【金融量化】解读量化投资回测指标
量化投资回测指标全解析：理解策略表现的关键
在量化投资中。通过回测，可以了解策略在历史数据上的表现，并通过一系列指标来衡量其优劣。
一个优秀的量化策略通常具有以下特点：
- 高策略收益和年化收益。
- 高Alpha和低Beta，表明策略具有超额收益且对市场波动敏感性低。
- 高Sharpe比率和Sortino比率，表明策略的风险调整收益较高。
- 高胜率和盈亏比，表明策略的盈利概率高且盈利能力强。
- 低最大回撤，表明策略在市场下跌时的风险控制能力强。
以下是回测的结果，如何解读？
1. 策略收益（Strategy Return）
定义
策略收益是指策略在回测期间的总收益率，反映了策略的盈利或亏损情况。
计算公式
策略收益=(初始资产价值期末资产价值−初始资产价值)×100%
范围
- 正值：表示策略盈利。
- 负值：表示策略亏损。
示例
策略收益为2056.61%，表明策略在回测期间表现极为出色。
2. 基准收益（Benchmark Return）
定义
基准收益是指基准资产（如沪深300指数）在回测期间的收益率，用于衡量市场整体表现。
计算公式
基准收益=(基准资产初始价值基准资产期末价值−基准资产初始价值)×100%
范围
- 正值：市场整体上涨。
- 负值：市场整体下跌。
示例
基准收益为-3.87%，表明市场整体表现不佳。
3. 年化收益（Annualized Return）
定义
年化收益是指策略在回测期间的年化收益率，用于衡量策略的长期盈利能力。
计算公式
年化收益=((1+策略收益)回测年数1−1)×100%
范围
- 正值：年化收益越高，策略盈利能力越强。
- 负值：策略亏损。
示例
年化收益为49.48%，表明策略在回测期间的年化表现非常出色。
4. Alpha（Alpha）
定义
Alpha是策略相对于基准资产的超额收益，反映了策略的主动管理能力。
计算公式
Alpha=策略收益−基准收益
范围
- 正值：策略表现优于基准。
- 负值：策略表现劣于基准。
示例
Alpha为0.461，表明策略在回测期间显著优于基准资产。
5. Beta（Beta）
定义
Beta是策略相对于基准资产的系统性风险，反映了策略对市场波动的敏感性。
计算公式
Beta=Var(Rb)Cov(Rs,Rb)
其中，Rs 是策略收益率，Rb 是基准收益率。
范围
- Beta > 1：策略波动大于市场。
- Beta < 1：策略波动小于市场。
- Beta = 1：策略波动与市场一致。
示例
Beta为0.127，表明策略对市场波动的敏感性较低。
6. Sharpe比率（Sharpe Ratio）
定义
Sharpe比率是策略的超额收益与总风险的比率，用于衡量策略的风险调整收益。
计算公式
Sharpe比率=策略波动率策略收益−无风险利率
范围
- 大于1：策略表现较好。
- 小于1：策略表现较差。
示例
Sharpe比率为1.518，表明策略的风险调整收益较高。
7. Sortino比率（Sortino Ratio）
定义
Sortino比率是策略的超额收益与下行风险的比率，专注于策略的负波动。
计算公式
Sortino比率=下行波动率策略收益−无风险利率
范围
- 大于2：策略表现优秀。
- 小于1：策略表现较差。
示例
Sortino比率为2.760，表明策略的下行风险较低，表现优秀。
8. 信息比率（Information Ratio）
定义
信息比率是策略的超额收益与跟踪误差的比率，用于衡量策略相对于基准的表现。
计算公式
信息比率=跟踪误差Alpha
范围
- 大于1：策略表现较好。
- 小于1：策略表现较差。
示例
信息比率为1.461，表明策略在回测期间表现优于基准。
9. 波动率（Volatility）
定义
波动率是策略收益率的标准差，反映了策略的总风险。
计算公式
波动率=N1∑i=1N(Ri−Rˉ)2
其中，Ri 是第 i 期收益率，Rˉ 是平均收益率。
范围
- 低波动率：策略风险较低。
- 高波动率：策略风险较高。
示例
波动率为0.300，表明策略的总风险较高。
10. 基准波动率（Benchmark Volatility）
定义
基准波动率是基准资产收益率的标准差，反映了基准资产的总风险。
计算公式
与波动率的计算公式相同，但使用基准资产收益率。
范围
- 低波动率：基准资产风险较低。
- 高波动率：基准资产风险较高。
示例
基准波动率为0.191，表明基准资产的总风险较低。
11. 胜率（Winning Ratio）
定义
胜率是指策略盈利交易次数占总交易次数的比例。
计算公式
胜率=总交易次数盈利次数
范围
- 0到1：值越接近1，策略盈利概率越高。
示例
胜率为0.620，表明策略的盈利概率较高。
12. 日胜率（Daily Winning Ratio）
定义
日胜率是指策略在回测期间盈利天数占总天数的比例。
计算公式
日胜率=总天数盈利天数
范围
- 0到1：值越接近1，策略盈利概率越高。
示例
日胜率为0.499，表明策略的日盈利概率接近50%。
13. 盈亏比（Profit-Loss Ratio）
定义
盈亏比是指策略盈利交易的平均盈利与亏损交易的平均亏损的比率。
计算公式
盈亏比=平均亏损平均盈利
范围
- 大于1：策略盈利能力强。
- 小于1：策略亏损风险高。
示例
盈亏比为2.318，表明策略的盈利能力较强。
14. 盈利次数（Winning Trades）
定义
盈利次数是指策略在回测期间盈利交易的总次数。
计算公式
直接统计盈利交易的次数。
范围
- 越高越好：盈利次数越多，策略表现越好。
示例
盈利次数为150次，表明策略在回测期间有较多盈利交易。
15. 亏损次数（Losing Trades）
定义
亏损次数是指策略在回测期间亏损交易的总次数。
计算公式
直接统计亏损交易的次数。
范围
- 越低越好：亏损次数越少，策略表现越好。
示例
亏损次数为92次，表明策略在回测期间有较少亏损交易。
16. 最大回撤（Maximum Drawdown）
定义
最大回撤是指策略在回测期间的最大跌幅，反映了策略在市场下跌时的风险暴露。
计算公式
最大回撤=max(历史最高点历史最高点−后续最低点)
范围
- 越低越好：最大回撤越低，策略抗风险能力越强。
示例
最大回撤为19.916%，表明策略在回测期间的最大跌幅为19.916%。
总结
根据回测结果，策略在回测期间表现非常出色，具有高收益、高年化收益、高Alpha、低Beta、高Sharpe比率、高Sortino比率、高信息比率、高胜率、高盈亏比等优点。虽然最大回撤较高，但考虑到策略的高收益，这个回撤是可接受的。总体来说，这是一个好的策略表现。