夏普比率和最大回撤都是常見的投資分析指標，也會出現在幾乎所有的投資分析報告中。簡單來說，夏普比率用以衡量投資的盈利能力，特別是投資獲得超額報酬的能力。而最大回撤則用以衡量投資的回撤風險控制能力。夏普比率的計算方式很簡單，最大回撤中的最大連續回撤算起來比較麻煩，我一般都是用Excel進行計算，下文中我會給出用Excel計算最大連續回撤的具體方法。

實際上，我前些年做資管業務時負責的主要工作之一就是分析投顧的投資盈利能力和風險控制能力，所以對這兩個指標也算非常熟悉了。下面就用我以前分析過的兩個投顧的投資賬戶為例子，詳細地給大家分析一下夏普比率和最大回撤這兩個投資分析指標。回答中可能會涉及一些專業名詞，如有不懂的地方歡迎關注私信我，一起交流！

夏普比率夏普比率大家可以簡單地理解為，投資者每多承擔一單位投資風險，可以獲得多少單位的超額收益。其計算公式是：夏普比率=[E(R(p))﹣R(f)]÷σ(p）。其中E(R(p))表示投資組合的預期收益率，計算時可用實際投資收益率替代；R(f)表示無風險收益率；σ(p)表示投資組合的收益率標準差，σ(p)越大則組合的投資風險越大。例如，某投資組合的預期收益率為18%，無風險收益率為5%，標準差為10%，則夏普比率=(18%﹣5%)÷10%=1.30。即投資者每多承擔1單位投資風險，可以獲得1.30單位的超額收益。

下面是我以前分析過的兩個投顧的投資賬戶淨值曲線（其中賬戶一的初始權益1000萬，賬戶二初始權益3000萬）。

如上圖所示；

當日淨值=當日權益÷初始權益。從投資收益上看，賬戶二的期末淨值為1.4166，即賬戶二的投資收益率為41.66%。賬戶一的期末淨值為1.2217，即賬戶一的投資收益率為22.17%。顯然，賬戶二的期末淨值和投資收益率比賬戶一高得多。然而，此時尚不能就此斷定賬戶二比賬戶一更好，有可能是賬戶二的投資方式更激進或運氣更好，所以獲得比賬戶一更高的收益。從淨值曲線上看，賬戶二的淨值曲線整體波動比賬戶一大些，於是就非常有必要計算一下兩個賬戶的夏普比率，來對比哪個賬戶每多承擔一單位風險，獲得的超額風險報酬更高。

下表為計算的引數表。

如上表所示；

為方便計算，我這裡假設無風險利率為5%，實際工作中無風險利率可以參考短期國債收益率做適當調整確定無風險利率。賬戶一：標準差為13.65%，夏普比率為1.2577。賬戶二：標準差為18.54%，夏普比率為1.9775。即，賬戶一每多承擔一單位風險，可以獲得1.2577單位的超額報酬；賬戶二每多承擔一單位風險，可以獲得1.9775單位的超額報酬。

綜合本小結所述。

到此才可以說明：從投資盈利能力上來看，賬戶二的投資盈利能力確實比賬戶一更好一些。

最大回撤實際工作中，最大回撤一般分為最大單日回撤和最大連續回撤兩個指標，此外還會計算回撤日的平均回撤。這幾個回撤指標都用來衡量投資者對回撤風險的控制能力。最大單日回撤的計算方法是：先計算出投資期內出現回撤的交易日的單日回撤，然後再取投資期內所有單日回撤的最大值。最大連續回撤的計算方法是：先根據賬戶權益畫出淨值曲線，然後取每一天的淨值相對於從這天開始到投資期結束的每個低點差值，計算出投資期內每一天的連續回撤，然後再取每天連續回撤的最大值，即為最大連續回撤。最大連續回撤的計算過程比較麻煩，我下文中會給出用Excel計算的過程。

