介紹如何使用統計分析評估交易策略的效能

為什麼量化策略風險評估如此重要？
在量化交易中，風險評估不僅僅是一個選項，而是一個必須。以下是一些為什麼量化策略風險評估如此重要的原因：

資本保護: 了解風險可以幫助您確保您的資本不會受到過度損失的威脅。資本保護是長期成功的關鍵。

策略穩定性: 風險評估有助於確定策略的穩定性。這意味著您的策略不應該在不同市場環境下劇烈波動。

風險管理: 透過風險評估，您可以制定風險管理策略，包括設定止損點、分散風險等，以減少損失。

投資者信任: 投資者更傾向於信任具有透明風險評估的策略，這有助於吸引更多的投資。

如何衡量一個量化策略的好壞？
1.穩定的收益
2.有嚴謹的回測
3.是有清晰的邏輯。

計算關鍵指標

量化回測過程中常用到的指標有年化收益率、最大回撤、beta、alpha、夏普比率、信息比率等

年化收益率 (Annualized Return)：計算策略的年度平均回報率，使不同策略的回報可比較。

最大回撤 (Maximum Drawdown)：測量策略在一段時間內可能出現的最大虧損。

夏普比率 (Sharpe Ratio)：衡量每單位風險所產生的超額回報，以評估風險調整後的效能。

Sortino比率 (Sortino Ratio)：類似於夏普比率，但專注於衡量下行風險。

勝率 (Win Rate)：計算策略的獲利交易次數占總交易次數的比例，以評估策略的方向性。

示範如何計算夏普比率、最大回撤等指標

夏普比率
sharp ratio 就是「報酬 / 風險」
以這著比率，可以想像，sharp ratio 越高，代表獲利大於風險，
反之，代表風險大於獲利
所以找一個sharp ratio 越高的指數，就等於找出了「獲利大且風險相對小」的指數

Sharpe Ratio = (策略年化收益率 - 無風險利率) / 策略年度標準差

import numpy as np

# 假設策略年度收益率為10%
strategy_annual_return = 0.10

# 假設無風險利率為2%
risk_free_rate = 0.02

# 假設策略年度標準差為15%
strategy_annual_stddev = 0.15

# 計算夏普比率
sharpe_ratio = (strategy_annual_return - risk_free_rate) / strategy_annual_stddev
print("夏普比率為:", sharpe_ratio)

計算最大回撤 (Maximum Drawdown)
最大回撤是策略可能損失的最大金額的指標。以下是如何在Python中計算最大回撤的程式碼：

import numpy as np

# 假設有策略價值的時間序列
strategy_values = np.array([100, 120, 90, 110, 130, 80, 95, 105, 135, 150])

# 計算最大回撤
peak_value = np.maximum.accumulate(strategy_values)
drawdown = (strategy_values - peak_value) / peak_value
max_drawdown = np.max(drawdown)

print("最大回撤為:", max_drawdown)

這個程式碼首先計算策略價值的高峰值（peak_value），然後計算每個時間點的回撤，最後找到最大回撤。