SH-实盘日志
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本文内容为「Smart Hedge」策略的实盘日志。
投资策略 #
主要思想 #
利用算法评估股票得分，择优进行交易；
使用期权进行有效对冲，实现稳定收益。
收益详情 #
策略评估 #
| 收益能力 | 风险控制 | 策略性能 |
|---|---|---|
| 年复合收益率: | 波动率: | 夏普比率: |
| 总收益率: | 当前回撤: | Calmar比率: |
| 最新净值: | 最大回撤: | SQN: |
| 胜率: | VWR: | |
| 盈亏比: |
指标说明 #
- 最新净值：当前资产总值与初始本金的比率，反映账户实时价值水平。1
- 年复合收益率：基于交易日复利计算的年化收益率，反映策略持续盈利能力。2
- 胜率：正收益天数占总交易日的比例，衡量策略稳定性。3
- 盈亏比：单位风险收益能力指标，正收益均值与负收益均值的绝对比值。4
- 夏普比率：超额收益与波动率的年化比值，衡量风险调整收益。5
- 当前回撤：最新净值与历史峰值的偏离程度，表征即时风险敞口。6
- 最大回撤：账户曾经历的最大相对损失，反映极端风险承受能力。7
- Calmar 比率：收益风险比指标，年化收益与最大回撤的平衡关系。8
- SQN：基于收益分布特性的策略质量评估指标，值越大策略越稳健。9
- VWR：经波动率调整的收益评估指标，衡量单位波动创造的超额收益。10
- 总收益率：策略运行期间累计实现的复合收益率，反映绝对收益水平。11
- 波动率：收益率的年化标准差，量化策略收益的波动程度。12
公式说明 #
- 所有收益率计算均遵循T+1现金流处理原则
- 年化计算基于252个交易日标准
- 波动率采用收益率的年化标准差
- 回撤计算采用高点到低点的最大相对损失法
- SQN指标中的交易天数指实际产生收益的天数
- 总收益率为复利累积的绝对收益率
- 夏普比率使用日频超额收益计算后年化处理
收益详情 #
股票 #
交易费用 #
def cal_poundage(cost, direction):
# 手续费费率
poundage_rate = 0.0001
# 过户费费率
transfer_rate = 0.00001
# 印花税
stamp_duty_rate = 0.0005
# 最低手续费
min_poundage = 5
# 计算手续费
poundage = max(abs(cost) * poundage_rate, min_poundage)
# 计算印花税
if direction == "证券买入":
stamp_duty_rate = 0
stamp_duty = abs(cost) * stamp_duty_rate
# 计算过户费
transfer_fee = abs(cost) * transfer_rate
return round(poundage + stamp_duty + transfer_fee, 2)
期权 #
交易费用 #
- 买入开仓：2 元/张
- 卖出开仓：0 元/张
- 平仓：2 元/张
- 行权：1 元/张
联系作者 #
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免责申明：
本文所有内容不构成对任何人的投资建议，仅供参考。投资者据此操作，风险自担。 本网站及作者不对任何机构/个人因使用本文内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。 市场有风险，投资需谨慎。
-
\( \text{Latest Net Value} = \frac{\text{Current Portfolio Value}}{\text{Initial Capital}} \) ↩︎
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\( \text{Annualized Return} = \left( \prod_{t=1}^{T} (1+r_t) \right)^{\frac{252}{T}} - 1 \) ↩︎
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\( \text{Win Rate} = \frac{\sum_{t=1}^{T} \mathbb{I}(r_t > 0)}{T} \times 100% \) ↩︎
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\( \text{Profit-Loss Ratio} = \frac{\mu^+}{|\mu^-|} \quad \text{其中} \ \mu^+ = \mathbb{E}[r_t|r_t>0], \ \mu^- = \mathbb{E}[r_t|r_t<0] \) ↩︎
-
\( \text{Sharpe Ratio} = \sqrt{252} \times \frac{\bar{r} - r_f}{\sigma_r} \quad \text{其中} \ r_f = \text{日无风险利率} \) ↩︎
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\( \text{Current Drawdown} = \frac{\text{Peak Value} - \text{Current Value}}{\text{Peak Value}} \) ↩︎
-
\( \text{Max Drawdown} = \max_{0 \leq \tau_1 < \tau_2 \leq T} \left( \frac{V_{\tau_1} - V_{\tau_2}}{V_{\tau_1}} \right) \) ↩︎
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\( \text{Calmar Ratio} = \frac{\text{Annualized Return}}{|\text{Max Drawdown}|} \) ↩︎
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\( \text{SQN} = \frac{\bar{r}}{\sigma_r} \times \sqrt{T} \quad \text{其中} \ T = \text{有效交易天数} \) ↩︎
-
\( \text{VWR} = \frac{\text{Annualized Return}}{\text{Annualized Volatility}} \quad \text{其中} \ \text{Volatility} = \sqrt{252} \times \sigma_r \) ↩︎
-
\( \text{Total Return} = \prod_{t=1}^{T} (1+r_t) - 1 \) ↩︎
-
\( \text{Volatility} = \sqrt{252} \times \sqrt{\frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}(r_t - \bar{r})^2} \) ↩︎