量化交易策略的收益度量分析
在量化投資領域，可能有各種各樣的量化交易策略，但它們都有一個共同的特點:策略的收益率，這使得比較不同的量化交易策略成為可能。然而，收益本身可以用不同的時間周期來衡量，例如小時級別、日級別、月級別、年級別等等。因此，在比較不同量化交易策略的收益回報時，需要確保采用的回報時間周期一致。
不同量化策略的收益可以用很多指標來衡量，例如平均年收益。平均收益值隻表示投資收益的平均水平。高平均收益可能比低平均收益好，但是平均收益本身並不包含收益圍繞平均的分散度的信息，然而這一點對於很多規避風險的投資者來說非常重要。
一般可以用標準差來衡量收益距離收益平均值的離散程度，波動性，或標準差越高，通常意味著風險越高。然而標準差隻是反映收益距離平均值的離散程度，並沒有考慮到可能導致多年收益破產的極端負風險。
實際工作者測量尾部風險常用的方法是觀察歷史數據中的最大損失值，稱為最大回撤法。最大回撤記錄的是上一個全局最大值之後、下一個全局最大值(超過上一個全局最大值)之前的最小值所帶來的從峰到谷的最低利潤。過去任何時候記錄的最大值稱為“最高水位線”。最大回撤是相鄰兩條最高水線之間的最低利潤，水位最低的回撤也是最大回撤。
在預設的時間窗和頻率下，平均收益率、波動率和最大回撤是比較不同交易策略、觀察某個交易策略最重要的指標。除瞭平均收益、波動率和最大回撤，交易者有時會用偏度和峰度來描述收益的分佈特征。通常，偏斜度描述的是收益率分佈相對於均值的位置。正偏意味著大部分收益在均值右側，負偏意味著大部分收益在均值左側。峰度表示收入分配的尾部是否正常。峰度值高意味著存在“厚尾”，即極端完整或負值的概率高於正態分佈的概率。
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