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一、策略年化收益率：表示投资期限为一年的预期收益率
二、阿尔法：投资中面临着系统性风险（即Beta）和非系统性风险（即Alpha），Alpha是投资者获得与市场波动无关的回报，一般用来度量投资者的投资技艺。比如投资者获得了12%的回报，其基准获得了10%的回报，那么Alpha或者价值增值的部分就是2%
- α>0，策略相对于风险，获得了超额收益
- α=0，策略相对于风险，获得了适当收益
- α<0，策略相对于风险，获得了较少收益
三、贝塔：表示投资的系统性风险，反映了策略对大盘变化的敏感性。例如一个策略的Beta为1.3，则大盘涨1%的时候，策略可能涨1.3%，反之亦然；如果一个策略的Beta为-1.3，说明大盘涨1%的时候，策略可能跌1.3%，反之亦然
四、夏普比率：表示每承受一单位总风险，会产生多少的超额报酬，可以同时对策略的收益与风险进行综合考虑
策略收益波动率：用来测量资产的风险性，波动越大代表策略风险越高
五、信息比率：衡量单位超额风险带来的超额收益。信息比率越大，说明该策略单位跟踪误差所获得的超额收益越高，因此，信息比率较大的策略的表现要优于信息比率较低的基金。合理的投资目标应该是在承担适度风险下，尽可能追求高信息比率
六、最大回撤：描述策略可能出现的最糟糕的情况
七、换手率：描述策略变化的频率以及持有某只股票平均时间的长短。Turnover Rate具体计算方式为：买入总价值与卖出总价值中的较小者 / 虚拟账户平均价值
同时，如果您想要更详细的分析策略回测的结果，Strategy还提供了两个变量记录策略回测结果，您可以在一个code模式单元调用这两个变量：
同时，如果您想要更详细的分析策略回测的结果，Strategy还提供了两个变量记录策略回测结果，您可以在一个code模式单元调用这两个变量：
1、 bt
记录了每个交易日收盘之后虚拟账户的详细信息，包含日期（tradeDate）、现金头寸（cash）、股票头寸（security_position）、投资组合价值（portfolio_value）、基准收益率（benchmark_return）、交易指令明细表（blotter）等6列；
交易指令明细表（blotter）中记录了每个交易日的下单指令详情、订单成交状态、涨停/跌停等信息。
数据结构为pandas.DataFrame。
2、 perf
记录了丰富的风险收益指标，数据类型是字典，关键词包含max_drawdown、 treasury_return、information_coefficient、 benchmark_cumulative_values、benchmark_annualized_return、 turnover_rate、 cumulative_returns、 beta、benchmark_volatility、 returns、 excess_return、 benchmark_returns、benchmark_cumulative_returns、 sharpe、 alpha、 volatility、 information_ratio、annualized_return、 cumulative_values；
您可以根据具体的指标名称查询更加详细的指标内容。