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# System prepended metadata

title: 期貨策略穩健性指標

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# 期貨策略穩健性指標（按照重要性排序）

以下依照「期貨多空策略」評估穩健性的**重要性由高到低**排序，並提供  
- 白話解釋  
- 簡單公式  
- 小範例計算  

這次新增：**勝率、Odds Ratio（盈虧比）、風報比（Risk–Reward Ratio）**

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# 🟦 1️⃣ 最大回撤（Max Drawdown, MDD）

## ■ 白話
策略從「高點跌到低點」的最大跌幅。  
**最重要的風險指標，先確認不會爆倉。**

## ■ 公式
MDD = (最低點 − 最高點) / 最高點

## ■ 小範例
資金序列：100 → 120 → 90 → 130  
最高點 = 120，最低點 = 90  
MDD = (90 - 120) / 120 = **-25%**

## 實務解讀
| MDD 區間 | 風險等級 | 實務解讀 | 是否適合實盤 |
|----------|----------|----------|---------------|
| 0 ~ 10%  | ✅ 極低風險 | 幾乎不會造成心理壓力，正常回撤 | ✅ 非常適合 |
| 10 ~ 20% | ✅ 低風險 | 投資級策略，法人等級可接受 | ✅ 非常適合 |
| 20 ~ 30% | ⚠️ 中風險 | 需要心理素質，散戶可承受區 | ✅ 可接受 |
| 30 ~ 40% | ⚠️ 高風險 | 多數人會開始懷疑策略 | ⚠️ 勉強 |
| 40 ~ 50% | ❌ 極高風險 | 大多數人會在此砍單 | ❌ 不建議 |
| > 50%    | ☠️ 爆倉級 | 情緒與資金幾乎必定崩盤 | ❌ 禁用 |

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# 🟦 2️⃣ 下行偏差（Downside Deviation, DD）

## ■ 白話
只計算「虧損時的波動」。  
比標準差更能反映真正的風險。

## ■ 公式
DD = 標準差(所有 < 0 的報酬)

## ■ 小範例
日報酬：+1%，-2%，+3%，-1%  
虧損：-2%，-1%  
DD = stdev([-0.02, -0.01]) ≈ **0.00707 = 0.707%**

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# 🟦 3️⃣ Calmar Ratio

## ■ 白話
使用「最大回撤」去懲罰策略的報酬。  
CTA/期貨界最常用的穩健性指標。

## ■ 公式
Calmar = 年化報酬率 / |MDD|

## ■ 小範例
年化報酬率 = 30%  
MDD = -20%  
Calmar = 0.30 / 0.20 = **1.5**

## ■ 實務解讀
![image](https://hackmd.io/_uploads/HyaSqCfzbl.png)

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# 🟦 4️⃣ 年化報酬率（Annualized Return）

## ■ 白話
一年平均能賺多少（含複利）。  
報酬高不代表穩健，但仍重要。

## ■ 公式
(1 + mean(daily_return))^252 − 1

## ■ 小範例
平均日報酬 = 0.1% = 0.001  
年化 = (1.001)^252 − 1 ≈ **28.4%**

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# 🟦 5️⃣ 勝率（Win Rate）

## ■ 白話
交易中賺錢的比例。  
但勝率高 ≠ 一定賺錢，例如：  
- 小賺大賠 → 高勝率也會破產

因此勝率的重要性 **低於報酬與回撤相關指標**。

## ■ 公式
Win Rate = 贏的次數 / 總交易次數

## ■ 小範例  
10 筆交易，7 次獲利  
勝率 = 7/10 = **70%**

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# 🟦 6️⃣ Odds Ratio（盈虧比 / Payoff Ratio）

## ■ 白話
平均賺多少 vs 平均賠多少。  
比勝率更能代表策略好壞。

## ■ 公式
Odds Ratio = 平均獲利 / 平均虧損（取正值）

## ■ 小範例
平均獲利 = +$150  
平均虧損 = -$100  
Odds Ratio = 150 / 100 = **1.5**

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# 🟦 7️⃣ 風報比（Risk–Reward Ratio）

## ■ 白話
做每一筆交易時，預期虧損（風險） vs 預期獲利（報酬）。

多用於主觀交易，但量化策略也可用在回測的「平均 Risk–Reward」。

## ■ 公式
風報比 = 風險 / 報酬  
（越低越好，例如 0.5 意味著：冒 1 元風險賺 2 元）

## ■ 小範例
預期虧損 = -50  
預期獲利 = +100  
風報比 = 50 / 100 = **0.5**

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# 🟦 8️⃣ Sortino Ratio（索提諾比率）

## ■ 白話
每承受 1 單位「下跌風險」可得到多少報酬。  
比 Sharpe 更適合期貨（因為不把上漲波動當風險）。

## ■ 公式
Sortino = 年化報酬率 / Downside Deviation

## ■ 小範例
年化報酬率 = 30%  
DD = 10%  
Sortino = 0.30 / 0.10 = **3.0**

## ■ 實務解讀
![image](https://hackmd.io/_uploads/SknCqaFWWx.png)

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# 🟦 9️⃣ Sharpe Ratio（夏普比率）

## ■ 白話
每承受 1 單位「全部波動」可得到多少報酬。  
缺點：把上漲波動也算風險 → 不適合期貨趨勢策略。

## ■ 公式
Sharpe = 年化報酬率 / 標準差（全部報酬）
> 正式定義：
> ![image](https://hackmd.io/_uploads/S1V1BvZzbl.png)

## ■ 小範例
年化報酬率 = 30%  
波動（標準差）= 20%  
Sharpe = 0.30 / 0.20 = **1.5**

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# 🔚 最終重要性排序（期貨策略）

| 排名 | 指標 | 為何重要 |
|-----|------|----------|
| **1** | MDD | 最大風險，先確保不爆倉 |
| **2** | Downside Deviation | 真正反映虧損的波動 |
| **3** | Calmar | 回撤調整後的報酬品質 |
| **4** | 年化報酬率 | 整體績效高低 |
| **5** | 勝率 | 基礎指標，但不能單看 |
| **6** | Odds Ratio | 平均賺 vs 平均賠 |
| **7** | 風報比 | 單筆交易風險效率 |
| **8** | Sortino Ratio | 報酬 / 下跌風險效率 |
| **9** | Sharpe Ratio | 通用，但不適合期貨 |

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# 🎯 總結

期貨策略（例如 MNQ）建議最重要的三件事：

1. **控制最大回撤（MDD）**  
2. **提升下行穩定度（DD）**  
3. **追求高 Calmar Ratio**  

勝率、盈虧比、風報比 → 用來補充策略「交易結構」，但重要性低於核心風險指標。