事前夏普率和事后夏普率

在 W i l l i a m S h a r p e William\;Sharpe WilliamSharpe自己解读夏普率的一篇文章 ( S h a r p e 1994 ) (Sharpe\;1994) (Sharpe1994)中，它指出夏普率分为：
- 事前夏普率（The Ex Ante Sharpe Ratio）
  
  使用对未来单期收益率均值和标准差的预测进行计算；
- 事后夏普率（The Ex Post Sharpe Ratio）
  
  使用历史数据计算，也就是我们常说的夏普率。
夏普率SR多大合适

一般来说，如果一个策略在回测中的年化夏普率（扣除各种交易成本后）小于 1，它就没有什么继续被研究的价值了（确实残酷）；

很多量化对冲基金往往要求回测中的年化夏普率超过 2；

更有甚者（某家全球上著名的量化对冲基金）仅仅考虑年化夏普率大于 3 的策略。

1、2、3的夏普率意味着什么？

**当年化夏普率为 3 时，净值曲线（在对数坐标下）基本上是一条直线了；**当年化夏普率为 2 时，它的净值曲线也仅在局部有一些小的波动；当年化夏普率为 1 时，它的净值曲线在全局范围内呈现出更大的波动。
夏普率的使用假象

频率越高的策略，夏普率可能越高。

在使用高频夏普率来推导年化夏普率的时候，不考虑单期收益率的相关性将造成年化夏普率估计的巨大误差。
Python实现
```
from empyrical import sharpe_ratio
```
详情参见《金融评测指标empyrical库详解Sortino、calmar、omega、sharpe、annual_return、max_drawdown》
References

MBA 夏普比率
石川-知乎：夏普率越高越好吗？

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