作者：量化投资学
题图：量化投资学微信公众号
从本节开始，我们介绍量化投资的一个专题：量化策略评价和可视化分析。
我们如何才能选择最佳的投资策略呢？这需要一套完整的评价体系来衡量策略的性能。这种评价不仅可以帮助我们了解策略的优势和弱点，调整和优化策略，而且还可以让我们在众多策略中找出最适合我们的那一种。
然而，对量化投资策略的评价并不简单。我们不能仅仅看收益，因为高收益往往伴随着高风险。同样，我们也不能只看风险，因为过于保守的策略可能会错过收益的机会。此外，我们还需要考虑策略的稳定性、适应性、复杂性等各种因素。因此，我们需要一个多角度、多维度的评价体系。
本文将介绍量化投资策略评价的基础知识和技术。我们将从收益评价、风险评价、风险调整后的收益评价、相对基准的评价、策略分析的可视化等几个方面介绍如何评价投资策略，以及可以使用哪些开源库来协助我们完成这项工作。
01
策略的收益评价
量化投资策略的首要目标通常是实现良好的收益，因此，评估策略的收益性能是评价过程的重要部分。然而，对收益的评价并不只是简单地看总收益，而应该从多个角度和维度进行全方位的考察。以下是我们可以考虑的一些重要的收益评价指标：
1.总收益
总收益是最直观的评价指标，表示投资策略在整个投资期间的累计收益。但我们需要注意，总收益受投资期间长度影响大，因此在比较不同策略时，应确保投资期间一致。
2.年化收益
年化收益是将策略的总收益转化为年化形式，以便在不同的投资期间进行比较。年化收益率更好地反映了投资策略的长期投资效果。
3.胜率
胜率是盈利交易占总交易次数的比率。它可以帮助我们了解策略在多少比例的交易中能够实现盈利。高胜率可能意味着策略的选股或时机把握能力强，但也需要注意其是否伴随着高风险或低收益。
4.盈亏次数比
盈亏次数比是盈利次数与亏损次数的比率。这个比率可以帮助我们了解策略的稳定性，一个较高的盈亏次数比可能意味着策略在面对市场波动时有较好的抵抗力。
5.赔率（盈亏金额比）
赔率是盈利与亏损金额的比率。一个高的赔率可能意味着即使策略的胜率不高，只要能在较少的赢利交易中获取较高的收益，仍然可能实现总体盈利。
以上这些指标，可以从不同的角度评价策略的收益性能。
02
策略的风险评价
投资的世界并不总是平坦的，有起有落，有风险和收益并存。对于投资策略，我们除了关注其可能带来的收益，同样需要关注其可能带来的风险。风险评价，就是对投资策略可能承受损失的度量。这其中，有几个主要的指标可以帮助我们更好地理解和评估风险。
1.最大回撤
最大回撤是一个直观的风险指标，它指的是投资策略的资产价值从峰值下跌到谷底的最大幅度。换句话说，如果你在策略的最高点投入，然后在最低点卖出，最大回撤就是你的损失幅度。这个指标可以帮助我们理解策略在最糟糕的情况下可能遭受的损失。一个较小的最大回撤通常意味着风险较低。
2.波动率
波动率是衡量投资策略收益不稳定性的指标，它通常通过计算收益率的标准差来得出。如果一个策略的收益在不同时间点上波动很大，那么它的波动率就会较高，反之则较低。波动率越高，说明策略的风险性越大，因为它的收益更加不确定。
3.下行波动率
下行波动率是一个更为细致的风险指标，它只关注收益为负的情况，也就是说，它只计算下行收益（即损失）的波动性。这个指标可以帮助我们更好地理解策略在面临不利市场情况时的风险性。如果一个策略的下行波动率较高，那么当市场不利时，它可能会带来较大的损失。
4.价值风险（VaR）
风险价值(VaR)是一种更为复杂的风险度量方法，它提供了一个“最坏的情况”的度量。具体来说，VaR给出了一个策略在特定置信水平（例如95%或99%）下可能遭受的最大损失。例如，如果一个策略的1日99% VaR为-1%，那么这就意味着在99%的天数里，1天内策略的损失都不会超过1%。
5.条件价值风险（CVaR）
条件价值风险(CVaR)，也被称为“超过VaR的期望损失”，它考虑的是那些最坏情况下（即超过VaR的情况）的平均损失。这个指标可以帮助我们理解在极端情况下，策略可能遭受的平均损失。例如，如果一个策略的1天99% CVaR为-2%，则表示在最坏的1%的情况下，该投资组合的平均损失为2%。
