从新策略看夏普的妙处

近期我们运用机器学习中的遗传算法，开发了新的策略，在此分享。

按照设定好的规则，计算机不停地迭代不停地筛选，最后挖掘出0到23号共24个因子，利用这些因子跑了4个策略，分别是：

交易标的选择48种商品期货，构成投资组合。

选择的交易标的

虽然品种数量比不上股票，但是商品期货有做多、做空两个方向，在平抑波动上有独特优势。都是主流品种，不存在流动性问题。

然后在2015年1月1日至2021年4月26日区间内进行回测。初始资产1000万，前三组杠杆率为1，第4组杠杆率为1.6。

第1-2-3组测试的参数

第4 组测试的参数

杠杆系数通过合约价值/总资产计算。商品期货是5%-10%不等的保证金交易， 1的杠杆率意味着只用了不到10%的仓位，其余部分为现金，在风险控制和灵活调仓上都很有优势。

回测结果如下：

表中从左到右依次是所用因子、期末资产、年化收益率(以244个交易日为1年)、最大回撤、夏普比率、卡玛比率。

先看前两组，数据一般般，6年才翻倍，年化15%左右，最大回撤10%左右，夏普比率1.2附近。

两组因子间存在非偶然的差别，核心是相关性较低，因此在第3组中融合两者时产生了神奇的效果：牺牲很少的收益换来最大回撤的大幅降低，提升了夏普比率。

衡量基金的第一指标夏普比率，计算公式是

其中

E(R_P)：投资组合的期望收益

R_f：无风险收益率，一般是国债回报率或同期银行活期存款利率

σ_P：投资组合收益的标准差，表示波动

夏普比率衡量“收益风险比”，即每忍受一单位波动获得的超额回报，1.75就是每1%的波动率带来1.75%的超额收益率。

如果两个因子正交，标准差相同，进行叠加，假设各一半，结果期望收益变为二者均值，组合标准差变为0.707倍，计算得到的夏普比率变为1.414倍。

第3组就这样诞生了。若把第2组视为合并主体，它只损失了1个百分点的的收益，就减少了一半的回撤，投资者持有体验蹭蹭上升。

有关夏普比率的知识以后详细展开，这里用第4组凸显出最大优势：能加杠杆。

当我们把杠杆率从1提升至1.6，原理上夏普比率不变，收益率和波动率都会扩大为原来的1.6倍，最终6年下来收益率337.78%。

第4组的回测结果

我相信多数人能接受最大11.7%的回撤，10年10倍的产品。

并且它是全自动交易，省心省力；手续费80多万，不到2%；每半年稳定创新高，任何时候买入都赚钱。