WarrenZhou
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package backtest
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import "math"
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// Metrics 回测绩效指标。
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type Metrics struct {
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TotalReturn float64 // 累计收益率
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AnnualReturn float64 // 年化收益率
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MaxDrawdown float64 // 最大回撤（正值）
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Sharpe float64 // 年化夏普比率（无风险利率为 0）
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Volatility float64 // 年化波动率
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WinRatio float64 // 正收益交易日占比
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TradeDays int // 回测交易日数
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}
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const tradingDaysPerYear = 252.0
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// ComputeMetrics 从净值曲线计算绩效指标。
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func ComputeMetrics(curve []EquityPoint) Metrics {
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m := Metrics{TradeDays: len(curve)}
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if len(curve) == 0 {
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return m
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}
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m.TotalReturn = curve[len(curve)-1].Return
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// 日收益率序列。
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rets := make([]float64, 0, len(curve)-1)
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for i := 1; i < len(curve); i++ {
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if curve[i-1].Value > 0 {
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rets = append(rets, curve[i].Value/curve[i-1].Value-1)
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}
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}
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// 最大回撤：遍历峰值。
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var peak, maxDD float64
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for _, p := range curve {
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if p.Value > peak {
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peak = p.Value
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}
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if dd := peak - p.Value; dd > maxDD {
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maxDD = dd
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}
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}
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if peak > 0 {
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m.MaxDrawdown = maxDD / peak
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}
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n := len(rets)
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if n == 0 {
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return m
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}
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// 年化收益率。
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years := float64(n) / tradingDaysPerYear
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if years > 0 && 1+m.TotalReturn > 0 {
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m.AnnualReturn = math.Pow(1+m.TotalReturn, 1/years) - 1
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}
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// 波动率与夏普。
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mean := 0.0
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for _, r := range rets {
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mean += r
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}
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mean /= float64(n)
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var variance float64
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for _, r := range rets {
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variance += (r - mean) * (r - mean)
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}
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variance /= float64(n - 1)
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m.Volatility = math.Sqrt(variance) * math.Sqrt(tradingDaysPerYear)
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if m.Volatility > 0 {
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m.Sharpe = mean * tradingDaysPerYear / m.Volatility
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}
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// 正收益日占比。
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win := 0
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for _, r := range rets {
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if r > 0 {
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win++
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}
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}
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m.WinRatio = float64(win) / float64(n)
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return m
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}
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