VaR关注最大损失，CVaR关注极端损失的平均值。CVaR通常大于VaR,因为它考虑了比VaR更糟糕的情景。CVaR被认为比简单的价值风险（VaR）更有用，因为它考虑了尾部风险，即在极端情况下可能的损失。
以上就是我们在评估投资策略风险时，常常会使用的几个主要指标。它们每个都有各自的关注点，可以帮助我们从不同的角度理解风险。
03
风险调整后的收益评价
除了单独考察投资策略的收益和风险，我们还可以将这两个因素结合起来，进行风险调整后的收益评价。这种评价方法可以帮助我们更全面地理解策略的性能，因为它同时考虑了收益和风险。以下是几个常用的风险调整后的收益评价指标：
1.夏普比率（Sharpe Ratio）
夏普比率用于衡量单位风险所获得的超额回报。计算夏普比率时，我们需要知道策略的收益、无风险收益率和策略的波动率。夏普比率的计算方式是超过无风险收益的部分与其波动率的比值。在这个公式中，超过无风险收益的部分被看作是策略的超额收益，而这部分收益的波动率则被看作是策略的风险。夏普比率越高，说明投资策略在承担相同风险的情况下，能获取更高的超额回报。
2.索提诺比率（Sortino Ratio）
索提诺比率和夏普比率类似，但它只考虑了下行风险，也就是策略可能带来损失的风险。索提诺比率的计算方式是超过无风险收益的部分与其下行波动率的比值。下行波动率是指收益为负的情况下的波动率。索提诺比率越高，说明投资策略在承担相同下行风险的情况下，能获取更高的回报。
3.卡玛比率（Calmar Ratio）
卡玛比率是另一个常用的风险调整后的收益指标，它是年化收益与最大回撤的比值。在这个公式中，年化收益代表策略的收益，最大回撤则代表策略的风险。卡玛比率越高，说明投资策略在承受相同最大回撤的情况下，能获取更高的年化收益。
4.欧米茄比率（Omega Ratio）
欧米茄比率是一个更加全面的风险调整后的收益指标，它考虑了投资策略所有可能的收益和损失。欧米茄比率的计算方式是上行收益（即收益为正的情况）与下行损失（即收益为负的情况）的比率。欧米茄比率越高，说明投资策略在承受相同损失的情况下，能获取更高的收益。
通过以上这些风险调整后的收益评价指标，我们可以更全面、更深入地评估和理解投资策略的性能，从而做出更为明智的投资决策。
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相对基准的评价
在量化投资中，除了关注投资策略本身的绝对性能指标，我们还需要进行相对基准的评价，以便了解投资策略相对于市场或某一特定指数的表现。这种评价方法能帮助我们判断策略是否超过了市场平均水平或者是否达到了预期的投资目标。以下是几种常见的相对基准的评价指标：
1.超额收益
超额收益是指投资策略的收益减去基准的收益。我们可以通过比较超额收益来判断策略是否超过了基准的表现。如果超额收益为正，说明策略的表现超过了基准；反之，如果超额收益为负，则说明策略的表现没有达到基准的水平。
2.年化超额收益
年化超额收益是将超额收益年化后的结果，能够帮助我们了解投资策略在长期内相对于基准的表现。同样，年化超额收益为正表示策略的表现超过了基准，而为负则表示策略的表现未能达到基准的水平。
3.超额收益最大回撤
超额收益最大回撤是指策略的超额收益在一段时间内的最大下跌幅度。这个指标可以帮助我们了解在策略表现不佳的时候，其相对于基准的风险有多大。
4.信息比率（Information Ratio）
信息比率是指策略的超额收益与其波动率的比值。它是一种衡量策略相对于基准的风险调整后的收益的指标。信息比率越高，说明策略在承担相同的风险下，能实现更高的超额收益。
5.阿尔法（Alpha）
阿尔法是指策略与基准的回报差异，它是在考虑了市场风险后的超额收益。阿尔法可以反映出策略的选股或者择时能力。阿尔法为正，说明策略的表现超过了基准；阿尔法为负，则说明策略的表现未能达到基准的水平。
