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：

其中：

E(Rp)：表示投资组合预期收益率。

Rf：表示无风险利率。

σp：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。

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(Rp)和波动率σp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)和σp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。

举个例子，我们先生成一组收益率数据：

这组收益率是对数收益率。从2010年到2019年，以半年为周期，总共20个数据点。

计算其夏普比率，结果是0.949：

现在我们将数据变换成以年为频率的收益率，使用groupby方法，得到df_year：

计算其夏普比率，结果是2.642:

可以看到，同样的收益率数据，使用不同的周期，计算出来的结果之间的差距非常大。
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。我们可以想象一种极端情况，10年中，每年的收益都是10%，夏普值就是无穷大，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的。

所以在看夏普值的时候，一定要留意夏普值的计算方式，否则很容易产生误判。

自行计算的话，并没有强行的标准，只是需要注意如下两点。
一是要结合自己的实际情况，比如说高频策略当然得用日收益率，每周调仓的策略则可以使用周收益率。
二是对比策略优劣的时候，周期要一致，例如，对比每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。

最后再提一嘴：索提诺比率。
索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。而在夏普比率中，资产大涨与资产大跌都可视为波动风险。
实际上，有时候大涨并不算风险，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。