比特币量化做市策略实盘-收益大，风险一定大吗？

目标：让身边对交易不熟悉的朋友快速了解我的工作

结果：从2017年11月到2019年6月实盘累计收益122.6%， 夏普率6.8，最大回撤13.3%。

2019年六月到七月月收益10%，夏普4.6，最大回撤5.7%，利润表现如下图：

2019年六月到七月实盘利润图

如此高的利润，风险肯定很高吧？

一般情况下高利润是会伴随着高风险。 比如A存钱在银行，固定年化利率为3%，风险基本为0（除非银行倒闭，不然你总是可以拿到之前商量好的固定利率）；B投资股票，年初买入股票，年末卖出（期中不进行任何操作），第一年赚了15%，第二年亏了5%。B的（简易版）平均年化收益是5%，而风险直观上比A大。问题是如何具体衡量风险呢？可以由第一年和第二年的收益距离最终平均年化收益的差值（绝对值）决定： |15 - 5| + |-5-5| = 20。用同样的指标来衡量A的风险为0，因为|5 - 5|=0. 除了上述方法，风险还可以用其他指标来衡量，比如前文的最大回撤（最高点到最低点产品收益下降的幅度）。举例来说苹果股票在2018-2019的最大回撤为18%。风险指标越高代表风险越大，一般投资者会青睐于风险系数低的投资。

如果用简单的一个指标来综合评判一种交易策略（利润越高越好，风险越低越好），我们可以拿收益率除以风险指标，于是得到了前文所说的夏普值。举例来说苹果股票在2018-2019的夏普率为2.24。

评价一个策略的好坏就像评价一个人一样，他可能在某些方面强（收益高），某些方面弱（风险也高，能承受的资金额度小）。他可能从前不会钢琴，通过学习现在弹的很好 - 策略可能刚开始表现不好，通过调整参数慢慢变好。当然也有可能在一个时间段（牛市）效果很好，但是到了特定的市场环境下就失效了。所以制定策略并不是一个一劳永逸的过程，而是需要通过“学习”来不断完善，适应新环境的动态博弈。举个例子，策略A在第一年实现10%收益率。 B发现了策略A的漏洞并制定了专克策略A的新策略。如果策略A维持跟第一年一样的操作，第二年将会失效，失去的利润被策略B掠夺。这也是为什么基金公司的人都把自己的策略看作最高机密，守口如瓶。因为一旦被对手发现自己的策略，对手可能针对其特点进行精确打击。

以上的例子也证明了一个策略的表现并不是一成不变的，他是会随着操盘人（和竞争者）的能力变化而变化的。

对于散户来说，高收益经常伴随着高风险；但是对以此为生的专业操盘者来说大量资金的持续盈利不是不可能的。比如在买苹果股票的例子中，如果B的经验告诉他在第一年赚了15%的情况下就可以抛售苹果股票兑现，第二年把银行存在银行，那么B在这两年间不仅收益率高于A，并且风险与A持平。收益是直观并且容易量化的，但下一次当你说“风险大“的时候，仔细想一想你说的风险到底是什么呢？操盘人是否有能力把你所说的‘风险’降到最低？

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