特雷诺指数(雷诺数计算公式)

本文将通过api返回的数据对每个量化团队进行分析,试图找到最具投资价值的团队。报告基金的业绩分析。在本文中,我们将比较13个维度:Alpha、Beta、标准差、

特雷诺指数(雷诺数计算公式)本文将通过api返回的数据对每个量化团队进行分析,试图找到最具投资价值的团队。

报告基金的业绩分析。

在本文中,我们将比较13个维度:Alpha、Beta、标准差、Sharpe、IR、Treynor比率、最大提现、总数据(天数)、总成交量、日均成交、胜率、总亏损/盈利、每笔交易平均盈利/亏损(其中前8个维度为净值表现维度,后5个维度为运营表现维度),以及

净绩效维度:Alpha

阿尔法系数是投资或基金的绝对收益与根据贝塔系数计算的预期收益之间的差额。绝对回报或超额回报是基金/投资的实际回报减去无风险投资收益。回报绝对是用来衡量一个投资人或者基金经理的投资技术的。预期回报贝塔和市场回报的乘积反映了投资或基金因市场整体变化而产生的回报。

总之,平均实际收益和平均预期收益之差就是阿尔法系数。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)从上表来看,玉兔自营旗舰Y表现最好,Alpha为68.45。

净值绩效维度:Beta

贝塔系数是一个统计学概念,反映一个投资对象相对于大盘的表现。其绝对值越大,其收益相对于大盘的变化幅度越大;绝对值越小,变化幅度相对大盘越小。如果为负,说明其变化方向与大盘相反;市场涨了,就跌了;当市场下跌时,它就会上涨。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)一般来说,数值越高,股票相对于业绩评价基准的波动性越大。我们希望尽可能少的控制风险,所以beta越接近零,排名越高。从上表来看,套利者的表现最好,beta为-0.012。

净绩效维度:标准偏差

标准差是一个统计概念,表示分散度。标准差已被广泛用于衡量股票和共同基金的投资风险,它主要是根据一段时间内基金净值的波动来计算的。一般来说,标准差越大,净值涨跌越剧烈,风险程度越大。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)与贝塔类似,标准差也是一种风险度量。我们还是希望标准差越小越好。所以标准差越接近零,排名越高。从上表来看,套利者的表现最好,标准差为0.04。

净绩效维度:夏普比率

夏普比率又称夏普指数,是基金业绩评价的标准化指数。目的是计算每单位总风险投资组合将产生多少超额收益。根据资本市场线(CML)的概念,比率是市场上最常见的衡量比率。当投资组合中的所有资产都是风险资产时,夏普比率是适用的。夏普指数意味着投资者可以为他们承担的每一个额外风险获得一些回报;如果为正,说明基金收益率高于波动风险;如果为负,说明基金的运行风险大于收益率。这样,每个投资组合都可以计算夏普比率,即投资回报率与风险承担的比率。比率越高,投资组合越好。夏普的理论告诉我们,投资的时候也要比较风险,尽量用科学的方法,用小风险换取大回报。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)所以从上表来看,表现最好的是玉兔自营旗舰Y,锐比81.50。

净值表现维度:信息比率

信息比率是基于Markowitz的同质性模型,可以衡量资金的同质性,它代表了单位主动风险带来的超额收益。信息比率从主动管理的角度描述了风险调整后的收益,在绝对收益和总风险方面与夏普比率不同。信息比率越高,基金经理跟踪误差的超额收益越高。因此,信息比率较高的基金的业绩优于信息比率较低的基金。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)所以从上表来看,表现最好的是玉兔自营旗舰Y,信息比73.91。

净值表现维度:特雷诺指数

特雷诺指数:特雷诺指数以基金收益的系统性风险作为基金业绩调整的因子,反映基金承担单位系统性风险所获得的超额收益。指数值越大,承担单位系统风险的超额收益越高。Tereno认为基金经理应该通过投资组合消除所有的非系统性风险,所以Tereno用单位系统性风险系数获得的超额收益率来衡量投资基金的业绩。在足够多样化的投资组合中,没有非系统风险,只有不同于市场变化的系统风险。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)所以从上表来看,玉兔的自营旗舰表现最好,特雷诺指数76.07。

净值表现维度:最大回撤率

最大回撤率是指统计期内最大产品净值回推时,以及产品净值回落至最低点时,产品收益率的回撤幅度。最大回撤率是一个重要的风险指标。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)从上表来看,回撤最小的基金是套利者,最大回撤只有0.01。

净值表现维度:数据总量

特雷诺指数(雷诺数计算公式)本文采用的计算方法都是年化计算方法,所以对总量数据的要求极高。数据总量代表了本文中的数据质量。玉兔自营旗舰Y的总数据只有38天,是所有基金中数据质量最差的。其年化数据与真实的累计数据偏差较大。

特雷诺指数(雷诺数计算公式)相反,由于数据量最大,APcoin量化CTA累计588天,是所有基金团队中数据质量最好的,数据稳定性排名第一。

绩效维度:总交易/记录天数

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:每日平均交易

特雷诺指数(雷诺数计算公式)总交易笔数和日均交易笔数是分析一个基金交易模型的维度。总成交笔数和日均成交笔数越大,代表基金越偏好高频策略。从商标来看,深度量化和冰宽两个团队是典型的高频交易资金。深度量化-Steady II在记录的19天内交易了13,964次。兵三号日均交易量最高,日均交易778笔。

绩效维度:胜率/记录天数

特雷诺指数(雷诺数计算公式)胜率是衡量主观交易和量化交易算法准确性的重要标准。玉兔自营旗舰仅有一次交易记录,并成功盈利。套利者在6个备案合约中的胜率都在80%以上,其中EOS、BSV、LTC的胜率都是100%。

绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-BCH

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-BSV

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-BTC

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-EOS

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-ETH

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-长期成本

特雷诺指数(雷诺数计算公式)绩效维度:总损失/收益/平均收益/损失-TRX

特雷诺指数(雷诺数计算公式)上表按币种统计了各基金团队单一币种的营业收入。总体来看,在营收损失方面,兵宽团队和套利者团队表现最好。

限制(局限性)

本文中使用的数据有以下局限性:

数据取自采集api中的历史数据,并由标准共识进行统计。净值表现基础数据截至8月10日;由于业绩数据截止于8月17日,其数据与文章发表日期可能存在较大差距,因此在时效性上存在局限性。

数据被请求后,通过websocket进行推送和接收。不同交易所推送的数据存在冗余,格式不同,在一定时期内存在时效误差,导致最终数据统计有差距,因此数据的准确性有限。

大多数交易团队产生的交易数据少于360天,本文采用的计算方法是年化计算方法。由于历史数据长度较短,年化数据偏离正常值,因此数据总量存在局限性。

在分析获得的数据的过程中,帐户中价值小于10 USDT的货币收入被忽略,导致计算中的细微差异。

部分交易团队的资金量小于1 BTC,导致团队风险偏好存在差异,因此风险偏好分析存在局限性。

业绩数据的统计只包括OKEX、火币、比安交易所的队伍,所以在数据完整性上有局限性。

结论

仅从风险的角度来看,套利者无疑是投资者的最佳选择。但如果不考虑数据稳定性和数据缺失的问题,仅从收益的角度来看,玉兔的自营旗舰Y才是投资者的最佳选择。

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