夏普比率计算

夏普比率的计算公式为：

$$sharperatio=\frac{(R\_p-R\_f)}{\sigma \_p}$$

• $R\_p$ : 回报率平均值
• $R\_f$ : 无风险利率
• $\sigma \_p$ : 回报率标准差

下面，开始实践计算。

首先，假设你 $N$ 天的累计回报序列为 $\{R_i|i=0,1,2,...N-1\}$。

计算回报率:

$$r\_i=\frac{R\_i-R\_i-1}{R\_i-1}$$

计算夏普比率：

$$SR\_daily=\frac{Er\_i-r\_f}{\sigma r\_i}$$

$$SR\_yearly=\frac{Er\_i-r\_f}{\sigma r\_i}\ast \sqrt{252}$$

无风险回报率$r\_f$一般取0。

示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)

# Simulate cumulative returns of 100 days
N = 100
D = pd.DataFrame(np.random.normal(size=N))
R = D.cumsum()

# Calcute returns ratio
r = (R - R.shift(1))/R.shift(1)
sr = r.mean()/r.std() * np.sqrt(252)

print("sharpe ratio =", sr)

原文地址