在查找如何使用Python实现滚动回归时，发现一个很有用的量化金融包——pyfinance。...在计算标准差时，注意需要修改默认参数，打开pyfinance安装包所在路径，如果是安装了Anaconda，进入以下路径： c:\Anaconda3\Lib\site-packages\pyfinance...索提诺比率（Sortino Ratio）：与夏普比率思路一致，核心在于分母应用了下行波动率概念（Downside Risk），计算标准差的时候，不采用均值，而是一个设定的可接受最小收益率（r_min），...收益率序列中，超出这个最小收益率的收益距离按照0计算，低于这个收益率的平方距离累积，这样标准差就变成了半个下行标准差。...Python是建立在各种轮子上（module）的“胶水”语言，因此善于借用已有的包进行计算和编程，可以提高效率，减少自己“造轮子”的时间和精力。
( Matlab 2015 之后的版本才能用) ? 0 引言 把大象关进冰箱里大概分三步： 打开冰箱门 进去大象 关上冰箱门 ? 创建投资组合大概分三步： 选择资产 横截面分配 时间序列分配 ?...选择资产是个大课题，横截面分配 (cross-sectional accloation) 指的是在组合里给有风险资产 (risky asset) 分配权重，时间序列分配 (time-series allocation...套用小节 1.2 的结果，求目标函数对 w 的一阶导并设为零，得到 GMV 模型的权重： ? 在预期超额回报等于 c 的假设下，每种资产的夏普比率与相应的波动率成反比，则最优投资组合夏普比率为： ?...GMV 不符合杠杆不变性，有个处理方式是在用 GMV 之前先把每个资产预处理有相似的波动率水平，之后再在时间序列分配中调整整个组合的波动率 (volatility targeting)。...注意：本帖介绍各种模型时没有介绍约束条件，实际构建投资组合时还需要考虑权重上下限、跟踪误差、换仓约束、资产数目等等。 ? ?
注意：我只在for循环中将上述方程式中的更改为，其他所有内容都是不变的。 ? SPY收益的方差为 ? 其中计算为： ? 在R中我们可以像这样简单计算它： ? 将所有这些放在一起，我们可以计算beta。...其中此处的ri是在我们的投资组合中的每一项资产，y是市场收益率或SPY500收益率。 使用R为我们资产的每一项计算beta，我们可以将上述代码包装到一个函数中： ?...夏普（Sharpe）比率是一种报酬变动比率，它允许我们能够在调整风险之后将投资组合的表现与无风险资产进行比较。...仅具有市场因素的单一资产模型如下： ? 在t时我们获得x和y的期望： ? 方差： ? 因此，夏普比率变为： ? 回想： ? 我们只需插入之前定义的 ? 和 ? 即可，方程式变为： ?...表示夏普比率，其中x_是x从t=1到T这个历史期间的平均值，简单计算为 ?
实际计算时，我们并不总是有恰好一个月到期的股票期货合约。在这种情况下，我们在两个最接近到期的期货价格之间进行插值，以合成一个月股票期货价格，并应用一般的Carry定义。...在附录C中，我们还考虑了一个“Carry2-13”策略，该策略从Carry1-12信号开始，然后跳过一个月，以避免在构建信号和计算回报时使用的数据重叠。...我们发现Carry1-12和Carry2-13的回报几乎相同，表明测量误差在重叠数据中不能解释我们的结果。...Carry择时策略 我们现在考虑在每个资产类别内采用Carry择时策略，以更详细地分析Carry在时间序列上的可预测性。...所有资产类别的择时策略的夏普比率也是正的，并且很大，除了看涨期权。时序Carry因子的夏普比率上略高于0.9。此外，时序Carry因子具有正偏度，比横截面Carry因子更偏。
在上面的公式中，无论是夏普率、收益率均值还是标准差，它们的符号上面都有一个上标，说明它们是从样本数据中估计出来的数据。它是否能准确的衡量过去一段时间一个策略或一支基金的真实夏普率呢？...夏普率的统计特性 在本文第 1 节介绍（事后）夏普率的公式中，夏普率（包括计算它的收益率均值和标准差）是从样本数据中估计出来的数据；它仅仅是某个策略或者基金业绩在过去一段时间内真实（但未知）的夏普率的一个估计...它最致命的问题是没有考虑单期收益率之间的相关性（下面英文是 Sharpe 1994 中谈及夏普率计算公式中没有考虑相关性的部分），这将造成样本夏普率和真实夏普率之间的误差。...在推断年化夏普率时，常用的方法是用更高频收益率计算的夏普率乘以根号 q。由于没有考虑收益率之间的相关性，这么做很可能大错特错。...Lin and Chou (2003) 指出当投资期限很长时，不考虑复利的影响也会在计算夏普率时产生误差。 用夏普率检验策略是否有效 最后来聊聊随想的最后一个部分。