承上例，下面分別對兩個賬戶的最大單日回撤和最大連續回撤進行計算和說明。

（1）最大單日回撤

下圖為兩個賬戶出現回撤的交易日的單日回撤情況。

由上圖可知；

賬戶一的最大單日回撤為：﹣2.86%。賬戶二的最大單日回撤為：﹣2.68%。更進一步地，可以計算兩個賬戶在回撤日的平均回撤分別為是：賬戶一為﹣0.61%，賬戶二為﹣0.80%。

（2）最大連續回撤

下圖為兩個賬戶的連續回撤示例圖。

如上圖所示；

橙色框中的賬戶一淨值曲線階段走勢即為一段連續回撤；而白色框中的賬戶二淨值曲線階段走勢亦為一段連續回撤。那麼，計算最大連續回撤時，需要先算出投資期內每一段連續回撤的數值，然後再取其最大值。計算的結果為：賬戶一最大連續回撤是﹣11.26%，賬戶二最大連續回撤是﹣13.46%。

下圖是兩個賬戶在整個投資期內的連續回撤曲線走勢圖。

（3）如何用Excel計算最大連續回撤

我下面給出用Excel計算最大連續回撤的方法。下表是上述例子中的兩個賬戶計算最大連續回撤的示例圖。

詳細的計算步驟如下：

先計算出交易賬戶的淨值曲線。呼叫Excel中的MAX函式，計算賬戶第一天到投資期內每一天的最大值。呼叫Excel中的MIN 函式，計算賬戶每一天到投資期最後一天的最小值。用第2步計算結果減去第3步計算結果即為這一天的連續回撤，依次算出每一天的連續回撤後，取所有連續回撤的最大值即為最大連續回撤。例如上表，我們要計算第五天在投資期內的連續回撤，函式公式為=﹣[MAX($F$2:F6)﹣MIN(F6:$F$367)]。函式計算過程為：①先求出第一天到第五天的最大值MAX(F2:F6)。②再求出第五天到最後一天的最小值MIN(F6:F367)。③兩者相減即為第五天在整個投資期內的連續回撤。④依次計算每一天的連續回撤，最後取所有連續回撤的最大值就是最大連續回撤。前述的函式公式中，“$”符號是為了鎖定單元格的值，方便直接填充每一天連續回撤，而公式前面的“﹣”則表示回撤，回撤為負數。

綜合本小結所述。

在回撤風險控制能力上，雖然賬戶一的最大單日回撤高於賬戶二，但從整個投資期內來看，賬戶一的平均單日回撤和最大連續回撤都做得比賬戶二做得更好。整體上，回撤風險的控制能力賬戶一優於賬戶二。

總結

綜上所述，可總結為如下幾點。

夏普比率是用以衡量投資者盈利能力和獲取超額回報能力的指標，計算公式如我在前文中所述。該指標的意義在於，衡量投資者每多承擔一單位風險，可以獲得多少單位的超額回報。最大回撤分為最大單日回撤和最大連續回撤兩種。前者是每日回撤取最大值，後者是投資期內所有連續回撤取最大值。該指標的意義在於，衡量投資者對回撤風險的控制能力。此外平均每日回撤也是一個重要的回撤指標。上例中，夏普比率的對比顯示賬戶二的投資盈利能力和獲取超額回報的能力更強，但在回撤風險的控制上，賬戶一比賬戶二做得更好。計算最大連續回撤時，手算太過於麻煩，且沒有必要，特別是在投資期很長、資料量很大的情況下。此時大家可以呼叫Excel中的MAX和MIN 函式，並根據我上面給出的具體方法進行計算即可。

一廂萌寵：CIIA持有人，用資料淺析財經，養萌寵溫潤生活！

按照理論直接用未來的資料肯定是無從下手，誰也不知道未來什麼走勢。

最常用的就是用歷史資料來代替。選定一段時間的歷史資料，然後算出該歷史時期內的夏普比率和最大回撤，直接用歷史來代替未來即可。

這麼做雖然理論上有缺陷，但是可行性高，操作也簡便。