Report 報告基金表現情景 (Performance Analysis)
本文將從 Alpha、Beta、標準差、Sharpe、IR、Treynor Ratio、Maximum Drawdown、數據總量(天)、總成交數、日均交易、勝率、總虧損/收益、平均每筆收益/虧損 共 13 個維度進行比較(其中,前 8 個維度為凈值表現類維度,后 5 個維度為操作表現類維度),并挑選出本文作者認為最值得投資的基金。
凈值表現類維度:Alpha
Alpha系數是一投資或基金的絕對回報(Absolute Return) 和按照β系數計算的預期回報之間的差額。絕對回報(Absolute Return)或額外回報(Excess Return)是基金/投資的實際回報減去無風險投資收益。絕對回報是用來測量一投資者或基金經理的投資技術。預期回報(Expected Return)貝塔系數β和市場回報的乘積,反映投資或基金由于市場整體變動而獲得的回報。
一句話,平均實際回報和平均預期回報的差額即 α 系數。
從上表來看,玉兔自營旗艦 Y 的表現最佳,Alpha 為 68.45。
凈值表現類維度:Beta
beta 系數是統計學上的概念,它所反映的是某一投資對象相對于大盤的表現情景。其絕對值越大,顯示其收益變化幅度相對于大盤的變化幅度越大;絕對值越小,顯示其變化幅度相對于大盤越小。假如是負值,則顯示其變化的方向與大盤的變化方向相反;大盤漲的時分它跌,大盤跌的時分它漲。
一般認為,值越高,意味著股票相對于業績評價基準的波動性越大,我們希望將風險控制的越小越好,所以 beta 越接近零,排名越高。從上表來看,arbitrager 的表現最佳,beta 為-0.012。
凈值表現類維度:標準差
標準差是一種示意分散程度的統計觀念。標準差已廣泛使用在股票以及共同基金投資風險的衡量上,主要是根據基金凈值于一段工夫內波動的情景計算而來的。一般而言,標準差愈大,示意凈值的漲跌較劇烈,風險程度也較大。
與 beta 相似,標準差也是一個風險度量。我們所希望的依舊是標準差越小越好。所以,標準差越接近零,排名越高。從上表來看,arbitrager 的表現最佳,標準差為 0.04。
凈值表現類維度:夏普比率
夏普比率(Sharpe Ratio),又被稱為夏普指數 --- 基金績效評價標準化指標。目的是計算投資搭配每承受一單位總風險,會產生多少的超額報酬。比率依據資本市場線(Capital Market Line,CML)的觀念而來,是市場上最常見的衡量比率。當投資搭配內的資產皆為風險性資產時,實用夏普比率。夏普指數代表投資人每多承擔一分風險,可以拿到幾分報酬;若為正值,代表基金報酬率高過波動風險;若為負值,代表基金操作風險大過于報酬率。這樣一來,每個投資搭配都可以計算Sharpe Ratio,即投資回報與多冒風險的比例,這個比例越高,投資搭配越佳。夏普理論告訴我們,投資時也要比較風險,盡可能用科學的辦法以冒小風險來換大回報。
因此,從上表來看,表現最好的是玉兔自營旗艦Y,夏普比率為 81.50。
凈值表現類維度:信息比率
信息比率是以馬克維茨的均異模型為基礎,可以衡量基金的均異特性,它示意單位主動風險所帶來的超額收益。信息比率是從主動治理的角度描述風險調整后收益,它不同于夏普比率從絕對收益和總風險角度來描述。信息比率越大,說明基金經理單位跟蹤誤差所獲得的超額收益越高,因此,信息比率較大的基金的表現要優于信息比率較低的基金。
因此,從上表來看,表現最好的是玉兔自營旗艦Y,信息比率為 73.91。
凈值表現類維度:特雷諾指數
特雷諾指數(Treynor):特雷諾指數是以基金收益的系統風險作為基金績效調整的因子,反映基金承擔單位系統風險所獲得的超額收益。指數值越大,承擔單位系統風險所獲得的超額收益越高。特雷諾認為,基金治理者通過投資搭配應消退所有的非系統性風險,因此特雷諾用單位系統性風險系數所獲得的超額收益率來衡量投資基金的業績。充足分散化的搭配沒有非系統性風險,僅有與市場變動差異的系統性風險。
因此,從上表來看,表現最好的是玉兔自營旗艦,特雷諾指數為 76.07。
凈值表現類維度:最大回撤率
最大回撤率是指統計周期內的最大產品凈值的時點往后推,當產品凈值回落到最低點時,產品收益率的回撤幅度。最大回撤率是一個重要的風險指標。
從上表來看,回撤最小的基金為 arbitrager,最大回撤僅為 0.01。
凈值表現類維度:數據總量

本文所用計算辦法均為年化計算法,所以對于數據總量的要求極高。數據總量在本文環境內代表著數據質量。玉兔自營旗艦 Y 數據總量僅有 38 天,是所有基金中數據質量最差的,其年化后的數據與實在積累數據偏移較大。
相反,APcoin 量化 CTA 由于數據量最大,所積累數據達到 588 天,是所有基金團隊中數據質量最好的,其數據穩定度排名為第一。
操作表現類維度:總成交數/記錄天數
操作表現類維度:日均交易
總成交數和日均交易都是分析一個基金交易模式的維度。總交易數與日均交易數越大,代表基金更偏向于高頻策略。從商標來看,深度量化與冰寬兩支團隊是典型的高頻交易基金。深度量化-穩健二號在記錄的 19 天內交易了 13964 次。冰寬3 號則是日均交易量最高,平均天天交易 778 次。
操作表現類維度:勝率/記錄天數
勝率是衡量主觀交易及量化交易算法正確性的重要標準,玉兔自營旗艦僅有 1 條交易記錄,且勝利盈利。而 arbitrager 在記錄的 6 個合約上勝率均超過 80%,其中 EOS、BSV、LTC合約勝率均為 100%。
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-BCH
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-BSV
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-BTC
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-EOS
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-ETH
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-LTC
操作表現類維度:總虧損/收益/平均每筆收益/虧損-TRX
上面的表通過分幣種統計出了各基金團隊在單一幣種下的操作收益情景。總體來看,在收益虧損情景來講,冰寬團隊與 arbitrager 團隊表現最好。
局限性 (Limitations)
本文所用數據存在以下幾點局限性:
數據取自獲取 api 中的歷史數據,由標準共識統計,凈值表現類基礎數據自 8 月 10 日截止;操作表現類數據自 8 月 17 日截止,其數據與文章發布日之間或存在較大差距,因此時效性上存在局限性。
數據自哀求后后,通過 websocket 推送接收,不同交易所推送數據存在冗余、格式不一、某一時段存在時效誤差等導致最終數據統計產生差距,因此數據正確性上存在局限性。
大部分交易團隊產生的交易數據小于 360 天,本文所采用的計算辦法均為年化計算法。由于歷史數據長度較短,導致年化數據偏離正常值,因此數據總量上存在局限性。
分析所獲數據的過程中,忽略了賬戶中價值小于 10 USDT 的幣種收益,導致在計算上會存在細微區別。
部分交易團隊資金量小于 1 BTC,導致團隊風險偏好產生區別,因此風險偏好分析中存在局限性。
操作表現類數據統計僅包括在 OKEX、火幣、幣安三家交易所上的團隊,因此數據完整度上存在局限性。
Conclusion 結語
僅從風險角度考慮,arbitrager 無疑是投資者最好的挑選。但假如不考慮數據穩定性與數據缺失的問題,僅從收益角度考慮,玉兔自營旗艦Y 是投資者最好的挑選。
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