基金评价指标1——收益率、回撤、下行标准差、痛苦指数、夏普比率、索蒂诺比率

本文主要是介绍基金评价指标1——收益率、回撤、下行标准差、痛苦指数、夏普比率、索蒂诺比率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基金的评价指标有许多，这一篇博客分享的是最常见的评价指标，包括以下内容：

1. 单日涨跌幅
2. 累计收益率
3. 年化收益率
4. 最大回撤：从历史上最高点到之后的最低点的最大跌幅
5. 痛苦指数：创新高才会不痛苦，因此这个指标描述的是从上次创新高到现在的痛苦程度
6. 涨跌幅_年化标准差：表示净值波动的程度
7. 涨跌幅_年化下行标准差：由于向上波动代表盈利，向下波动代表亏损。而我们更在意亏损/风险时就会需要这个指标，计算方式是以日涨跌幅<平均涨跌幅的数据为样本，计算这些下跌超过平均数的标准差
8. 夏普比率：(年化收益率-无风险收益率) / 年化标准差
9. 索蒂诺比率：(年化收益率-无风险收益率) / 年化标准差

以上指标我们都使用pandas的向量化操作加速计算

各个模块

1. 用生成随机数作为模拟的净值序列

import pandas as pd
import numpy as np
from copy import deepcopy# 生成数据
_size = 500
net_value = 1 + pd.Series(np.random.normal(0, 0.01, size=_size)).cumsum()
net_value.index = pd.date_range("2024-01-01", periods=_size)
collect_df = pd.DataFrame({"单位净值": net_value})

2. 收益率相关计算

one_year_count = 365 # 表示一年又多少个数据点
# 收益率相关指标
collect_df['单日涨跌幅'] = collect_df['单位净值'] / collect_df['单位净值'].shift(1) - 1
collect_df["累计收益率"] = collect_df['单位净值'] - collect_df['单位净值'].iloc[0]
collect_df['年化收益率'] = collect_df['累计收益率'] / (collect_df.index - collect_df.index[0]).days * one_year_count

3. 风险指标计算

collect_df["最大回撤"] = collect_df['单位净值'].rolling(collect_df.shape[0], min_periods=0)

这篇关于基金评价指标1——收益率、回撤、下行标准差、痛苦指数、夏普比率、索蒂诺比率的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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