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如何对程序化交易进行绩效评价

当模型设计构建完成并转化为代码以后,下一步需要在专业平台软件下检验该模型的交易逻辑是否完备,策略是否具备盈利能力和持续性。因此在实盘交易前,需要检验模型在历史K线上的效果。加载模型后单击“回测报告”按钮查看报告,评价交易模型性能优劣的主要指标有以下几个。

1.年化收益率

年化收益率仅是把不同时间周期段的收益率(如日、周、月收益率)换算成年收益率来计算的,是一种理论收益率,并不是真正的已取得的收益率,其计算公式如下。

年化收益率=有效收益率/(总交易的天数/365)

其中有效收益率=净利润/最大使用资金

2.最大资产回撤率

最大资产回撤是指模型在选定的测试时间周期内,在任意一历史时点的资产最高值,与资产再创新高之前回调到的资产值最低点时的差值。最大回撤用来描述模型运行可能出现的最糟糕的情况,其计算公式如下。

最大资产回撤率=(前期最高点-创新高前的最低点)/前期最高点

3.收益风险比

评价交易模型的获利能力,并不是单纯地看收益率,而应该看盈利与最大资金回撤两者之比,即收益风险比的大小。收益风险比是指为了获取预期收益,投入的本金会冒多大的亏损风险,其计算公式如下。

收益风险比=年度收益/最大资产回撤

4.夏普比率

模型的优劣应该从收益期望和风险两方面综合考虑,风险调整后的收益率就是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标,夏普比率的计算公式如下。

=( − )/ σ

式中, 为投资的回报期望值; 为无风险回报率; σ 为回报率的标准方差。

夏普比率的核心思想是:理性的投资者将选择那些在给定的风险水平下使期望回报最大化的投资组合,或是那些在给定期望回报率的水平上使风险最小化的投资组合。夏普比率越大,说明投资机会获得的超额风险回报越高。

5.胜率与盈亏比

测评程序化交易模型优劣的主要评估指标还有两个:胜率与盈亏比。胜率是指在当前的成本设置下,模型盈利交易次数占总交易次数的比例,其计算公式如下。

胜率=盈利交易次数/总交易次数

有部分投资者格外看重胜率,认为越高越好,这其实是一个误解,事实上,有的优秀交易模型的胜率并不高,这就与另一个评价指标盈亏比有关,其计算公式如下。

盈亏比=一段时间内所有盈利交易的总盈利额/同时段所有亏损交易的总亏损额

显然,盈亏比越高,交易模型获得的单笔收益越能够覆盖其他的亏损交易,对胜率的要求就没有那么高。反之,如果盈亏比很低,单笔亏损需要更多的盈利次数来覆盖,则要求更高的胜率。

除以上所述的主要测评指标外,还有一些测评交易模型性能的指标,如净利润、最大连续盈利次数和最大连续亏损次数、平均盈利周期和平均亏损周期等。

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