可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。...max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重 最大夏普比率的资产权重 资产权重将被用于计算投资组合的期望收益。...#VaR计算rx2 = []#换为最大夏普比率的资产权重list(sharpe.values()) 现在，我们将把投资组合的股票价格转换为累计收益，这也可以被视为本项目的持有期收益（HPR）。...我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。...---- 最受欢迎的见解 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言估计时变VAR模型时间序列的实证研究 4.R语言基于ARMA-GARCH
t时间计算出的信号强度 乘以组合目标波动 与品种i在过去m天的波动 ，再乘以资产i在t+1时间的收益率 。...其中l为LSTM模型输入的序列长度。 每个Batch包括t-n到t-1时间的虚线框内的数据。...这样，每个Batch的前向输入就是，所有资产在t-n到t-1每天的信号强度，这样就能计算这段时间（过去n天）组合的夏普比率的负数作为损失函数。...最终在近20年历史数据测试中，模型取得了将近3的夏普比率，具体测试结果参考原文。 趋势跟踪策略最大的问题是对于忽然转向的迟钝性，传统的量化CTA会使用多周期的方式捕捉不同时间区间的趋势收益。...如果是在截面多因子模型中，可以使用一个模型预测各资产的收益，另一个模型学习组合的权重，而组合权重的损失函数可以设计为夏普比率等风险收益指标。
datetime 模块允许涉及日期时间的操作计算，而 matplotlib.pyplot 可用于在 Python 中创建各种类型的可视化，尤其是数据的图表。...股票收盘价的图表。图表中添加了网格，有助于分析 AAPL 股价在一段时间内的模式。...然后，计算了每个月度数据点之间的百分比变化，以显示aapl的月度增长或下降。接下来，对原始时间序列重新采样，以计算四个月的平均值，创建了名为quarter的新时间序列。...通过对每日平均收益进行标准化，使用标准差来计算夏普比率，以确定风险调整后的收益。 夏普比率的年化值是将其乘以 252 的平方根，代表一年中的典型交易日数。...夏普比率的计算公式为： 夏普比率 = （投资组合年化收益率 - 无风险利率） / 投资组合年化波动率 其中，投资组合年化收益率是指投资组合在一段时间内的平均收益率，无风险利率是指没有风险的投资的利率（通常取国债利率
因为这里我们需要的是收盘价，因此只需close一列即可，实际上我们得到的是5个时间序列。我们需要将它们合并到一个DataFrame里面，并且对该DataFrame按照时间顺序进行排序。....png 但是在实际应用中，这种方式需要的计算量比较大，因此我们一般使用： 截屏2020-05-19 上午11.48.09.png 计算日度收益率： stock_portfolio=np.log(stock_portfolio...经典的金融学理论认为我们要寻找最优夏普比率（Sharp ratio）的投资组合，因为它衡量了承担一单位风险带来的收益补偿，夏普比率定义如下： 截屏2020-05-19 上午11.46.11.png 而根据我们上面使用五只股票进行的计算...再加上权重，我们便可以计算出投资组合的期望收益和协方差矩阵，进而计算出夏普比率，注意这里我们想计算的是持有期的有效投资组合，因此需要使用持有期投资收益率和持有期风险，因此我们将日度收益率和日度风险乘以投资持有的时间而不是...4.3寻找最优夏普比率的投资组合 我们已经知道了如何计算夏普比率，那么如何寻找最优的夏普比率呢？
for i in range(len): web.get_data(tickers[i] stocks.tail()下一步，我们将计算每个资产的组合权重。可以通过实现最大夏普比率来计算资产权重。...max_sharpe() #可以使用增加目标来确保单个股票的最小零权重最大夏普比率的资产权重资产权重将被用于计算投资组合的期望收益。...#VaR计算rx2 = []#换为最大夏普比率的资产权重list(sharpe.values())现在，我们将把投资组合的股票价格转换为累计收益，这也可以被视为本项目的持有期收益（HPR）。 ...指数波动率时间序列和预测可视化Python金融时间序列模型ARIMA 和GARCH 在股票市场预测应用MATLAB用GARCH模型对股票市场收益率时间序列波动的拟合与预测R语言极值理论 EVT、POT超阈值...R语言股票市场指数：ARMA-GARCH模型和对数收益率数据探索性分析R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH
