Algorithmen, die Ihnen Sharp-Rate, Maximum-Rückgang, Ertragsrate und andere Kennzahlen in Ihre Analyse-Strategie-Rückprüfung bringen.

Algorithmen, die Ihnen Sharp-Rate, Maximum-Rückgang, Ertragsrate und andere Kennzahlen in Ihre Analyse-Strategie-Rückprüfung bringen.

Es gibt oft Gruppen, die über einige Performance-Indicator-Algorithmen diskutieren, die in der FMZ-API-Dokumentation veröffentlicht sind. Aber ohne Kommentare gibt es einige Missverständnisse. Dieser Artikel führt Sie dazu, diese Algorithmen zu analysieren.

Wir laden den Sourcecode direkt hoch, der in JavaScript geschrieben ist. FMZs Retesting-System erzeugt auch automatisch Retesting-Performance-Daten.

Die Funktion returnAnalyze

function returnAnalyze(totalAssets, profits, ts, te, period, yearDays)

https://www.fmz.com/api#回测系统夏普算法

Da es sich um eine Rechenfunktion handelt, gibt es sicherlich Eingaben, Ausgänge.

totalAssets, profits, ts, te, period, yearDays

• Gesamtvermögen Dieser Parameter ist die Summe der anfänglichen Vermögenswerte, wenn die Strategie gestartet wird.

• Profit Dieser Parameter ist ein wichtigerer Parameter, da eine Reihe von Performance-Indikatorenberechnungen um diesen Rohdaten herum durchgeführt werden.[[timestamp1, profit1], [timestamp2, profit2], [timestamp3, profit3], ....., [timestampN, profitN]]Die ReturnAnalyze-Funktion ist eine Datenstruktur, die eine Zeitreihenfolge erfordert, in der die Gewinnsätze jeder Zeit aufgezeichnet werden. Timestamp1 bis TimestampN sind in der Zeitreihenfolge von fern und nahe. Zu jedem Zeitpunkt gibt es einen Gewinnwert. So ist zum Beispiel der dritte Zeitpunkt in der Gewinnrekord [timestamp3, profit3].

• Ts Der Startzeitpunkt des Tests ist spät.

• Te Die Endzeit des Tests ist spät.

• Periode Die Berechnungszeit ist auf der Ebene der Millisekunden.

• Jahrtage Der Handelstag eines Jahres.

Also, wenn wir das nicht tun, dann können wir die Funktion nicht ändern, wenn wir die Funktion nicht ändern.

return {
        totalAssets: totalAssets,
        yearDays: yearDays,
        totalReturns: totalReturns,
        annualizedReturns: annualizedReturns,
        sharpeRatio: sharpeRatio,
        volatility: volatility,
        maxDrawdown: maxDrawdown,
        maxDrawdownTime: maxDrawdownTime,
        maxAssetsTime: maxAssetsTime,
        maxDrawdownStartTime: maxDrawdownStartTime,
        winningRate: winningRate
    }

• TotalAssets: Erste Nettowert
• yearDays: Anzahl der Transaktionen
• totalReturns: Komplettes Ergebnis
• AnnualizedReturns: Jahreszins für China
• SharpeRatio: Sharpe-Verhältnis
• Volatilität: Volatilität
• maxDrawdown: Maximaler Rückzug
• maxDrawdownTime: Maximaler Zeitraff bei Rückzug
• maxAssetsTime: Zeitrahmen für maximale Nettowerte
• maxDrawdownStartTime: Maximaler Startzeit für das Zurückziehen
• WinningRate: Gewinnquote

Wenn wir die Eingabe und die Ausgabe kennen, dann wissen wir, wofür die Funktion dient. Einfach gesagt, geben Sie der Funktion einige Primärrekorde, wie z.B. die Ertragsstatistik.

Wir werden uns dann ansehen, wie der Code berechnet wird:

function returnAnalyze(totalAssets, profits, ts, te, period, yearDays) {
    // force by days
    period = 86400000                  // 一天的毫秒数，即 60 * 60 * 24 * 1000
    if (profits.length == 0) {         // 如果参数profits数组长度为0，无法计算直接返回空值
        return null
    }
    var freeProfit = 0.03              // 无风险利率 ，也可以根据需求设置，例如国债年化3%
    var yearRange = yearDays * 86400000          // 一年所有累计的交易日的毫秒数
    var totalReturns = profits[profits.length - 1][1] / totalAssets      // 累计收益率
    var annualizedReturns = (totalReturns * yearRange) / (te - ts)       // 年华收益率，把收益统计的时间缩放到一年的尺度上得出的预期收益率

