Algo Trading (Part 4: Evaluation Metrics)
Added 2025-04-08 15:14:43 +0000 UTC前果幾篇文講咗唔少策略同Algo Trade簡介，大家有跟開個系列都睇咗唔少backtest出嚟嘅equity curve。呢篇講一講點樣去揀策略。喺量化交易同投資策略中，計算同分析策略評估指標係核心部分。以下會講解幾個常見嘅策略評估指標，包括Sharpe Ratio，Sortino Ratio，Max Drawdown等等，呢度會加埋Python代碼示範點樣計算。呢度後面都會講咩情況下睇邊一啲metrics會好啲。
Metrics + Examples
- Sharpe Ratio
Sharpe Ratio 係衡量策略嘅風險調整後回報，比較策略嘅超額回報（即比無風險收益高嘅部分）與策略嘅回報波動性。
- Sortino Ratio
Sortino Ratio 係 Sharpe Ratio 嘅改良版本，只考慮回報中嘅下行風險（即負回報），避免因正回報波動而懲罰策略。
- Max Drawdown (最大回撤)
最大回撤係衡量策略喺交易期間累積回報曲線中，由最高點到最低點嘅最大跌幅。
- Calmar Ratio
Calmar Ratio 衡量策略嘅風險調整後回報，但佢用最大回撤代替 Sharpe Ratio 中嘅波動性。
- Win Rate (勝率)
勝率衡量策略中盈利交易嘅比例，反映策略喺所有交易中有幾多次係賺錢。
- Profit Factor (盈利因子)
盈利因子衡量策略總盈利同總虧損嘅比例，反映策略喺風險管理上嘅效率。
Code Snippet (Python)
Case Study
- Algo Trading (Part 3)
- Ethena sUSDe
Ethena sUSDe Yield
最後呢度加兩個例子，第一個case係上一part舉嘅例子，第二個case係上年好Hit嘅Ethena合成穩定幣sUSDe。呢度就唔詳細講解後者係啲咩先，你當係一個穩定幣可以賺yield。之後我用同樣嘅metrics去量度佢哋嘅Performance。大家可以睇一睇個數據有幾大差別。點解有啲策略會Sharpe過5，做法可能仲簡單過你辛辛苦苦去backtest，之後有機會會講解吓咩情況下唔應該去淨係去睇sharpe ratio做benchmark 。
