9.5 风险调整收益：为什么高收益不一定好
课前导读
本节目标
你将学会：把“赚了多少”升级为“冒了多大波动和回撤才赚到”。 适合基础：已经知道资金曲线、波动率、最大回撤、胜率和盈亏比的 A 股新手。 预计用时：约 40 分钟。 本节产出：完成一张风险调整收益评分表，知道夏普和索提诺能提醒什么，也知道它们不能替你做什么。
知识正文
1. 先用开车路线理解收益质量
从城市 A 到城市 B，有两条路线。
第一条路线很快。
它只需要 3 小时。
但一路急刹、急转、陡坡、窄桥，坐在车里的人非常紧张。
第二条路线需要 4 小时。
它慢一点，但道路平稳，休息点清楚，几乎没有惊吓。
如果只看“到达时间”，第一条路线更好。
如果还看“乘坐体验”和“中途翻车概率”，第二条路线可能更值得选择。
投资收益也是这样。
年化收益高，像是到达得快。
波动大、回撤深，像是一路颠簸甚至中途掉头。
风险调整收益要回答的问题是：这份收益是轻松赚到的，还是用很大的不确定性换来的？
直觉提醒
同样赚 20%，如果一条资金曲线平稳向上，另一条先腰斩再反弹，它们给投资者的真实体验完全不同。
2. 为什么高收益不一定好
新手最容易被最终收益吸引。
看到策略 A 回测三年赚 120%，策略 B 赚 60%，就以为 A 一定更强。
但我们必须追问四件事。
第一，中间最大亏过多少？
第二，资金曲线每天上下波动有多大？
第三，亏损持续了多久才恢复？
第四，这种收益是否依赖少数几天的大涨？
如果策略 A 曾经最大回撤 45%，很多普通投资者可能在最低点附近放弃。
如果策略 B 最大回撤只有 12%，虽然最终收益低一些，却更容易被长期执行。
一个不能被执行下去的高收益策略，对真实学习者并不友好。
所以我们需要“风险调整”的视角。
它不是否定收益。
它是给收益加上一个问题：为了这份收益，你承受了多少颠簸？
3. 波动率：资金曲线的颠簸程度
波动率可以先理解为“每天收益上下晃动的幅度”。
如果某策略经常一天涨 4%、第二天跌 5%、第三天又涨 6%，它的波动率通常较高。
如果另一策略多数日子在 -0.5% 到 +0.8% 之间变化，它的波动率通常较低。
波动率不等于亏损。
上涨也会贡献波动。
但对持有人来说，波动越大，越容易产生情绪压力。
在 A 股语境下，个股涨跌停、题材轮动、成交活跃度变化，都可能让波动突然放大。
回测时看到高收益，必须同时看波动率。
如果收益来自剧烈波动，策略的持有体验可能并不适合新手。
4. 夏普比率：每承受一份总波动，换来多少额外收益
夏普比率可以先不背复杂定义。
它的直觉是：单位颠簸带来的收益。
简化写法是：
无风险收益可以理解为非常稳健资金的基准收益。
教学练习中，为了看清结构，可以先把它近似为 0。
真实比较时，应该在同一批策略中使用同一个口径。
如果策略年化收益 20%，年化波动率 10%，简化夏普约为 2。
如果策略年化收益 30%，年化波动率 40%，简化夏普约为 0.75。
第二个策略收益更高，但每一份波动换来的收益更少。
这就是夏普的价值。
它逼我们不只问“赚多少”，还问“晃多大”。
使用边界
夏普比率会把上涨波动和下跌波动都算作波动，因此它不适合单独描述“最痛苦的亏损体验”。
5. 索提诺比率：更关注下跌带来的痛感
有些投资者会说：上涨很猛我不怕，我怕的是下跌。
这时可以认识索提诺比率。
它的直觉是：每承受一份下跌波动，换来多少收益。
简化写法是：
下行波动率只关注低于目标收益的那些日子。
目标收益可以设为 0，也可以设为一个保守基准。
如果一个策略经常大涨小跌，夏普可能被大涨波动拉低。
索提诺会相对更宽容。
如果一个策略经常小涨大跌，索提诺会更敏感。
对 A 股新手来说，不需要一开始就追求复杂计算。
你只要记住：夏普看整体颠簸，索提诺更关心下跌颠簸。
6. 风险调整收益必须和回撤一起看
夏普和索提诺都很有用。
但它们不能替代最大回撤。
原因很简单。
波动率是“日常晃动”的统计。
最大回撤是“从高点跌到低点”的真实伤口。
有些策略平时很稳，偶尔遇到极端行情突然大跌。
这种策略可能在平常样本里夏普不错，但最大回撤很吓人。
所以评估策略时，至少要把下面四个指标放在一起。
| 指标 | 它回答的问题 | 新手解读 |
|---|---|---|
| 年化收益 | 长期大约赚多少 | 目的地有多远 |
| 年化波动率 | 路上有多颠 | 持有过程是否难受 |
| 最大回撤 | 最深伤口有多深 | 最差阶段能否扛住 |
| 夏普或索提诺 | 收益和风险是否匹配 | 每份颠簸是否值得 |
一个策略如果年化收益很高，但回撤也极深，不能简单说它优秀。
一个策略如果收益中等，但波动和回撤都较低，也可能更适合长期学习和执行。
7. A 股案例：两条资金曲线的选择
假设我们回测两套 A 股策略。
它们都不使用真实外部数据，只是为了训练判断。
| 指标 | 策略甲：强势轮动 | 策略乙：稳健筛选 |
|---|---|---|
| 年化收益 | 32% | 18% |
| 年化波动率 | 38% | 12% |
| 最大回撤 | 34% | 10% |
| 最长恢复期 | 8 个月 | 2 个月 |
| 简化夏普 | 0.84 | 1.50 |
策略甲看上去更刺激。
它可能在题材行情中快速上涨。
但它也可能在风格切换时大幅回撤。
策略乙看上去不够耀眼。
