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夏普比率公式及使用技巧(含Python代码)

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夏普比率(Sharpe Ratio)是衡量投资表现的一个指标,它通过比较投资的超额回报与其承担的风险来评估投资的性价比。由诺贝尔奖获得者威廉·夏普提出,是风险调整后的回报的一种度量。

通过BigQuant量化平台金融市场数据因子以及AI量化策略平台(PC端),可以验证夏普比率因子组成的AI量化策略有效性。

计算公式

其中:

  • Rp​ 是投资组合的预期回报率。
  • Rf​ 是无风险利率,通常可以用短期政府债券的利率作为代理。
  • σp​ 是投资组合的标准差,代表投资的波动性或风险。

假设有一个投资组合年化回报率为10%,而当前的无风险利率为2%。如果该投资组合的年化标准差(风险)为7%,可以计算夏普比率:

  1. 计算超额回报:投资组合回报率(10%)减去无风险利率(2%)= 8%。
  2. 计算夏普比率:将超额回报(8%)除以投资组合的标准差(7%)= 1.14。

代码示例

假设:投资组合的年化回报率为 8%;无风险利率为 3%;投资组合的年化波动率(标准差)为 10%。

在以上示例中,可计算得出夏普比率为 0.5。这意味着每承担一个单位的风险,投资组合的超额回报是 0.5%。夏普比率越高,表明在相同风险水平下,投资组合的性能越好。通常,一个夏普比率大于 1 被认为是优秀的,而低于 1 则可能表明投资回报不足以补偿其所承担的风险。在实际应用中,夏普比率是投资决策和投资组合管理的一个重要工具。 ​

# 示例数据
R_p = 0.08  # 投资组合年化回报率
R_f = 0.03  # 无风险利率
sigma_p = 0.10  # 投资组合的年化波动率

# 计算夏普比率
sharpe_ratio = (R_p - R_f) / sigma_p
sharpe_ratio

计算结果Result

0.5

夏普比率使用技巧

  • 夏普比率能够帮助投资者了解在承担每单位风险时,投资组合带来了多少超额回报。数值越高意味着风险调整后的回报越好
  • 在比较多个投资组合时,夏普比率高的通常更受青睐,因为承担相同风险能获得更高的超额回报。
  • 通过监控夏普比率,投资者可以评估他们的投资是否适当地平衡了风险和回报。

不同的夏普比率解析

非常低:小于0

投资组合的超额回报非常低,甚至可能为负,意味着投资组合的表现不足以补偿其所承担的风险。

当前投资风险可能过高,回报不足,从而避免投资或寻求更佳的投资选择。

低到中等:0-1

投资组合提供了一定的超额回报,但风险相对较高。 可能适合那些愿意承担中等水平风险的投资者,也可以继续寻求提高回报或降低风险的策略。

中等到高:1-2

投资组合为每单位风险提供了较高的超额回报。 通常是积极的信号,表示投资组合管理得当,适合风险容忍度较高的投资者。

非常高:大于2

超额回报非常高,尤其是相对于其承担的风险。 可能看起来非常吸引人,但投资者应谨慎对待异常高数值的夏普比率。可能是由于非正常市场条件、数据计算错误或风险被低估导致的。

标签

夏普比率风险AI量化策略Python
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