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交易者常常把风险这个词儿挂在嘴边，但对于风险的具体大小，往往只有模糊的概念和感觉。其实“风险”是可以量化的，是可以用数学方式表达出来的。同样的收益也可能承担不同的风险。本文就为大家介绍最常用的两个衡量交易风险的比率——夏普比率（Sharpe Ratio）和卡尔玛比率（Calmar Ratio）。
交易者A和交易者B都做了10笔交易。这10笔交易的收益率如蓝色表格所示。
两个交易者收益率相同，但风险并不相同。
交易者A的盈亏都控制在3%以内。交易者B的盈亏最高达到15%，起伏更大。所以交易者B的风险要比交易者A更高。下图中灰色是交易者A的收益率，粉色是交易者B的收益率，可见交易者B收益率离散程度更大，即风险更大。
在投资领域，常用标准差作为风险的计量单位。
交易收益率波动 单位%
交易总是要承担风险的，但是每增加一单位风险，也要提高相应的收益率才行。并且收益率还要高于银行存款之类的无风险收益率，否则承担交易风险就完全没有意义了，还不如存银行。按照这个思路，夏普比率应运而生。
夏普比率的含义为，承担一单位风险获得多少超额报酬。比率中分母是标准差，标准差越大，离散程度越大，也就是风险越大。分子代表交易中超过无风险收益率的那部分收益，也就是承担风险所带来的超额收益率。
在前面的例子中，假设无风险收益率为0.5%，那么交易者A的夏普比率为5，B的夏普比率为1，因此A比B的交易成绩更好。
卡尔玛比率是夏普比率的变体。有些优秀的交易者，盈利的时候赚很多，比自己平均收益率高出一大截，导致标准差增加，夏普比率减小。但是盈利并不能算坏事，所以卡尔玛比率应运而生——只关注亏损的回撤，不关注盈利波动率。
与夏普比率唯一区别在于，卡尔玛使用最大回撤率作为分母，仅仅把亏损作为风险大小，盈利波动率并不计算入内。
似乎卡尔玛比率的设计比夏普比率更合理，但为什么人们没有摒弃夏普比率，甚至现在夏普比率依然是许多分析报告中出现的主流衡量指标呢？因为这两个比率的适用市场是不同的。
在传统的证券市场，以夏普比率为主，卡尔玛比率不能真正反应出交易本身的“风险”程度。举个例子，通常牛市要比熊市亏损回撤率小，所以卡尔玛比率在牛熊市场中会出现巨大变化，但夏普比率并不会受到牛熊市之类系统性风险的干扰。因此夏普比率更能真正意义上反应出证券组合本身的风险。除此之外，虽然风险和波动率、标准差并不能完全划等号，但是目前主流的专业金融机构，依然最认可把标准差作为风险的衡量单位，这也是夏普比率被广泛使用的原因之一。
而在衍生品市场，例如期货和外汇市场，卡尔玛比率更能反应交易风险。与传统的股票不同，期货外汇能双向交易，不会被牛熊局限，并且由于杠杆等金融工具的应用，一旦发生亏损，破坏程度也会加剧。卡尔玛比率更关注亏损带来的风险，而不是广泛意义上的波动率，因此在衍生品市场中能更准确反应风险程度。
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