量化交易笔记

衡量策略的指标

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%。

$\alpha = R_p - (R_f + \beta_p (R_m - R_f))$

其中 $R_p$ 是策略年化收益，$R_f$ 无风险利率，$R_m$ 基准年化收益率，$\beta_p$ 策略  \beta 值。

取值含义：

$\alpha \gt 0$ 策略相对市场，取得超额收益；

$\alpha = 0$ 策略相对市场，取得超额收益；

$\alpha \lt 0$ 策略相对市场，取得超额收益。

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。

$\beta = \frac{Cov(D_p, D_m)} {Var(D_m)}$

其中 $D_p$ 策略每日收益，$D_m$ 每日基准收益。

取值含义：

$\beta \lt 0$ 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；

$0 \lt \beta \lt 1$ 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；

$\beta \gt 1$ 投资组合和基准的走向相同，但是比基准的移动幅度更大。

夏普比率

$SharpeRatio = \frac{E(R_p) - R_f}{\sigma_p}$

其中，$E(R_p)$ 投资组合预期收益率（需估算，如历史年化收益），$R_f$ 无风险收益率，$\sigma_p$ 投资组合的波动率（需估算，如历史标准差），这三个值一般指年化后的值。

高频策略可以用日收益，周策略可以用周收益，对比不同策略是注意周期一致才有可比性。

最大回撤

$MaxDrawdown = \frac {\max(p_x - p_y)}{p_x}$

其中 $P_x,P_y$ 是某日股票和现金的总价值，$y \gt x$。

参考

知乎：夏普比率和最大回撤到底怎么计算？URL

BigQuant 量化指标 URL