アルゴリズム取引では、さまざまな戦略を比較する必要がありますが、さまざまなアルゴリズムの過去のパフォーマンスをどのように評価すればよいでしょうか?この短い記事では [シャープレシオ] について詳しく説明します。

すべての戦略はシャープ レシオを使用してスコアリングできます。戦略のリターンを測定するだけでなく、戦略のリスクとボラティリティにも触れます。シャープレシオは、リスクを測定した後の投資収益率である「リスク調整後収益率」を計算するために設計されています。

シャープレシオは投資パフォーマンスを評価する上で重要な役割を果たします。この本は、アメリカの経済学者でありノーベル経済学賞受賞者であるウィリアム・F・シャープによって出版されました。独自の定量取引プログラムを構築するには、シャープレシオを使用して取引戦略を選別する方法を学ぶ必要があります。

超額收益（excess returns），由策略的收益減去基準收益所得。例如，如果我有一個幣市交易策略，那麼我的基準可以是比特幣。假設我的策略年收益為 23%，而比特幣年收益為 20%，那超額收益為 3%。

超額收益標準差，即 standard deviation，可由一系列的超額收益數列計算出來。

由此可見，策略的收益越是大波動，會導致超額收益標準差變大，令夏普比率降低。即如果兩個策略有一樣的超額收益，較「穩定」的一個會有較高的夏普比率。

一般來說，夏普比率越高，策略越有吸引力。 夏普比率高過 1 是可接受的。2 以上更好，3 以上是絕無僅有的優勝策略。低過 1 的夏普比率可解讀為輸給市場回報。即你的基準比你的策略更好。

值得注意的是，夏普比率假定投資的平均收益呈正態分佈。在正態分佈中，大部分收益圍繞平均值對稱分佈，曲線尾部的收益較少。

不幸的是，正態分佈並不能很好地代表真實世界。在短期內，投資回報並不遵循正態分佈。市場波動性有高有低，而收益分佈則集中在尾部。這可能會降低標準差作為風險度量的有效性。

當標準差不能準確代表所承擔的風險時，結果可能是夏普比率高於或低於應有的水平。

📍

總括而言，夏普比率用於評定策略的效率。一個基本的量化交易系統會有一籃子的交易策略，然後每個策略會根據歷史表現計算出其夏普比率（此程序稱為 backtesting，策略回測）。

知道每個策略的夏普比率後，我們可以進一步計算出如何分配倉位。根據夏普比率得出最優化倉位分配的數學模型在50年代發表，稱為凱利公式， Kelly criterion（小編會在下個 thread 再作介紹）。

一籃子的交易策略 + 計算夏普比率 + 利用凱利公式決定下注額 = 量化交易系統的骨架！