量化实战入门（52）QuantStats库之金融指标中文指南（八）

QuantStats库之金融指标中文指南（八）

QuantStats 是一个开源的 Python 库，专门为量化交易策略的分析和开发而设计。这个库提供了一系列简单易用的函数，允许你计算各种性能指标，生成美观的图表，以及进行深度的策略分析，是量化研究常用的工具。
QuantStats 由3个主要模块组成，其中 quantstats.stats 模块用于计算各种金融指标，QuantStats库实现的金融指标非常多，因此分为若干篇来写。
本文为第八篇，继续介绍QuantStats库的金融指标函数（按字母排序）：

smart_sharpe(returns, rf=0.0, periods=252, annualize=True)
smart_sharpe函数用于计算投资组合的智能夏普比率。智能夏普比率是一种对传统夏普比率进行改进的指标，它考虑了投资回报的偏度和峰度信息。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
rf：这是一个数值，代表无风险利率。默认值为0.0。无风险利率通常用于计算超额回报，即投资回报与无风险回报之间的差值。
periods：这是一个整数，代表回报频率。对于日收益率，该值为252或365；对于月收益率，该值为12。
annualize：这是一个布尔值，用于决定是否需要对智能夏普比率进行年化处理。如果设置为True，那么函数会对智能夏普比率进行年化处理；如果设置为False，那么函数将直接返回未经年化处理的智能夏普比率。
函数的返回值是一个数值，代表投资组合的智能夏普比率。这个比率可以用来评估投资组合的风险调整后的表现，并考虑了投资回报的偏度和峰度信息。
smart_sortino(returns, rf=0, periods=252, annualize=True)
smart_sortino函数用于计算投资组合的智能索提诺比率。智能索提诺比率是一种对传统索提诺比率进行改进的指标，它考虑了投资回报的偏度和峰度信息。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
rf：这是一个数值，代表无风险利率。默认值为0.0。无风险利率通常用于计算超额回报，即投资回报与无风险回报之间的差值。
periods：这是一个整数，代表回报频率。对于日收益率，该值为252或365；对于月收益率，该值为12。
annualize：这是一个布尔值，用于决定是否需要对智能索提诺比率进行年化处理。如果设置为True，那么函数会对智能索提诺比率进行年化处理；如果设置为False，那么函数将直接返回未经年化处理的智能索提诺比率。
函数的返回值是一个数值，代表投资组合的智能索提诺比率。这个比率可以用来评估投资组合的风险调整后的表现，且考虑了投资回报的偏度和峰度信息。
skew(returns, prepare_returns=True)
skew函数用于计算回报的偏度。偏度是一个衡量概率分布的不对称性的统计指标。在金融投资中，偏度可以帮助我们了解投资回报的分布情况，特别是其是否倾向于产生极端的正回报（正偏）或负回报（负偏）。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个数值，代表投资回报的偏度。这个偏度可以用来评估投资回报的分布情况。
tail_ratio(returns, cutoff=0.95, prepare_returns=True)
tail_ratio函数用于计算投资回报的尾部比率。尾部比率是一个衡量投资回报分布的极端情况的指标，它的值是右尾部（例如95%分位点）和左尾部（例如5%分位点）的回报率之比。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
cutoff：这是一个数值，代表尾部的切割点。默认值为0.95，即95%分位点。这个值可以根据需要调整，以反映投资回报分布的不同部分。
prepare_returns：这是一个布尔值，用于决定是否需要对回报率数据进行预处理。预处理包括将回报率数据转换为适合计算的格式，例如将价格数据转换为回报率数据。如果设置为True，那么函数会进行预处理；如果设置为False，那么函数将直接使用输入的回报率数据。
函数的返回值是一个数值，代表投资回报的尾部比率。这个比率可以用来评估投资回报的分布情况，特别是其在极端情况下的表现。
drawdown_details(drawdown)
drawdown_details函数用于计算投资回撤的详细数据，包括开始日期、结束日期、最低点日期、回撤期间、最大回撤以及99%回撤期间的最大回撤。
以下是函数的定义和使用方法：
drawdown：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回撤序列。你可以使用to_drawdown_series函数从回报率序列生成回撤序列。
函数的返回值是一个DataFrame，包含以下列：
start：每个回撤期开始的日期。
end：每个回撤期结束的日期。
valley：每个回撤期最低点的日期。
days：每个回撤期的持续时间，通常以天数表示。
Max Drawdown：每个回撤期的最大回撤。
99% Max Drawdown：在99%回撤期间的最大回撤。
这个函数是投资分析和风险管理中的一个重要工具，可以帮助投资者和资产管理者更准确地评估投资组合的回撤情况，特别是在熊市或经济衰退期间，可以清晰地显示投资组合的损失情况和风险。
to_drawdown_series(returns)
to_drawdown_series函数用于将投资回报序列转换为回撤序列。在投资分析中，回撤是指投资组合从最高点下跌到最低点的过程，通常用来衡量投资风险。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
函数的返回值是一个序列，代表投资组合的回撤序列。这个序列的每一个值都表示从最高点到该点的投资回撤。
treynor_ratio(returns, benchmark, periods=252.0, rf=0.0)
treynor_ratio函数用于计算特雷诺比率。特雷诺比率是一个风险调整性能指标，用于评估投资组合每单位系统性风险所获得的超额回报。它的计算公式为：（投资组合回报率 – 无风险利率） / 投资组合的β系数。其中，β系数衡量的是投资组合与市场的协动性，即系统性风险。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个Series或DataFrame，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
benchmark：这是一个字符串、Series或DataFrame，代表用于比较β系数的基准。通常，这个基准可以是一种广泛接受的市场指数，如沪深300指数。
periods：这是一个数值，代表回报频率。对于日收益率，该值为252或365；对于月收益率，该值为12。
rf：这是一个数值，代表无风险利率。默认值为0.0。无风险利率通常用于计算超额回报，即投资回报与无风险回报之间的差值。
函数的返回值是一个数值，代表投资组合的特雷诺比率。这个比率可以用来评估投资组合的风险调整后的表现。
ulcer_index(returns)
ulcer_index函数用于计算溃疡指数（Ulcer Index）。溃疡指数是一种评估投资下行风险的指标，特别关注投资组合的回撤情况。溃疡指数的计算公式为：将每次回撤的平方和的平均值开平方。
以下是函数的定义和使用方法：
returns：这是一个数组或序列，代表你的投资组合或资产的回报率。这个数据可以是价格数据，也可以是已经计算好的回报率数据。
函数的返回值是一个数值，代表投资组合的溃疡指数。这个指数可以用来评估投资组合的下行风险，特别是在熊市或经济衰退期间，可以清晰地显示投资组合的损失情况和风险。
（未完待续）