用 Sharpe 比率评估策略表现
Sharpe 比率是由诺贝尔奖得主 William F. Sharpe 提出的风险调整后收益指标。它的计算方法是：超额收益（平均收益减去无风险利率）的标准差作为分母，平均超额收益作为分子，即平均收益相对于无风险利率的超额，被其标准差所除。
您将计算并查看一个基于信号的策略的 Sharpe 比率。该策略使用两个移动平均指标生成做多或做空信号，并基于 Google 股票 3 年的历史价格数据完成了回测。回测统计结果已存放在 resInfo 中。
本练习是课程的一部分
Python 中的金融交易
练习说明
- 从
resInfo获取年化收益和波动率，并分别保存到yearly_mean和yearly_vol。 - 使用
yearly_return和yearly_vol手动计算 Sharpe 比率。 - 直接打印从
resInfo获取的年化 Sharpe 比率。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Get annual return and volatility
yearly_return = ____
print('Annual return: %.2f'% yearly_return)
yearly_vol = ____
print('Annual volatility: %.2f'% yearly_vol)
# Calculate the Sharpe ratio manually
sharpe_ratio = ____ / ____
print('Sharpe ratio calculated: %.2f'% sharpe_ratio)
# Print the Sharpe ratio
print('Sharpe ratio %.2f'% ____)