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量化平台的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：
- 计算超额回报：投资组合回报率（10%）减去无风险利率（2%）= 8%。
- 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。
参考：
从策略结果指标理解夏普比率：【历史文档】策略回测-策略回测结果指标详解