计算方式说明
本页详细说明 WealthSight 中各项核心指标的计算方法，帮助您理解数据背后的逻辑。
1. 收益率计算
1.1 简单收益率
用于日度归因的单日收益率： 日收益率 = (当日市值 – 前日市值 – 当日现金流) / 前日市值 × 100%
其中“当日现金流”指该日发生的净入金或净投入（取决于分析口径）。
1.2 修正迪茨法（Modified Dietz）
适用于期间存在不规则现金流的收益率计算，公式为： 总收益率 = 总盈亏 / (期初市值 + 加权现金流) × 100% 加权现金流 = Σ(现金流 × 剩余天数 / 总天数)
- 现金流：正数为入金或买入（资金投入），负数为出金或卖出（资金回收）。
- 剩余天数：现金流发生日到期末的天数（自然日差）。
1.3 时间加权收益率（TWR）
以每个现金流日为界划分子区间，计算各子区间的简单收益率并连乘，完全消除现金流影响： TWR = (1 + r₁) × (1 + r₂) × … × (1 + rₙ) – 1
TWR 用于客观评估投资管理能力，适合与市场基准对比。
1.4 年化收益率
将总收益率按自然日天数折算为年化值： 年化收益率 = (1 + 总收益率)^(365 / 分析期天数) – 1
当总收益率 ≤ –100% 时，年化收益率定义为 –100%。
页面主展示的总收益率和年化收益率采用修正迪茨口径，更贴近个人账户在有出入金时的实际表现。部分风险指标会改用每日净值表现对应的年化收益，以便和波动率、最大回撤保持同一口径。
2. 归因分析
归因分析将总盈亏精确拆解为四个相互独立且闭合的组成部分。
2.1 盈亏分解
价格波动盈亏
以前一日持仓为基础，计算因价格变动产生的损益： 价格波动盈亏 = 前一日持仓数量 × (当日收盘价 – 前日收盘价) × 前日汇率
- 对现金类标的，价格恒为1，故此项为0。
交易执行影响
衡量实际成交价与当日收盘价的差异带来的损益：
- 买入：
执行影响 = 买入数量 × (当日收盘价 – 成交价) × 当日汇率 - 卖出：
执行影响 = 卖出数量 × (成交价 – 当日收盘价) × 当日汇率
汇总分析期内所有买卖交易即得总执行影响。
收入影响
- 分红派息：
收入 = 分红金额 × 当日汇率 - 现金利息：
收入 = 现金利息金额 × 当日汇率，正数为利息收入，负数为利息支出。
汇率波动影响
以前一日持仓为基础，计算因汇率变动产生的损益： 汇率波动影响 = 前一日持仓数量 × 当日收盘价 × (当日汇率 – 前日汇率)
四项之和必然等于该日的实际盈亏（含现金口径下需额外考虑净入金/净投入），系统会自动校验闭合性。
2.2 持仓结构变动分解
根据期初与期末的持仓状态，将盈亏按标的归类：
- 新增标的：期初无持仓、期末有持仓的标的产生的盈亏。
- 移除标的：期初有持仓、期末无持仓的标的产生的盈亏。
- 共同标的：期初和期末都持有的标的产生的盈亏，其内部进一步按四项分解。
3. 风险指标
3.1 波动率
基于日收益率序列计算年化标准差： 日收益率序列 r₁, r₂, …, rₙ 平均值 μ = (Σrᵢ) / n 样本标准差 σ = √[ Σ(rᵢ – μ)² / (n – 1) ] 年化波动率 = σ × √365
分析起始日只作为持仓锚点，不计入波动率计算。
3.2 下行波动率
仅选取日收益率低于目标收益率（通常为无风险利率/365）的样本计算标准差，衡量下行风险。
3.3 最大回撤
在分析期内，根据每日净值曲线计算从历史峰值到后续谷值的最大损失幅度： 回撤(t) = (峰值(t) – 净值(t)) / 峰值(t) 最大回撤 = max(回撤(t))
同时记录回撤开始日期（峰值日）、结束日期（谷值日）及持续天数。
3.4 夏普比率
夏普比率 = (净值口径年化收益率 – 无风险利率) / 年化波动率
反映单位总风险获得的超额收益。
| 评价 | 数值范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 卓越 | ≥ 2.0 | 极为出色的风险收益比，每承担一单位波动获得了极高的超额收益，实践中较罕见。 |
| 优秀 | 1.0 ~ 2.0 | 风险调整后收益突出，每承担一单位波动获得了很好的超额回报。 |
| 良好 | 0.5 ~ 1.0 | 每承担一单位风险获得了较好的回报，风险收益比较优。 |
| 一般 | 0.0 ~ 0.5 | 收益略高于无风险利率，但风险补偿有限。 |
| 较差 | < 0.0 | 收益不及无风险利率，承担了风险却没有获得相应补偿。 |
3.5 索提诺比率
索提诺比率 = (净值口径年化收益率 – 无风险利率) / 年化下行波动率
仅考虑下行风险，更贴近投资者对亏损的敏感度。
| 评价 | 数值范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 卓越 | ≥ 3.0 | 下行风险收益比极为优秀，每承担一单位下行风险获得了极高的超额收益。 |
| 优秀 | 2.0 ~ 3.0 | 下行风险控制出色，每承担一单位下行风险获得了很好的超额回报。 |
