量化程序“体检”报告：用这8个技术指标看策略靠不靠谱

作者：老余捞鱼

原创不易，转载请标明出处及原作者。

写在前面的话：本文基于多位量化领域专家的经验分享收集而成，将系统性地介绍程序交易策略的8个核心风险指标。我会以真实数据为案例，讲解每个指标的含义、计算方法和实战应用标准，希望这些工具能帮你看穿策略的真实风险。

前言：别被高收益迷了眼

很多刚接触程序交易的朋友，看到一个策略回测三年翻倍，就觉得自己找到了摇钱树。结果真到市场里，策略刚跌25%就慌了神，在最差的时机砍掉，然后纳闷：”这破系统怎么不管用了？”

老余今天要告诉大家：专业交易员从来不只看收益。他们关注的是一组能看穿策略本质的指标——风险大不大？抗不抗揍？遇到极端行情会怎样？能不能长期活下来？

这篇文章老余给大家整理了一份”程序交易体检表”，用8个核心指标，帮你判断你的交易策略是真金不怕火炼，还是纸老虎一戳就破。

设置初始数据

接下来我将使用苹果公司 (AAPL) 从 2020 年到 2025 年底的日数据作例，来演示每个指标的计算方法。

我们首先加载苹果公司调整后的收盘价，计算每日收益率，并根据 4% 的年收益率定义每日无风险利率。

import yfinance as yfimport pandas as pdimport numpy as np# 下载苹果股票数据 (2020-2025)aapl = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2025-12-12', progress=False, auto_adjust=True)['Close']returns = aapl.pct_change().dropna()# 无风险利率（4%年利率换算为日利率）risk_free_annual = 0.04risk_free_daily = (1 + risk_free_annual)**(1/252) - 1print(f"Data loaded: {len(returns)} daily returns")print(f"Annualized return: {returns.mean().values[0] * 252 * 100:.1f}%")

我们通过上面的代码获得了约1500个交易日的数据。在此期间，苹果公司（AAPL）实现了高达27.8%的年化收益率，表现显著强于市场。作为参照，标普500指数的长期年化平均收益率通常维持在10%左右。

然而，仅关注最终回报并不足以理解其背后的波动与风险，这也是我们需要借助更多指标进行分析的原因。接下来，我们将逐一审视这8项关键指标。

1. 夏普比率：值不值？

夏普比率回答一个简单问题：你承受一份波动，能换来多少超额收益？

很多新手低估了策略的波动有多大。夏普比率帮你把风险和收益放在天平两端，看看到底划不划算。

实战案例（以苹果股票为例）

用2020-2025年的苹果股票数据测算，夏普比率是0.747。下面是代码：

excess_returns = returns - risk_free_dailysharpe_ratio = excess_returns.mean() / excess_returns.std() * np.sqrt(252)print(f"Sharpe Ratio: {sharpe_ratio.values[0]:.3f}")

这说明：

• 收益确实不错。
• 但波动也很大。
• 对单只股票来说，0.7算是正常水平。

如何解读夏普比率？

注意：夏普比率有个毛病：它把上涨波动也算作”风险”。所以咱们还需要第二个指标。

2. 索提诺比率：只惩罚下跌波动

索提诺比率是夏普比率的升级版。它只关心让你亏钱的波动，不管上涨的那部分。计算代码：

downside_returns = excess_returns.copy()downside_returns[downside_returns > 0] = 0downside_deviation = np.sqrt((downside_returns**2).mean())sortino_ratio = excess_returns.mean() / downside_deviation * np.sqrt(252)print(f"Sortino Ratio: {sortino_ratio.values[0]:.3f}")

苹果股票的索提诺比率是1.105，比夏普比率高出不少。这说明：

• 大部分波动来自上涨（2020-2021年的暴涨）；
• 真正下跌的时候反而没那么吓人；
• 这个不对称性对投资者是有利的。

索提诺比率参考标准

• 最低要求：2.0以上
• 理想水平：3.0+（说明策略趋势比较干净）

如果索提诺比率比夏普比率高很多，说明你的策略”涨起来猛，跌起来温柔”，这是好事。

3. 风险价值（VaR）：底线在哪？

VaR告诉你：在正常市场情况下，有95%的把握说，今天的最大损失不会超过多少。

var_95 = np.percentile(returns, 5)print(f"95% Daily VaR: {var_95*100:.2f}%")

通过上面代码的计算，苹果股票的95% VaR是-2.85%，意思是：

• 100天里，有95天的损失不超过2.85%；
• 另外5天可能更惨。

VaR使用要点

VaR就像天气预报说”明天有5%概率会下大雨”，但它没告诉你如果真下大雨，是毛毛雨还是倾盆大雨。所以还需要下一个指标。

风险管理与投资组合可视化分析（来源：网络）

4. 条件风险价值（CVaR）：最坏情况是什么

CVaR（也叫预期损失）回答：如果倒霉碰上了那5%的极端情况，平均会亏多少？

cvar_95 = returns[returns <= var_95].mean()print(f"95% CVaR: {cvar_95.values[0]*100:.2f}%")

