已弃用 (2026-05-25) —— 该算子是 Layer-1 变换、非 Layer-0 原子输入,已并入
sharpe_ratio_v1。保留作历史。
做什么（One-liner）
年化 Sharpe 比率 —— 风险调整后收益的经典度量。库级 primitive，被 portfolio_risk_metrics 等 Canvas operator 消费，当前不在 Canvas 直接暴露（候选 Canvas 节点之一，待决策）。
怎么用
Python 内部调用：
python
from services.algo.time_series import sharpe_ratio
sharpe = sharpe_ratio(returns, risk_free_rate=0.02) # 年化 2% rf核心公式
daily_rf = rf / 252
excess_t = r_t - daily_rf
sharpe = mean(excess) / std(excess, ddof=0) × √252特殊情况：ptp(excess) == 0（恒定收益，无波动）→ 返回 0.0（不是 NaN / inf）。
假设与适用场景
假设：日频 returns + 252 交易日年化 + population std + linear daily rf 日化。
适用：组合 / 策略绩效度量，n ≥ 30 日。
不适用：intraday、厚尾资产、带杠杆的 option portfolio。
已知局限
- 正态假设（BTC/crypto 偏差大）
- 零波动 clamp 到 0（从 BUG-GOLDEN-001 经验）
- 年化因子 252 硬编码（monthly / weekly 需调用方换）
参考文献
Sharpe (1966) + Sharpe (1994) 修订。详见 frontmatter。
Golden Test
tests/golden/fixtures/tier1/sharpe_ratio/，1e-12 tolerance，覆盖正常序列 / 零波动 / 小样本 3 个场景。2026-04-20 passing。
Changelog
- 1.0.0 (2026-04-20) — BUG-GOLDEN-001 修复后首次 Active（零波动零除换成 ptp-based 守卫）