    // MaxDrawDown
    var maxDrawdown = 0           // 初始化最大回撤变量为0
    var maxAssets = totalAssets   // 以初始净值赋值初始化最大资产变量
    var maxAssetsTime = 0         // 初始化最大资产时刻的时间戳
    var maxDrawdownTime = 0       // 初始化最大回撤时刻的时间戳
    var maxDrawdownStartTime = 0  // 初始化最大回撤开始时刻的时间戳
    var winningRate = 0           // 初始化胜率为0
    var winningResult = 0         // 记录赢的次数
    for (var i = 0; i < profits.length; i++) {      // 遍历收益数组
        if (i == 0) {
            if (profits[i][1] > 0) {                // 如果第一个收益记录点，收益大于0，表示盈利
                winningResult++                     // 赢的次数累加1 
            }
        } else {                                    // 如果不是第一个收益记录点，只要当前的点的收益，大于前一个时刻（收益点）的收益，表示盈利，赢的次数累加1 
            if (profits[i][1] > profits[i - 1][1]) {
                winningResult++
            }
        }
        if ((profits[i][1] + totalAssets) > maxAssets) {    // 如果该时刻的收益加初始净值大于记录出现过的最大资产，就更新最大资产数值，记录这个时刻的时间戳
            maxAssets = profits[i][1] + totalAssets
            maxAssetsTime = profits[i][0]
        }
        if (maxAssets > 0) {                                // 当记录的最大资产数值大于0时，计算回撤
            var drawDown = 1 - (profits[i][1] + totalAssets) / maxAssets
            if (drawDown > maxDrawdown) {                   // 如果当前回撤大于记录过的最大回撤，更新最大回撤、最大回撤时间等
                maxDrawdown = drawDown
                maxDrawdownTime = profits[i][0]
                maxDrawdownStartTime = maxAssetsTime
            }
        }
    }
    if (profits.length > 0) {                            // 计算胜率
        winningRate = winningResult / profits.length
    }
    // trim profits
    var i = 0
    var datas = []
    var sum = 0
    var preProfit = 0
    var perRatio = 0
    var rangeEnd = te
    if ((te - ts) % period > 0) {
        rangeEnd = (parseInt(te / period) + 1) * period     // 把rangeEnd处理为period的整倍数
    }
    for (var n = ts; n < rangeEnd; n += period) {
        var dayProfit = 0.0
        var cut = n + period
        while (i < profits.length && profits[i][0] < cut) {    // 确保当时间戳不越界，数组长度也不越界
            dayProfit += (profits[i][1] - preProfit)           // 计算每天的收益
            preProfit = profits[i][1]                          // 记录昨日的收益
            i++                                                // 累加i用于访问下一个profits节点
        }
        perRatio = ((dayProfit / totalAssets) * yearRange) / period   // 计算当时年华的收益率
        sum += perRatio                                               // 累计
        datas.push(perRatio)                                          // 放入数组 datas
    }

    var sharpeRatio = 0                    // 初始夏普比率为0
    var volatility = 0                     // 初始波动率为0
    if (datas.length > 0) {
        var avg = sum / datas.length;      // 求均值
        var std = 0;
        for (i = 0; i < datas.length; i++) {
            std += Math.pow(datas[i] - avg, 2);      // std用于计算后面的方差，后面的std / datas.length就是方差，求算数平方根就是标准差
        }
        volatility = Math.sqrt(std / datas.length);  // 当按年时，波动率就是标准差
        if (volatility !== 0) {
            sharpeRatio = (annualizedReturns - freeProfit) / volatility   // 夏普计算公式计算夏普率：（年华收益率 - 无风险利率） / 标准差 
        }
    }

    return {
        totalAssets: totalAssets,
        yearDays: yearDays,
        totalReturns: totalReturns,
        annualizedReturns: annualizedReturns,
        sharpeRatio: sharpeRatio,
        volatility: volatility,
        maxDrawdown: maxDrawdown,
        maxDrawdownTime: maxDrawdownTime,
        maxAssetsTime: maxAssetsTime,
        maxDrawdownStartTime: maxDrawdownStartTime,
        winningRate: winningRate
    }
}

Die Algorithmen sind im Allgemeinen nicht kompliziert und können einige Konzepte beinhalten, die man vorher verstehen muss.

• Die Unterschiede: Das ist eine Reihe von Ertragsdaten: 1, 2, 3, 4, 5 ist eine Sammlung von Proben, deren Durchschnittszahl ((1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3 ist, und die Differenz ist die Durchschnittszahl der Summe der Quadrate der Differenz zwischen den durchschnittlichen Summen der einzelnen Daten und der Summe ihrer Durchschnittszahlen.

• Standardfehler: Die Quadratwurzeln der Arithmetischen Quadratunterschiede sind die Standardunterschiede.

• Die Schwankungen: Wenn man die Skala auf die Alterung setzt, ist die Schwankung der Standardschwäche.

Wenn man diese Konzepte und Rechenformeln versteht, ist der Teil der Funktion, der sich mit Sharpe-Rechnen befasst, auf den ersten Blick klar. Die Scharfsatzformel berechnet den Scharfsatz: (Jahresrendite - Risikofreie Zinssätze) / Standardabweichung

Haben Sie gelernt?