夏普比率越高越好吗？不同策略下风险收益比的权衡
夏普比率是什么？
夏普比率（Sharpe Ratio）是衡量投资“性价比”的指标，公式很简单：
夏普比率 = (收益率 - 无风险利率) / 波动率
简单来说，它告诉你每承担一单位风险，能换来多少超额收益。比如夏普比率是1.5，意味着每承担1%的波动，能赚1.5%的超额收益。
但问题来了——夏普比率高就一定好吗？
高夏普比率的陷阱
很多人觉得夏普比率越高越好，但现实没那么简单。
1. 回撤被低估夏普比率用的是波动率（标准差），但波动率对称分布，上涨10%和下跌10%对波动率的贡献一样。可投资者心理上，跌10%的痛苦远大于涨10%的快乐。如果策略经常暴涨暴跌，夏普比率可能很好看，但实际体验极差。
2. 依赖历史数据夏普比率基于历史收益计算，但市场风格会变。比如2015年之前的小盘股策略夏普比率很高，但后来风格切换，很多策略直接失效。
3. 杠杆的魔术有些策略夏普比率不错，但收益很低，比如年化5%、波动2%，夏普2.5。如果加5倍杠杆，年化变成25%，波动10%，夏普还是2.5，但风险已经天差地别。
不同策略的权衡
1. 高频交易 vs 长线投资高频策略夏普比率通常很高（3以上），因为换手快、波动小，但容量有限，大资金一进去就失效。长线价投夏普可能只有0.5-1，但能承载更大资金。
2. 趋势跟踪 vs 均值回归趋势策略（比如CTA）夏普比率中等（1-1.5），但危机时表现好；均值回归策略（如网格交易）夏普可能更高，但在趋势行情里会亏惨。
3. 股票多头 vs 市场中性股票多头夏普比率通常0.3-0.8（A股过去十年约0.6），而市场中性策略能做到1.5+，但后者要付出对冲成本，牛市跑不赢指数。
怎么用夏普比率才合理？
别单看一个数字：结合最大回撤、胜率、策略逻辑一起看 警惕过度优化：夏普比率>2的策略，大概率是过拟合历史数据 匹配自身需求：能忍受30%回撤的，可以追求高收益低夏普；求稳的选夏普1左右、回撤<10%的策略
最后记住：夏普比率是工具，不是圣杯。就像你不能用BMI指数判断一个人是否健康——健美运动员BMI可能超标，但体脂率极低。投资也一样，得综合评估。