但它每承受一份波动换来的收益更多。
对专业老师来说，这张表说明收益必须放进风险框架里讲。
对投资者来说，这张表是在问：你能不能接受 34% 的回撤和 8 个月恢复期？
对量化开发者来说，这张表提示：不要只用最终净值排序策略。
8. 用 pandas 做一个最小计算示例
下面代码只演示思路。
假设 daily_returns 是策略每日收益率。
import numpy as np
import pandas as pd
daily_returns = pd.Series([0.006, -0.003, 0.004, -0.012, 0.009, 0.002, -0.004])
annual_return = (1 + daily_returns).prod() ** (252 / len(daily_returns)) - 1
annual_volatility = daily_returns.std() * np.sqrt(252)
sharpe = annual_return / annual_volatility
downside = daily_returns[daily_returns < 0]
downside_volatility = downside.std() * np.sqrt(252)
sortino = annual_return / downside_volatility
print(annual_return, annual_volatility, sharpe, sortino)这里的 252 是常见的年交易日近似数。
annual_return 把一小段收益年化。
样本很短时，年化结果会非常不稳定。
所以代码的重点不是得出结论，而是看清计算口径。
annual_volatility 用每日收益的标准差近似波动。
downside 只保留亏损日。
sortino 用下行波动作为分母。
如果亏损日太少，索提诺可能被计算得很夸张。
这时不要被一个漂亮数字迷惑。
9. 使用边界：指标不是裁判，是体检表
夏普和索提诺不是万能裁判。
它们依赖样本。
样本越短，越容易偶然好看。
它们依赖收益分布。
如果策略收益经常出现极端单日亏损，普通波动指标可能低估痛感。
它们依赖数据质量。
如果回测没有处理停牌、涨跌停无法成交、复权口径等问题，指标再漂亮也不可靠。
它们还依赖成本假设。
如果没有扣除交易成本，高换手策略的风险调整收益可能被高估。
所以风险调整收益要和前面学过的资金曲线、回撤、胜率、盈亏比一起看。
不要把任何单一指标神化。
10. 一个可执行的判断流程
评估一套策略时，可以按下面顺序提问。
第一，最终收益是否为正？
第二，最大回撤是否在自己能承受的范围内？
第三，年化波动率是否明显过高？
第四，夏普或索提诺是否比同类策略更好？
第五，收益是否来自少数几笔或少数几天？
第六，加入合理成本后是否仍然成立？
这个流程不需要你成为数学专家。
它要求你不要被单一亮点带偏。
一套成熟的交易系统，应该在多个维度上经得起追问。
交互实验室
练习 1：给两套策略打分
请阅读下面表格，给每项打 1 到 5 分。
5 分代表更适合长期执行。
| 维度 | 策略甲 | 策略乙 | 你的评分依据 |
|---|---|---|---|
| 年化收益 | 28% | 16% | 收益越高越好，但不能单独看 |
| 年化波动率 | 30% | 11% | 波动越低，持有越平稳 |
| 最大回撤 | 25% | 9% | 回撤越低，心理压力越小 |
| 简化夏普 | 0.93 | 1.45 | 单位波动收益越高越好 |
| 最长恢复期 | 7 个月 | 2 个月 | 恢复越快，执行越容易 |
请先独立选择你更愿意研究哪套策略。
然后写下理由。
不要只写“收益高”。
至少要同时提到收益、波动和回撤。
练习 2：识别漂亮数字背后的风险
下面是一个策略介绍。
“过去三年累计收益 150%，年化收益很高，最近半年表现尤其突出。”
请补问五个问题。
第一，最大回撤是多少？
第二，最长回撤恢复期多久？
第三，年化波动率是多少？
第四，夏普和索提诺分别是多少？
第五，收益是否集中在少数交易日或少数股票？
如果这些问题没有答案，就不要急着相信高收益结论。
练习 3：写一段风险调整结论
请用下面模板写一句策略评价。
“策略 A 的年化收益为 ___，但年化波动率为 ___，最大回撤为 ___。如果只看收益，它看起来 ___；如果结合风险调整收益，它更像是 ___。”
示例：
“策略 A 的年化收益为 30%，但年化波动率为 35%，最大回撤为 28%。如果只看收益，它看起来很强；如果结合风险调整收益，它更像是一条速度快但颠簸大的路线。”
这个练习的目的，是训练你用完整句子表达风险。
能表达清楚，才更容易做出稳定决策。
核心复盘
知识清单：
- [ ] 高收益不一定好，必须同时观察波动、回撤和恢复期。
- [ ] 夏普比率的直觉是每承受一份总波动，换来多少收益。
- [ ] 索提诺比率更关注下跌波动，适合补充观察痛感。
- [ ] 最大回撤不能被夏普或索提诺替代。
- [ ] 小样本、极端亏损、数据质量和成本假设都会影响指标可信度。
- [ ] 策略评估要用组合视角，不要让单一指标当裁判。
金句总结
“真正优秀的收益，不只是跑得快，还要让你有足够的信心坐完全程。”