6.贝塔（Beta）
贝塔是一个衡量策略与基准的共同风险的指标。贝塔反映了策略收益对基准收益变动的敏感性。如果贝塔大于1，说明策略的收益比基准更敏感，市场上涨时可能上涨更多，但下跌时也可能下跌更多；贝塔小于1，说明策略的收益对市场变动的反应较为缓和。
7.特雷诺比率（Treynor Ratio）
特雷诺比率是指策略的超额收益与贝塔的比值，它是一种风险调整后的收益评价指标。特雷诺比率越高，说明策略在承担相同的市场风险下，能实现更高的超额收益。
05
策略分析的可视化
在量化投资中，数据可视化是一个非常重要的环节，它可以帮助我们更直观地理解和解释策略的表现和风险。以下是一些常见的用于策略评价的可视化工具和技术：
1.收益曲线
收益曲线是最直观的可视化工具之一，它显示了投资策略在一段时间内的累计收益。通过收益曲线，我们可以清晰地看到策略的收益趋势，以及策略在不同时间段的表现。收益曲线可以帮助我们理解策略的收益能力和稳定性。
2.风险曲线
风险曲线显示了投资策略在一段时间内的风险水平，通常使用策略的波动率或最大回撤来表示。通过风险曲线，我们可以了解策略的风险承受能力和风险控制能力。风险曲线可以帮助我们理解策略的稳定性和安全性。
3.基准比较图
基准比较图是一个非常有用的可视化工具，它可以帮助我们比较策略的表现和基准（比如某个市场指数）的表现。基准比较图中，通常会同时绘制策略的收益曲线和基准的收益曲线。通过比较这两条曲线，我们可以判断策略是否超过了基准的表现。
4.风险收益散点图
风险收益散点图是一个二维图，横轴表示风险（如波动率或最大回撤），纵轴表示收益（如年化收益或累计收益）。每个点代表一个策略或一个投资期。通过风险收益散点图，我们可以直观地看到在不同风险水平下策略的收益表现，从而理解策略的风险收益特性。
以上这些可视化工具可以帮助我们更直观、更深入地理解投资策略的性能，从而做出更为明智的投资决策。
06
投资策略评价的开源库
对于初学者而言，计算量化策略的评价指标并进行可视化分析并非易事，幸运的是，有许多开源库可以帮助我们进行策略评价。在量化投资中，开源库是量化研究员的重要工具，它们可以极大地提高我们的工作效率，减少重复造轮子的工作。对于投资策略的评价，也有一些优秀的开源库可以帮助我们进行。下面主要介绍两个常用的量化策略评价开源库：Empyrical 和 QuantStats。
1. Empyrical 库
Empyrical 是由 Quantopian 开发的一个用于计算投资策略性能指标的 Python 库。它提供了一系列的函数，可以用来计算各种投资策略的性能指标，包括收益率、波动率、夏普比率、下行风险、信息比率等等。Empyrical 的主要优点是其接口简单易用，功能强大，能满足大部分策略评价的需求。
2. QuantStats 库
QuantStats 是一个专门为量化交易和投资设计的 Python 库，它提供了一系列的统计和计量经济学工具，可以帮助我们进行策略的评价和分析。QuantStats 不仅提供了各种策略性能指标的计算功能，还提供了丰富的数据可视化工具，如收益曲线图、滚动指标图、风险收益散点图等。QuantStats 的主要优点是其功能全面，既可以进行策略性能的数值计算，也可以进行策略性能的可视化展示。
使用这些开源库，我们可以方便地进行策略评价，计算各种性能指标，进行数据可视化，从而更全面、更直观地了解投资策略的性能。借助这些开源库，即使是初学者也能轻松完成专业的策略评价工作。
在接下来的文章中，我们将更深入地探讨如何使用 Empyrical 库和 QuantStats 库来进行量化投资策略的评价。我们将通过具体的代码示例，演示如何使用这些库来计算策略的各种性能指标，以及如何创建各种可视化图表来对策略进行分析。
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