如何從損益計算夏普比率？
假設我有一個日內交易的做市策略。我從平坦的位置開始，也以平坦的方式結束。我最終得到了每日損益表 $ p_{today} $ . 一年多的交易我得到 $ \vec{p} = (p_1,\dots,p_{252}) $ .
這裡沒有辦法計算回報。因此我計算
$$ Sharpe = S(\vec{p}) = \sqrt{252} \cdot \frac{\mathbb{E}[\vec{p}]}{\sqrt{\mathbb{V}[\vec{p}]}} = \sqrt{252} \cdot \frac{mean(p)}{sd(p)} $$ 我的問題是：
- 我這樣做是對的嗎？
- 你通常引導你的夏普嗎？（我不知道，但我對你的看法很感興趣。）
這裡沒有辦法計算回報。
讓我在那兒阻止你。你沒有開一個零美元的經紀賬戶。您為保證金支付的資金是您的起始頭寸。經過一年的交易，您的賬戶中有不同金額的止損倉位。從你的起始位置到你的停止位置的變化就是你的回歸。
我這樣做是對的嗎？
您的年度夏普比率公式是正確的，假設您沒有在您的經紀賬戶中引入更多保證金來進行更大的交易。為了使用損益進行公平比較，您必須擁有與開始時相同數量的資本。
你通常引導你的夏普嗎？
我從未聽說過將重採樣應用於這樣的性能指標。至少行業從業者不會。
確實，日內/做市策略沒有合理的“回報”指標。出於這個原因，你不能用夏普比率來描述它們，這取決於資本基礎以及該基礎是如何利用的（更不用說資本基礎上的無風險利率了）。
您要問的是如何描述沒有資本基礎的每日美元收入流的表現。通常我會從均值、標準差和偏度開始。或者我可能會詢問 %Winning days 和 AvgWin/AvgLoss 或利潤因子。引導您的數據不會使任何這些措施受益。
然後我會轉到其他指標，其中引導（即，重新採樣返回以生成不同的返迴路徑）可能是有益的。例如，最大回撤或最大恢復時間（即返回高水位線）。