sharpe（信噪比）的无矩估计。
pysharperratio的Python项目详细描述
pysharperratio
==
描述
——
此软件包实现了sharpe
（信噪比）比率的无矩估计。该算法不需要通过基于（i.i.d.）增量或返回的累积
和估计sharpe比来计算任何时刻的
。当增量为重尾时，该算法更精确（有效）。
首先，计算x（例如价格）的累计和，
然后计算总提款和提款持续时间。通过对x的几个随机排列求平均值，精度得到了提高。
注意
---
>用于拟合样条曲线的数据保存为数据文件夹中的spline_data.csv。
installation
----
pip install--无缓存目录pysharperratio
作者：amir sani
维护者：Amir Sani和Damien Challet [BR/>参考文献
---BR/> BR/> Challet，达米安，“从总缩写持续时间看更清晰的资产排序。”ARXIV预印本，ARXIV：1505.01333（2015）。
预印本可在http://ARXIV.org/ABS/1505.01333＜BR/>< BR/> BiTeX: < BR/>< BR/> @title={sharper asset ranking from total
drawdown durations}，author={challet，damien}，journal={arxiv preprint
arxiv:1505.01333}，year={2015}
copyright（c）2017，amir sani
doi
| doi image：：https://zenodo.org/badge/doi/10.5281/zenodo.267937.svg
：目标：https://doi.org/10.5281/zenodo.267937
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描述
——
此软件包实现了sharpe
（信噪比）比率的无矩估计。该算法不需要通过基于（i.i.d.）增量或返回的累积
和估计sharpe比来计算任何时刻的
。当增量为重尾时，该算法更精确（有效）。
首先，计算x（例如价格）的累计和，
然后计算总提款和提款持续时间。通过对x的几个随机排列求平均值，精度得到了提高。
注意
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>用于拟合样条曲线的数据保存为数据文件夹中的spline_data.csv。
installation
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pip install--无缓存目录pysharperratio
作者：amir sani
维护者：Amir Sani和Damien Challet [BR/>参考文献
---BR/> BR/> Challet，达米安，“从总缩写持续时间看更清晰的资产排序。”ARXIV预印本，ARXIV：1505.01333（2015）。
预印本可在http://ARXIV.org/ABS/1505.01333＜BR/>< BR/> BiTeX: < BR/>< BR/> @title={sharper asset ranking from total
drawdown durations}，author={challet，damien}，journal={arxiv preprint
arxiv:1505.01333}，year={2015}
copyright（c）2017，amir sani
doi
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：目标：https://doi.org/10.5281/zenodo.267937
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