夏普比率計算
夏普比率的計算公式為:
$$sharpe\;ratio= \frac{(R_p - R_f)}{σ_p}$$
- $R_p$ : 回報率平均值
- $R_f$ : 無風險利率
- $σ_p$ : 回報率標準差
下面,開始實踐計算。
首先,假設你 $N$ 天的累計回報序列為 ${∣=0,1,...,−1}$。
計算回報率:
$$r_i=\frac{R_i - R_{i-1}}{R_{i-1}}$$
計算夏普比率:
$$SR_{daily}=\frac{E{r_i}-r_f}{σ{r_i}}$$
$$SR_{yearly}=\frac{E{r_i}-r_f}{σ{r_i}} * \sqrt{252}$$
無風險回報率$r_f$一般取0。
示例程式碼:
import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(0) # Simulate cumulative returns of 100 days N = 100 D = pd.DataFrame(np.random.normal(size=N)) R = D.cumsum() # Calcute returns ratio r = (R - R.shift(1))/R.shift(1) sr = r.mean()/r.std() * np.sqrt(252) print("sharpe ratio =", sr)轉載請註明出處
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http://zgljl2012.com/xia-pu-bi-lu-ji-suan/