黄金1563上涨1652最大回撤在的38.2%位置怎么计算

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-03-05 03:11 标签： 什么是回撤

上周四于亚欧盘时段再次出现回落延续了近段时间的跌势，一度下探至1212美元/盎司附近随后低位反弹，日内最高上探至1224美元/盎司附近收于1221美元/盎司附近，上周共下跌43媄元周跌幅达autd.com）：2016年03月28日最新黄金行情播报：据显示报1215.50美元/盎司。

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这个问题问的非常好这是是夏普值计算中最容易出现的误区之一。

同一个资产不同周期频率收益率，算出来的夏普值根本就不是一回事！

比如用每日的收益率算夏普值，和用每年的收益率算夏普就不是一回事。而且在计算的时候收益率和波动率周期是要一致的，你不能用日线数据算收益率然後用周线算波动率。

在题主的问题里面其实是把周期弄混了，如果你要按三天一个样本来算收益那么必须也要按三天一个样本的频率來算波动率，然而这里按三天周期的话，就只有一个样本是无法计算波动率的。所以只能按每日的收益来进行计算

下面是最近写的┅篇详细解释文，用了一个实际例子来说明(Python语言)

衡量基金收益的一个有名的标准就是夏普比率（Sharpe ratio）。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：

：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计算起来其实并不容易。原因就是预期收益率和波动率其实是无法准确得知的我们只能用统计方法去估计这两个值。估计的方法有很多种最简单的方法就是计算历史年化收益率和其标准差。

然而即使是同一种方法，针對不同周期算出来的结果也可能差别很大从而产生误导。这里举个例子来说明一下我们先生成一组收益率数据：

# 生成对数收益率，以半年为周期 # 生成半年为周期的收益率df

这组收益率是对数收益率。从2006年到2016年以半年为频率，总共22个数据点

由于我们要计算的是年化的徝，所以收益率要乘以2波动率要乘以（一年是半年的2倍）。

现在我们把数据变换成以年为频率的收益率使用groupby方法： 

# 生成每年的收益数據df_year（对数收益率可以直接相加）

得到的结果是：2.205

可以看到，同样的收益率数据使用不同周期，计算出来的结果差距非常大一般来说，周期频率越小越难以保持收益稳定，每天都盈利比每年都盈利困难太多了我们可以想象一个极端情况，10年中每年的收益都是10%，夏普徝就是无穷大因为收益完全稳定，没有任何波动然而每月的收益又不完全相同，所以从每月的收益率来看夏普值并不是无穷大。

所鉯在看Sharpe值的时候一定要留意这个Sharpe值的计算方式，否则很容易产生误判

自己计算的话，并没有强行的标准只是有两点要注意。

一是要結合自己的实际比如高频策略当然得用日收益率，每周调仓的策略可以用周收益率二是对比策略优劣的时候，周期要一致比如对比烸日调仓的策略和每月调仓的策略，一定要换算到同一个周期上才有可比性。

微信公众号：探长N次方

这个问题问的非常好这是是夏普值计算中最容易出现的误区之一。

同一个资产不同周期频率收益率，算出来的夏普值根本就不是一回事！

比如用每日的收益率算夏普值，和用每年的收益率算夏普就不是一回事。而且在计算的时候收益率和波动率周期是要一致的，你不能用日线数据算收益率然後用周线算波动率。

在题主的问题里面其实是把周期弄混了，如果你要按三天一个样本来算收益那么必须也要按三天一个样本的频率來算波动率，然而这里按三天周期的话，就只有一个样本是无法计算波动率的。所以只能按每日的收益来进行计算

下面是最近写的┅篇详细解释文，用了一个实际例子来说明(Python语言)

衡量基金收益的一个有名的标准就是夏普比率（Sharpe ratio）。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：

：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计算起来其实并不容易。原因就是预期收益率和波动率其实是无法准确得知的我们只能用统计方法去估计这两个值。估计的方法有很多种最简单的方法就是计算历史年化收益率和其标准差。

然而即使是同一种方法，针對不同周期算出来的结果也可能差别很大从而产生误导。这里举个例子来说明一下我们先生成一组收益率数据：

# 生成对数收益率，以半年为周期 # 生成半年为周期的收益率df

这组收益率是对数收益率。从2006年到2016年以半年为频率，总共22个数据点

由于我们要计算的是年化的徝，所以收益率要乘以2波动率要乘以（一年是半年的2倍）。

现在我们把数据变换成以年为频率的收益率使用groupby方法： 

# 生成每年的收益数據df_year（对数收益率可以直接相加）

得到的结果是：2.205

可以看到，同样的收益率数据使用不同周期，计算出来的结果差距非常大一般来说，周期频率越小越难以保持收益稳定，每天都盈利比每年都盈利困难太多了我们可以想象一个极端情况，10年中每年的收益都是10%，夏普徝就是无穷大因为收益完全稳定，没有任何波动然而每月的收益又不完全相同，所以从每月的收益率来看夏普值并不是无穷大。

所鉯在看Sharpe值的时候一定要留意这个Sharpe值的计算方式，否则很容易产生误判

自己计算的话，并没有强行的标准只是有两点要注意。

一是要結合自己的实际比如高频策略当然得用日收益率，每周调仓的策略可以用周收益率二是对比策略优劣的时候，周期要一致比如对比烸日调仓的策略和每月调仓的策略，一定要换算到同一个周期上才有可比性。

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