.NET 夏普比率，波动率的公式讲解和代码实现运算

.NET中实现金融股票的一些简单算法(精简处理)(波动率，收益率，年化，夏普比率等算法简化)

最近接手一个关于股票的系统，显示端需要显示一些庞大且可分析性的比率数据，其中就用到了一些简单且实用的算法（标题中的各个公式，不论是书上还是其他朋友总结出来总会有一些出入，这里只参考工作日情况**非自然日算式方式 **）

这个算法普伦是夏普或者波动都和不同的场景有一些出入，根据个人的实际情况，可以进行适当修改

首先，公式中有用到西格玛（∑，σ）前者大写，后者小写，和sqrt
不了解西格玛的同学可以先了解一下这个的基本知识

σ：小写σ是希腊字母，英文表达sigma，汉语译音为“西格玛”。术语σ用来描述任一过zhi程参数的平均值的分布dao或离散程度；σ(n)表示整数n的所有正因数的和。

对商务或制造过程而言，σ值可以测量过程完成无缺陷作业的能力，是指示过程作业状况良好程度的标尺。σ值越低，则过程状况越好

∑：大写∑用于数学上的总和符号du，比如：∑Pi，其中i=1,2,…,T，即为求P1 + P2 + … + PT的和。zhi

求和符号∑是希腊dao字母西格玛的大写，表示将它右边的所有数，这里是1/n2，加在一起。∑下面的“n=1”表示我们从n=1开始加起，而根据惯例，n是依次增加的正整数。

