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如何在計算夏普比率時處理不同數量的 td
在計算夏普比率時，我是否應該考慮由於非交易日而獲得 0 回報的天數？另一位使用者發布了類似的問題，但這與沒有未平倉頭寸的交易日有關。這實際上是相同的問題，但與回報歷史和不活躍的交易日有關。在分析亞太地區幾家公司的回報歷史時，我注意到在交易日方面存在一些違規行為。
例如，X 在 TSE 有 239 td，而 Y 在 SGX 有 250 td。將兩個每日回報率平方 252 將得出有偏差的回報率/夏普比率。我的直覺是用實際 td 的數量來平方，而不是使用常見的 252 天。有時也發生在，例如日本市場，不同的上市公司連續四次產生 0 回報，而其他上市公司在同一天產生正/負回報。數據從 DataStream 數據庫下載。
提前致謝。
我只能重複一遍，因為您之前提到的問題本質上是相同的：
=> 我想說不包括非交易日，不包括零頭寸的日子，不包括資產因任何其他原因沒有交易的日子。
這裡有一些原因和提示：
- 夏普衡量按波動率衡量的超額收益。使用此類指標的總體情況是衡量風險和風險調整後的回報。當證券不交易時，當您沒有頭寸時，您至少不會在當天承擔風險。沒有任何變化，因此，您不受風險或回報的影響（在那一天）
- 您應該始終按計算中包含的天數進行縮放。因此，如果證券在 1 月 1 日至 31 日進行交易，那麼交易會因為違規行為或嚴重的公司非法行為或任何原因而停止，並且在該年的剩餘時間裡，證券不會交易，那麼您最終會得到您在 1 月份持有該證券的頭寸，並在該證券上進行交易。因此，您還可以按此類數量交易進行擴展。關鍵是，這一單一證券並不構成您的整個投資組合或投資期限（我希望不是），但即使您需要推斷風險並在今年餘下的時間裡獲得回報，您仍能正確反映此類風險，即使證券沒有交易。你有時會因此受到不公平的懲罰，