Tengo una estrategia que he estado jugando y tratando de backtest. Es de dudosa viabilidad en este momento, pero la idea es elegir una acción de las 30 empresas del Dow para negociar cerca del cierre y vender al día siguiente, también cerca del cierre (estoy utilizando los cierres reales como aproximación). Si no hay opciones adecuadas, no se realiza ninguna operación en ese día.
He aquí un resumen de las operaciones de prueba:
Period: 6/2/2016 to 6/9/2020
Trading days: 1013
Number of trades: 734
Average return per trade: 0.2298%
Trade standard deviation: 2.2826%
Por lo que he visto, el Ratio de Sharpe se calcularía típicamente algo así en Python:
sharpe = daily_mean_return / daily_std * 252**0.5
En mi caso, me pregunto si debería utilizar el número medio de días al año en lugar de 252
durante todo un año. Así que sería algo así:
trading_days = 1013
n_trades = 734
trade_mean = 0.002298
trade_std = 0.022826
annual_trades = n_trades / (trading_days / 252)
sharpe = trade_mean / trade_std * annual_trades**0.5 # 1.360
daily_sharpe = trade_mean / trade_std * 252**0.5 # 1.598
Por tanto, si se calculan sólo las operaciones realmente realizadas, se obtiene 1.360
y calculando en función de 252
días de rendimiento 1.598
. ¿Cuál de ellas llega realmente a la esencia de la relación?