项目中用到的正是∑的含义：动态上下标和access数值的迭代产生的结果；通俗理解（有限迭代算法）

下面展示用到的原公式(我把公式拆成一个个小部分来封装，更便于理解和阅读，其实是存在嵌套关系的)：

年化利率（工作日为基准）

最大回撤率

夏普比率（与波动率紧连）

波动率

下面展示本人封装的方法和简化后的计算方法（实际数据测试ed）

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace Pro_Tools
{public class Data_Algorithm{public int Round { get; set; }public Data_Algorithm(){Round = 0;}/// <summary>/// 声明一个∑西格玛计算委托/// </summary>/// <param name="up">上标</param>/// <param name="down">下标</param>/// <param name="access">待处理的基数</param>/// <returns></returns>public delegate decimal DoMath(int up, int down, decimal access);/// <summary>/// 声明一等待执行委托/// </summary>/// <param name="function">方法名称</param>/// <param name="up">上标</param>/// <param name="down">下标</param>/// <param name="access">待处理的基数</param>/// <returns></returns>public decimal DoMaths(DoMath function, int up, int down, decimal access) => function(up, down, access);/// <summary>/// 计算收益/// </summary>/// <param name="SellUnitPrice">卖出单价</param>/// <param name="SellCount">卖出数量</param>/// <param name="BuyUnitPrice">买入单价</param>/// <param name="BuyCount">买入数量</param>/// <returns></returns>public decimal Profit(decimal SellUnitPrice, decimal SellCount, decimal BuyUnitPrice, decimal BuyCount){decimal end = SellUnitPrice * SellCount;//最终总价值decimal start = BuyCount * BuyUnitPrice;//最初总价值decimal result = end - start;return result;}/// <summary>/// 计算收益率/// </summary>/// <param name="SellUnitPrice">卖出单价</param>/// <param name="SellCount">卖出数量</param>/// <param name="BuyUnitPrice">买入单价</param>/// <param name="BuyCount">买入数量</param>/// <returns></returns>public decimal Yield(decimal SellUnitPrice, decimal SellCount, decimal BuyUnitPrice, decimal BuyCount){decimal end = SellUnitPrice * SellCount;//最终总价值decimal start = BuyCount * BuyUnitPrice;//最初总价值decimal result = (end - start) / start;//做出收益率return result;}/// <summary>/// 年化收益/// </summary>/// <param name="P">收益率</param>/// <param name="EntDays">执行天数</param>/// <returns></returns>public decimal AnnualizedIncome(decimal P, int EntDays){decimal TheFla = (1 + P);try{decimal AnnualizedIncomes = Convert.ToInt32(Math.Pow(Convert.ToDouble(TheFla), 250 / EntDays) - 1);///该处可能损失浮点,但是不会导致异常或报错!!!return AnnualizedIncomes;}catch (Exception ex){return 0m;///表示异常,溢出throw;}}/// <summary>/// 计算夏普比率/// </summary>/// <param name="Rp">收益率</param>/// <param name="Rf">无风险利率(有默认值)</param>/// <param name="σp">策略收益波动率</param>/// <returns></returns>public decimal Sharpe_Ratio(decimal Rp, decimal σp, decimal Rf = 0.04m){decimal result = (Rp - Rf) / σp;return Math.Round(result,2);}/// <summary>/// 计算策略收益波动率 σp/// </summary>/// <param name="Rp">收益率</param>/// <param name="Rpav">策略收益率的平均值</param>/// <param name="EnterDays">执行天数</param>/// <returns></returns>public decimal Volatility(decimal Rp, decimal Rpav, int EnterDays){decimal FirstData = Convert.ToDecimal(Math.Pow(Convert.ToDouble((Rp - Rpav)), 2));///该处计算可能算是浮点,但是不会报错或抛出异常!!!//decimal SecondData = SigmaAddition(EnterDays, 1, FirstData);///迭代算式1decimal SecondData = DoMaths(SigmaAddition, EnterDays, 1, FirstData);///迭代算式2decimal ThirdData = SecondData * (250 / EnterDays - 1);decimal result = Convert.ToDecimal(Math.Sqrt(Convert.ToDouble(ThirdData)));///该处可能丢失浮点,但是不会报错或者抛出异常!!!return result;}/// <summary>/// 策略收益率的平均值(包含数乘性)/// </summary>/// <param name="SubScript">∑西格玛下标(公式里的i,这里改为动态下标)</param>/// <param name="Rp">收益率</param>/// <param name="EnterDays">执行天数(∑上标)</param>/// <returns></returns>public decimal The_Average_Daily_Return_Of_The_Strategy(int SubScript, decimal Rp, int EnterDays){Data_Algorithm Da = new Data_Algorithm();decimal result = 0;//for (int i = SubScript; i <= EnterDays; i++)//{//    result += Rp * i;//}///∑西格玛运算result += DoMaths(SigmaMultiplication, SubScript, EnterDays, Rp);///迭代计算result = result * (1 / EnterDays);//平均值return result;}/// <summary>/// 最大回撤率/// </summary>/// <param name="Px">过去式(策略某日股票和现金总价值)</param>/// <param name="Py">现在或将来(策略某日股票和现金总价值)</param>/// <returns></returns>public decimal Max_DrowDown(decimal Px, decimal Py) => (Px - Py) / Px;/// <summary>/// 西格玛连加计算(不含数乘)/// </summary>/// <param name="up">上标</param>/// <param name="down">下标</param>/// <param name="access">待处理的基数</param>/// <returns></returns>private decimal SigmaAddition(int up, int down, decimal access){decimal result = 0;for (int i = down; i <= up; i++){result += access;}return result;}/// <summary>/// 西格玛加乘混合计算/// </summary>/// <param name="up">上标</param>/// <param name="down">下标</param>/// <param name="access">待处理的基数</param>/// <returns></returns>private decimal SigmaMultiplication(int up, int down, decimal access){decimal result = 0;for (int i = down; i < up; i++){result += access * i;}return result;}/// <summary>/// 胜率/// </summary>/// <param name="Number_Of_Profitable_Transactions">盈利交易次数</param>/// <param name="Number_Of_Transactions">总交易次数</param>/// <returns></returns>public decimal Winning_Probability(int Number_Of_Profitable_Transactions, int Number_Of_Transactions) => Number_Of_Profitable_Transactions / Number_Of_Transactions;}
}

好，以上就是最简单的几个基本算法和代码逻辑的部分实现过程，作为本人算法的进步记录和经验分享

如有不足请同志积极指正，共同学习！

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