风险调整绩效计算器

在风险调整绩效计算器中输入你自己的计算模式、投资组合收益率、无风险收益率、投资组合收益率标准差、投资组合贝塔系数和市场收益率。页面会给出夏普比率、特雷诺比率和詹森阿尔法,展示公式与计算示例,并且不会获取实时市场或账户数据。

输入

即时计算

必填
%
%
%x ≥ 0

结果

即时计算

夏普比率
0.9

从计算到理解

分步计算与练习

先认清题目中的钱属于谁、在哪个时点,再代入公式。修改数值后,计算过程会同步更新。

夏普比率

组合每承担一单位总波动,取得多少超额收益?

什么时候用,为什么这样算

投资者放弃无风险收益去承担组合波动,先扣除无风险基准,得到承担风险多赚的部分,再除以组合收益的标准差,把不同波动的组合放到同一口径比较。

Sharpe = (Rp − Rf) / σ

跟着例题做一次

组合年收益 12%,无风险年收益 3%,年化标准差 10%。求夏普比率。

查看这道例题的解析

(12% − 3%) ÷ 10% = 0.9,结果没有百分号。

把题目翻译成输入

所评估组合在选定期间的收益率;12% 输入 12。与无风险利率、风险指标使用相同期间和频率。

同一币种、同一期间的无风险基准收益率;3% 输入 3,不要混用月度与年度数值。

同频率组合收益率的标准差,10% 输入 10,必须大于 0;这不是方差,也不是 β。
允许范围: ≥ 0

计算得到什么

夏普比率
0.9

一步一步推导

  1. 组合收益率减去同期无风险收益率,得到超额收益。

    12 − 3 = 9
  2. 超额收益除以同频率收益率标准差,百分数单位相消。

    9 / 10 = 0.9

中间计算保留精度,显示值经过舍入;请按题目要求确定最终小数位。

这个结果说明什么

夏普比率没有百分号。默认 0.9 表示每单位总波动对应 0.9 单位超额收益;负数表示收益低于所选无风险基准。

做题时容易错在哪里

  • 收益率和标准差须使用相同频率;不能把年度收益率除以月度标准差。
  • 这里按教材将无风险收益视为常量,使用已给定的收益和波动;并未从历史序列估计标准差,也不承诺未来表现。
  • 只有在同一口径和适用假设下才比较大小;负超额收益时,波动更大可能让比率更接近 0,不能机械理解为更好。

换一道题,检查是否学会

同一年度口径下,组合收益 8%、无风险收益 2%、标准差 12%。求夏普比率。

先独立列式,再填写答案;答案保留两位小数即可,绝对值小于 0.01 时请保留六位小数。百分数请填百分号前的数值。

使用方法

输入计算模式、投资组合收益率、无风险收益率、投资组合收益率标准差、投资组合贝塔系数和市场收益率。

计算前先核对模型边界:组合收益率、无风险收益率、波动率、贝塔和市场收益率必须使用同一期间与频率。

查看夏普比率、特雷诺比率和詹森阿尔法,再与所引权威来源和具体产品条款核对。

计算公式

所用公式:Sharpe = (Rₚ − Rf) / σₚ; Treynor = (Rₚ − Rf) / βₚ; Jensen α = Rₚ − [Rf + βₚ(Rm − Rf)]。计算前会先把百分数转换为小数。

完整示例

示例:当投资组合收益率 = 12%、无风险收益率 = 3%和投资组合收益率标准差 = 15%时,计算得到的夏普比率为0.60。

假设与限制

  • 组合收益率、无风险收益率、波动率、贝塔和市场收益率必须使用同一期间与频率。
  • 历史风险调整绩效不能预测未来收益。
  • 本工具仅用于教育性测算,不构成投资、税务、会计或法律建议。

参考来源

相关计算器

验证信息

我们如何检查这款计算器

可信度来自可复现的证据,而不是模型的自信程度。你可以在本页核对公式、假设、算例和引用来源。

常见问题

风险调整绩效计算器是怎样计算的?

所用公式:Sharpe = (Rₚ − Rf) / σₚ; Treynor = (Rₚ − Rf) / βₚ; Jensen α = Rₚ − [Rf + βₚ(Rm − Rf)]。计算前会先把百分数转换为小数。

使用风险调整绩效计算器需要输入什么?

请按统一的币种和时间口径输入计算模式、投资组合收益率、无风险收益率、投资组合收益率标准差、投资组合贝塔系数和市场收益率。

使用风险调整绩效计算器的结果前需要核对什么?

请核对以下限制:组合收益率、无风险收益率、波动率、贝塔和市场收益率必须使用同一期间与频率。 历史风险调整绩效不能预测未来收益。 本工具仅用于教育性测算,不构成投资、税务、会计或法律建议。

最后更新 2026-08-25 · sharpe-treynor-jensen-v1 · content-2026-08-24 · 本页为机器翻译;公式和来源已按页面所示日期在英文原文中核验。

编辑与 AI 政策
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