苹果股票的CVaR是-4.48%，意思是：

• 在最差的5%日子里，平均损失接近4.5%；
• 这个数值反映了疫情暴跌、2022年科技股回调等极端情况。

关键判断

如果CVaR是VaR的两倍以上（比如VaR-2%，CVaR-5%），说明策略有”尾巴风险”——平时没事，一出事就是大事。这种策略要慎用，除非你有对冲手段。

5. 期望值：长期看好？

期望值告诉你：平均每笔交易能赚多少？它把胜率和盈亏比放在一起算。

# 模拟 20 次交易（如按季度持仓）np.random.seed(42)n_trades = 20win_rate = 0.55avg_win = 0.05avg_loss = -0.03wins = np.random.binomial(1, win_rate, n_trades)trade_returns = np.where(    wins == 1,    np.random.normal(avg_win, 0.02, n_trades),    np.random.normal(avg_loss, 0.01, n_trades))expectancy = trade_returns.mean()expectancy_r = (win_rate * avg_win) - ((1 - win_rate) * abs(avg_loss))print(f"Expectancy per trade: {expectancy*100:.2f}%")print(f"Expectancy in R: {expectancy_r:.3f}R")

模拟20笔交易的结果：

• 胜率55%；
• 平均盈利5%；
• 平均亏损3%。

期望值 = 0.55 × 5% – 0.45 × 3% = 1.45%

期望值怎么理解？

• 正数：策略长期能赚钱；
• 负数：策略会 slowly 把钱亏光；
• 数值大小：决定赚钱速度。

胜率不是一切！一个胜率40%的策略，如果盈利时赚20%，亏损时只亏5%，期望值依然是正的。

6. 最大回撤：最多会亏多少？

最大回撤是你账户从高点到低点的最大跌幅。这是最能反映”心理承受力”的指标。

cumulative = (1 + returns).cumprod()rolling_max = cumulative.cummax()drawdown = cumulative / rolling_max - 1max_drawdown = drawdown.min()print(f"Maximum Drawdown: {max_drawdown.values[0]*100:.2f}%")

苹果股票的最大回撤是-33.36%。这意味着：

• 最惨的时候亏掉了三分之一；
• 很多人这时候已经心态爆炸了；
• 需要极强的信念才能扛过去。

最大回撤参考标准

控制最大回撤，比追求高收益更重要。因为大多数人都在回撤期放弃策略，倒在黎明前。

7.平均逆向波动（MAE）：止损的科学

MAE衡量一笔交易在盈利前，通常会先往坏处走多少。

# MAE：每笔交易的平均最大不利变动adverse_excursions = np.minimum(trade_returns, 0) * np.random.uniform(0.5, 1.2, n_trades)mae = np.mean(np.abs(adverse_excursions))print(f"Mean Adverse Excursion (MAE): {mae*100:.2f}%")

苹果股票的MAE是1.01%，说明：

• 典型回调幅度不大；
• 苹果通常是”跌一点就反弹”；
• 适合”逢低买入”的思路。

MAE的实战用途

把止损设在MAE的75分位数附近。如果平均MAE是1%，你把止损设在0.6%，会被频繁洗出去。MAE让止损从拍脑袋变成科学决策。

8. 卡尔马比率：这收益划算不？

卡尔马比率 = 年化收益 ÷ 最大回撤

它回答：每承受一份”最大痛苦”，能换来多少年化收益？

cagr = (cumulative.iloc[-1] ** (252 / len(returns))) - 1calmar_ratio = cagr / abs(max_drawdown)print(f"Calmar Ratio: {calmar_ratio.values[0]:.3f}")

卡尔马比率参考标准

策略上线前的体检清单

老余给大家整理了一个”策略上线检查表”，建议收藏：

苹果股票2020-2025年体检报告

结论：苹果是优秀的长期资产，但真要捏住它有点难。用数据角度解读就是：它在大部分指标上表现的很优秀，但也在最大回撤和卡尔马比率表现的上不及格。

观点总结

任何人都能画出一个看起来很有说服力的收益曲线。专业人士做的是：用数学检验策略能否在真实市场中活下来。

这8个指标告诉你：

1. 策略能否承受市场波动 ？
2. 极端情况下表现如何 ?
3. 回撤能否控制在可接受范围 ?
4. 心理防线能否守住 ?
5. 能不能长期执行 ?
6. 这支产品是否真的适合投入 ?

最后请记住这句话，我们共勉：好的策略不是预测明天涨不涨，而是无论明天发生什么，你都有应对之道。

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风险提示：本文仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