夏普比率的计算方法是，从投资组合的收益中减去无风险利率，并将该结果除以投资组合超额收益的标准差。 ? 夏普比率较高意味着更好的风险调整回报。...夏普比率大于1被认为是好的，大于2被认为是非常好的，大于3被认为是优秀的。我们设置无风险利率为2％，即美国市场的当前无风险利率。我们计算了随机选择的200个权重中每个投资组合的最佳夏普比率。...图4：SEC文件的积极情绪对GWW后续收盘价的时间序列影响 ? 图5：SEC文件的负面情绪对GWW后续收盘价的时间序列影响 我们能够看到股票收盘价与SEC情绪分数之间的正负趋势。...我们根据上面的图生成了投资组合，并计算了每个投资组合的夏普比率和权重分布。显示最终dataframe的前几行以供参考： ? ?...可以看出，后者的回报率为20％，具有类似1.7夏普比率的风险。 ? 图11：“好”投资组合图 图12中的情节是针对夏普比率> = 2且的投资组合。
以收益率为输入，微分夏普比率为目标函数，在交易成本为5‰的情况下进行实验。RRL 策略获得的回报超过Q 学习（Q-Learning）策略和买入持有策略，并在交易次数上明显小于Q 学习策略。...通过专家标签和分析一定长度金融时间序列做出交易决策，这种监督方式交易系统存在以下弊端：首先，金融交易获得的回报不是即时的，回报是交易中止时的总回报，这导致每一步决策的回报不明确。...这正是强化学习中的临时信用分配和结构信用难题，即“系统获得的奖赏如何分配到每个操作上[5]”；其次，标签数据是基于已知的金融时间序列，忽略了不断变化的市场风格对输入变量有效性的影响，导致交易系统不能及时调整策略...RRL模型 Moody 等人提出的RRL 模型把金融时间序列作为输入，以最大化微分夏普比率(Sharp Ratio)为目标函数，设计两类金融领域常见的操作：做空(short)、做多(long)。...研究中常采用对数收益率，对数收益率比价格差值更容易体现价格的变动，也更容易计算夏普比率、最大回撤率(Max Drawdown) 等风险度量指标。
2 正文 夏普比率将用作收益函数。夏普比率用作衡量一段时间内投资的风险调整性能的指标。...其中 是资产在时刻 和 之间的百分比变化， 是时间序列输入的数量。这意味着在每一个时间步长，模型将被输入它的最后位置和一系列历史价格变化，它可以用来计算它的下一个位置。...在每个时间步长： 在这种情况下 是我们的交易成本率。...确定梯度 我们必须计算夏普比率的导数，或者用链式法则计算 ，我们可以将其写成： 关于上式的推导步骤看这里： http://cs229.stanford.edu/proj2006/Molina-StockTradingWithRecurrentReinforcementLearning.pdf...我们可以画出每个历元的夏普比率，希望能看到它收敛到最大值。
在代码中，我们需要创建一个名为 add_indicators（添加指标）的函数来将这些特征添加到数据帧中，为了避免在每个时间步长中重复计算这些特征，我们只在交易智能体环境初始化的过程中调用 add_indicators...它计算的是特定时间段内投资组合的超额收益与波动性的比率。...具体的计算公式如下： 夏普比率的计算公式：（投资组合的收益-大盘的收益）/投资组合的标准差 从公式中我们可以得出，为了保持较高的夏普比率，投资组合必须同时保证高收益和低波动性（也就是风险）。...计算 Omega 比率时，我们需要分别计算在特定基准之上或之下投资组合的概率分布，然后两者相除计算比率。Omega 比率越高，比特币上涨潜力超过下跌潜力的概率就越高。...Omege 比率的计算公式 Omega 比率的计算公式看起来很复杂，不过不要担心，在代码中实现它并不难。
作者认为当行业间信号的夏普比率与内部信号的夏普比率的比值小于它们之间的相关系数时，行业间信号会被认为是冗余的： 1、如果行业间信号的夏普比率较低，这意味着相对于它带来的风险，它提供的超额回报较少。...3、当行业间信号的夏普比率与内部信号的夏普比率的比值小于它们之间的相关系数时，这意味着行业间信号不仅提供较少的超额回报，而且它提供的信息已经大部分被内部信号所包含。...表1通过展示多空（long-short）和纯多（long-only）策略下的因子投资在考虑行业暴露时的夏普比率和相关系数，深入探讨了行业中性化在因子投资中的潜在价值。...表中数据揭示了不同因子策略对于行业中性化敏感性的差异。 在多空策略中，表中数据显示，行业间（across）成分的夏普比率通常低于行业内（within）成分的夏普比率，但两者之间的相关性较高。...而在纯多策略中，行业间和行业内成分的夏普比率相差不大，有时行业间成分的夏普比率甚至超过了行业内成分的夏普比率。