| 良好 | 1.0 ~ 2.0 | 下行风险的补偿较好，对亏损风险的管理较优。 |
| 一般 | 0.0 ~ 1.0 | 有正向补偿但有限，下行风险收益比偏低。 |
| 较差 | < 0.0 | 收益不及无风险利率，下行风险没有得到正向补偿。 |
3.6 卡玛比率
卡玛比率 = 净值口径年化收益率 / 最大回撤
用最大回撤衡量风险，更关注“为获得收益承受了多大的最大下跌”。卡玛比率不使用无风险利率。
当最大回撤为 0 或无回撤数据时，系统显示为 0，避免出现无穷大或不可排序的结果。
| 评价 | 数值范围 | 说明 |
|---|---|---|
| 卓越 | ≥ 3.0 | 回撤收益比极为优秀，每承担一单位最大回撤获得了很高的年化收益。 |
| 优秀 | 2.0 ~ 3.0 | 回撤控制与收益表现较好，最大回撤带来的收益补偿较充分。 |
| 良好 | 1.0 ~ 2.0 | 年化收益大致覆盖或超过最大回撤，回撤收益比尚可。 |
| 一般 | 0.0 ~ 1.0 | 有正向收益但相对最大回撤的补偿有限。 |
| 较差 | < 0.0 | 年化收益为负，最大回撤没有得到正向收益补偿。 |
4. 交易统计
4.1 交易执行影响
同归因分析中的“交易执行影响”，汇总分析起始日之后、结束日及以前的买卖交易得出总执行影响。正值表示执行有利（买低/卖高），负值表示执行不利。
4.2 决策后回报
评估交易决策在指定观察期（1个月、3个月、6个月或至期末）内的效果：
- 买入后回报：买入后在观察期内的金额加权平均回报率。
正值：买入后价格上涨，决策正确；负值：买入后下跌，决策失误。 - 卖出后回报：卖出后在观察期内的金额加权平均回报率。
正值：卖出后价格下跌，成功避免损失；负值：卖出后上涨，错失收益。 - 综合回报：综合所有买卖交易的金额加权平均回报率。
不可计算的情况（如目标日期超出期末）将单独统计，不影响可计算部分的权重。
4.3 已实现交易平均持仓天数
采用 FIFO 配对方法计算已卖出部分的金额加权平均持仓天数： 加权持仓天数 = Σ(已配对卖出金额 × (卖出日 – 买入日)) 已实现交易平均持仓天数 = 加权持仓天数 / 已配对卖出金额合计
仅统计分析起始日之后、结束日及以前，区间内买入并已卖出的配对部分。若暂无已卖出样本，系统显示为 --。
5. 持仓分布与占比
5.1 市值计算
市值 = 持有数量 × 最新价格 × 最新汇率（转换为本位币）
历史分析中使用对应日期的价格和汇率。
5.2 持仓占比
在特定分组下，某分类的市值占统计基准的百分比：
- 按平台/标的别名分组：基准为投资组合总市值。
- 按维度分组：基准为当前维度下已分配维度值的所有持仓市值总和（未分配维度值的持仓不参与分布统计）。
5.3 风险仓位
不属于安全资产的持仓。安全资产由用户自定义规则（“平台 + 维度 + 维度值”组合）判定，满足任意一条规则即视为安全资产。
5.4 分散度与等效标的数
摘要区展示的分散度使用等效标的数表示，基于标的别名维度的持仓占比计算。
设第 i 个标的别名的持仓占比为 wᵢ（小数形式，例如 25% 记为 0.25）：
HHI = Σ(wᵢ²)
等效标的数 = 1 / HHI
系统内部的持仓占比以百分比数值保存，因此等价计算为：
HHI百分比口径 = Σ(占比ᵢ²)
等效标的数 = 10000 / HHI百分比口径
示例：如果 4 个标的各占 25%，则 HHI = 0.25² × 4 = 0.25，等效标的数 = 1 / 0.25 = 4。
分散度评价口径：
- 等效标的数 < 4：分散度偏低。
- 4 ≤ 等效标的数 < 8：分散度适中。
- 等效标的数 ≥ 8：分散度较高。
历史对比中，若等效标的数下降，表示分散度下降、组合更集中；若等效标的数上升，表示分散度上升、组合更分散。变化小于 0.3 个时，系统显示为分散度基本不变。
6. 模拟投资路径假设
网格策略中，若仅有日线高、低、收数据而无法还原日内顺序，系统提供两种极端路径假设：
- 先涨后跌：开盘 → 最高 → 最低 → 收盘
- 先跌后涨：开盘 → 最低 → 最高 → 收盘
用户可选择单一路径或同时运行两种路径（BothExtremes）获得区间结果。当 CloseOnlyTrigger = true 时，仅以收盘价判断网格穿越，忽略日内路径。
7. 货币与汇率
7.1 汇率获取
非本位币的汇率通过配置的“汇率参考标的”获得，该标的的最新价格即视为汇率。若未配置，则无法获取汇率，相关资产估值将受影响。
7.2 本位币转换
所有涉及不同币种的金额，均按对应日期的汇率转换成本位币： 本位币金额 = 原币种金额 × 当日汇率
历史分析中使用历史汇率，当前分析使用最新汇率。
8. 数据一致性校验
系统自动检查归因分析中盈亏分解是否闭合： 总盈亏 = 价格波动盈亏 + 交易执行影响 + 收入影响 + 汇率波动影响
若差异绝对值超过 0.01 本位币，将会显示“校验异常”标签页，帮助用户定位数据问题（如缺失价格、交易记录与持仓不匹配等）。
说明：以上计算均基于系统内的交易记录、持仓数据和价格数据。结果的准确性依赖于数据的完整性与质量。