Sharp Rate, Maximum Retrograde, Rate of Return जैसे मापदंडों के साथ अपने विश्लेषणात्मक रणनीति को पुनः परीक्षण करें

Sharp Rate, Maximum Retrograde, Rate of Return जैसे मापदंडों के साथ अपने विश्लेषणात्मक रणनीति को पुनः परीक्षण करें

कई बार दोस्तों ने रणनीति के बारे में चर्चा की है, एफएमजेड के एपीआई दस्तावेज़ में एक एल्गोरिथ्म भी प्रकाशित किया गया है। लेकिन बिना टिप्पणी के कुछ गलतफहमी है, यह लेख आपको एल्गोरिथ्म का विश्लेषण करने के लिए ले जाता है। मुझे विश्वास है कि इस लेख को पढ़ने के बाद आपको शार्प दर, अधिकतम वापसी, लाभप्रदता, और तर्क जैसे अवधारणाओं की तुलना में स्पष्ट समझ होनी चाहिए।

हम सीधे स्रोत कोड को अपलोड करते हैं, जो जावास्क्रिप्ट भाषा में लिखा गया है। FMZ का रीसेट सिस्टम भी इस एल्गोरिथ्म का उपयोग करके स्वचालित रूप से रीसेट प्रदर्शन डेटा उत्पन्न करता है।

returnAnalyze फ़ंक्शन

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

https://www.fmz.com/api#回测系统夏普算法

एक गणना फ़ंक्शन के रूप में, यह निश्चित रूप से इनपुट, आउटपुट है। चलो पहले इनपुट के लिए एक नज़र डालेंः

totalAssets, profits, ts, te, period, yearDays

• कुल संपत्ति यह पैरामीटर उस समय की कुल संपत्ति है जब रणनीति शुरू होती है।

• मुनाफा यह पैरामीटर एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है, क्योंकि प्रदर्शन संकेतकों की एक श्रृंखला का गणना इस मूल डेटा के चारों ओर की जाती है। यह पैरामीटर एक दो आयामी सरणी है, जिसका प्रारूप उदाहरण के लिए हैः[[timestamp1, profit1], [timestamp2, profit2], [timestamp3, profit3], ....., [timestampN, profitN]], यह देखा जा सकता है कि इस returnAnalyze फ़ंक्शन को एक डेटा संरचना की आवश्यकता है जो समय के क्रम को रिकॉर्ड करती है जिसमें प्रत्येक क्षण लाभ होता है. timestamp1 से timestampN समय में दूर और निकट से क्रम में है. प्रत्येक समय बिंदु पर एक लाभ मूल्य होता है. profit। उदाहरण के लिए, लाभ रिकॉर्ड में तीसरा समय बिंदु [timestamp3, profit3] है. FMZ पर रीटर्निंग सिस्टम में यह profits समूह डेटा फ़ंक्शन को परीक्षण प्रणाली द्वारा प्रदान किया जाता है, निश्चित रूप से यदि आप स्वयं लाभ डेटा रिकॉर्ड करते हैं, तो इस तरह के एक सरणी संरचना का गठन करते हैं, तो परिणामों की गणना के लिए इस गणना फ़ंक्शन को भी प्रदान किया जा सकता है।

• ts यह परीक्षण शुरू होने का समय है।

• te यह परीक्षण समाप्त होने का समय है।

• अवधि एक मिलीसेकंड के स्तर पर गणना चक्र।

• वर्षदिन एक साल का व्यापारिक दिन।

अब चलिए एक साथ इस फ़ंक्शन के आउटपुट को देखते हैं:

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

• totalAssets: प्रारंभिक शुद्ध मूल्य
• yearDays: लेनदेन के दिनों की संख्या
• कुल रिटर्नः संचयी रिटर्न
• annualizedReturns: वार्षिक चीन की वापसी
• SharpeRatio: शार्प अनुपात
• volatility: उतार-चढ़ाव की दर
• maxDrawdown: अधिकतम निकासी
• maxDrawdownTime: अधिकतम निकासी समय सीमा
• maxAssetsTime: अधिकतम नेटवर्थ के समय का समय
• maxDrawdownStartTime: अधिकतम ड्रॉडाउन प्रारंभ समय
• winningRate: जीतने की संभावना

इनपुट और आउटपुट को जानने के बाद, हम समझते हैं कि यह फ़ंक्शन क्या करता है. सरल शब्दों में, यह फ़ंक्शन को कुछ मूल रिकॉर्ड देता है, जैसे कि लाभ सांख्यिकीय सरणी. फ़ंक्शन आपको एक परिणाम देता है, जो आपको रीट्रेसिंग प्रदर्शन दिखाता है.

अब हम देखेंगे कि कोड कैसे गणना करता हैः

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
    }
}

सामान्य तौर पर, एल्गोरिथ्म जटिल नहीं है और इसमें कुछ अवधारणाएं हो सकती हैं जिन्हें पहले से जानना आवश्यक है।

• चौड़ाईः यह आय के आंकड़ों के एक समूह के रूप में समझा जा सकता हैः 1, 2, 3, 4, 5 यह नमूना है, जिसका औसत है ((1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3, और अंतर प्रत्येक डेटा के लिए उनके योग के औसत से अंतर के वर्गों के योग का औसत है, तो यह हैः [ ((1-3) ^ 2 + ((2-3) ^ 2 + ((3-3) ^ 2 + ((4-3) ^ 2 + ((5-3) ^ 2) / 5 = 2 ।

• मानक खराबः प्रश्न के वर्ग के अंतर का अंकगणितीय वर्गमूल, यानी मानक अंतर है।

• अस्थिरताः जब गणना के पैमाने को वर्षानुवर्ती में रखा जाता है, तो उतार-चढ़ाव मानक त्रुटि होता है।

इन अवधारणाओं और गणना सूत्रों को समझने के बाद, फ़ंक्शन में शार्प गणना के बारे में भाग भी एक नज़र में स्पष्ट है। शार्प गणना सूत्र शार्प दर की गणना करता हैः ((वार्षिक चीन रिटर्न - जोखिम मुक्त ब्याज दर) / मानक विचलन

क्या आपने सीखा है?