与年收益率一样，我将用一年252个交易日的数据来计算一个投资组合的年标准差。 夏普比率 其次我想说的是夏普比率。要了解夏普比率，首先要了解风险调整回报率的广泛概念。...在风险最低的投资组合中，谷歌被分配到超过50%的资产，而在夏普比率最高的投资组合中，只分配到了不到1%的资产。 有效前沿 从随机生成的投资组合图中可以看出，蓝点聚集到一起在顶部形成了一条曲线。...下面的函数是用于获得夏普比率最大的投资组合的。在Scipy的优化函数中，没有“最大化”的功能，因此作为一个目标函数，需要找到被最小化的变量值。...这就是为什么要先定义“neg_sharpe_ratio”这个函数来计算负的夏普比率。那么就可以使用这个目标函数来计算最小的夏普比率了。...最大的不同是Scipy的”optimize”函数在最大夏普比率的投资组合中没有给谷歌分配资产，而在随机生成的投资组合中最大夏普比率的投资组合中谷歌被分到了0.45%的资产。
这个过程中可以以金融行业的服务研究报告，但是要清醒地、有针对性性地看待这些报告 相信时间的作用:效果再好的资金曲线在某个局部也会出现各种波动，这是不可避免的，个人投资者相较而言能够忍受更长的回撤期，没有固定的开发成本...描述策略可能出现的最糟糕的状况，一段时间内策略的最大回撤比率是指: \max(1-\frac{\text{策略当日价值}}{\text{当日之前资金最高价值}}) 夏普比率 Sharpe Ratio...（夏普比率）目的是计算投资组合每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬。...它的值代表的是基准收益变动1%时策略收益变动的百分比，正常情况下，我们是希望我们的策略是低Beta的 Alpha是投资者获得与市场波动无关的回报。...信息比率与夏普比率的分母不一样，这也反映了它们之间的差异，信息比率认为合理的投资目标应该是在承担适度风险下尽可能追求高信息比率。而夏普比率更多的从总风险角度出发来描述策略的表现能力。
在代码中，我们需要创建一个名为 add_indicators（添加指标）的函数来将这些特征添加到数据帧中，为了避免在每个时间步长中重复计算这些特征，我们只在交易智能体环境初始化的过程中调用 add_indicators...它计算的是特定时间段内投资组合的超额收益与波动性的比率。具体的计算公式如下： ?...夏普比率的计算公式：（投资组合的收益-大盘的收益）/投资组合的标准差 从公式中我们可以得出，为了保持较高的夏普比率，投资组合必须同时保证高收益和低波动性（也就是风险）。...计算 Omega 比率时，我们需要分别计算在特定基准之上或之下投资组合的概率分布，然后两者相除计算比率。Omega 比率越高，比特币上涨潜力超过下跌潜力的概率就越高。 ?...Omege 比率的计算公式 Omega 比率的计算公式看起来很复杂，不过不要担心，在代码中实现它并不难。
因子重要性 我们一共使用了94个股因子和11个宏观因子，采用以下方法测试因子在模型中的贡献度：将目标因子的值全部设定为0，并计算模型R方的下降程度，以此判断该因子对于模型的重要程度。...对于多空组合，我们得到的中国股市的夏普比率远高于Gu等人(2020)发现的美国股市的夏普比率。...例如，NN3在中国市场上给出的最高夏普比率(SR= 3.45)是NN4产生的最佳夏普比率(SR= 1.35)的两倍多。如上所述，由于交易限制，多空策略几乎不可行，因此我们在解释这些结果时很谨慎。...在表10中，我们报告了包括不同交易成本水平时的月收益和夏普比率。事实证明，由于我们的策略使用频率较低，这些投资组合仍然提供了可观的、经济上显著的表现。...对于我们的基准策略NN4，当我们假设往返成本为80个基点时，在极端情况下，多空设置中的夏普比率从2.91下降到2.34。使用更现实的20个基点的假设，夏普比率仅下降到2.76。
夏普比率在现代投资理论的研究表明，风险的大小在决定组合的表现上具有基础性的作用。风险调整后的收益率就是一个可以同时对收益与风险加以考虑的综合指标，以期能够排除风险因素对绩效评估的不利影响。...比率依据资产配置线 (Capital Allocation Line,CAL) 的观念而来，是市场上最常见的衡量比率。当投资组合内的资产皆为风险性资产时，适用夏普比率。...夏普理论告诉我们，投资时也要比较风险，尽可能用科学的方法以冒小风险来换大回报。所以说，投资者应该成熟起来，尽量避免一些不值得冒的风险。...同时当您在投资时如缺乏投资经验与研究时间，可以让真正的专业人士（不是只会卖金融产品给你的 SALER）来帮到您建立起适合自己的，可承受风险最小化的投资组合。...如果夏普比率为正值，说明在衡量期内基金的平均净值增长率超过了无风险利率，在以同期银行存款利率作为无风险利率的情况下，说明投资基金比银行存款要好。 夏普比率越大，说明基金单位风险所获得的风险回报越高。
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