$Total \ Returns$ $ $ 策略总收益
$$Total \ Returns =\frac {PV_{end} - PV_{start}} { PV_{start}} *100 % $$
$$PV_{end} = 策略最终股票和现金总价值$$
$$PV_{start} = 策略开始股票和现金总价值$$
$Total \ Annualized \ Returns$ $ $ 策略年化收益
$$Total \ Annualized \ Returns = R_p = ((1+P)^{\frac{252}{n}} -1 ) *100%$$
$$P=策略总收益$$
$$n=策略执行天数$$
$Benchmark \ Returns $ $ $ 基准总收益
$$Benchmark \ Returns = \frac{M_{end} - M_{start}} { M_{start}} *100 % $$
$$M_{end} = 基准最终价值$$
$$M_{start} = 基准开始价值$$
$Benchmark \ Annualized \ Returns$ $ $ 基准年化收益
$$Benchmark \ Annualized \ Returns = R_m = ((1+M)^{\frac{252}{ n}} -1 ) *100% $$
$$M=基准总收益$$
$$n=策略执行天数$$
$Alpha$ $ 阿尔法$
投资中面临着系统性风险（即$Beta$）和非系统性风险（即$Alpha$ ），$Alpha$ 是投资者获得与市场波动无关的回报。比如投资者获得了15%的回报，其基准获得了10%的回报，那么$Alpha$ 或者价值增值的部分就是5%。
$$Alpha=\alpha=R_p- (R_f+\beta_p(R_m-R_f)) $$
$$R_p=策略年化收益率$$
$$R_m=基准年化收益率$$
$$R_f=无风险利率（默认0.03）$$
$$\beta_p=策略Beta值$$
$Alpha$值 解释
$\alpha>0$ 策略相对于市场，获得了超额收益
$\alpha=0$ 策略相对于市场，获得了适当收益
$\alpha<0$ 策略相对于市场，获得了较少收益
$Beta$ $贝塔$
表示投资的系统性风险，反映了策略对大盘变化的敏感性。例如一个策略的$Beta$为1.5，则大盘涨1%的时候，策略可能涨1.5%，反之亦然；如果一个策略的$Beta$为-1.5，说明大盘涨1%的时候，策略可能跌1.5%，反之亦然。
$$Beta = \beta_p=\frac{Cov(D_p,D_m)}{Var(D_m)}$$
$$D_p=策略每日收益$$
$$D_m=基准每日收益$$
$$Cov(D_p,D_m)=策略每日收益与基准每日收益的协方差$$
$$Var(D_m)=基准每日收益的方差$$
$Beta$值 解释
$\beta<0$ 投资组合和基准的走向通常反方向，如空头头寸类
$\beta=0$ 投资组合和基准的走向没有相关性，如固定收益类
$0<\beta<1$ 投资组合和基准的走向相同，但是比基准的移动幅度更小
$\beta=1$ 投资组合和基准的走向相同，并且和基准的移动幅度贴近
$\beta>1$ 投资组合和基准的走向相同，但是比基准的移动幅度更大
$Sharpe$ $ 夏普比率$
表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑。
$$Sharpe \ Ratio=\frac{R_p-R_f}{\sigma_p}$$
$$R_p=策略年化收益率$$
$$R_f=无风险利率（默认0.03）$$
$$\sigma_p=策略年化波动率$$
$Winning Percentage$ $胜率$
$$胜率=盈利的总次数/总交易场次*100%$$
$The \ profit \ and \ coss \ ratio$ $盈亏比$
盈亏比是在投资市场里每次交易的盈利和亏损的比例。
$$盈亏比 = 盈利的平均金额 / 亏损的平均金额$$
$Information \ Ratio$ $信息比率$
衡量单位超额风险带来的超额收益。信息比率越大，说明该策略单位跟踪误差所获得的超额收益越高，因此，信息比率较大的策略的表现要优于信息比率较低的基准。合理的投资目标应该是在承担适度风险下，尽可能追求高信息比率。
$$Information \ Ratio = \frac{R_p - R_m}{\sigma_t}$$
$$R_p=策略年化收益率$$
$$R_m=基准年化收益率$$
$$\sigma_t=策略与基准每日收益差值的年化标准差$$
$Daily \ \ Volatility \ \ 策略日收益率标准差$
$$ Daily \ \ Volatility = \sigma = \sqrt[]{\frac{1}{n}\sum_i^n(R-\overline{R})^2} $$
$$R=策略每日收益率$$
$$\overline{R} = 策略每日收益率的平均值=\frac{1}{n}\sum_1^nR_p$$
$$n=策略执行天数$$
$Volatility \ \ 波动率之间转化$
波动率按不同的时间框架划分为：年度波动率（年化）、月度波动率（月化）
注：一般策略波动率指的是年度波动率
$$Annual \ \ Volatility = \sqrt{252} * 策略日收益率标准差$$
$$Monthly \ \ Volatility = \sqrt{12} * 策略日收益率标准差$$
$Algorithm \ Volatility$ $策略波动率$
策略每日收益率的标准差的年化值，即年度波动率。用来测量策略的风险性，波动越大代表策略风险越高。
$$Algorithm \ Volatility = \sigma_p = \sqrt[]{\frac{252}{n}\sum_i^n(R_p-\overline{R_p})^2}$$
$$R_p=策略每日收益率$$
$$\overline{R_p}=策略每日收益率的平均值=\frac{1}{n}\sum_1^nR_p$$
$$n=策略执行天数$$
$Benchmark \ Volatility$ $基准波动率$
基准每日收益率的标准差的年化值。用来测量基准的风险性，波动越大代表基准风险越高。
$$Benchmark \ Volatility = \sigma_m = \sqrt[]{\frac{252}{n}\sum_i^n(R_m-\overline{R_m})^2}$$
$$R_m=基准每日收益率$$
$$\overline{R_m}=基准每日收益率的平均值=\frac{1}{n}\sum_1^nR_m$$
$$n=基准执行天数$$
$Max \ Drawdown$ $最大回撤$
描述策略可能出现的最糟糕的情况，最极端可能的亏损情况。
$$Max \ Drawdown=\frac{Max(P_x−P_y)}{P_x}$$
$$P_x,P_y=策略某日股票和现金的总价值，y>x$$