【量化金融】收益率、对数收益率、年华收益、波动率、夏普比率、索提诺比率、阿尔法和贝塔、最大回撤
1 收益率
在学术界,建模一般不直接使用资产价格,而是使用资产收益率(Returns)。因为收益率比价格具有更好的统计特性,更便于建模。下经典的收益率算法如下:
假设PtP_tPt表示在时刻t时一种资产的价格,在没有利息的情况下,从时刻t-1到时刻t这一持有阶段的收益率为:
Rt=Pt−Pt−1Pt−1R_t = \frac{P_t-P_{t-1}}{P_{t-1}} Rt=Pt−1Pt−Pt−1
其中,分子Pt−Pt−1P_t-P_{t-1}Pt−Pt−1表示资产在持有期内的收人或利润,如果该值为负,则表示亏损。分母 Pt−1P_{t-1}Pt−1,表示持有资产初期的原始投资。
2 对数收益率
对数收益率(Log returas),用rtr_trt表示。定义如下:
rt=ln(1+Rt)=ln(PtPt−1)r_t =ln(1+R_t) = ln(\frac{P_t}{P_{t-1}}) rt=ln(1+Rt)=ln(Pt−1Pt)
其中lnx() 表示自然对数,即以e为底的对数。对数收益率比简单的收益率更为常见,因为对数收益率具有三个良好的数学性质,具体如下。
(1)当x比较小的时候(比如小于 10%时),In(x)和x的值是很接近的。
(2)使用对数收益率,可以简化多阶段收益。k阶段总的对数收益就是k阶段的对数收益之和。
(3)将对数收益绘制成图表,在直观上更接近真实的表现。比如股票价格从 1元涨到 10元,相当于翻了10倍,再从10元涨到100元,也是翻了 10倍。如果单纯绘制股票价格,那么从 10元涨到 100 元的这一段明显会 “看起来涨了更多”。但是如果换算成对数价格,那么就不会存在这种直观偏差了。
3 年化收益
年化收益 (Annualized Returns) 表示资产平均每年能有多少收益。我们在对比资产的收益的时候,需要有一个统一的标准。计算方式是:
(最终价值/初始价值一1)/交易日数量×252(最终价值/ 初始价值一1)/ 交易日数量 ×252 (最终价值/初始价值一1)/交易日数量×252
其中,252代表每年有252个交易日,这个数字每年都不一样,但业界为了方便,一般都将其固定为 252,即:
(Pt−Pt−1)/days×252(P_t-P_{t-1})/days × 252 (Pt−Pt−1)/days×252
年年化收益的一个直观的理解是,假设按照某种盈利能力,换算成一年的收益大概能有多少。这个概念常常会存在误导性,比如,这个月股票嫌了 5%,在随机波动的市场中,这是很正常的现象。如果据此号称年化收益为 5%×12个月=60%,这就显得不太可信了,实
际上每个月的收益不可能都这么稳定。所以在听到有人说年化收益的时候,需要特别留意一下具体的情况,否则很容易被误导。
4 波动率
波动率(Volatility)和风险,可以算是一对同义词,都是用来衡量收益率的不确定性的。波动率可以定义为收益率的标准差,即
σ=Std(r)\sigma = Std(r) σ=Std(r)
假设不同时间段的收益率没有相关性(称为没有自相关性),那么可以证明的是,收益率的方差 Var(r)具有时间累加性。时间累加性的意思是,不同时间段t1,t2,…,tn的方差,加总即可得到这段时间的方差。换向话说,随着时间的增加,方差将会成正比增加,波动率(标准差)将会按时间开根号的比例增加。举个例子,假设股票收益率的日波动率为σ\sigmaσ。那么股票每年的波动率就为252σ\sqrt{252\sigma}252σ
(假设一年有252个交易日)。这种不同周期间的波动率换算,在投资计算中非常常见。最常用的波动率是年化波动率,我们经常需要将日波动率、月波动率换算成年化波动率。
5 夏普比率
在研发策略的时候,经常会接触到各种各样的指标,这些指标代表了策略(资产、基金)的表现,比如下面将要介绍的夏普比率 (Sharpe Ratio)。关于夏普比率( Sharpe ratio),具有投资常识的人都明白,投资光看收益是不够的,还要看承受的风险,也就是收益风险比。夏普比率描述的正是这个概念,即每承受一单位的总风险,会产生多少超额的报酬。用数学公式描述就是:
SharpeRatio=E(Rp)−RfσpSharpeRatio =\frac{E(R_p)-R_f}{\sigma_p} SharpeRatio=σpE(Rp)−Rf
其中各参数说明如下。
E(Rp)E(R_p)E(Rp):表示投资组合预期收益率。
RfR_fRf:表示无风险利率
σp\sigma_pσp:表示投资组合的波动率(亦即投资组合的风险)。
上面三个值一般是指年化后的值,比如预期收益率是指预期年化收益率。需要注意的是,虽然公式看起来很简单,但是计算起来其实并不容易。原因就是预期收益率E®和波动率,其实是无法准确得知的。我们只能用统计方法来估计这两个值,然而估计方法也有很多种。估计E(Rp)E(R_p)E(Rp)和σp\sigma_pσp,最简单的方法就是计算历史年化收益率及其标准差。然而,即使是同一种方法,针对不同周期计算出来的结果也可能存在很大的差别,从而产生误导。
6 索提诺比率
素提诺比率与夏普比率相似,不一样的是,索提诺比率是使用下行风险来衡量波动率的。在夏普比率中,资产大涨与资产大跌都可视为波动风险。实际上,有时候大洪并不算风险,大跌才是风险,比如基金净值,所以索提诺比率只考虑大跌的风险,这也可以看作是对夏普比率的一种修正方式。但是在某些品种中,大涨大跌都可能是风险,比如可以做多做空的期货。美股也可以做多或者做空,这种情况下,涨或跌都是风险。索提诺比率之所以没有流行,大概是因为美股可以做空。
7 埃尔法和贝塔
阿尔法策略其实是来源于资本资产定价模型(CAPM)。这个模型将股票的收益分为了两个部分,一部分是由大盘涨跌带来的,另一部分则是由股票自身的特性带来的。大盘的那部分影响就是贝塔(Beta)值,剔除大盘的影响,剩下的股票自身就是 Alpha 值。所以在谈论 Alpha 策略的时候,其实就是在谈论股票与大盘无关的那部分收益。如果Alpha 策略做得好,对冲掉大盘风险后,可以取得相当稳定的收益。
8 最大回撤
顾名思义,是指投资一项资产,可能产生的最大亏损,即所谓的“买在最高点,抛在最低点”
计算公式如下:
max(1−当日净值/当日之前最高净值)max (1-当日净值/ 当日之前最高净值) max(1−当日净值/当日之前最高净值)
这个 max 需要对每个交易日进行循环。
9 参考
参考书籍《Python量化投资技术、模型与策略》赵志强 刘志伟
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